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

Ще один рік, ще одна інвестиція в штучний інтелект (AI). Так було в 2024 році, але чи продовжиться такий же темп у 2025 році, коли багато організацій починають ставити під сумнів його окупність?

За словами більшості аналітиків, відповідь – переконливе так, оскільки, згідно з прогнозами, глобальні інвестиції мають зрости приблизно на одну третину у наступних 12 місяцях і продовжувати зростати до 2028 року. Однак, хоча бюджет може зростати, я бачу більш обережний підхід у 2025 році, коли компанії стають більш вибагливими щодо типу технологій, яких їм потрібні, і, що ще важливіше, чи вони можуть подолати конкретні реальні бізнес-виклики.

Отже, ось деякі з моїх прогнозів для 2025 року:

1. Кращий аналіз перед тим, як зробити стрибок

З більшим акцентом на покращення окупності, бізнес буде використовувати сам штучний інтелект, щоб забезпечити мудре інвестування. Одним з найбільших проблем на сьогодні є поспішне бажання “приєднатися до хвості” особливо після появи генеративного AI і LLM. Насправді, згідно з недавнім дослідженням, близько 63% глобальних бізнес-лідерів визнають, що їх інвестиції в AI були спричинені страхом пропустити щось (FOMO). Саме тому дані-орієнтований підхід є суттєвим. Розробка агентної автоматизації, когнітивної процесної інтелекту буде зосереджена на забезпеченні глибшого контексту бізнес-операцій, фактично надаючи AI можливість діяти як оперативний консультант. Ці системи зможуть картографувати, аналізувати та передбачати складні робочі процеси в організації, а потім рекомендувати покращення на основі аналізу даних в режимі реального часу та минулих моделей, що виходить за межі простої автоматизації завдань. Це буде особливо привабливо для таких секторів, як фінанси, логістика та виробництво, де навіть незначні покращення операцій можуть трансформуватися у суттєві заощадження коштів.

2. Ера AI-першості відновлює інтерес до BPM

Нова золота доба бізнес-процесного управління (BPM) на горизонті. Не від часу 1990-х років, коли появою корпоративного планування ресурсів (ERP) відбулася широкомасштабна цифровізація, компанії не потребували переглянути свій спосіб роботи, щоб залишитися конкурентоспроможними. Два чинники сприяють цій зміні. По-перше, компанії розуміють, що зростання за будь-яку ціну не є сталим, тому відбувається зміщення у бік продуктивності та ефективності для досягнення здорової економіки та позитивної окупності. По-друге, гіп агентної автоматизації прискорив інтерес та впровадження технологій, оскільки виконавчі директори компанії доручили командам дослідити випадки використання, щоб отримати ринкові переваги.

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

3. Більше інтегрованих багатомодальних систем AI

Багатомодальний AI, який поєднує текст, зображення, аудіо та дані з датчиків, стане нормою для бізнесу, який шукає цілісний, ситуаційний аналіз. Це вийде за межі окремого документа чи розпізнавання голосу; натомість, інтегровані системи зможуть витягувати знання з кількох модальностей, щоб забезпечити багатші, точніші інтерпретації складних сценаріїв.

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

Наприклад, AI-підтримувані віртуальні фінансові радники можуть забезпечувати доступ до фінансових порад 24/7, аналізуючи моделі витрат клієнтів та пропонуючи персоналізовані бюджетні поради. Крім того, AI-керовані чатботи можуть обробляти великий обсяг звичайних запитів, оптимізуючи операції та підтримуючи клієнтів.

4. Регуляторно-готовий, пояснюваний AI

З ростом глобальних регуляцій буде акцент на пояснювальному та прозорому AI, який відповідає регуляторним вимогам з самого початку. Ми побачимо більший акцент на інструментах, які забезпечують прозорість AI, зменшення упередженості та аудитні сліди, що дозволяє 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 секторах, таких як фінанси, страхування, охорона здоров’я та право.

Поза прозорістю, зобов’язання щодо відповідального AI буде пріоритетом, оскільки компанії намагаються здобути довіру клієнтів та споживачів. За даними ОЕСР, більше 700 регуляторних ініціатив розробляються в понад 60 країнах. Хоча законодавство ще не встигає за інноваціями, 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 розвивають репутацію надійності, яка містить розрив довіри в AI та збільшує лояльність та впевненість.

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

5. Людино-орієнтований дизайн AI

Когда інструменти AI стають все більш інтегрованими в нашу життя, етичні розгляди та людино-орієнтований дизайн AI будуть зростати в важливості. Очікуйте побачити зміщення у бік систем AI, розроблених з людино-орієнтованим підходом, який пріоритезує розширення прав і можливостей користувачів, інклюзивність та добробут.

Компанії, ймовірно, будуть розробляти рішення AI, які підкреслюють колаборативний інтелект – системи AI, які покращують прийняття рішень людиною, а не замінюють його. Це також може включати акцент на психологічній безпеці та добробуті користувачів у взаємодії людини та машини.

6. Затримайте коней агентної автоматизації

Кордон між детерміністичною та агентною автоматизацією буде розмитим у 2025 році, що призведе до більш інтегрованих, інтелектуальних та адаптивних систем, які покращують різні аспекти нашого життя та галузей. Однак детерміністична автоматизація продовжить домінувати та забезпечувати потужність принаймні 95% автоматизації у виробництві в наступному році.

Безсумнівно, агентна 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

Прориви у великих мовних моделях (LLM) були нічого короткого від революційних. Однак, як і з усіма великими речами, вони мають свої власні проблеми, зокрема суттєву ціну на ресурси.

Багато недоліків генеративного AI та LLM походять від величезних сховищ даних, які потрібно пройти, щоб отримати цінність. Це не тільки підвищує ризики у сфері етики, точності, такі як галюцинації, та конфіденційності, але також суттєво посилює кількість енергії, необхідної для використання інструментів.

Натомість великих загальних інструментів AI у 2025 році підприємства будуть переходити до спеціалізованих рішень 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. Стиснувши саму модель, точність її розрахунків зменшується, збільшуючи швидкість та знижуючи енергетичні вимоги до обчислювальної потужності.

Підсумок

Безсумнівно, 2025 рік буде ще одним роком більших інвестицій у штучний інтелект, особливо генеративний AI, який продовжить трансформувати компанії та роботи в кожному секторі. Однак бізнес-лідери будуть використовувати більш даних-орієнтований, цілісний підхід до інвестування, який досягає реальних бізнес-цілей, а також забезпечує стандарти етики та сталості. Адже справжній потенціал AI полягає в тому, як він застосовується вдумливо та стратегічно – не дозволяйте страху пропустити щось затуманювати ваш суд.