Dok se utrka u umjetnoj inteligenciji dosad najviše vrtjela oko rekorda na popularnim testovima, istraživači i industrija sve se više bave pitanjem kako modele pretvoriti u stvarne, skalabilne proizvode. U 2026. u prvi plan izbijaju četiri tehnološka pravca – neprekidno učenje, svjetonazorski (world) modeli, orkestracija i rafiniranje – koji bi mogli odrediti pobjednike sljedeće generacije poslovnih rješenja.
Neprekidno učenje – kraj „katastrofalnog zaborava”
Klasični pristup dodavanju novih znanja podrazumijeva ponovno treniranje modela uz starije podatke, što je skupo i složeno. Zaobilazno rješenje u obliku RAG-a samo ubacuje informacije u kontekst, ali ne mijenja samu mrežu. Novi pristupi stoga uvode dugoročne memorijske module. Googleov eksperimentalni sustav Titans prenosi dio procesa učenja u mrežni „cache”, a koncept Nested Learning raspoređuje memoriju u slojevima koji se ažuriraju različitim ritmovima, stvarajući kontinuum od brzog do trajnog pamćenja.
Svjetonazorski modeli – razumijevanje fizikalnog svijeta
Umjesto da se oslanjaju na ljudske opise, ovi modeli sami uče zakonitosti okoline. DeepMindov Genie iz slike i korisničkih poteza generira niz video-kadrova koji predviđaju kako će se scena mijenjati, što se već koristi za obuku robota i autonomnih vozila. Start-up World Labs, koji vodi Fei-Fei Li, polazi od 2D prikaza i stvara 3D model koji zatim simulira fizikalni „engine”. Yann LeCun pak gura JEPA pristup; njegova video-varijanta V-JEPA uči iz goleme količine nesortiranih videa, a zatim dodaje tek mali broj stvarnih robotskih trajektorija za planiranje. LeCun je potvrdio da napušta Matinu krovnu tvrtku i pokreće vlastiti projekt usmjeren na „sustave koji razumiju fizički svijet, imaju trajnu memoriju, mogu rezonirati i planirati složene nizove radnji”.
Orkestracija – dirigiranje agentima i alatima
Čak i najmoćniji LLM-ovi u višekoracnim zadacima gube kontekst ili biraju krive alate. Orkestracijski sloj tretira te propuste kao problem arhitekture. Akademski okvir OctoTools planira rješenje, bira alate i raspoređuje pod-zadatke bez dodatnog treniranja glavnog modela. Nvidia je otišla korak dalje s Orchestratorom od osam milijardi parametara, treniranim posebnim pojačanim učenjem, koji odlučuje kada koristiti brze specijaliste, kada povući velike generičke modele, a kada osloniti se na determinističke funkcije.
Rafiniranje – samokritični ciklus poboljšanja
Umjesto jednog pokušaja, rafiniranje pretvara odgovor u proces „predloži, kritiziraj, prepravi, provjeri”. Organizatori ARC Prizea godinu 2025. prozvali su „godinom rafinirajuće petlje”, uz komentar: „Iz perspektive teorije informacija, rafiniranje jest inteligencija.” Pobjednički sustav start-upa Poetiq dosegnuo je 54 % točnosti na testu ARC-AGI-2, prestigavši Gemini 3 Deep Think (45 %) upola jeftinije. Riječ je o rekurzivnom, modelno agnostičkom rješenju koje po potrebi aktivira tumače koda, a tvrtka već prilagođava tehnologiju za „rješavanje složenih stvarnih problema s kojima se granični modeli muče”.
Tko će pobijediti?
Kombinacija ova četiri pravca čini temelj za kontrolnu platformu koja modele održava točnima, ažurnima i cjenovno prihvatljivima. Najuspješnije će biti tvrtke koje, uz snažne modele, izgrade infrastrukturu za pouzdano pamćenje, realnu simulaciju, pametno raspoređivanje resursa i samo-ispravak.
Usput, novo Googleovo vizualno rješenje Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) lansirano u studenome samo je pojačalo očekivanja koliko brzo ovi trendovi mogu stići u svakodnevne proizvode.