2025 年人工智能的七大趋势

又是一年，又是一次对人工智能（AI）的投资。2024 年确实如此，但 2025 年是否会继续保持这种势头，许多组织开始质疑其投资回报率（ROI）?

根据大多数分析师的说法，答案是肯定的，全球投资预计将在未来 12 个月内增加约三分之一，并将继续保持这种趋势直到 2028 年。然而，尽管预算可能会增加，但我预计 2025 年将采取更为谨慎的态度，公司将变得更加挑剔地选择他们需要的技术类型，并且更重要的是，这种技术是否能够克服特定的现实商业挑战。

话虽如此，以下是我对 2025 年的预测：

1. 投资前进行更好的分析

随着对改善 ROI 的重视程度的提高，企业将开始使用 AI 本身来确保他们的投资是明智的。迄今为止，人们面临的最大问题之一是急于“跟上潮流”，尤其是在引入生成式 AI 和大型语言模型（LLM）之后。事实上，根据最近的一项研究，多达 63% 的全球商业领袖承认他们对 AI 的投资是出于害怕错过（FOMO）的原因。这就是为什么数据驱动的方法是必不可少的。继 agentic 自动化之后，认知流程智能将专注于为企业运营提供更深入的背景，基本上使 AI 具有作为运营顾问的能力。这些系统将能够绘制、分析和预测组织内复杂的工作流程，然后根据实时数据分析和过去的模式提供改进建议，超越简单的任务自动化。这将尤其吸引金融、物流和制造等行业，因为即使在运营方面的微小改进也将转化为显著的成本节约。

2. AI 第一时代重振对业务流程管理的兴趣

业务流程管理（BPM）的新黄金时代即将到来。自 1990 年代企业资源规划（ERP）的出现引发了广泛的数字化以来，公司就需要重新审视他们的运营方式，以保持竞争力。有两个因素驱动着这种变化。首先，公司意识到以牺牲一切代价的增长方式不可持续，需要转向注重绩效和效率，以实现健康的单位经济学和正面的 ROI。其次，生成式 AI 和 agentic 的炒作加速了对该技术的兴趣和采用，因为公司高管要求团队探索用例，以获得市场优势。

最有效的模型或复杂的提示在孤立状态下是无效的。因此，BPM 再次成为焦点。AI 即将对几乎所有企业工作流程产生的影响，使流程发现、分析和重新设计成为任何程序的运营和扩展的基本方面。这一困境类似于以前的数字化转型挑战，这些挑战由于过度关注技术而忽视了人类或流程方面，导致了糟糕的成功率。

3. 更加集成的多模态 AI 系统

多模态 AI，它结合了文本、视觉、音频和传感器数据，将成为企业寻求整体、情境感知的常态。这将超越单独的文档分析或语音识别；相反，集成系统将能够从多个模式中提取见解，以提供更丰富、更准确的复杂场景解释。

在金融部门，多模态 AI 可以通过集成文本、语音、交易记录和行为数据来革命性地改变客户服务，提供对客户需求的全面理解。这种集成使金融机构能够提供个性化服务、增强客户满意度和提高运营效率。

例如，AI 驱动的虚拟金融顾问可以提供 24/7 的金融建议，分析客户的支出模式并提供个性化的预算提示。此外，AI 驱动的聊天机器人可以处理大量的常规查询，简化运营并让客户保持参与。

通过利用多模态 AI，金融机构可以预测客户需求，主动解决问题，并提供量身定制的金融建议，从而加强客户关系并在市场中获得竞争优势。

4. 符合监管要求、可解释的 AI

随着全球监管的增加，人们将重点关注能够满足监管要求的可解释和透明的 AI。我们将看到更多强调 AI 透明度、偏见减少和审计跟踪的工具，使公司能够信任他们的 AI 解决方案并按需验证合规性。

AI 开发者可能会提供允许利益相关者解释和质疑 AI 决策的接口，特别是在金融、保险、医疗保健和法律等关键领域。

超越透明度，致力于负责任的 AI 将成为优先事项，因为公司试图赢得客户和消费者的信任。经合组织报告称，全球有 700 多项监管计划正在开发中，涉及 60 多个国家。虽然立法仍在赶上创新步伐，但公司将寻求主动遵循自愿的行为准则，例如 IEEE 或 NIST 制定的准则，以建立明确的标准。通过拥抱透明度、遵循最佳实践并与客户进行清晰的沟通，他们可以培养可靠性的声誉，这可以弥合 AI 中的信任差距，增加忠诚度和信心。

外部审计也将变得更加流行，以提供公正的视角。例如，forHumanity 是一个非营利组织，可以提供对 AI 系统的独立审计，以分析风险。

5. 以人为中心的 AI 设计

随着 AI 工具更加深入地融入我们的生活，伦理考虑和以人为中心的 AI 设计将变得越来越重要。我们可以预计会看到一个转变，朝着以人为本的 AI 系统设计而去，优先考虑用户赋权、包容性和福祉。

公司可能会致力于开发优先考虑协作智能的 AI 解决方案——这些 AI 系统可以增强人类决策，而不是取代它。这也可能包括对人机交互中的心理安全和用户福祉的关注。

6. 刹住 agentic 的马

2025 年，确定性自动化和 agentic 自动化之间的界限将变得模糊，导致更集成、更智能和更适应性的系统，这些系统可以增强我们生活和行业的各个方面。然而，确定性自动化将继续占据 2025 年生产中至少 95% 的自动化份额。

毫无疑问，agentic 自动化，其特点是系统可以做出自主决策并适应新情况，已经准备好取得重大进展。在需要灵活性和适应性的动态环境中，这些系统将能够提供更个性化和更响应的交互，改善用户体验和结果。

7. 对大型语言模型的反弹

大型语言模型的进步简直令人惊叹。但是，和所有伟大的事情一样，它们也带来了自己的挑战，尤其是大量资源的高昂成本。

生成式 AI 和大型语言模型的许多缺点都源于必须导航的巨大数据量，以产生价值。这种情况不仅会提高伦理、准确性（例如幻觉）和隐私方面的风险，而且还会极大地增加使用这些工具所需的能量。

2025 年，企业将转向为特定任务和目标量身定制的 AI，而不是高度通用的 AI 工具。就像修剪bonsai树一样——你必须剪掉不需要的部分，使其变得更苗条、更高效。通过压缩模型本身，计算的精度会更小，速度会更快，计算能力的能量需求也会降低。

总结

毫无疑问，2025 年将是人工智能投资的又一个年头，尤其是生成式 AI，它将继续改变各个行业的公司和工作。然而，业务领袖将采取更为数据驱动、整体的投资方法，以实现真正的业务目标，同时确保满足道德和可持续性标准。毕竟，AI 的真正潜力在于它被深思熟虑、战略性地应用——不要让 FOMO 混淆你的判断。业务领袖将采取更为数据驱动、整体的投资方法，以实现真正的业务目标，同时确保满足道德和可持续性标准。毕竟，AI 的真正潜力在于它被深思熟虑、战略性地应用——不要让 FOMO 混淆你的判断。业务领袖将采取更为数据驱动、整体的投资方法，以实现真正的业务目标，同时确保满足道德和可持续性标准。毕竟，AI 的真正潜力在于它被深思熟虑、战略性地应用——不要让 FOMO 混淆你的判断。业务领袖将采取更为数据驱动、整体的投资方法，以实现真正的业务目标，同时确保满足道德和可持续性标准。毕竟，AI 的真正潜力在于它被深思熟虑、战略性地应用——不要让 FOMO 混淆你的判断。业务领袖将采取更为数据驱动、整体的投资方法，以实现真正的业务目标，同时确保满足道德和可持续性标准。毕竟，AI 的真正潜力在于它被深思熟虑、战略性地应用——不要让 FOMO 混淆你的判断。业务领袖将采取更为数据驱动、整体的投资方法，以实现真正的业务目标，同时确保满足道德和可持续性标准。毕竟，AI 的真正潜力在于它被深思熟虑、战略性地应用——不要让 FOMO 混淆你的判断。业务领袖将采取更为数据驱动、整体的投资方法，以实现真正的业务目标，同时确保满足道德和可持续性标准。毕竟，AI 的真正潜力在于它被深思熟虑、战略性地应用——不要让 FOMO 混淆你的判断。业务领袖将采取更为数据驱动、整体的投资方法，以实现真正的业务目标，同时确保满足道德和可持续性标准。毕竟，AI 的真正潜力在于它被深思熟虑、战略性地应用——不要让 FOMO 混淆你的判断。业务领袖将采取更为数据驱动、整体的投资方法，以实现真正的业务目标，同时确保满足道德和可持续性标准。毕竟，AI 的真正潜力在于它被深思熟虑、战略性地应用——不要让 FOMO 混淆你的判断。业务领袖将采取更为数据驱动、整体的投资方法，以实现真正的业务目标，同时确保满足道德和可持续性标准。毕竟，AI 的真正潜力在于它被深思熟虑、战略性地应用——不要让 FOMO 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