Упродовж десятиліть корпоративні дані залишалися відносно стабільною основою ІТ-систем: реляційні бази даних домінували, а архітектури змінювалися повільно. Проте епоха генеративного й агентного ШІ остаточно зруйнувала цю інерцію. На порозі 2026 року стало очевидно: дані — це не допоміжний елемент ШІ, а його основне обмеження і головна перевага.
Аналітики VentureBeat виокремлюють шість основних зсувів у підходах до даних, які визначатимуть, чи зможуть корпоративні AI-системи масштабуватися, чи залишаться експериментами.
RAG помирає, але не зникає
Класичну архітектуру Retrieval-Augmented Generation дедалі частіше критикують як надто обмежену. Вона працює подібно до пошуку — відповідає на запит у конкретний момент часу і зазвичай спирається на вузьке коло джерел. Саме тому у 2025 році з’явилася низка заяв про смерть RAG.
Втім, замість повного зникнення формується нове покоління підходів: GraphRAG, агентна аналітика документів і гібридні retrieval-моделі, здатні працювати з тисячами джерел одночасно без попередньої структуризації. У 2026 році RAG залишиться актуальним для статичних сценаріїв, але для складних багатоджерельних запитів поступатиметься розширеним моделям.
Контекстна памʼять стає стандартом
Для агентного ШІ основним стає не пошук, а довготривала памʼять — здатність зберігати контекст, навчатися з досвіду й адаптувати поведінку з часом. У 2025 році з’явилися десятки фреймворків агентної памʼяті — від LangMem до General Agentic Memory.
У 2026 році така памʼять перестане бути експериментом і стане базовою вимогою для production-рішень. Без неї агентні системи не зможуть працювати як справжні цифрові виконавці, а не просто чат-боти.
Векторні БД втрачають винятковість
Ще рік тому спеціалізовані векторні бази даних здавалися незамінними. У 2025 році стало зрозуміло: вектор — це тип даних, а не окремий клас бази. PostgreSQL, Oracle, Google та навіть Amazon S3 навчилися зберігати й обробляти вектори.
У 2026 році спеціалізовані векторні БД залишаться потрібними лише для високонавантажених або вузькоспеціалізованих сценаріїв. Для більшості компаній достатньо буде мульти-модельних або обʼєктних сховищ із векторною підтримкою.
PostgreSQL — новий стандарт для GenAI
На тлі змін несподівано виграє старий гравець. PostgreSQL, якому у 2026 році виповниться 40 років, став де-факто стандартом для GenAI-проєктів. Це підтверджують угоди: Snowflake купує Crunchy Data, Databricks — Neon, Supabase залучає $100 мільйонів інвестицій.
Відкритий код, гнучкість і зрілість екосистеми роблять PostgreSQL базовим вибором як для корпоративних систем, так і для так званого vibe coding — швидкої розробки з участю ШІ.
Переосмислення зрілих data-функцій для GenAI-навантажень
2025 рік показав, що навіть нібито базові завдання (парсинг PDF або переклад natural language у SQL) залишаються складними на масштабі. Нові підходи від Databricks, Mistral та інших демонструють суттєві покращення.
У 2026 році компаніям не варто вважати такі можливості остаточно закритими. Навпаки, регулярна переоцінка інструментів стає необхідною умовою конкурентоспроможності.
Консолідація прискорюється
Мільярдні угоди — Meta зі Scale AI, Salesforce з Informatica, IBM з Confluent — сигналізують: дані стають стратегічним активом у гонитві агентного ШІ. У 2026 році хвиля злиттів і поглинань лише посилиться.
Для бізнесу це означає складний баланс між розширенням платформних можливостей і ризиком vendor lock-in. Дані дедалі частіше визначатимуть не лише технічну архітектуру, а й стратегічну залежність компаній.
Питання більше не в тому, чи використовує компанія ШІ. Основне питання — чи здатна її дата-інфраструктура витримати агентний ШІ у промисловому масштабі. У новому циклі виграють не ті, хто пише кращі промпти, а ті, хто інвестував у довговічні, гнучкі й масштабовані системи даних.
Читайте також на ProIT, що з 2026 року NVIDIA поширить 100-годинний ліміт GeForce Now на платних користувачів.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
