Сім трендів, яких варто очікувати в галузі штучного інтелекту в 2025 році

Ще один рік, ще одна інвестиція в штучний інтелект (AI). Саме так було в 2024 році, але чи продовжиться такий же темп у 2025 році, коли багато організацій починають сумніватися щодо його окупності?

За даними більшості аналітиків, відповідь – переконливе “так”, оскільки очікується, що глобальні інвестиції зростуть приблизно на одну третину протягом наступних 12 місяців і продовжать зростати до 2028 року. Однак, хоча бюджети можуть зростати, я бачу більш обережний підхід у 2025 році, коли компанії стають більш вибагливими щодо типу технологій, які їм потрібні, і, що ще важливіше, чи вони можуть подолати конкретні реальні бізнес-виклики.

З урахуванням цього, ось деякі мої прогнози на 2025 рік:

1. Кращий аналіз перед тим, як зробити стрибок

З більшою увагою до покращення окупності, бізнес буде звертатися до самого AI, щоб забезпечити розумне витрачання коштів. Одним із найбільших проблем на сьогоднішній день є поспішне бажання “залізти на потяг” особливо після появи генеративного AI і великих мовних моделей. Насправді, згідно з недавнім дослідженням, аж 63% світових бізнес-лідерів визнають, що їх інвестиції в AI були викликані страхом пропустити можливість (FOMO). Саме тому дані-орієнтований підхід є суттєвим. Після агентської автоматизації когнітивна процесорна інтелект буде зосереджена на забезпеченні глибшого контексту бізнес-операцій, фактично надаючи AI можливість діяти як оперативний консультант. Ці системи зможуть мапувати, аналізувати та передбачати складні робочі процеси в організації, а потім рекомендувати покращення на основі аналізу даних у реальному часі та минулих закономірностей, за межами простої автоматизації завдань. Це особливо привабливо для таких секторів, як фінанси, логістика та виробництво, де навіть незначні покращення операцій можуть трансформуватися в суттєві економії коштів.

2. Ера AI перш за все відновлює інтерес до BPM

Нове золоте століття бізнес-процесного управління (BPM) на горизонті. Не від часів 1990-х років, коли появою планування підприємства (ERP) відбулася масова цифровізація, компанії не потребували перегляду того, як вони працюють, щоб залишитися конкурентоспроможними. Два чинники сприяють цій зміні. По-перше, компанії розуміють, що зростання за будь-яку ціну не є сталим, з переходом до продуктивності та ефективності для досягнення здорової економіки та позитивної окупності. По-друге, гіпер активність генеративного AI прискорила інтерес та впровадження технологій, оскільки виконавці компанії доручили командам дослідити випадки використання, щоб здобути ринкові переваги.

Найефективніша модель або складний запит є непродуктивним у ізоляції. Як наслідок, BPM знову опиняється в центрі уваги. Вплив AI на майже всі корпоративні робочі процеси робить відкриття процесів, аналіз та переробку фундаментальними для операціоналізації будь-якої програми, не кажучи вже про її масштабування. Ця дилема нагадує попередні виклики цифрової трансформації, які мали низькі показники успіху через надмірну увагу до технологій, одночасно ігноруючи людські чи процесні аспекти.

3. Більше інтегрованих багатомодальних систем AI

Багатомодальний AI, який поєднує текст, зір, аудіо та сенсорні дані, стане нормою для бізнесу, який шукає цілісну, ситуаційну осведомленість. Це буде виходити за рамки окремого аналізу документів або розпізнавання голосу; замість цього, інтегровані системи зможуть витягувати знання з кількох модальностей, щоб забезпечити багатші, точніші інтерпретації складних сценаріїв.

У фінансовому секторі багатомодальний AI може революціонізувати сервіс клієнтів, інтегруючи текст, голос, транзакційні записи та поведінкові дані, щоб забезпечити комплексне розуміння потреб клієнтів. Ця інтеграція дозволяє фінансовим установам пропонувати персоналізовані послуги, підвищувати задоволеність клієнтів та покращувати операційну ефективність.

Наприклад, AI-підтримувані віртуальні фінансові консультанти можуть забезпечувати доступ до фінансових порад 24/7, аналізуючи моделі витрат клієнтів та пропонуючи персоналізовані поради щодо бюджету. Крім того, AI-керовані чат-боти можуть обробляти великі об’єми звичайних запитів, оптимізуючи операції та утримуючи клієнтів у центрі уваги.

Використовуючи багатомодальний AI, фінансові установи можуть передбачати потреби клієнтів, проактивно вирішувати проблеми та надавати персоналізовані фінансові поради, тим самим зміцнюючи відносини з клієнтами та здобуваючи конкурентну перевагу на ринку.

4. Регуляторно-готовий, пояснюваний AI

З ростом глобальних регуляцій буде фокус на пояснювальному та прозорому AI, який відповідає регуляторним вимогам з самого початку. Ми побачимо більший акцент на інструментах, які забезпечують прозорість AI, зниження упередженості та аудитні сліди, дозволяючи компаніям довіряти своїм рішенням AI та верифікувати відповідність вимогам на вимогу.

Розробники AI, ймовірно, забезпечать інтерфейси, які дозволяють зацікавленим сторонам інтерпретувати та оскаржувати рішення AI, особливо в критичних галузях, таких як фінанси, страхування, охорона здоров’я та право.

Поза прозорістю, зобов’язання щодо відповідальності AI буде пріоритетом, оскільки компанії намагаються здобути довіру клієнтів та споживачів. За даними ОЕСР, понад 700 регуляторних ініціатив розробляються в більш ніж 60 країнах. Хоча законодавство все ще відстає від інновацій, компанії будуть намагатися дотримуватися добровільних кодексів поведінки, таких як ті, які розроблені IEEE або NIST, щоб встановити чіткі стандарти. Приймаючи прозорість, дотримуючись найкращих практик та чітко спілкуючись із клієнтами, вони створюють репутацію надійності, яка містить розрив довіри в AI та збільшує лояльність та впевненість.

Зовнішні аудити також стануть більш популярними, щоб забезпечити безсторонню перспективу. Прикладом цього є forHumanity – некомерційна організація, яка може забезпечувати незалежний аудит систем AI для аналізу ризиків.

5. Людино-орієнтований дизайн AI

З тим, як інструменти AI стають все більш інтегрованими в нашому житті, етичні розгляди та людино-орієнтований дизайн AI будуть зростати в важливості. Очікуйте побачити зміщення до систем AI, розроблених з людським підходом, який пріоритезує емпавермент користувачів, інклюзивність та добробут.

Компанії, ймовірно, будуть спрямовувати зусилля на розробку рішень AI, які підкреслюють колаборативну інтелект – системи AI, які покращують прийняття рішень людьми, а не замінюють його. Це також може включати фокус на психологічній безпеці та добробуті користувачів у взаємодії людини та машини.

6. Затримайте коней, агентська

Кордон між детермінованою та агентською автоматизацією стане розмитим у 2025 році, що призведе до більш інтегрованих, інтелектуальних та адаптивних систем, які покращують різні аспекти нашого життя та галузей. Однак детермінована автоматизація продовжить домінувати та забезпечувати потужність щонайменше 95% автоматизації у виробництві наступного року.

Безсумнівно, агентська автоматизація, характеризована системами, які можуть приймати автономні рішення та адаптуватися до нових ситуацій, є привабливою та готова зробити суттєві кроки. У динамічних середовищах, де гнучкість та адаптивність є важливими, ці системи забезпечать більш персоналізовані та реактивні взаємодії, покращуючи досвід користувачів та результати.

7. Відштовхування від великих мовних моделей

Прогрес у великих мовних моделях (LLM) був нічого коротким від революційного. Однак, як і з усіма великими речами, вони приходять зі своїми власними проблемами, особливо великими витратами на ресурси.

Багато недоліків генеративного AI та великих мовних моделей походять від величезних сховищ даних, які потрібно пройти, щоб отримати цінність. Не тільки це підвищує ризики щодо етики, точності, таких як галюцинації, та конфіденційності, але також суттєво посилює кількість енергії, необхідної для використання інструментів.

Замість високозагальних інструментів AI підприємства будуть переходити до спеціалізованих інструментів AI, призначених для вузьких завдань та цілей. Це схоже на обрізання того, чого ви не дійсно потребуєте – як бонсайне дерево – вам потрібно обрізати його, щоб воно стало більш компактним та ефективним. Обрізуючи саму модель, точність її розрахунків зменшується, що підвищує швидкість та знижує енергетичні вимоги для обчислювальної потужності.

Підсумок

Безсумнівно, 2025 рік буде ще одним роком більших інвестицій в штучний інтелект, особливо генеративний AI, який продовжить трансформувати компанії та роботи в кожній галузі. Однак бізнес-лідери будуть підходити до інвестицій більш обдумано, з більшою увагою до даних та цілісного підходу, який досягає реальних бізнес-цілей, одночасно забезпечуючи виконання стандартів щодо етики та сталості. Адже справжній потенціал AI полягає в тому, як він застосовується вдумливо та стратегічно – не дозволяйте страху пропустити можливість затуманювати ваш суд.