Syv tendenser, du kan forvente i AI i 2025

Endnu et år, endnu en investering i kunstig intelligens (AI). Det har bestemt været tilfældet for 2024, men vil samme momentum fortsætte for 2025, når mange organisationer begynder at stille spørgsmål ved dets ROI?

Ifølge de fleste analytikere er svaret et overvældende ja, da global investering forventes at stige med omkring en tredjedel i de kommende 12 måneder og fortsætte på samme spor indtil 2028. Men selvom budgetterne måske stiger, ser jeg en mere forsigtig tilgang i 2025, hvor virksomheder bliver mere diskriminerende i forhold til den type teknologi, de har brug for, og mest væsentligt, om den kan overvinde bestemte reelle forretningsudfordringer.

Med det sagt er her nogle af mine forudsigelser for 2025:

1. Bedre analyse før springet

Med større fokus på forbedret ROI, vil virksomhederne selv vende sig til AI for at sikre, at de bruger deres penge klogt. Et af de største problemer indtil nu er hasten til at “springe på vognen” især efter introduktionen af generativ AI og LLM’er. Faktisk indrømmer så mange som 63% af verdens virksomhedsledere, at deres investering i AI skyldes FOMO (frygt for at blive efterladt), ifølge en nyeste undersøgelse. Dette er hvorfor en datadreven tilgang er essentiel. Efter agentic automation, vil kognitiv procesintelligens fokusere på at give dybere kontekst omkring forretningsoperationer, og giver AI mulighed for at fungere som en operativ konsulent. Disse systemer vil kunne kortlægge, analysere og forudsige komplekse arbejdsgange inden for en organisation, og derefter anbefale forbedringer baseret på realtidsdataanalyse og tidligere mønstre, ud over enkel opgaveautomatisering. Dette vil især appellere til sektorer som finans, logistik og produktion, hvor selv mindre forbedringer af operationer vil oversætte sig til betydelige omkostningsbesparelser.

2. AI-først æraen genopliver interesse for BPM

En ny gylden æra for forretningsprocesstyring (BPM) er på vej. Ikke siden 1990’erne, da opkomsten af enterprise resource planning (ERP) udløste en omfattende digitalisering, har virksomhederne behøvet at se på, hvordan de opererer for at blive konkurrencedygtige. To faktorer driver ændringen. Først indser virksomhederne, at vækst til enhver pris ikke er bæredygtig med en skiftning mod præstation og effektivitet for at opnå sunde enhedsøkonomi og positiv ROI. For det andet har den generative AI-agentic hype accelereret interesse og adoption af teknologien, da virksomhedsledere har beordret teams til at udforske brugstilfælde for at opnå markedsmæssige fordele.

Det mest effektive model eller det mest komplekse prompt er uproduktivt i isolation. Som følge heraf er BPM igen i rampelyset. AI’s forestående indflydelse på næsten alle virksomhedsarbejdsgange gør procesopdagelse, analyse og omkonstruktion fundamentale for operationalisering af ethvert program, og ikke mindst for at skala det. Dette dilemma minder om tidligere digitale transformationsudfordringer, som led under dårlige succesrater på grund af en overvægt af teknologi, mens menneskelige eller procesmæssige overvejelser blev negligeret.

3. Mere integrerede multimodale AI-systemer

Multimodal AI, der kombinerer tekst, syn, lyd og sensordata, vil blive normen for virksomheder, der søger en holistisk, situationsbestemt bevidsthed. Dette vil gå ud over enkelt dokumentanalyse eller talegenkendelse; i stedet vil integrerede systemer kunne trække indsigt fra multiple modaliteter for at give rigere, mere præcise fortolkninger af komplekse scenarier.

I den finansielle sektor kan multimodal AI revolutionere kundeservice ved at integrere tekst, tale, transaktionsdata og adfærdsdata for at give en omfattende forståelse af kundens behov. Denne integration giver finansielle institutioner mulighed for at tilbyde personlige tjenester, forbedre kundetilfredshed og forbedre operationel effektivitet.

For eksempel kan AI-drevne virtuelle finansielle rådgivere give 24/7 adgang til finansielle råd, analysere kundens udgiftsmønstre og tilbyde personlige budgettips. Desuden kan AI-drevne chatbots håndtere store mængder af rutineforespørgsler, strømline operationer og holde kunderne engageret.

Ved at udnytte multimodal AI kan finansielle institutioner forudse kundens behov, proaktivt løse problemer og tilbyde tilpasset finansielle råd, og dermed styrke kundesammenhæng og opnå en konkurrencemæssig fordel på markedet.

4. Reguleringsklar, forklarlig AI

Med den globale regulering på vej, vil der være fokus på forklarlig og transparent AI, der opfylder reguleringer fra bunden. Vi vil se mere fokus på værktøjer, der giver AI-transparens, biasreduktion og revisionshistorik, så virksomheder kan stole på deres AI-løsninger og verificere overholdelse på krav.

AI-udviklere vil sandsynligvis give grænseflader, der giver interessenter mulighed for at fortolke og udfordre AI-beslutninger, især i kritiske sektorer som finans, forsikring, sundhed og ret.

Ud over transparens vil en tilgang til ansvarlig AI være en prioritet, da virksomheder forsøger at opnå tillid hos kunder og forbrugere. OECD rapporterer over 700 reguleringssammenhænge under udvikling i mere end 60 lande. Selvom lovgivningen stadig er i færd med at indhente innovation, vil virksomheder søge at følge frivillige adfærdsregler, som dem, der er udviklet af IEEE eller NIST, for at oprette klare standarder. Ved at omfavne transparens, overholde bedste praksis og kommunikere tydeligt med kunder, opbygger de en rygte for pålidelighed, der bropper tillidskløften i AI og øger loyalitet og tillid.

Eksterne revisioner vil også stige i popularitet for at give en upartisk perspektiv. Et eksempel herpå er forHumanity, en non-profit-organisation, der kan give uafhængig revision af AI-systemer for at analysere risiko.

5. Menneskecentreret AI-design

Da AI-værktøjer bliver mere integreret i vores liv, vil etiske overvejelser og menneskecentreret AI-design vokse i betydning. Forvent en skiftning mod AI-systemer, der er designet med en humanistisk tilgang, prioriterer brugerempowerment, inklusivitet og trivsel.

Virksomheder vil sandsynligvis forsøge at udvikle AI-løsninger, der fremhæver samarbejdende intelligens – AI-systemer, der forbedrer menneskeligt beslutningstagning i stedet for at erstatte det. Dette kan også inkludere en fokus på psykologisk sikkerhed og brugertilfredshed i menneske-maskine-interaktioner

6. Hold dine heste Agentic

Grænserne mellem deterministisk og agentic automation vil blive udvisket i 2025, hvilket vil føre til mere integrerede, intelligente og adaptive systemer, der forbedrer forskellige aspekter af vores liv og industrier. Men deterministisk automation vil fortsat dominere og drive mindst 95% af automation i produktion næste år.

Der er ingen tvivl om, at agentic automation, karakteriseret ved systemer, der kan træffe autonome beslutninger og tilpasse sig til nye situationer, er “sexy” og parat til at gøre betydelige fremskridt. I dynamiske miljøer, hvor fleksibilitet og tilpasningsevne er afgørende, vil disse systemer muliggøre mere personlige og responsivr interaktioner, forbedre brugeroplevelser og resultater.

7. Pushback på LLM’er

Fremgangen i store sprogmodeller (LLM’er) har været intet mindre end revolutionerende. Men som med alle store ting, kommer de med deres egne udfordringer, især den betydelige pris på ressourcer.

Mange ulemper ved generativ AI og LLM’er stammer fra de massive dataforråd, der skal navigeres for at give værdi. Dette ikke kun øger risikoen for etisk, præcision og privatliv, men det forværre også mængden af energi, der kræves for at bruge værktøjerne.

I stedet for meget generelle AI-værktøjer vil 2025 se virksomhederne skifte til formål-byggede AI-specialiseret til smalle opgaver og mål. Det er som at beskære, hvad du ikke virkelig har brug for – ligesom en bonsaityr – du må klippe det væk, så det bliver mere lean og effektivt. Ved at komprimere modellen selv, bliver præcisionen af dens beregninger mindre, hvilket øger hastigheden og reducerer energikraven til computerkraft.

Wrap up

Uden tvivl vil 2025 være endnu et år med større investering i kunstig intelligens, især generativ AI, der vil fortsætte med at transformere virksomheder og job i alle sektorer. Men virksomhedsledere vil tage en mere datadreven, holistisk tilgang til investering, der opnår reelle forretningsmål, samtidig med at de sikrer, at standarder opfyldes på områder som etik og bæredygtighed. For det er i den måde, AI bliver tænkt og strategisk anvendt på, at den virkelig kan udnyttes – lad ikke FOMO skygge din dømmekraft.