שבעה מגמות שצפויות בתחום האינטליגנציה המלאכותית ב-2025

שנה נוספת, השקעה נוספת באינטליגנציה מלאכותית (AI). זהו בהחלט היה המצב עבור 2024, אבל האם אותו תאוצה תימשך עבור 2025 כאשר רבות מהארגונים מתחילים לפקפק ב-ROI שלה?

לפי רוב האנליסטים, התשובה היא כן מוחלט עם השקעה גלובלית הצפויה לזנק בסביבות שליש ב-12 החודשים הקרובים ולהמשיך באותו מהלך עד 2028. עם זאת, בעוד שתקציבים עשויים לגדול, אני רואה גישה זהירה יותר ב-2025, כאשר חברות הופכות למפליסות בסוג הטכנולוגיה שהן צריכות, וחשוב יותר, אם היא יכולה להתגבר על אתגרים עסקיים ממשיים.

עם זאת, הנה כמה מהתחזיות שלי עבור 2025:

1. ניתוח טוב יותר לפני קפיצה למים

עם דגש רב יותר על ROI משופר, עסקים יפנו ל-AI עצמו כדי לוודא שהם מוציאים כסף בחכמה. אחד הבעיות הגדולות עד כה הוא החיפזון ל”רכוב על המגמה” במיוחד מאז הצגת ה-AI היצרני ו-LLMs. בעצם, כמעט 63% ממנהיגי העסקים הגלובליים מודים שהשקעתם ב-AI הייתה בגלל FOMO (פחד מפספס), על פי מחקר אחרון. זהו הסיבה שגישה מבוססת נתונים היא חיונית. לאחר מכן, אוטומציה אגנטית, אינטליגנציית תהליכים קוגניטיביים תתמקד בספקת הקשר עמוק יותר סביב פעולות עסקיות, בעצם מעניקה ל-AI את היכולת לפעול כיועץ אופרטיבי. מערכות אלו יוכלו למפות, לנתח ולחזות זרימות עבודה מורכבות בתוך ארגון, ואז להמליץ על שיפורים על בסיס ניתוח נתונים בזמן אמת ודפוסים קודמים, מעבר לאוטומציה של משימות פשוטות. זה ימשוך במיוחד את המגזרים כמו פיננסים, לוגיסטיקה ו-יצור, שם אפילו שיפורים קטנים בפעולות יתרגמו לחיסכון גדול בעלויות.

2. עידן AI-First מחדש את העניין ב-BPM

תור הזהב החדש של ניהול תהליכי עסקים (BPM) נמצא באופק. לא מאז שנות ה-90, כאשר הופעת תכנון משאבי ארגון (ERP) עוררה תהליך דיגיטלי נרחב, לא היו חברות צריכות לבדוק מחדש כיצד הן פועלות כדי להישאר תחרותיות. שני גורמים מניעים את השינוי. ראשית, חברות מבינות שצמיחה בכל מחיר אינה ברת קיימא, עם מעבר לביצועים ויעילות כדי להשיג כלכלה בריאה ו-ROI חיובי.

הדגם היעיל ביותר או ההפניה המורכבת היא לא פרודוקטיבית בבדידות. כתוצאה מכך, BPM שוב נמצא במרכז הבמה. השפעה הקרובה של AI על כמעט כל זרימות עבודה של הארגון הופכת את גילוי תהליכים, ניתוח ועיצוב מחדש לבסיסיים עבור הפעלה של תוכנית, לא לדבר על הגברתה. מצב זה משקף אתגרים קודמים של התעבורת הדיגיטלית, שסבלו משיעורי הצלחה נמוכים בגלל התמקדות יתר בטכנולוגיה בעוד הפריטים האנושיים או התהליכים נדחקים לצד.

3. מערכות AI רב-מודאליות משולבות יותר

AI רב-מודאלי שמשלב טקסט, חזון, אודיו ונתוני חיישנים יהיה הנורמה עבור עסקים המחפשים הבנה הוליסטית ומודעות מצבית. זה יעבור מעבר לניתוח מסמכים עצמאי או זיהוי קול; במקום זאת, מערכות משולבות יוכלו לשאוב תובנות ממודלים רבים כדי לספק פרשנויות עשירות ומדויקות יותר של תרחישים מורכבים.

במגזר הפיננסי, AI רב-מודאלי יכול למהפכת את שירות הלקוחות על ידי אינטגרציה של טקסט, קול, רשומות עסקאות ונתוני התנהגות כדי לספק הבנה מקיפה של צרכי הלקוח. האינטגרציה הזו מאפשרת למוסדות פיננסיים להציע שירותים מותאמים אישית, לשפר את שביעות רצון הלקוחות ולשפר את היעילות התפעולית.

למשל, יועצים פיננסיים וירטואליים מונחים על ידי AI יכולים לספק גישה 24/7 לייעוץ פיננסי, ניתוח דפוסי הוצאות הלקוחות והצעת טיפים לתקציב אישי מותאם. בנוסף, צ’אטבוטים מונחים על ידי AI יכולים לטפל בנפח גדול של שאילתות רוטיניות, לזרום את הפעולות ולשמור על הלקוחות מעורבים.

על ידי ניצול AI רב-מודאלי, מוסדות פיננסיים יכולים לחזות את צרכי הלקוח, לטפל בבעיות באופן פרואקטיבי ולספק ייעוץ פיננסי מותאם, ובכך לחזק את יחסי הלקוחות ולהשיג יתרון תחרותי בשוק.

4. AI עם ניתוח והסבר

עם עלייה ברגולציות גלובליות, יהיה דגש על AI ניתן להסבר ו-שקוף שעומד בדרישות רגולטוריות מלכתחילה. נראה יותר דגש על כלים שמאפשרים שקיפות AI, הפחתת הטיה ועקבות אודיט, מאפשרים לחברות לבטוח בפתרונות AI שלהן ולאמת ציות לדרישה.

מפתחי AI כנראה יספקו ממשקים שיאפשרו לבעלי עניין לפרש ולאתגר החלטות AI, במיוחד בתחומים קריטיים כמו פיננסים, ביטוח, בריאות ומשפט.

מעבר לשקיפות, התחייבות ל-AI אחראי תהיה עדיפות כאשר חברות מנסות לזכות באמון של לקוחות וצרכנים. OECD דווח על יותר מ-700 יוזמות רגולטוריות בפיתוח ביותר מ-60 מדינות. בעוד החקיקה עדיין מאחרת אחרי החדשנות, חברות ינסו לעמוד בקודים וולונטריים, כמו אלו שפותחו על ידי IEEE או NIST, כדי לקבוע סטנדרטים ברורים. על ידי אימוץ שקיפות, עמידה בתקנים טובים ותקשורת ברורה עם לקוחות, הן ייצרו מוניטין של אמינות שחוצה את הפער האמון ב-AI ומגבירה נאמנות וביטחון.

אודיטים חיצוניים גם יגדלו בפופולריות כדי לספק נקודת מבט חסרת פניות. דוגמה לכך היא forHumanity ארגון ללא מטרות רווח שיכול לספק אודיט עצמאי של מערכות AI כדי לנתח סיכונים.

5. עיצוב AI מרכז האדם

ככל שכלים AI הופכים למשולבים יותר בחיינו, היבטים אתיים ועיצוב AI מרכז האדם יגדלו בחשיבות. צפוי לראות מעבר לכיוון מערכות AI שתוכננו בגישה הומניסטית, המעדיפה אמפוורמנט של המשתמש, כלליות ורווחה.

חברות ינסו לפתח פתרונות AI שמדגישים אינטליגנציה שיתופית—מערכות AI שמשפרות קבלת החלטות אנושית במקום להחליפה. זה עשוי לכלול גם מיקוד בביטחון פסיכולוגי ורווחת המשתמש באינטראקציות בין אדם למכונה.

6. החזק מעמדך, אוטומציה אגנטית

הגבולות בין אוטומציה דטרמיניסטית לאוטומציה אגנטית יתערפלו ב-2025, מה שיביא למערכות משולבות, אינטליגנטיות ומותאמות יותר שישפרו את היבטים רבים של חיינו ותעשיות. אבל אוטומציה דטרמיניסטית תמשיך לשלוט ולהניע לפחות 95% מהאוטומציה בייצור בשנה הבאה.

אין ספק כי אוטומציה אגנטית, המאופיינת במערכות שיכולות לקבל החלטות אוטונומיות ולהסתגל למצבים חדשים, היא מרתקת ועומדת לעשות צעדים משמעותיים. בסביבות דינאמיות שבהן גמישות והסתגלות הן חיוניות, מערכות אלו יאפשרו אינטראקציות אישיות ורגישות יותר, מה שישפר את חוויית המשתמש ואת התוצאות.

7. דחיפה בחזרה נגד LLMs

התקדמויות במודלים גדולים של שפה (LLMs) היו פחות ממהפכניות. אבל, כמו עם כל דבר גדול, הן באות עם סט של אתגרים, במיוחד המחיר הגבוה על משאבים.

רבות מהחסרונות של AI יצרני ו-LLMs נובעים מהמאגרים העצומים של נתונים שחייבים להיות מנותבים כדי להניב ערך. לא רק שזה מעלה סיכונים בדרך של אתיקה, דיוק, כגון הזיות, ופרטיות, אלא שזה גם מחמיר את כמות האנרגיה הנדרשת להשתמש בכלים.

במקום כלים AI כלליים מאוד, 2025 תראה את החברות מסתובבות לכיוון AI מותאם למשימות צרות ויעדים. זה כמו חתיכת מה שאתה לא באמת צריך – כמו עץ בונזאי – אתה צריך לקצוץ אותו, כדי שיהיה יותר חסכוני ויעיל.

סיכום

בלי ספק, 2025 תהיה שנה נוספת של השקעה גדולה יותר באינטליגנציה מלאכותית, במיוחד AI יצרני, שתמשיך לשנות חברות ועבודות בכל תחום. עם זאת, מנהיגי עסקים ייקחו גישה יותר מבוססת נתונים והוליסטית להשקעה, שמשיגה יעדים עסקיים אמיתיים, תוך הבטחת תקנים בנושא אתיקה ואחריות. בסופו של דבר, הפוטנציאל האמיתי של AI נמצא בדרך שבה הוא מיושם בצורה מחושבת ואסטרטגית – אל תתיר את FOMO לערפל את שיפוטך.