Noong 2026, lilipat ang AI mula sa hype patungo sa pagiging praktikal

Kung ang 2025 ay taon na nasubok ang vibe ng AI, ang 2026 naman ang taon na magiging praktikal na ang teknolohiya. Unti-unti nang lumilipat ang pokus mula sa paggawa ng mas malalaking language model patungo sa mas mahirap na gawain ng paggawa ng AI na madaling gamitin. Sa aktwal, nangangahulugan ito ng paglalagay ng mas maliliit na modelo kung saan akma, pag-embed ng katalinuhan sa mga pisikal na device, at pagdisenyo ng mga sistema na madaling maisama sa mga daloy ng trabaho ng tao. 

Ayon sa mga eksperto na nakausap ng TechCrunch, ang 2026 ay taon ng transisyon—mula sa brute-force scaling patungo sa pananaliksik ng mga bagong arkitektura, mula sa magagarbong demo patungo sa mga tiyak na deployment, at mula sa mga agent na nangangakong magiging autonomous patungo sa mga tunay na nagdadagdag-halaga sa paraan ng pagtatrabaho ng mga tao. 

Hindi pa tapos ang kasiyahan, ngunit nagsisimula nang maging mahinahon ang industriya.

Hindi sapat ang scaling laws

Noong 2012, ipinakita nina Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, at Geoffrey Hinton sa kanilang ImageNet paper kung paano maaaring “matutunan” ng mga AI system na kilalanin ang mga bagay sa larawan sa pamamagitan ng pagtingin sa milyun-milyong halimbawa. Magastos ito sa computation, ngunit naging posible dahil sa GPUs. Ano ang naging resulta? Isang dekada ng masusing pananaliksik sa AI habang nagsikap ang mga siyentipiko na lumikha ng mga bagong arkitektura para sa iba’t ibang gawain.

Naabot ang rurok nito noong 2020 nang ilunsad ng OpenAI ang GPT-3, na nagpakita na ang simpleng pagpapalaki ng modelo ng 100 beses ay nagbubukas ng mga kakayahan tulad ng pag-code at pangangatwiran kahit walang espesipikong pagsasanay. Ito ang nagmarka ng transisyon patungo sa tinatawag ni Kian Katanforoosh, CEO at founder ng AI agent platform na Workera, bilang “age of scaling”: isang panahong pinaniniwalaan na ang mas mataas na compute, mas maraming data, at mas malalaking transformer model ay tiyak na magdudulot ng susunod na malaking pag-unlad sa AI.

Ngayon, marami nang mananaliksik ang naniniwala na nauubos na ng AI industry ang mga limitasyon ng scaling laws at muling lilipat sa isang panahon ng pananaliksik.

Matagal nang iginiit ni Yann LeCun, dating chief AI scientist ng Meta, ang pagtutol sa labis na pagdepende sa scaling, at binigyang-diin ang pangangailangan ng mas magagandang arkitektura. At sinabi naman ni Sutskever sa isang kamakailang panayam na nauubusan na ang kasalukuyang mga modelo at parang pantay na ang resulta ng pretraining, na nagpapahiwatig ng pangangailangan ng mga bagong ideya.  

“Sa tingin ko, malamang na sa susunod na limang taon, makakahanap tayo ng mas magaling na arkitektura na malaking pagbuti kumpara sa transformers,” sabi ni Katanforoosh. “At kung hindi, huwag tayong umasa ng malaking pag-unlad sa mga modelo.”

Minsan, mas kaunti ay mas maganda

Mahusay ang malalaking language model sa pag-generalize ng kaalaman, ngunit marami sa mga eksperto ang nagsasabi na ang susunod na bugso ng enterprise AI adoption ay magmumula sa mas maliliit at mas magagaling na language model na maaaring i-fine-tune para sa partikular na mga solusyon. 

“Ang fine-tuned SLMs ang magiging malaking trend at magiging staple ng mga matatag na AI enterprise sa 2026, dahil ang cost at performance advantage nito ay magtutulak sa paggamit kumpara sa out-of-the-box na LLMs,” ayon kay Andy Markus, chief data officer ng AT&T, sa TechCrunch. “Nakikita na natin na mas marami nang negosyo ang umaasa sa SLMs dahil kung tama ang fine-tuning, tumatapat ang accuracy nila sa malalaki at pangkalahatang modelo para sa enterprise business applications, at napakahusay sa gastos at bilis.”

Nakita na natin ang argumentong ito mula sa French open-weight AI startup na Mistral: Ipinagmamalaki nito na ang kanilang maliliit na modelo ay aktwal na mas mahusay ang performance kaysa sa mas malalaking modelo sa ilang benchmark matapos ang fine-tuning. 

“Ang efficiency, cost-effectiveness, at adaptability ng SLMs ay ginagawa silang ideal para sa mga application na kailangan ng eksaktong resulta,” sabi ni Jon Knisley, AI strategist sa ABBYY, isang enterprise AI company na nakabase sa Austin. 

Habang naniniwala si Markus na magiging susi ang SLMs sa agentic era, ayon naman kay Knisley, dahil maliit ang mga modelo, mas akma sila para sa deployment sa local devices, “na pinabilis ng pag-unlad sa edge computing.”

Pagkatuto sa pamamagitan ng karanasan

Hindi lang tayo natututo sa pamamagitan ng wika; natututo tayo sa karanasan kung paano gumagana ang mundo. Ngunit ang LLMs ay hindi talaga nakakaunawa ng mundo; hinuhulaan lang nila ang susunod na salita o ideya. Kaya marami sa mga mananaliksik ang naniniwala na ang susunod na malaking hakbang ay magmumula sa world models: mga AI system na natututo kung paano gumagalaw at nakikipag-ugnayan ang mga bagay sa 3D spaces upang makagawa ng prediksyon at kumilos. 

Dumarami ang mga palatandaan na magiging malaking taon ang 2026 para sa world models. Umalis si LeCun mula sa Meta upang magtayo ng sariling world model lab at reportedly naghahanap ng $5 bilyong valuation. Ang DeepMind ng Google ay patuloy na nagde-develop ng Genie at noong Agosto ay inilunsad ang pinakabagong modelo nito na bumubuo ng real-time interactive general-purpose world models. Kasabay ng mga demo mula sa mga startup tulad ng Decart at Odyssey, inilunsad ng World Labs ni Fei-Fei Li ang unang komersyal na world model nito, ang Marble. Ang mga bagong kumpanya tulad ng General Intuition ay noong Oktubre ay nagtamo ng $134 milyong seed round upang turuan ang mga agent ng spatial reasoning gamit ang video game clips, at noong Disyembre, inilabas ng video generation startup na Runway ang unang world model nito, ang GWM-1. 

Habang nakikita ng mga mananaliksik ang pangmatagalang potensyal sa robotics at autonomy, malamang na unang makita ang epekto nito sa video games. Inaasahan ng PitchBook na ang market para sa world models sa gaming ay maaaring lumago mula $1.2 bilyon mula 2022 hanggang 2025 hanggang $276 bilyon pagsapit ng 2030, dahil sa kakayahan ng teknolohiya na bumuo ng interactive na mundo at mas makatotohanang mga non-player character. 

Ayon kay Pim de Witte, tagapagtatag ng General Intuition, maaaring hindi lang baguhin ng virtual environments ang gaming kundi maging mahalagang testing ground din para sa susunod na henerasyon ng foundation models.

Bansang may agents

Nabigo ang mga agent na abutin ang hype noong 2025, ngunit isa sa mga dahilan dito ay mahirap silang ikonekta sa mga sistemang aktuwal na pinaggaganapan ng trabaho. Kung walang paraan para magamit ang mga tool at konteksto, karamihan sa mga agent ay na-trap sa mga pilot workflow. 

Ang Model Context Protocol (MCP) ng Anthropic, isang “USB-C para sa AI” na nagpapahintulot sa mga AI agent na makipag-usap sa mga panlabas na tool tulad ng databases, search engine, at APIs, ang naging nawawalang koneksyon at mabilis na nagiging pamantayan. Tanggap na ito ng OpenAI at Microsoft sa publiko, at kamakailan ay idinonate ito ng Anthropic sa Linux Foundation’s new Agentic AI Foundation, na layuning tumulong mag-standardize ng open source agentic tools. Sinimulan na ring magpatayo ng Google ng sarili nitong managed MCP servers upang ikonekta ang AI agent sa kanilang mga produkto at serbisyo. 

Dahil pinabababa ng MCP ang kahirapan sa pagkonekta ng agents sa totoong mga sistema, malamang na ang 2026 ang taon na tuluyang lilipat ang agentic workflow mula sa demos patungo sa aktuwal na araw-araw na gawain. 

Ayon kay Rajeev Dham, partner sa Sapphire Ventures, magdudulot ang mga pag-unlad na ito ng agent-first solutions na kukuha ng “system-of-record roles” sa iba’t ibang industriya. 

“Habang mas maraming voice agents ang hahawak ng end-to-end na mga gawain tulad ng intake at komunikasyon sa customer, magsisimula rin silang bumuo ng core system ng mga negosyo,” sabi ni Dham. “Makikita natin ito sa iba’t ibang sektor tulad ng home services, proptech, at healthcare, pati na rin mga horizontal function tulad ng sales, IT, at support.” 

Augmentation, hindi automation

Habang maaaring magdulot ng pangamba ang mas agentic na workflow na baka magdulot ito ng tanggalan, hindi sigurado si Katanforoosh ng Workera na iyon ang mensahe: “2026 ay magiging taon ng mga tao,” aniya. 

Noong 2024, bawat AI company ay nagpredikta na ia-automate nila ang mga trabaho at hindi na kakailanganin ang tao. Ngunit hindi pa handa ang teknolohiya, at sa isang hindi matatag na ekonomiya, hindi ito popular na retorika. Sabi ni Katanforoosh, sa susunod na taon, mapagtatanto natin na “hindi pa ganoon ka-autonomous ang AI gaya ng ating inaakala,” at mas pagtutuunan ng pansin kung paano ginagamit ang AI upang palakasin ang workflow ng tao, hindi upang palitan ito. 

“At sa tingin ko, maraming kumpanya ang magsisimulang mag-hire,” dagdag niya, binanggit na inaasahan niyang magkakaroon ng bagong mga tungkulin sa AI governance, transparency, safety, at data management. “Optimistiko ako na bababa sa 4% ang unemployment average sa susunod na taon.”

“Gusto ng mga tao na sila ang mas mataas kaysa sa API, hindi mas mababa dito, at sa tingin ko, mahalagang taon ang 2026 para dito,” dagdag pa ni de Witte.

Pagiging pisikal

Ayon sa mga eksperto, ang mga pag-unlad sa mga teknolohiya tulad ng maliliit na modelo, world model, at edge computing ay magpapahintulot ng mas maraming pisikal na aplikasyon ng machine learning. 

“Ang Physical AI ay magiging mainstream sa 2026 habang ang mga bagong kategorya ng AI-powered device, kabilang ang robotics, AV, drone, at wearables ay magsisimulang pumasok sa merkado,” ayon kay Vikram Taneja, head ng AT&T Ventures, sa TechCrunch. 

Habang obvious na use case para sa physical AI ang autonomous vehicles at robotics na tiyak na patuloy pang lalago sa 2026, nananatiling magastos ang training at deployment nito. Ang wearables, sa kabilang banda, ay mas abot-kayang paraan na may suporta ng consumer. Ang mga smart glasses tulad ng Ray-Ban Meta ay nagsisimula nang magpadala ng mga assistant na maaaring sumagot ng tanong tungkol sa mga bagay na iyong tinitingnan, at ang mga bagong form factor tulad ng AI-powered health rings at smartwatches ay nagiging normal na ang always-on, on-body inference.

“Magsisikap ang mga connectivity provider na i-optimize ang kanilang network infrastructure upang suportahan ang bagong alon ng mga device na ito, at ang may flexibility kung paano magbibigay ng connectivity ang pinakamaganda ang posisyon,” ani Taneja.