Семь тенденций, которые стоит ожидать в области ИИ в 2025 году

Ещё один год, ещё один инвестиционный раунд в искусственный интеллект (ИИ). Это точно было так в 2024 году, но будет ли тот же импульс продолжаться в 2025 году, когда многие организации начинают сомневаться в его ROI?

Согласно большинству аналитиков, ответ – подавляющее да, поскольку глобальные инвестиции ожидаются вырасти примерно на треть в течение следующих 12 месяцев и продолжатся на той же траектории 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, которую они нуждаются, 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 улучшение ROI, бизнес будет обращаться к самому ИИ, чтобы обеспечить мудрое расходование средств. Одной из самых больших проблем до сих пор является поспешность в “прыжке на поезд” особенно с момента появления генеративного ИИ и больших языковых моделей. На самом деле, столько как 63% глобальных лидеров бизнеса признают, что их инвестиции в ИИ были вызваны FOMO (страхом упустить возможность), согласно недавнему исследованию. Это именно почему данный подход необходим. Следуя за агентной автоматизацией, 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 будут переводиться в значительную экономию средств.

2. Эра ИИ возрождает интерес к BPM

Новая золотая эра управления бизнес-процессами (BPM) находится на горизонте. Не с тех пор, как 1990-х годов, когда появление планирования ресурсов предприятия (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 агентная автоматизация ускорили интерес и принятие технологии, поскольку руководители компаний обязали команды изучать варианты использования, стремясь получить рыночные преимущества.

Самая эффективная модель или сложный запрос неэффективен в изоляции. В результате BPM снова находится в центре внимания. Влияние ИИ на几乎 все корпоративные рабочие процессы делает открытие процессов, анализ и переработку фундаментальными для операционализации любой программы, не говоря уже о масштабировании. Это затруднение отражает предыдущие проблемы цифровой трансформации, которые имели плохие показатели 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, зрение, аудио и сенсорные данные, 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 идеи из нескольких модальностей, чтобы предоставить более богатые, точные интерпретации сложных сценариев.

В финансовом секторе многомодальный ИИ может революционизировать обслуживание клиентов, интегрируя текст, голос, транзакционные записи 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.

Используя многомодальный ИИ, финансовые учреждения могут предвидеть потребности клиентов, проактивно 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 правил будет больше внимания уделяться объяснимому и прозрачному ИИ, который соответствует нормативным требованиям с самого начала. Мы увидим больше внимания к инструментам, которые обеспечивают прозрачность ИИ, снижение предвзятости и аудиторские следы, позволяющие компаниям доверять своим решениям ИИ и проверять соблюдение требований на demande.

Разработчики ИИ, скорее всего, 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 получить доверие клиентов и потребителей. Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) сообщает о более чем 700 нормативных 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, следуя лучшим практикам и четко общаясь с клиентами, они создают репутацию надежности, которая мостит разрыв доверия в ИИ и увеличивает лояльность и уверенность.

Внешние аудиты также будут расти в популярности, 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

По мере того, как инструменты ИИ становятся более встроенными в нашу жизнь, этические соображения и человеко-ориентированный дизайн ИИ будут расти в важности. Ожидайте сдвига в сторону ИИ-систем, разработанных с человеко-ориентированным подходом, отдающим приоритет расширению прав и возможностей пользователей, инклюзивности и благополучию.

Компании, скорее всего, будут стремиться разработать решения ИИ, которые подчеркивают коллаборативный интеллект – системы ИИ, которые улучшают принятие решений человеком, а не заменяют его. Это также может включать внимание к психологической безопасности и благополучию пользователей в взаимодействиях человека и машины.

6. Задержите лошадей агентной автоматизации

Границы между детерминированной и агентной автоматизацией будут размыты в 2025 году, что приведет к более интегрированным, интеллектуальным и адаптивным системам, которые улучшают различные аспекты нашей жизни и отраслей. Но детерминированная автоматизация будет продолжать доминировать и обеспечивать не менее 95% автоматизации в производстве в следующем году.

Не сомневайтесь, агентная автоматизация, характеризующаяся системами, которые могут принимать автономные решения и адаптироваться к новым ситуациям, является привлекательной и готова сделать значительные шаги. В динамичных средах, где гибкость и адаптивность имеют решающее значение, эти системы будут обеспечивать более персонализированные и отзывчивые взаимодействия, улучшая пользовательский опыт и результаты.

7. Отступление от больших языковых моделей

Прогресс в больших языковых моделях (LLM) был не чем иным, как революционным. Но, как и все великие вещи, они приходят со своей собственной серией проблем, особенно с существенной ценой ресурсов.

Многие недостатки генеративного ИИ и LLM исходят из огромных запасов данных, которые необходимо проанализировать, чтобы получить ценность. Не только это вызывает риски в плане этики, точности, таких как галлюцинации, и конфиденциальности, но также чрезмерно увеличивает количество энергии, необходимой для использования инструментов.

Вместо высокообщих инструментов ИИ в 2025 году предприятия будут переходить на специализированные инструменты ИИ, предназначенные 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 стройным и эффективным. Сжимая саму модель, точность ее расчетов уменьшается, увеличивая скорость и снижая требования к энергии для вычислительной мощности.

Подводим итоги

Без сомнения, 2025 год будет еще одним годом более значительных инвестиций в искусственный интеллект, особенно генеративный ИИ, который будет продолжать преобразовывать компании и работы в каждом секторе. Однако лидеры бизнеса будут принимать более обоснованный, целостный подход к инвестициям, который достигает реальных бизнес-целей, обеспечивая при этом соблюдение стандартов в области этики и устойчивости. Ведь真正ый потенциал ИИ заключается в том, как он мыслительно и стратегически применяется – не позволяйте FOMO затуманить ваше суждение.