Семь тенденций, которых можно ожидать в области ИИ в 2025 году

Ещё один год, ещё одно вложение в искусственный интеллект (ИИ). Это было точно так для 2024 года, но будет ли сохранена та же динамика в 2025 году, когда многие организации начинают сомневаться в его ROI?

Согласно большинству аналитиков, ответ – подавляющее да, поскольку, по данным глобальные инвестиции ожидаются вырасти примерно на треть в течение следующих 12 месяцев и продолжать расти с той же динамикой до 2028 года. Однако, хотя бюджеты могут увеличиваться, я вижу более осторожный подход в 2025 году, когда компании становятся более разборчивыми в отношении типа технологии, которая им нужна, и, что более важно, может ли она преодолеть конкретные реальные бизнес-вызовы.

С учетом этого, вот некоторые из моих прогнозов для 2025 года:

1. Лучший анализ перед принятием решения

С большим акцентом на улучшении ROI, бизнес будет обращаться к самому ИИ, чтобы убедиться, что они тратят деньги мудро. Одной из самых больших проблем до сих пор является поспешность “прыгнуть на поезд” особенно с момента введения генеративного ИИ и моделей обработки языка. На самом деле, столько же, как 63% мировых бизнес-лидеров признают, что их инвестиции в ИИ были вызваны FOMO (страхом упустить возможность), согласно недавнему исследованию. Это почему данный подход является необходимым. Следующий за агентным автоматизмом, когнитивный интеллект процессов будет сосредоточен на предоставлении более глубокого контекста вокруг бизнес-операций, по сути, давая ИИ возможность действовать как операционный консультант. Эти системы смогут картографировать, анализировать и прогнозировать сложные рабочие процессы внутри организации, а затем рекомендовать улучшения на основе анализа данных в реальном времени и прошлых моделей, за пределами простой автоматизации задач. Это будет особенно привлекательно для секторов, таких как финансы, логистика и производство, где даже незначительные улучшения в операциях могут привести к значительной экономии средств.

2. Эра ИИ-первого интереса к BPM

Новая золотая эра управления бизнес-процессами (BPM) на горизонте. Не с тех пор, как 1990-х годов, когда появление корпоративного планирования ресурсов (ERP) вызвало широкую цифровизацию, компании не нуждались в пересмотре того, как они работают, чтобы оставаться конкурентоспособными. Два фактора стимулируют изменения. Во-первых, компании осознают, что рост любой ценой не является устойчивым, и происходит сдвиг в сторону производительности и эффективности для достижения здоровой экономики и положительного ROI. Во-вторых, генеративный ИИ и агентский ажиотаж ускорили интерес и принятие технологии, поскольку руководители компаний обязали команды изучить варианты использования, стремясь получить рыночные преимущества.

Самая эффективная модель или сложный запрос бесполезен в изоляции. В результате BPM снова в центре внимания. Влияние ИИ на几乎 все корпоративные рабочие процессы делает открытие процессов, анализ и переработку фундаментальными для операционизации любой программы, не говоря уже о масштабировании. Этот затруднение зеркально отражает предыдущие проблемы цифровой трансформации, которые пострадали от плохих показателей успеха из-за чрезмерного внимания к технологиям, при этом пренебрегая человеческими или процессуальными соображениями.

3. Более интегрированные многомодальные системы ИИ

Многомодальный ИИ, который объединяет текст, видение, аудио и данные датчиков, станет нормой для бизнеса, стремящегося к целостному, ситуационному осознанию. Это будет выходить за рамки отдельного анализа документов или распознавания голоса; вместо этого, интегрированные системы смогут извлекать информацию из нескольких модальностей, чтобы предоставить более богатые, точные интерпретации сложных сценариев.

В финансовом секторе многомодальный ИИ может революционизировать обслуживание клиентов, интегрируя текст, голос, записи транзакций и поведенческие данные, чтобы предоставить всестороннее понимание потребностей клиентов. Этот интеграция позволяет финансовым учреждениям предлагать персонализированные услуги, повышать удовлетворенность клиентов и улучшать операционную эффективность.

Например, ИИ-ориентированные виртуальные финансовые консультанты могут предоставлять круглосуточный доступ к финансовым советам, анализируя модели расходов клиентов и предлагая персонализированные бюджетные советы. Кроме того, ИИ-ориентированные чат-боты могут обрабатывать высокие объемы рутинных запросов, оптимизируя операции и поддерживая клиентов в тонусе.

Используя многомодальный ИИ, финансовые учреждения могут предвидеть потребности клиентов, оперативно решать проблемы и предоставлять индивидуальные финансовые советы, тем самым укрепляя отношения с клиентами и получая конкурентное преимущество на рынке.

4. Регуляторно-готовый, объяснимый ИИ

С ростом глобальных регуляций будет сосредоточение внимания на объяснимом и прозрачном ИИ, который соответствует регуляторным требованиям с самого начала. Мы увидим больший акцент на инструментах, которые обеспечивают прозрачность ИИ, снижение предвзятости и аудиторские следы, позволяя компаниям доверять своим решениям ИИ и проверять соблюдение требований по запросу.

Разработчики ИИ, вероятно, будут предоставлять интерфейсы, которые позволяют заинтересованным сторонам интерпретировать и оспаривать решения ИИ, особенно в критических секторах, таких как финансы, страхование, здравоохранение и право.

За пределами прозрачности, приверженность ответственной ИИ будет иметь приоритет, поскольку компании будут стремиться завоевать доверие клиентов и потребителей. Отчет OECD сообщает о более чем 700 регуляторных инициативах, разрабатываемых в более чем 60 странах. Хотя законодательство все еще отстает от инноваций, компании будут стремиться следовать добровольным кодексам поведения, таким как те, которые разработаны IEEE или NIST, чтобы установить четкие стандарты. Принимая прозрачность, соблюдая лучшие практики и четко общаясь с клиентами, они создают репутацию надежности, которая мостит разрыв доверия в ИИ и увеличивает лояльность и уверенность.

Внешние аудиты также станут более популярными, чтобы предоставить беспристрастную точку зрения. Примером этого является forHumanity – некоммерческая организация, которая может предоставить независимый аудит систем ИИ для анализа рисков.

5. Человеко-ориентированный дизайн ИИ

Когда инструменты ИИ становятся более встроенными в нашу жизнь, этические соображения и человеко-ориентированный дизайн ИИ будут расти в важности. Ожидайте увидеть сдвиг в сторону ИИ-систем, разработанных с человеко-центрическим подходом, который отдает приоритет расширению прав и возможностей пользователей, инклюзивности и благополучию.

Компании, вероятно, будут стремиться разработать решения ИИ, которые подчеркивают коллаборативный интеллект – системы ИИ, которые улучшают принятие решений человеком, а не заменяют его. Это также может включать сосредоточение внимания на психологической безопасности и благополучии пользователей в взаимодействиях человека и машины.

6. Задержите лошадей, агент

Границы между детерминированным и агентным автоматизмом будут стираться в 2025 году, что приведет к более интегрированным, интеллектуальным и адаптивным системам, которые улучшают различные аспекты нашей жизни и отраслей. Но детерминированный автоматизм будет продолжать доминировать и обеспечивать как минимум 95% автоматизации в производстве в следующем году.

Без сомнения, агентный автоматизм, характеризующийся системами, которые могут принимать автономные решения и адаптироваться к новым ситуациям, является привлекательным и готовым сделать значительные шаги. В динамичных средах, где гибкость и адаптивность имеют решающее значение, эти системы позволят более персонализированным и отзывчивым взаимодействиям, улучшая пользовательский опыт и результаты.

7. Отказ от моделей LLM

Прорывы в области крупномасштабных языковых моделей (LLM) были ничем не хуже революционными. Но, как и все великие вещи, они приходят со своей собственной серией проблем, особенно с существенной ценой на ресурсы.

Многие недостатки генеративного ИИ и моделей LLM возникают из-за огромных запасов данных, которые необходимо пройти, чтобы получить ценность. Не только это вызывает риски в отношении этики, точности, таких как галлюцинации, и конфиденциальности, но также чрезмерно усугубляет количество энергии, необходимой для использования инструментов.

Вместо высокоуниверсальных инструментов ИИ в 2025 году предприятия будут переходить к специально разработанным решениям ИИ, предназначенным для более узких задач и целей. Это похоже на обрезку того, что вам действительно не нужно – как бонсай-дерево – вам нужно обрезать его, чтобы он стал более компактным и эффективным. Сжимая саму модель, точность ее расчетов уменьшается, увеличивая скорость и снижая требования к энергопотреблению.

Подводим итоги

Без сомнения, 2025 год будет еще одним годом значительных инвестиций в искусственный интеллект, особенно генеративный ИИ, который будет продолжать преобразовывать компании и работу в каждом секторе. Однако лидеры бизнеса будут подходить к инвестициям более обоснованно и комплексно, достигая реальных бизнес-целей, а также обеспечивая соблюдение стандартов по этике и устойчивости. Ведь真正ный потенциал ИИ заключается в том, как он вдумчиво и стратегически применяется – не позволяйте FOMO затуманивать ваше суждение.