Șapte tendințe de așteptat în IA în 2025

Un an în plus, o investiție în plus în inteligența artificială (IA). Acesta a fost cu siguranță cazul pentru 2024, dar va continua același impuls pentru 2025, pe măsură ce multe organizații încep să pună sub semnul întrebării rentabilitatea investițiilor lor?

Conform majorității analiștilor, răspunsul este un da copleșitor, cu investiții globale așteptate să crească cu aproximativ o treime în următorii 12 luni și să continue pe aceeași traiectorie până în 2028. Cu toate acestea, în timp ce bugetele pot crește, văd o abordare mai prudentă în 2025, cu companiile devenind mai discernământate în ceea ce privește tipul de tehnologie de care au nevoie și, mai important, dacă poate depăși provocări specifice de afaceri din viața reală.

Cu aceasta spus, iată câteva dintre previziunile mele pentru 2025:

1. O analiză mai bună înainte de a un pas

Cu mai mult accent pe îmbunătățirea rentabilității investițiilor, afacerile se vor îndrepta către IA însăși pentru a se asigura că cheltuiesc în mod înțelept. Una dintre cele mai mari probleme până în prezent a fost graba de a “sări în tren” mai ales de la introducerea IA generativă și a LLM-urilor. De fapt, până la 63% dintre liderii globali de afaceri recunosc că investițiile lor în IA au fost determinate de teama de a rămâne în urmă (FOMO), conform unui studiu recent. Acesta este motivul pentru care o abordare bazată pe date este esențială. În continuarea automatizării agențice, inteligența procesului cognitiv se va concentra pe furnizarea unui context mai profund în jurul operațiunilor de afaceri, dându-i în esență IA capacitatea de a acționa ca un consultant operațional. Aceste sisteme vor putea cartografia, analiza și prezice fluxuri de lucru complexe în cadrul unei organizații, apoi vor recomanda îmbunătățiri pe baza analizei datelor în timp real și a modelelor trecute, dincolo de simpla automatizare a sarcinilor. Acest lucru va atrage în special sectoarele precum finanțele, logistica și producția, unde chiar și îmbunătățirile minore ale operațiunilor se vor traduce în economii de costuri semnificative.

2. Era IA-First reînnoiește interesul pentru BPM

O nouă epocă de aur a managementului proceselor de afaceri (BPM) este pe punctul de a începe. De la apariția planificării resurselor întreprinderii (ERP) în anii 1990, care a declanșat o digitalizare pe scară largă, companiile nu au mai avut nevoie să reexamineze modul în care operează pentru a rămâne competitive. Două factori determină schimbarea. În primul rând, companiile realizează că creșterea cu orice preț nu este durabilă, cu o schimbare către performanță și eficiență pentru a obține o unitate economică sănătoasă și un randament pozitiv al investițiilor. În al doilea rând, hype-ul IA generativ agențic a accelerat interesul și adoptarea tehnologiei, pe măsură ce executivii companiilor au cerut echipelor să exploreze cazuri de utilizare, în încercarea de a obține avantaje pe piață.

Cel mai eficient model sau prompt intricat este ineficient în izolare. Ca urmare, BPM este din nou în lumina reflectoarelor. Influenta iminentă a IA asupra fluxurilor de lucru ale întreprinderii face ca descoperirea proceselor, analiza și reproiectarea să fie fundamentale pentru operaționalizarea oricărui program, și mai ales pentru scalarea acestuia. Această dilemă reflectă provocările anterioare de transformare digitală, care au suferit rate scăzute de succes din cauza accentului excesiv pe tehnologie, în timp ce neglijează considerațiile umane sau de proces.

3. Sisteme de IA Multimodal Mai Integrate

IA multimodală care combină text, viziune, audio și date de senzori va deveni norma pentru afacerile care caută o conștientizare situațională holistică. Acest lucru va merge dincolo de analiza documentelor independente sau recunoașterea vocii; în schimb, sistemele integrate vor putea extrage informații din multiple modalități pentru a oferi interpretări mai bogate și mai precise ale scenariilor complexe.

În sectorul financiar, IA multimodală poate revoluționa serviciile clienți prin integrarea textului, vocii, înregistrărilor tranzacțiilor și datelor comportamentale pentru a oferi o înțelegere cuprinzătoare a nevoilor clienților. Această integrare permite instituțiilor financiare să ofere servicii personalizate, să îmbunătățească satisfacția clienților și să crească eficiența operațională.

De exemplu, consultanții financiari virtuali bazati pe IA pot oferi acces 24/7 la consultanță financiară, analizând modelele de cheltuieli ale clienților și oferind sfaturi bugetare personalizate. În plus, chatbot-urile bazate pe IA pot gestiona un volum mare de întrebări rutiniere, eficientizând operațiunile și menținând clienții implicați.

Prin valorificarea IA multimodală, instituțiile financiare pot anticipa nevoile clienților, aborda proactiv problemele și oferi consultanță financiară personalizată, consolidând astfel relațiile cu clienții și obținând un avantaj competitiv pe piață.

4. IA Reglementată, Explicabilă

Odată cu creșterea reglementărilor globale, va exista o focalizare pe IA explicabilă și transparentă care îndeplinește cerințele reglementare din start. Vom vedea un accent mai mare pe instrumente care permit transparența IA, reducerea prejudecăților și urmele de audit, permițând companiilor să aibă încredere în soluțiile lor de IA și să verifice conformitatea la cerere.

Dezvoltatorii de IA vor oferi probabil interfețe care permit părților interesate să interpreteze și să conteste deciziile IA, în special în sectoarele critice precum finanțele, asigurările, sănătatea și dreptul.

Dincolo de transparență, un angajament față de IA responsabilă va fi o prioritate, pe măsură ce companiile încearcă să câștige încrederea clienților și consumatorilor. OECD raportează peste 700 de inițiative reglementare în dezvoltare în peste 60 de țări. În timp ce legislația este încă în urmărire a inovației, companiile vor căuta să urmeze proactiv coduri de conduită voluntare, precum cele dezvoltate de IEEE sau NIST, pentru a stabili standarde clare. Prin adoptarea transparenței, respectarea celor mai bune practici și comunicarea clară cu clienții, ele cultivă o reputație de fiabilitate care acoperă lacuna de încredere în IA și crește loialitatea și încrederea.

Auditurile externe vor crește, de asemenea, în popularitate pentru a oferi o perspectivă imparțială. Un exemplu în acest sens este forHumanity, o organizație non-profit care poate oferi audituri independente ale sistemelor de IA pentru a analiza riscurile.

5. Proiectare IA Centrată pe Uman

Pe măsură ce uneltele de IA devin mai integrate în viața noastră, considerațiile etice și proiectarea IA centrată pe uman vor crește în importanță. Ne putem aștepta la o schimbare către sisteme de IA proiectate cu o abordare umanistă, care prioritizează împuternicirea utilizatorilor, incluziunea și bunăstarea.

Companiile vor urmări probabil să dezvolte soluții de IA care pun accentul pe inteligența colaborativă – sisteme de IA care îmbunătățesc luarea deciziilor umane, în loc să o înlocuiască. Acest lucru ar putea include, de asemenea, o focalizare pe siguranța psihologică și bunăstarea utilizatorilor în interacțiunile om-mașină

6. Țineți caii Agentic

Granițele dintre automatizarea deterministă și cea agențică se vor estompa în 2025, ducând la sisteme mai integrate, inteligente și adaptabile care îmbunătățesc diverse aspecte ale vieții și industriilor noastre. Dar automatizarea deterministă va continua să domine și să alimenteze cel puțin 95% din automatizarea din producție în anul următor.

Fără îndoială, automatizarea agențică, caracterizată prin sisteme care pot lua decizii autonome și se pot adapta la noi situații, este atractivă și este pe punctul de a face progrese semnificative. În medii dinamice în care flexibilitatea și adaptabilitatea sunt cruciale, aceste sisteme vor permite interacțiuni mai personalizate și mai receptive, îmbunătățind experiența utilizatorilor și rezultatele.

7. Reacția la LLM-urile

Progresele înregistrate în modelele de limbaj mare (LLM) au fost cu adevărat revoluționare. Dar, ca și în cazul tuturor lucrurilor excelente, acestea vin cu propriile provocări, în special costul semnificativ al resurselor.

Multe dintre dezavantajele IA generative și ale LLM-urilor provin din depozitele masive de date care trebuie navigate pentru a obține valoare. Nu numai că acest lucru ridică riscuri sub forma eticii, preciziei, cum ar fi halucinațiile, și a confidențialității, dar exacerbă și cantitatea enormă de energie necesară pentru a utiliza aceste unelte.

În loc de unelte de IA foarte generale, 2025 va vedea întreprinderile care se îndreaptă către IA specializată pentru sarcini și obiective mai înguste. Este ca și cum ai tăia ceea ce nu ai nevoie cu adevărat – ca un copac bonsai – trebuie să tai, astfel încât să devină mai slab și mai eficient. Prin comprimarea modelului în sine, precizia calculelor sale este mai mică, ceea ce crește viteza și reduce cerințele de energie pentru puterea calculatorului.

Rezumat

Fără îndoială, 2025 va fi un alt an de investiții mai mari în inteligența artificială, în special IA generativă, care va continua să transforme companii și locuri de muncă în fiecare sector. Cu toate acestea, liderii de afaceri vor adopta o abordare mai bazată pe date și mai holistică a investițiilor, care să atingă obiectivele de afaceri reale, asigurând în același timp că standardele sunt îndeplinite în ceea ce privește etica și durabilitatea. În cele din urmă, potențialul real al IA se află în modul în care este aplicat cu grijă și în mod strategic – nu lăsați teama de a rămâne în urmă să vă tulbure judecata.