Επτά Τάσεις που Θα Αναμένουμε στο AI το 2025

Ένα άλλο έτος, μια άλλη επένδυση σε τεχνητή νοημοσύνη (AI). Αυτό έχει σίγουρα συμβεί για το 2024, αλλά θα συνεχιστεί η ίδια δυναμική για το 2025, καθώς πολλές οργανώσεις αρχίζουν να αμφισβητούν το ROI τους;

Σύμφωνα με τους περισσότερους αναλυτές, η απάντηση είναι ένα συντριπτικό ναι, με την παγκόσμια επένδυση που αναμένεται να αυξηθεί περίπου κατά ένα τρίτο τους επόμενους 12 μήνες και να συνεχίσει την ίδια πορεία μέχρι το 2028. Ωστόσο, ενώ τα бюджета μπορεί να αυξάνονται, βλέπω μια πιο προσεκτική προσέγγιση για το 2025, με τις εταιρείες να γίνονται πιο διακριτικές σχετικά με τον τύπο της τεχνολογίας που χρειάζονται και, πιο σημαντικά, αν μπορεί να ξεπεράσει συγκεκριμένα προβλήματα της πραγματικής ζωής.

Με αυτό που έχει कहθεί, εδώ είναι κάποιες από τις προβλέψεις μου για το 2025:

1. Καλύτερη Ανάλυση Πριν από το Βήμα

Με μεγαλύτερη έμφαση στην βελτίωση του ROI, οι επιχειρήσεις θα στρέφονται στο AI για να διασφαλίσουν ότι δαπανούν σοφά. Ένα από τα μεγαλύτερα προβλήματα μέχρι σήμερα είναι η βιασύνη να “παντρευτούν με το τρένο” ειδικά από την εισαγωγή της γενετικής AI και των LLMs. Στην πραγματικότητα, τόσο ποσοστό όσο το 63% των παγκόσμιων ηγετών των επιχειρήσεων承认 ότι η επένδυσή τους στο AI ήταν λόγω FOMO (φόβου να μείνουν πίσω), σύμφωνα με μια πρόσφατη μελέτη. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο μια προσεγγισή βάσει δεδομένων είναι απαραίτητη. Ακολουθώντας την αυτοματοποίηση, η γνωστική διαδικαστική νοημοσύνη θα επικεντρωθεί στην παροχή βαθύτερης περιεκτικότητας γύρω από τις επιχειρηματικές λειτουργίες, δίνοντας στην πραγματικότητα την ικανότητα στο AI να ενεργεί ως λειτουργικός σύμβουλος. Αυτά τα συστήματα θα είναι σε θέση να χαρτογραφήσουν, να αναλύσουν και να προβλέψουν σύνθετες ροές εργασιών εντός μιας οργανώσης, και στη συνέχεια να προτείνουν βελτιώσεις με βάση την ανάλυση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και προηγούμενα πρότυπα, πέρα από την απλή αυτοματοποίηση εργασιών. Αυτό θα απευθυνθεί ιδιαίτερα σε τομείς όπως η finance, η logistiki και η βιομηχανία, όπου ακόμη και μικρές βελτιώσεις στις λειτουργίες θα μεταφραστούν σε σημαντικές οικονομικές εξοικονομήσεις.

2. Η Εποχή του AI-First Αναβίωσε το Ενδιαφέρον για το BPM

Μια νέα χρυσή εποχή για τη διαχείριση των επιχειρηματικών διαδικασιών (BPM) είναι στο ορίζοντα. Δεν έχει υπάρξει μια τέτοια ανάγκη για τις εταιρείες να επανεξετάσουν τον τρόπο με τον οποίο λειτουργούν για να παραμείνουν ανταγωνιστικές, από την εποχή της δεκαετίας του 1990, όταν η εμφάνιση της enterprise resource planning (ERP) προκάλεσε ευρεία ψηφιοποίηση. Δύο παράγοντες οδηγούν την αλλαγή. Πρώτον, οι εταιρείες καταλαβαίνουν ότι η ανάπτυξη με mọi κόστος δεν είναι βιώσιμη με μια στροφή προς την απόδοση και την αποτελεσματικότητα για να επιτύχουν υγιή οικονομικά και θετικό ROI. Δεύτερον, η γεν AI agentic υποστήριξε το ενδιαφέρον και την υιοθέτηση της τεχνολογίας, καθώς οι διευθυντές των εταιρειών ενήργησαν ομάδες να εξερευνήσουν περιπτώσεις χρήσης, αναζητώντας να κερδίσουν πλεονεκτήματα στην αγορά.

Το πιο αποτελεσματικό μοντέλο ή το πιο περίπλοκο prompt είναι ανώδυνο σε απομόνωση. Ως αποτέλεσμα, το BPM είναι και πάλι στο προσκήνιο. Η επικείμενη επιρροή του AI σε σχεδόν όλες τις επιχειρηματικές ροές εργασιών καθιστά την ανακάλυψη διαδικασιών, την ανάλυση και την ανασχεδιασμό θεμελιώδους σημασίας για την λειτουργία οποιουδήποτε προγράμματος, αφήνοντας στην άκρη την κλίμακα.

3. Περισσότερα Ολοκληρωμένα Πολυμορφικά Συστήματα AI

Τα πολυμορφικά AI που συνδυάζουν κείμενο, όραση, ήχο και δεδομένα αισθητήρων θα γίνουν το πρότυπο για τις επιχειρήσεις που αναζητούν ολιστική, περιστασιακή ευαισθησία. Αυτό θα πηγαίνει πέρα από την ανάλυση εγγράφων ή την αναγνώριση φωνής· αντίθετα, τα ολοκληρωμένα συστήματα θα είναι σε θέση να εξάγουν ερευνες από πολλαπλά μέσα για να παρέχουν πλουσιότερες, πιο ακριβείς ερμηνείες σύνθετων σzenariών.

Στον χρηματοοικονομικό τομέα, τα πολυμορφικά AI μπορούν να επαναφέρουν την εξυπηρέτηση πελατών, συνδυάζοντας κείμενο, φωνή, εγγραφές συναλλαγών και δεδομένα συμπεριφοράς για να παρέχουν μια ολική κατανόηση των αναγκών των πελατών. Αυτή η ολοκλήρωση επιτρέπει στις χρηματοοικονομικές ιδρύματα να προσφέρουν προσωποποιημένες υπηρεσίες, να βελτιώσουν την ικανοποίηση των πελατών και να αναβαθμίσουν την λειτουργική αποτελεσματικότητα.

Για παράδειγμα, τα εικονικά χρηματοοικονομικά συμβούλους που βασίζονται στο AI μπορούν να παρέχουν πρόσβαση 24/7 σε χρηματοοικονομικές συμβουλές, αναλύοντας τα πρότυπα δαπανών των πελατών και προσφέροντας προσωποποιημένες συμβουλές προϋπολογισμού. Επιπλέον, τα chatbots που βασίζονται στο AI μπορούν να χειριστούν μεγάλους όγκους καθημερινών ερωτημάτων, ρυθμίζοντας τις λειτουργίες και διατηρώντας τους πελάτες ενεργούς.

Βάσει των πολυμορφικών AI, τα χρηματοοικονομικά ιδρύματα μπορούν να προβλέψουν τις ανάγκες των πελατών, να αντιμετωπίσουν προληπτικά τα προβλήματα και να παρέχουν προσωποποιημένες χρηματοοικονομικές συμβουλές, ενισχύοντας τις σχέσεις με τους πελάτες και κερδίζοντας einen ανταγωνιστικό πλεονέκτημα στην αγορά.

4. Ρυθμιστική-Έτοιμο, Εξηγήσιμο AI

Με τις παγκόσμιες ρυθμίσεις να αυξάνονται, θα υπάρξει μια εστίαση στην εξηγήσιμη και διαφανή AI που ικανοποιεί τις ρυθμιστικές απαιτήσεις από την αρχή. Θα δούμε μεγαλύτερη έμφαση σε εργαλεία που επιτρέπουν την διαφάνεια του AI, τη μείωση των προκαταλήψεων και τα ίχνη ελέγχου, επιτρέποντας στις εταιρείες να εμπιστεύονται τις λύσεις AI και να επιβεβαιώνουν την συμμόρφωση με αίτημα.

Οι développers του AI θα παρέχουν πιθανώς διεπαφές που επιτρέπουν στους ενδιαφερόμενους να ερμηνεύουν και να αμφισβητούν τις αποφάσεις του AI, ιδιαίτερα σε κρίσιμους τομείς όπως η finance, τα ασφαλιστικά, η υγεία και ο νόμος.

Πέρα από τη διαφάνεια, μια δέσμευση για υπεύθυνη AI θα είναι προτεραιότητα, καθώς οι εταιρείες θα προσπαθούν να κερδίσουν την εμπιστοσύνη των πελατών και των καταναλωτών. Η OECD αναφέρει πάνω από 700 ρυθμιστικές πρωτοβουλίες σε εξέλιξη σε περισσότερες από 60 χώρες. Ενώ η νομοθεσία ακόμη δεν έχει φτάσει την καινοτομία, οι εταιρείες θα προσπαθούν να ακολουθήσουν προληπτικά τους εθελοντικούς κώδικες συμπεριφοράς, όπως αυτούς που αναπτύχθηκαν από το IEEE ή το NIST, για να καθορίσουν σαφείς προδιαγραφές. Με την αποδοχή της διαφάνειας, τη συμμόρφωση με τις καλύτερες πρακτικές και την καθαρή επικοινωνία με τους πελάτες, δημιουργούν μια φήμη για αξιοπιστία που γέμιζε το κενό εμπιστοσύνης στο AI και αυξάνει την πίστη και την αυτοπεποίθηση.

Οι εξωτερικοί έλεγχοι θα αυξηθούν επίσης σε δημοτικότητα για να παρέχουν μια αμερόληπτη άποψη. Ένα παράδειγμα είναι το forHumanity μια μη κερδοσκοπική οργάνωση που μπορεί να παρέχει ανεξάρτητο έλεγχο των συστημάτων AI για να αναλύσει τον κίνδυνο.

5. Ανθρωποκεντρικό Σχεδιασμό AI

Όσο τα εργαλεία AI γίνονται πιο εμβυθισμένα στη ζωή μας, οι ηθικές σκέψεις και ο ανθρωποκεντρικός σχεδιασμός AI θα αυξηθούν σε σημασία. Αναμένεται να δούμε μια στροφή προς τα AI συστήματα που σχεδιάζονται με μια ανθρωπιστική προσέγγιση, που προωθούν την ενδυνάμωση του χρήστη, την ενσωμάτωση και την ευημερία.

Οι εταιρείες θα στοχεύσουν πιθανώς να αναπτύξουν λύσεις AI που τονίζουν την συνεργατική νοημοσύνη—τα συστήματα AI που βελτιώνουν την ανθρώπινη λήψη αποφάσεων αντί να την αντικαθιστούν. Αυτό μπορεί επίσης να περιλαμβάνει μια εστίαση στην ασφάλεια και την ευημερία του χρήστη στις αλληλεπιδράσεις ανθρώπου-μηχανής

6. Κρατήστε τα Άλογά σας Agentic

Τα όρια μεταξύ της determinιστικής και της agentic αυτοματοποίησης θα σβήσουν το 2025, οδηγώντας σε πιο ολοκληρωμένα, έξυπνα και προσαρμόσιμα συστήματα που βελτιώνουν διάφορα аспектs της ζωής και των βιομηχανιών. Αλλά η determinιστική αυτοματοποίηση θα συνεχίσει να κυριαρχεί και να τροφοδοτεί τουλάχιστον το 95% της αυτοματοποίησης στην παραγωγή του επόμενου έτους.

Χωρίς αμφιβολία, η agentic αυτοματοποίηση, που χαρακτηρίζεται από συστήματα που μπορούν να λάβουν αυτόνομες αποφάσεις και να προσαρμοστούν σε νέες καταστάσεις, είναι σεξυ και έτοιμη να κάνει σημαντικά βήματα. Σε δυναμικά περιβάλλοντα όπου η ευελιξία και η προσαρμοστικότητα είναι κρίσιμες, αυτά τα συστήματα θα επιτρέψουν πιο προσωποποιημένες και ανταποκρινόμενες αλληλεπιδράσεις, βελτιώνοντας τις εμπειρίες και τα αποτελέσματα του χρήστη.

7. Αντιδράσεις στα LLMs

Οι προόδους στα μεγάλα μοντέλα γλωσσών (LLMs) δεν έχουν υπάρξει τίποτα λιγότερο από επαναστατικά. Αλλά, όπως και με όλα τα μεγάλα πράγματα, έρχονται με το δικό τους σύνολο προκλήσεων, ιδιαίτερα το υψηλό κόστος των πόρων.

Πολυάριθμες μειονεκτήματα της γενετικής AI και των LLMs προέρχονται από τα τεράστια αποθέματα δεδομένων που πρέπει να διαπεράσουν για να αποδώσουν αξία. Όχι μόνο αυτό αυξάνει τους κινδύνους με τον τρόπο της ηθικής, της ακρίβειας, όπως οι ψευδείς εντυπώσεις, και της ιδιωτικής ζωής, αλλά επίσης εξαγριώνει την ποσότητα της ενέργειας που απαιτείται για να χρησιμοποιηθούν τα εργαλεία.

Αντί για πολύ γενικά εργαλεία AI, το 2025 θα δούμε τις επιχειρήσεις να στρέφονται σε ειδικά AI που κατασκευάζονται για στενότερες εργασίες και στόχους. Είναι σαν να κόβεις αυτό που δεν χρειάζεσαι πραγματικά – όπως ένα δέντρο Bonzi – πρέπει να το κόψεις, ώστε να γίνει πιο λιτό και αποτελεσματικό. Με την συμπίεση του μοντέλου, οι ακρίβειες των υπολογισμών είναι μικρότερες, αυξάνοντας την ταχύτητα και μειώνοντας τις ενεργειακές απαιτήσεις για υπολογιστική ισχύ.

Σύνοψη

Χωρίς αμφιβολία, το 2025 θα είναι ένα άλλο έτος μεγαλύτερης επένδυσης στην τεχνητή νοημοσύνη, ιδιαίτερα τη γενετική AI, η οποία θα συνεχίσει να μεταμορφώνει τις εταιρείες και τις δουλειές σε κάθε τομέα. Ωστόσο, οι ηγέτες των επιχειρήσεων θα ακολουθήσουν μια πιο δεδομένη, ολιστική προσέγγιση στην επένδυση που επιτυγχάνει πραγματικά επιχειρηματικά στόχους, ενώ επίσης διασφαλίζουν ότι οι προδιαγραφές ικανοποιούνται σε ηθική και βιωσιμότητα.毕竟, το πραγματικό δυναμικό του AI βρίσκεται στον τρόπο με τον οποίο εφαρμόζεται σοφά και στρατηγικά – μην αφήσετε το FOMO να σας σκεπάσει το κρίσιμο σας.