Siedem trendów, których można oczekiwać w sztucznej inteligencji w 2025 roku

Kolejny rok, kolejna inwestycja w sztuczną inteligencję (AI). Tak było przynajmniej w 2024 roku, ale czy ten sam impet będzie kontynuowany w 2025 roku, gdy wiele organizacji zaczyna kwestionować zwrot z inwestycji?

Zgodnie z większością analityków odpowiedź brzmi: tak, z oczekiwanym wzrostem globalnych inwestycji o około jedną trzecią w nadchodzących 12 miesiącach i kontynuacją tej samej trajektorii do 2028 roku. Jednakże, chociaż budżety mogą wzrastać, widzę bardziej ostrożne podejście w 2025 roku, gdy firmy stają się bardziej wybredne wobec rodzaju technologii, której potrzebują, a co więcej, czy mogą one pokonać konkretnych, rzeczywistych wyzwań biznesowych.

Mówiąc to, oto moje przewidywania na 2025 rok:

1. Lepsza analiza przed podjęciem decyzji

Z większym naciskiem na poprawę zwrotu z inwestycji, firmy będą korzystać z samej sztucznej inteligencji, aby upewnić się, że wydają pieniądze mądrze. Jednym z największych problemów do tej pory jest pośpiech w “wsiadaniu do pociągu” szczególnie od wprowadzenia generatywnej sztucznej inteligencji i LLM. W rzeczywistości aż 63% globalnych liderów biznesu przyznaje, że ich inwestycje w AI były podyktowane strachem przed pozostaniem w tyle, zgodnie z niedawnym badaniem. Dlatego też podejście oparte na danych jest niezbędne. W ramach agentycznej automatyki, inteligencja procesów poznawczych będzie się koncentrowała na dostarczaniu głębszego kontekstu wokół operacji biznesowych, nadając AI możliwość działania jako konsultant operacyjny. Te systemy będą w stanie mapować, analizować i przewidywać złożone przepływy pracy w ramach organizacji, a następnie proponować ulepszenia na podstawie analizy danych w czasie rzeczywistym i wcześniejszych wzorców, poza prostą automatyką zadań. To będzie szczególnie atrakcyjne dla sektorów takich jak finanse, logistyka i produkcja, gdzie nawet niewielkie ulepszenia w operacjach przekładają się na znaczne oszczędności kosztów.

2. Era AI-First odnowi zainteresowanie BPM

Nowa złota era zarządzania procesami biznesowymi (BPM) jest na horyzoncie. Odkąd w latach 90., kiedy pojawienie się planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP) wywołało powszechną cyfryzację, firmy nie musiały ponownie rozważyć, w jaki sposób działają, aby pozostać konkurencyjnymi. Dwa czynniki napędzają tę zmianę. Po pierwsze, firmy zdają sobie sprawę, że wzrost za wszelką cenę nie jest zrównoważony, a nastawienie na wydajność i efektywność jest konieczne do osiągnięcia zdrowej ekonomiki i pozytywnego zwrotu z inwestycji. Po drugie, hype wokół agentycznej sztucznej inteligencji przyspieszył zainteresowanie i przyjęcie tej technologii, ponieważ dyrektorzy generalni firm nakazali zespołom zbadanie przypadków użycia, aby uzyskać przewagę na rynku.

Najbardziej skuteczny model lub intrukcja jest niewydajna w izolacji. W rezultacie BPM ponownie znajduje się w centrum uwagi. Nieuchronny wpływ AI na niemal wszystkie przepływy pracy przedsiębiorstwa sprawia, że odkrywanie procesów, analiza i przebudowa są podstawowe dla operacjonalizacji każdego programu, nie tylko jego skalowania. To położenie jest podobne do poprzednich wyzwań transformacji cyfrowej, które cierpiały z powodu złych wskaźników powodzenia z powodu nadmiernego skupienia na technologii przy jednoczesnym zaniedbywaniu ludzkich lub procesowych rozważań.

3. Bardziej zintegrowane systemy AI wielomodalne

AI wielomodalne, które łączy tekst, wizję, dźwięk i dane sensoryczne, stanie się normą dla firm poszukujących holistycznego, sytuacyjnego zrozumienia. To pójdzie dalej niż samodzielna analiza dokumentów lub rozpoznawanie głosu; zintegrowane systemy będą w stanie wyciągać wnioski z wielu modalności, aby dostarczyć bogatsze, bardziej dokładne interpretacje złożonych sytuacji.

W sektorze finansowym AI wielomodalne może rewolucjonizować obsługę klienta, łącząc tekst, głos, rekordy transakcji i dane behawioralne, aby uzyskać kompleksowe zrozumienie potrzeb klienta. To połączenie umożliwia instytucjom finansowym oferowanie usług personalizowanych, poprawę satysfakcji klienta i zwiększenie wydajności operacyjnej.

Na przykład AI-powiadani doradcy finansowi mogą zapewnić dostęp 24/7 do porady finansowej, analizując wzorce wydatków klienta i oferując personalizowane porady budżetowe. Dodatkowo AI-napędzane czaty mogą obsługiwać duże ilości rutynowych zapytań, usprawniając operacje i angażując klientów.

Dzięki wykorzystaniu AI wielomodalnej instytucje finansowe mogą przewidywać potrzeby klienta, proaktywnie rozwiązywać problemy i dostarczać dostosowane porady finansowe, wzmacniając relacje z klientami i uzyskując przewagę konkurencyjną na rynku.

4. Gotowe do regulacji, wyjaśnialne AI

Wraz ze wzrostem globalnych regulacji nastąpi skupienie się na wyjaśnialnym i przejrzystym AI, które spełnia wymagania regulacyjne od podstaw. Zobaczymy większy nacisk na narzędzia, które umożliwiają przejrzystość AI, redukcję biasu i ślady audytowe, pozwalające firmom ufać swoim rozwiązaniom AI i weryfikować zgodność na żądanie.

Twórcy AI prawdopodobnie zapewnią interfejsy, które pozwalają zainteresowanym stronom interpretować i kwestionować decyzje AI, szczególnie w krytycznych sektorach, takich jak finanse, ubezpieczenia, opieka zdrowotna i prawo.

Ponadto zobowiązanie do odpowiedzialnego AI będzie priorytetem, gdy firmy będą próbowały zyskać zaufanie klientów i konsumentów. OECD raportuje ponad 700 inicjatyw regulacyjnych w rozwoju w ponad 60 krajach. Chociaż legislacja nadal dogania innowacje, firmy będą próbowały proaktywnie stosować dobrowolne kodeksy postępowania, takie jak te opracowane przez IEEE lub NIST, aby ustanowić jasne standardy. Przez przyjęcie przejrzystości, przestrzeganie najlepszych praktyk i klarowną komunikację z klientami, budują reputację zaufania, która mostkuje lukę zaufania w AI i zwiększa lojalność i zaufanie.

Zewnętrzne audyty również zyskają na popularności, aby zapewnić obiektywny punkt widzenia. Przykładem jest forHumanity, organizacja non-profit, która może zapewnić niezależną weryfikację systemów AI w celu analizy ryzyka.

5. Projektowanie AI zorientowane na człowieka

Gdy narzędzia AI stają się coraz bardziej wbudowane w nasze życie, rozważania etyczne i projektowanie AI zorientowane na człowieka zyskają na ważności. Można oczekiwać przesunięcia w kierunku systemów AI zaprojektowanych z podejściem humanistycznym, priorytetem użytkownika, integracją i dobrostanem.

Firmy prawdopodobnie będą dążyć do opracowania rozwiązań AI, które kładą nacisk na inteligencję współpracującą – systemy AI, które wzmacniają podejmowanie decyzji przez ludzi, zamiast ich zastępować. To może również obejmować skupienie się na bezpieczeństwie psychologicznym i dobrostanie użytkownika w interakcjach człowiek-maszyna.

6. Trzymaj się koni Agentic

Granice między deterministyczną a agentyczną automatyką zaczną zanikać w 2025 roku, prowadząc do bardziej zintegrowanych, inteligentnych i adaptacyjnych systemów, które poprawiają różne aspekty naszego życia i branż. Jednak deterministyczna automatyka nadal będzie dominować i napędzać co najmniej 95% automatyki w produkcji w nadchodzącym roku.

Bez wątpienia agentyczna automatyka, charakteryzująca się systemami, które mogą podejmować autonomiczne decyzje i adaptować się do nowych sytuacji, jest atrakcyjna i gotowa zrobić znaczne postępy. W dynamicznych środowiskach, w których elastyczność i adaptacyjność są kluczowe, te systemy umożliwią bardziej personalizowane i responsywnie interakcje, poprawiając doświadczenia użytkowników i wyniki.

7. Odpór wobec LLM

Postępy w dużych modelach językowych (LLM) były niczym niezwykłym. Ale, jak w przypadku wszystkich wielkich rzeczy, przychodzą one ze swoim własnym zestawem wyzwań, szczególnie znacznym kosztem zasobów.

Wiele wad generatywnej AI i LLM wynika z ogromnych zbiorów danych, które muszą być nawigowane, aby uzyskać wartość. Nie tylko to podnosi ryzyko w postaci etyki, dokładności, takiej jak halucynacje, i prywatności, ale także znacznie zwiększa ilość energii wymaganej do korzystania z tych narzędzi.

Zamiast wysoko ogólnych narzędzi AI, 2025 rok zobaczy przedsiębiorstwa, które przechodzą do specjalistycznych AI, zaprojektowanych do węższych zadań i celów. To jak obcinanie tego, czego nie potrzebujesz – jak drzewo bonsai – musisz je obciąć, aby stało się lżejsze i bardziej wydajne. Poprzez kompresję samego modelu, precyzja jego obliczeń jest mniejsza, co zwiększa szybkość i obniża wymagania energetyczne dla mocy obliczeniowej.

Podsumowanie

Bez wątpienia 2025 rok będzie kolejnym rokiem większych inwestycji w sztuczną inteligencję, szczególnie generatywną AI, która będzie kontynuować transformację firm i stanowisk w każdej branży. Jednak liderzy biznesu podejmą bardziej oparte na danych, holistyczne podejście do inwestycji, które osiąga rzeczywiste cele biznesowe, jednocześnie zapewniając spełnienie standardów na etyce i zrównoważoności. W końcu prawdziwy potencjał AI tkwi w sposób, w jaki jest starannie i strategicznie stosowany – nie pozwól, aby strach przed pozostaniem w tyle zaciemnił twoje osądy.