Επτά τάσεις που πρέπει να αναμένονται στην τεχνητή νοημοσύνη το 2025

Άλλη μια χρονιά, άλλη μια επένδυση στην τεχνητή νοημοσύνη (AI). Αυτό συνέβη σίγουρα για το 2024, αλλά θα συνεχιστεί η ίδια δυναμική για το 2025 καθώς πολλοί οργανισμοί αρχίζουν να αμφισβητούν την απόδοση επένδυσης;

Σύμφωνα με τους περισσότερους αναλυτές, η απάντηση είναι ένα συντριπτικό ναι Οι παγκόσμιες επενδύσεις αναμένεται να αυξηθούν κατά περίπου ένα τρίτο τους επόμενους 12 μήνες και θα συνεχίσουν στην ίδια τροχιά μέχρι το 2028. Ωστόσο, ενώ οι προϋπολογισμοί μπορεί να αυξάνονται, βλέπω μια πιο προσεκτική προσέγγιση το 2025, με τις εταιρείες να γίνονται οξυδερκείς σχετικά με το είδος της τεχνολογίας που χρειάζονται και, το πιο σημαντικό, εάν μπορεί να το ξεπεράσει συγκεκριμένες επιχειρηματικές προκλήσεις της πραγματικής ζωής.

Με αυτά τα λόγια, εδώ είναι μερικές από τις προβλέψεις μου για το 2025:

1. Καλύτερη ανάλυση πριν κάνετε την κατάδυση

Με μεγαλύτερη έμφαση στη βελτιωμένη απόδοση επένδυσης (ROI), οι επιχειρήσεις θα στραφούν στην ίδια την τεχνητή νοημοσύνη για να διασφαλίσουν ότι ξοδεύουν με σύνεση. Ένα από τα μεγαλύτερα προβλήματα μέχρι σήμερα είναι η βιασύνη να «πηδήξουμε στο συγκρότημα» ειδικά μετά την εισαγωγή της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης και των LLM. Στην πραγματικότητα, έως και το 63% των παγκόσμιων επιχειρηματικών ηγετών παραδέχονται ότι η επένδυσή τους στην τεχνητή νοημοσύνη οφείλεται στο FOMO (φόβος να χάσουν), σύμφωνα με πρόσφατη μελέτη. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο μια προσέγγιση βάσει δεδομένων είναι απαραίτητη. Σε συνέχεια του πρακτορείου αυτοματισμού, νοημοσύνη γνωστικής διαδικασίας θα επικεντρωθεί στην παροχή βαθύτερου πλαισίου γύρω από τις επιχειρηματικές δραστηριότητες, δίνοντας ουσιαστικά στην τεχνητή νοημοσύνη τη δυνατότητα να ενεργεί ως λειτουργικός σύμβουλος. Αυτά τα συστήματα θα μπορούν να χαρτογραφούν, να αναλύουν και να προβλέψουν πολύπλοκες ροές εργασίας μέσα σε έναν οργανισμό και, στη συνέχεια, να προτείνουν βελτιώσεις με βάση την ανάλυση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και τα προηγούμενα μοτίβα, πέρα ​​από την απλή αυτοματοποίηση εργασιών. Αυτό θα απευθύνεται ιδιαίτερα σε τομείς όπως τα χρηματοοικονομικά, τα logistics και η μεταποίηση, όπου ακόμη και μικρές βελτιώσεις στις λειτουργίες θα μεταφραστούν σε σημαντική εξοικονόμηση κόστους. 

2. Η AI-First Era ανανεώνει το ενδιαφέρον για το BPM

Μια νέα χρυσή εποχή διαχείρισης επιχειρηματικών διαδικασιών (BPM) είναι στον ορίζοντα. Από τη δεκαετία του 1990, όταν η εμφάνιση του προγραμματισμού πόρων επιχειρήσεων (ERP) πυροδότησε εκτεταμένη ψηφιοποίηση, οι εταιρείες δεν χρειάστηκαν να επανεξετάσουν τον τρόπο λειτουργίας τους για να παραμείνουν ανταγωνιστικές. Δύο παράγοντες οδηγούν την αλλαγή. Πρώτον, οι εταιρείες συνειδητοποιούν ότι η ανάπτυξη με κάθε κόστος δεν είναι βιώσιμη με μια στροφή προς την απόδοση και την αποδοτικότητα για την επίτευξη υγιών οικονομικών μονάδων και θετικής απόδοσης επένδυσης (ROI). Δεύτερον, η διαφημιστική εκστρατεία τεχνητής νοημοσύνης της γενιάς επιτάχυνε το ενδιαφέρον και την υιοθέτηση της τεχνολογίας καθώς τα στελέχη της εταιρείας ανέθεσαν σε ομάδες να διερευνήσουν περιπτώσεις χρήσης, προσπαθώντας να αποκτήσουν πλεονεκτήματα στην αγορά.

Το πιο αποτελεσματικό μοντέλο ή η πιο περίπλοκη προτροπή είναι μη παραγωγική μεμονωμένα. Ως αποτέλεσμα, το BPM βρίσκεται και πάλι στο προσκήνιο. Η επικείμενη επιρροή της τεχνητής νοημοσύνης σε όλες σχεδόν τις ροές εργασιών της επιχείρησης καθιστά την ανακάλυψη, την ανάλυση και τον επανασχεδιασμό διαδικασιών θεμελιώδη για τη λειτουργικότητα οποιουδήποτε προγράμματος, πόσο μάλλον για την κλιμάκωσή του. Αυτή η δυσάρεστη κατάσταση αντικατοπτρίζει προηγούμενες προκλήσεις ψηφιακού μετασχηματισμού, οι οποίες υπέστησαν χαμηλά ποσοστά επιτυχίας λόγω της υπερβολικής εστίασης στην τεχνολογία, ενώ παραμελούσαν τις ανθρώπινες ή διεργασίες.

3. Περισσότερα ολοκληρωμένα πολυτροπικά συστήματα AI

Η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη που συνδυάζει δεδομένα κειμένου, όρασης, ήχου και αισθητήρων θα γίνει ο κανόνας για τις επιχειρήσεις που αναζητούν ολιστική επίγνωση της κατάστασης. Αυτό θα υπερβεί την ανάλυση μεμονωμένων εγγράφων ή την αναγνώριση φωνής. Αντίθετα, τα ολοκληρωμένα συστήματα θα μπορούν να αντλούν γνώσεις από πολλαπλούς τρόπους για να παρέχουν πλουσιότερες και ακριβέστερες ερμηνείες περίπλοκων σεναρίων.

Στον χρηματοοικονομικό τομέα, η πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να φέρει επανάσταση στην εξυπηρέτηση πελατών ενσωματώνοντας κείμενο, φωνή, αρχεία συναλλαγών και δεδομένα συμπεριφοράς για να παρέχει μια ολοκληρωμένη κατανόηση των αναγκών των πελατών. Αυτή η ενοποίηση επιτρέπει στα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα να προσφέρουν εξατομικευμένες υπηρεσίες, να βελτιώνουν την ικανοποίηση των πελατών και να βελτιώνουν τη λειτουργική αποτελεσματικότητα.

Για παράδειγμα, οι εικονικοί χρηματοοικονομικοί σύμβουλοι με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να παρέχουν πρόσβαση σε οικονομικές συμβουλές όλο το 24ωρο, 7 ημέρες την εβδομάδα, αναλύοντας μοτίβα δαπανών πελατών και προσφέροντας εξατομικευμένες συμβουλές προϋπολογισμού. Επιπλέον, τα chatbot που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να χειριστούν μεγάλους όγκους ερωτήσεων ρουτίνας, βελτιστοποιώντας τις λειτουργίες και κρατώντας τους πελάτες αφοσιωμένους.

Αξιοποιώντας την πολυτροπική τεχνητή νοημοσύνη, τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα μπορούν να προβλέπουν τις ανάγκες των πελατών, να αντιμετωπίζουν προληπτικά ζητήματα και να παρέχουν εξατομικευμένες οικονομικές συμβουλές, ενισχύοντας έτσι τις σχέσεις με τους πελάτες και αποκτώντας ανταγωνιστικό πλεονέκτημα στην αγορά.

4. Κανονισμός-Έτοιμη, Επεξηγήσιμη AI

Με τους παγκόσμιους κανονισμούς να αυξάνονται, θα δοθεί έμφαση εξηγητός και διαφανές AI που πληροί τις κανονιστικές απαιτήσεις από την αρχή. Θα δούμε περισσότερη έμφαση στα εργαλεία που επιτρέπουν τη διαφάνεια της τεχνητής νοημοσύνης, τη μείωση της μεροληψίας και τις διαδρομές ελέγχου, επιτρέποντας στις εταιρείες να εμπιστεύονται τις λύσεις τεχνητής νοημοσύνης τους και να επαληθεύουν τη συμμόρφωση κατόπιν ζήτησης.

Οι προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης πιθανότατα θα παρέχουν διεπαφές που επιτρέπουν στους ενδιαφερόμενους να ερμηνεύουν και να αμφισβητούν αποφάσεις τεχνητής νοημοσύνης, ειδικά σε κρίσιμους τομείς όπως τα οικονομικά, οι ασφάλειες, η υγειονομική περίθαλψη και η νομοθεσία.

Πέρα από τη διαφάνεια, η δέσμευση για υπεύθυνη τεχνητή νοημοσύνη θα αποτελεί προτεραιότητα καθώς οι εταιρείες προσπαθούν να κερδίσουν την εμπιστοσύνη των πελατών και των καταναλωτών. Ο ΟΟΣΑ αναφέρει περισσότερες από 700 ρυθμιστικές πρωτοβουλίες σε εξέλιξη σε περισσότερες από 60 χώρες. Ενώ η νομοθεσία εξακολουθεί να πλησιάζει την καινοτομία, οι εταιρείες θα επιδιώξουν να ακολουθήσουν προληπτικά εθελοντικούς κώδικες συμπεριφοράς, όπως εκείνους που αναπτύχθηκαν από το IEEE ή το NIST, για να θεσπίσουν σαφή πρότυπα. Αγκαλιάζοντας τη διαφάνεια, την τήρηση των βέλτιστων πρακτικών και τη σαφή επικοινωνία με τους πελάτες, καλλιεργούν τη φήμη της αξιοπιστίας που γεφυρώνει το χάσμα εμπιστοσύνης στην τεχνητή νοημοσύνη και αυξάνει την αφοσίωση και την εμπιστοσύνη.

Οι εξωτερικοί έλεγχοι θα αυξηθούν επίσης σε δημοτικότητα για να παρέχουν μια αμερόληπτη προοπτική. Ένα παράδειγμα αυτού είναι για την Ανθρωπότητα  ένας μη κερδοσκοπικός οργανισμός που μπορεί να παρέχει ανεξάρτητο έλεγχο συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης για την ανάλυση του κινδύνου.

5. Ανθρωποκεντρικός σχεδιασμός AI

Καθώς τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης ενσωματώνονται περισσότερο στη ζωή μας, ηθικά κριτήρια και ανθρωποκεντρικός σχεδιασμός τεχνητής νοημοσύνης θα μεγαλώσει σε σημασία. Αναμένετε να δείτε μια στροφή προς συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που έχουν σχεδιαστεί με ανθρωπιστική προσέγγιση, δίνοντας προτεραιότητα στην ενδυνάμωση των χρηστών, τη συμμετοχή και την ευημερία.

Οι εταιρείες πιθανότατα θα επιδιώξουν να αναπτύξουν λύσεις τεχνητής νοημοσύνης που δίνουν έμφαση συνεργατική νοημοσύνη— Συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που ενισχύουν την ανθρώπινη λήψη αποφάσεων αντί να την αντικαθιστούν. Αυτό μπορεί επίσης να περιλαμβάνει εστίαση στην ψυχολογική ασφάλεια και την ευημερία του χρήστη στις αλληλεπιδράσεις ανθρώπου-μηχανής

6. Κρατήστε το Horses σας Agent

Τα όρια μεταξύ ντετερμινιστικού και πρακτορείου αυτοματισμού θα εξαφανιστούν το 2025, οδηγώντας σε πιο ολοκληρωμένα, έξυπνα και προσαρμοστικά συστήματα που ενισχύουν διάφορες πτυχές της ζωής και των βιομηχανιών μας. Αλλά ο ντετερμινιστικός αυτοματισμός θα συνεχίσει να κυριαρχεί και να τροφοδοτεί τουλάχιστον το 95% του αυτοματισμού στην παραγωγή το επόμενο έτος.

Χωρίς αμφιβολία, ο πρακτορικός αυτοματισμός, που χαρακτηρίζεται από συστήματα που μπορούν να λαμβάνουν αυτόνομες αποφάσεις και να προσαρμόζονται σε νέες καταστάσεις, είναι σέξι και έτοιμος να κάνει ουσιαστικά βήματα. Σε δυναμικά περιβάλλοντα όπου η ευελιξία και η προσαρμοστικότητα είναι ζωτικής σημασίας, αυτά τα συστήματα θα επιτρέψουν πιο εξατομικευμένες και ανταποκρινόμενες αλληλεπιδράσεις, βελτιώνοντας τις εμπειρίες και τα αποτελέσματα των χρηστών.

7. Pushback σε LLMs

Οι εξελίξεις στα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) δεν ήταν τίποτα λιγότερο από επαναστατικές. Αλλά, όπως συμβαίνει με όλα τα σπουδαία πράγματα, έρχονται με τις δικές τους προκλήσεις, ιδίως το βαρύ τίμημα των πόρων.

Πολλά μειονεκτήματα των γενεσιουργών AI και LLM προέρχονται από τις τεράστιες αποθήκες δεδομένων που πρέπει να πλοηγηθούν για να αποδώσουν αξία. Αυτό όχι μόνο εγείρει κινδύνους όσον αφορά την ηθική, την ακρίβεια, όπως παραισθήσεις και την ιδιωτικότητα, αλλά επιδεινώνει κατάφωρα την ποσότητα ενέργειας που απαιτείται για τη χρήση των εργαλείων.

Αντί για πολύ γενικά εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης, το 2025 θα δει τις επιχειρήσεις να στρέφονται σε ειδικά κατασκευασμένη τεχνητή νοημοσύνη, εξειδικευμένη για πιο στενά καθήκοντα και στόχους. Είναι σαν να κόβεις πίσω ό,τι δεν χρειάζεσαι – ακριβώς όπως ένα δέντρο Bonzi – πρέπει να το κόψεις, ώστε να γίνει πιο αδύνατο και πιο αποτελεσματικό. Με τη συμπίεση του ίδιου του μοντέλου, οι ακρίβεια των υπολογισμών του είναι μικρότερες, αυξάνοντας την ταχύτητα και μειώνοντας τις ενεργειακές απαιτήσεις για την ισχύ του υπολογιστή.

Τύλιξε

Χωρίς αμφιβολία, το 2025 θα είναι άλλη μια χρονιά μεγαλύτερης επένδυσης στην τεχνητή νοημοσύνη, ιδιαίτερα στη γενετική τεχνητή νοημοσύνη που θα συνεχίσει να μεταμορφώνει εταιρείες και θέσεις εργασίας σε κάθε τομέα. Ωστόσο, οι ηγέτες των επιχειρήσεων θα ακολουθήσουν μια πιο βασισμένη στα δεδομένα, ολιστική προσέγγιση των επενδύσεων που επιτυγχάνει πραγματικούς επιχειρηματικούς στόχους, διασφαλίζοντας παράλληλα ότι πληρούνται τα πρότυπα ηθικής και βιωσιμότητας. Σε τελική ανάλυση, οι πραγματικές δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης εντοπίζονται στον τρόπο με τον οποίο εφαρμόζεται προσεκτικά και στρατηγικά – μην αφήνετε το FOMO να θολώνει την κρίση σας.