В это же время в прошлом году ИИ — генеративный ИИ, в частности — был в основном предметом ажиотажа . За один год многое изменилось. Как сказал один инсайдер отрасли : «В 2023 году организации исследовали и экспериментировали, а в 2024 году они внедряли ИИ в масштабах. Из-за повсеместного внедрения в 2025 году мы увидим акцент на рентабельности инвестиций». Другой называет генеративный ИИ важнейшей технологической тенденцией 2025 года.
Наши технологические прогнозы на 2025 год уже готовы, вместе с «антипрогнозами» — подчеркивающими тенденции, которые, как ожидается, будут доминировать в ИТ-ландшафте, но которые наши эксперты рассматривают по-другому. Неудивительно, что ряд наших прогнозов вращается вокруг искусственного интеллекта — включая медвежий прогноз относительно расширенного внедрения ИИ в бизнесе в 2025 году.
Теперь настала очередь ИТ-лидеров и представителей отрасли поделиться своими ожиданиями от ИИ в 2025 году. Ознакомьтесь с их прогнозами ниже:
ИИ присоединяется к команде разработчиков
2025 год станет годом, когда возможности разработчиков будут расширены за счет возможностей ИИ, поскольку инструменты ИИ официально интегрированы в технологический стек разработчиков. В течение следующего года мы увидим, как структура команды и процессы будут адаптироваться для максимального взаимодействия между ИИ и разработчиками, экспериментируя с рабочими процессами, дополненными ИИ, и увеличивая автоматизацию сложных обязанностей, таких как дежурства, чтобы повысить эффективность и скорость. — Мэтт Макай, вице-президент по связям с разработчиками и опыту, LaunchDarkly
ИИ преобразует хранение данных
В 2025 году ИИ продолжит распространяться во всех отраслях, создавая новые возможности и проблемы. Интеграция ИИ в системы хранения данных будет особенно преобразующей, поскольку решения на базе ИИ становятся все более распространенными для оптимизации производительности, повышения безопасности и обеспечения надежности данных. Этот рост рабочих нагрузок ИИ приведет к всплеску спроса на высокопроизводительные решения для хранения данных, которые могут поддерживать эти приложения с интенсивным использованием данных, включая большие языковые модели (LLM), обучение моделей машинного обучения и аналитику данных в реальном времени. Это повысит требования к технологиям хранения данных для удовлетворения особых потребностей ИИ в скорости, масштабируемости и эффективности. — Боян Иванов, генеральный директор StorPool Storage
Рост числа агентов по продажам, использующих искусственный интеллект
В течение следующих 12–18 месяцев мы увидим рост числа агентов, управляемых ИИ, в сфере продажи товаров B2B в производстве, а также товаров B2B и B2C в розничной торговле, что заложит основу для экспериментов с ними в других отраслях. Эти агенты поймут потребности покупателя, будут обучены взаимодействовать с веб-сайтом продавца с использованием протоколов «машина-машина» и смогут точно находить нужный цвет/размер/цену с беспрецедентной скоростью. Как только эти агенты перейдут от стадии идеи к успешному развертыванию для массового использования, это значительно изменит способ продажи продуктов в Интернете, исключив ненужные человеческие взаимодействия и позволив людям сосредоточиться на более эффективных действиях. — Джонатан Тейлор, технический директор Zoovu
Растущая конвергенция ИИ, AppSec и открытого исходного кода
Мы увидим постоянное пересечение ИИ, AppSec и открытого исходного кода — от злоумышленников, нацеленных на модели с открытым исходным кодом, сообщества и платформы, на которых они размещены, и организации, стремящиеся использовать ИИ для анализа кода и исправления. Мы все чаще будем видеть широко используемые библиотеки, проекты, модели и многое другое OSS AI, нацеленные на атаки в рамках цепочки поставок на сообщество OSS AI. Коммерческие поставщики ИИ также не застрахованы, поскольку они являются крупными потребителями OSS, но часто не являются прозрачными с клиентами и потребителями относительно того, какие OSS они используют.
Возникают проблемы управления активами ИИ
Проблемы управления активами приходят к ИИ. Поскольку компании начинают создавать каталог моделей, они столкнутся с проблемами размера, портативности и обнаруживаемости. Отрасль будет искать способы получить лучшее сжатие с минимальным снижением точности этих активов, чтобы они были более портативными. Возникнет необходимость в эффективном управлении моделями, что позволит легко находить их в разных организациях и сделает их еще более совместимыми.
Программы-вымогатели и цифровое вымогательство (R&DE)
Мы ожидаем, что инциденты в сфере НИОКР продолжат расти в 2025 году, представляя значительную угрозу для организаций всех размеров, отраслей и географических регионов. 2024 год стал рекордным для коллективов НИОКР: ZeroFox выявлял в среднем 388 инцидентов ежемесячно в течение 2024 года по сравнению со средним показателем 337 инцидентов в месяц в 2023 году. Организации, входящие в производственную отрасль, вероятно, столкнутся с наибольшей угрозой со стороны субъектов НИОКР в течение 2025 года, при этом организации в секторах розничной торговли, строительства, здравоохранения и технологий также подвержены высокому уровню атак. Наибольшая угроза в начале 2025 года, скорее всего, будет исходить от RansomHub, коллектива вымогателей, который впервые был обнаружен в начале 2024 года и впоследствии стал самой заметной организацией НИОКР года. В 2025 году, вероятно, появится все больше новых коллективов угроз, которые продолжат диверсифицировать ландшафт угроз НИОКР. Новые коллективы также продолжат разрабатывать и тестировать новые TTP, такие как повышенный акцент на извлечении данных по сравнению с традиционными методами шифрования, а также выбор тактики двойного или тройного вымогательства в попытке увеличить шансы на успешные требования выкупа.
Геополитическая и киберконвергенция
Ожидается, что ландшафт киберугроз в 2025 году будет в значительной степени зависеть от геополитических событий, продолжая тенденцию к увеличению конвергенции между кибер- и геополитическими сферами. В течение 2024 года геополитические события напрямую влияли на мотивы, возможности и намерения субъектов киберугроз, включая кибервозможности национальных государств, финансово мотивированных субъектов DDW, идеологически мотивированные хактивистские коллективы и политически мотивированные группы активистов. Ожидается, что динамичная и непредсказуемая геополитическая среда будет и дальше влиять на активность киберугроз в 2025 году. Прошлые и текущие геополитические события, такие как конфликт между Израилем и ХАМАС, способствовали повышению активности киберугроз. В 2025 году мы ожидаем продолжения политически мотивированных киберугроз, включая социальную инженерию, утечки данных, DDoS-атаки и развертывание вредоносной нагрузки, такой как R&D и шпионское ПО. Киберпреступные коллективы, вероятно, будут соответствовать геополитическим спорам, способствуя усложнению ландшафта угроз. Инвестиции ЕС в высокотехнологичные сферы и геополитическая напряженность между Китаем, США и ЕС, вероятно, усилят киберугрозы, при этом поддерживаемые государством субъекты будут нацеливаться на критически важные инфраструктурные и технологические секторы.
Первоначальные брокеры доступа (IAB)
Ожидается, что в 2025 году брокеры первоначального доступа (IAB) останутся значительной угрозой для организаций во всем мире. Рынок незаконного доступа к сети резко вырос в 2024 году, при этом рекордные уровни продаж IAB были выявлены на торговых площадках DDW. Мы ожидаем, что этот процветающий рынок продолжится в 2025 году, при этом IAB будут нацелены на организации всех размеров, отраслей и географических регионов. IAB продают несанкционированный доступ к корпоративным сетям, продавая скомпрометированные учетные данные и точки входа в сеть, что позволяет покупателям быстро эксплуатировать скомпрометированные сети с минимальными инвестициями и рисками. Средняя цена покупки продаж IAB в 2024 году составила менее 5000 долларов США, что обеспечивает существенную прибыль для субъектов угроз, включая коллективы НИОКР. Стоимость скомпрометированного доступа варьируется в зависимости от таких факторов, как критичность информации, уровень привилегий и потенциал эксплуатации в цепочке поставок. Незаконные продажи доступа, вероятно, продолжат подкреплять угрозу со стороны операторов НИОКР в 2025 году, при этом группам безопасности необходимо быть бдительными в отношении IAB, нацеленных на них напрямую и косвенно через партнеров по цепочке поставок. Ожидается, что IAB будут больше фокусироваться на сторонних поставщиках, считая их имеющими более слабые позиции безопасности. Северная Америка, вероятно, останется основной целью, за ней последует Европа, причем такие отрасли, как производство, профессиональные услуги, технологии, розничная торговля и финансовые услуги, являются наиболее привлекательными целями.
Первая серьезная уязвимость кода, сгенерированного ИИ
Команды разработчиков с энтузиазмом приняли ИИ, особенно GenAI, для ускорения кодирования и повышения эффективности. В то время как стремление к «разработчику 10x» трансформирует создание программного обеспечения, потребность в скорости может отодвинуть на второй план или сократить традиционные практики, такие как обзоры кода, что вызовет серьезные проблемы безопасности. В следующем году излишняя уверенность в возможностях ИИ может привести к попаданию уязвимого или вредоносного кода в производство. GenAI мощный, но подвержен ошибкам — его можно обмануть с помощью подсказок, и он склонен к галлюцинациям. Этот риск не является гипотетическим: 78% руководителей служб безопасности считают, что код, сгенерированный ИИ, приведет к серьезным проблемам безопасности. Сбой в работе CrowdStrike продемонстрировал, как быстро непроверенный код может перерасти в кризис. С ростом количества кода, сгенерированного ИИ, организации должны аутентифицировать весь код, приложения и рабочие нагрузки, проверяя их личность.
Подписание кода станет еще более важным краеугольным камнем в 2025 году, гарантируя, что код поступает из надежных источников, остается неизменным и одобрен для использования. Тем не менее, проблемы сохраняются: 83% руководителей по безопасности сообщают, что разработчики уже используют ИИ для генерации кода, а 57% говорят, что это теперь обычная практика. Несмотря на это, 72% чувствуют давление, чтобы позволить ИИ оставаться конкурентоспособным, в то время как 63% рассматривают возможность запрета на него из-за рисков безопасности. Баланс между инновациями и безопасностью будет иметь решающее значение в будущем.
Каждый человек — творец: демократизация специализированной интеллектуальной работы
В 2025 году инструменты ИИ произведут революцию в работе со знаниями, позволив людям решать задачи, которые раньше были предназначены для специалистов, от кодирования до дизайна и создания контента. Подобно тому, как персональные компьютеры позволили работникам самостоятельно обрабатывать электронные таблицы и документы, а не полагаться на централизованный административный персонал, ИИ выведет креативность и производительность на новый уровень, предоставив расширенные возможности в руки отдельных участников. Этот сдвиг не только ускорит рабочие процессы, но и бросит вызов традиционным организационным структурам, поскольку все больше людей используют ИИ, чтобы работать самостоятельно или творить по-новому. Роль ИИ как личного помощника и творческого партнера изменит отрасли, сделав инновации более доступными, чем когда-либо прежде.
API на основе ИИ: дикий рубеж
В 2025 году отношения между ИИ и API выйдут на неизведанную территорию, изменив то, как строятся и взаимодействуют системы. ИИ будет все больше направлять разработчиков в создании и использовании API, внедряя новые шаблоны и непредсказуемые сценарии использования. Этот сдвиг потребует расширенных инструментов наблюдения для мониторинга и адаптации к меняющемуся поведению, гарантируя, что системы останутся безопасными и эффективными. Поскольку ИИ динамически формирует пользовательский опыт в реальном времени, API должны будут быть более надежными, устойчивыми и гибкими, чем когда-либо прежде. Компании должны принять этот дикий рубеж с инновациями и дальновидностью, поскольку синергия между ИИ и API преобразует цифровые экосистемы способами, которые мы только начинаем понимать.
ИИ и API: основа интеллектуальных инноваций
В 2025 году слияние ИИ и API изменит то, как компании создают и используют интеллектуальные системы. API превратятся из простых соединителей в динамические двигатели для инноваций, стимулируя эксперименты и производство в беспрецедентных масштабах. По мере распространения приложений ИИ организации будут требовать API, которые не только справляются с хаосом быстрого прототипирования, но и обеспечивают баланс между скоростью, надежной безопасностью и экономической эффективностью в производственных средах. Детальный контроль доступа, мониторинг производительности в реальном времени и оптимизированные вычислительные среды станут непременными условиями для предприятий, которые переживают эту новую эру. API будут выступать в качестве доверенных хранителей конфиденциальных данных, гарантируя, что системы, управляемые ИИ, будут одновременно мощными, интеллектуальными и безопасными. Эта синергия между ИИ и API позволит разработчикам создавать более интеллектуальные, быстрые и устойчивые приложения, устанавливая новый стандарт для инноваций в разных отраслях.
Более умный ИИ для специализированных нужд
В 2025 году будущее ИИ сместится в сторону более мелких, предметно-ориентированных систем, разработанных для достижения успеха в целевых приложениях. Эти компактные, контекстно-богатые модели изменят отрасли, предлагая непревзойденную эффективность и точность. Вместо того чтобы полагаться на широкий, обобщенный ИИ, предприятия начнут внедрять решения, адаптированные к их уникальным потребностям — организации здравоохранения будут использовать ИИ для диагностики, в то время как финансовые учреждения улучшат обнаружение мошенничества. Внедряя глубокие и специализированные знания непосредственно в модели, компании будут предоставлять информацию в режиме реального времени и сокращать потребность в ресурсах. ИИ сделает шаг вперед к принятию решений, выступая в качестве важного помощника, а не комплексного решения. Эта эволюция сделает ИИ более практичным, доступным и эффективным, превращая специализированные знания из преимущества в необходимость.
Этика в сфере ИИ сделает шаг вперед в 2025 году
В 2025 году геополитическая нестабильность продолжится, и дезинформация, скорее всего, будет в изобилии. Маловероятно, что новые политики конфиденциальности данных и ИИ будут приняты и введены в действие в 2025 году, поэтому клиенты будут ожидать, что компании возьмут на себя ответственность за этику в ИИ. Поскольку компании внедряют ИИ в свои продукты, они несут ответственность за то, что и как ИИ использует данные клиентов, особенно в отношении конфиденциальных данных. Компании должны инвестировать в этичную разработку ИИ, уделяя особое внимание прозрачности, поскольку принятие ИИ будет напрямую зависеть от степени доверия к нему со стороны клиентов.
В 2025 году произойдет первая утечка данных модели ИИ
Эксперты часто предупреждали о рисках данных в моделях ИИ. Если данные обучения скомпрометированы, целые системы могут быть использованы. Хотя сложно атаковать большие языковые модели (LLM), используемые в таких инструментах, как ChatGPT, рост недорогих, более целевых малых языковых моделей (SLM) делает их мишенью. Влияние коррумпированного SLM в 2025 году будет огромным, поскольку потребители не будут делать различий между LLM и SLM. Нарушение подстегнет разработку новых правил и ограждений для защиты клиентов.
Синтетические данные все чаще используются при обучении искусственного интеллекта для защиты конфиденциальных данных клиентов, что создает новые риски
Чтобы ИИ давал хорошие результаты, его необходимо обучать на хороших данных и тщательно тестировать с помощью оперативной разработки. Бизнес-искушение заключается в использовании данных клиентов для обучения моделей ИИ, но это приводит к возникновению множества проблем, таких как нарушения соответствия данных, более высокое влияние киберрисков и более высокая вероятность утечки данных. Чтобы эффективно бороться с этими проблемами, предприятия будут обращаться к синтетическим данным или учебным данным, которые генерируют модели ИИ, чтобы поддерживать наилучшие практики безопасности в процессе обучения. Однако это создаст новые риски, поскольку синтетические данные могут создать цикл обратной связи, который усугубит любую предвзятость в данных. Поэтому компаниям необходимо будет инвестировать в прозрачность и повысить строгость при проверке своих результатов, генерируемых ИИ.
2025 год — год (отсутствующей) окупаемости инвестиций в GenAI
Для GenAI надвигается провал разочарования, и запрос на ROI ускорит скатывание отрасли в этот провал. Каждый бизнес стремится понять влияние GenAI, и опытные руководители бизнеса уже задают вопросы о точности, эффективности и результатах, чтобы подтвердить ИТ-расходы, выделенные на него. Если GenAI не будет включен в специально разработанный инструмент с нуля, он не будет обеспечивать значительную измеримую эффективность, и многие будут разочарованы его первоначальными обещаниями.
Лидеры безопасности примут эксперименты с ИИ
2024 год потряс многих из нас сложностью и быстрым развитием технологий ИИ. Год также показал, что мы не совсем понимаем, как интегрировать такие инструменты в работу и какие поставщики могут нам помочь на этом пути. Организации в 2025 году продолжат экспериментировать с ИИ, чтобы понять, где он предлагает ценность. И мы также увидим, как многие стартапы экспериментируют с бизнес-моделями и технологическими подходами. Руководители служб безопасности и ИТ должны быть готовы помочь оценить и внедрить разнообразный набор незрелых продуктов ИИ. Нам нужно будет понять ряд технологий ИИ и понять ожидания различных внутренних заинтересованных сторон, чтобы мы могли внести свой вклад в принятие обоснованных решений о риске и вознаграждении.
ИИ в сфере безопасности: баланс между человеческим опытом и автоматизацией для достижения оптимальных результатов
Достижения, связанные с ИИ, продолжат подпитывать дискуссии о роли людей и автоматизации в рабочей силе. Команды по безопасности увидят больше возможностей использовать технологии ИИ и не-ИИ для автоматизации задач во многих областях, включая GRC, операции по безопасности и безопасность продуктов. Руководителям по безопасности необходимо будет стратегически подходить к решению, какие задачи оставить людям, а какие автоматизировать. Учитывая, как быстро меняются технологии, мы должны быть готовы экспериментировать и определять, как измерять результаты проекта, чтобы решить, какие подходы работают лучше всего.
Многоагентный нейросимволический ИИ улучшит взаимодействие машин
Первая волна многоагентных нейросимволических приложений ИИ, которые выполняют межмашинное взаимодействие, появится в 2025 году. Агенты в различных системах — таких как автономные транспортные средства, робототехника и корпоративные платформы поддержки принятия решений — будут обмениваться и интерпретировать сложные символические представления своего окружения в режиме реального времени. Эти агенты будут работать вместе, чтобы обсуждать решения, адаптироваться к новым ситуациям и координировать действия на основе как приобретенного опыта, так и структурированных знаний. Это достижение приведет к новой волне продуктов ИИ, способных к более интеллектуальной командной работе и повышенной производительности в сложных средах, при этом обеспечивая прозрачность и объяснимость в принятии решений.
2025 год станет годом ИИ-агента
Вместо того, чтобы просто создавать текст или изображения, это новое поколение приложений ИИ будет уполномочено действовать. Это может означать исследование тем в Интернете, управление приложением на рабочем столе ПК или любую другую задачу, которую можно выполнить с помощью API. Мы все еще далеки от общего искусственного интеллекта, поэтому эти ранние агенты будут довольно специализированными. Мы увидим появление того, что можно было бы назвать «агентными архитектурами» — целенаправленными вариантами использования, где ИИ может обеспечить немедленную ценность. Вероятные примеры включают моделирование данных, управление основными данными, аналитику и обогащение данных, где задачи строго структурированы, а прототипы уже показали себя многообещающими. Мы увидим первые тематические исследования в 2025 году, а затем быстрое внедрение по всему предприятию, поскольку отстающие последователи видят, как конкуренты получают преимущество.
ИИ приближается к грани
В следующем году мы ожидаем, что ИИ на периферии еще больше улучшит приложения и повысит эффективность с помощью все более специализированных чипов периферийного ИИ, которые могут выполнять задачи с меньшим энергопотреблением. Методы ИИ, такие как TinyML и квантование моделей, продолжат развиваться, позволяя более сложным алгоритмам ИИ работать на устройствах с ограниченными ресурсами. Мы ожидаем больше распознавания речи в реальном времени, компьютерного зрения и предиктивного обслуживания на небольших периферийных устройствах, а также больше локальной обработки данных. Текущие периферийные приложения в основном используют предварительно обученные модели, но переход к обучению в реальном времени на устройстве и тонкой настройке станет более распространенным. Это означает, что периферийные устройства могут адаптироваться и учиться на локальных данных с течением времени, улучшая производительность и персонализацию без необходимости переобучения в облаке.
Руководители бизнеса должны оценить ценность приложений ИИ
Компании, которые спешат принять ИИ, не понимая своих внутренних потребностей и пропускной способности, рискуют перегрузить свои команды по безопасности и данным информацией, которая не дает ценной информации. Поскольку ИИ продолжает расти, компании, стремящиеся к долгосрочной окупаемости инвестиций, должны переключить свое внимание с простой интеграции возможностей ИИ на устранение недостатков организаций и измерение ценности. Чтобы добиться этого в следующем году, руководители бизнеса должны тесно сотрудничать с внутренними командами, чтобы определить их процессы, узкие места и потребности. Понимая эти проблемы, руководители могут стратегически работать со своими командами, чтобы определить наиболее эффективные приложения ИИ и гарантировать, что их команды готовы успешно ими управлять.
«Зима искусственного интеллекта» не наступит
В настоящее время мы переживаем один из самых устойчивых периодов интереса и инвестиций в ИИ, которые мы когда-либо видели. Хотя традиционно мы видели, как этот ажиотаж сменяется «зимами ИИ», когда энтузиазм и финансирование сходят на нет, на этот раз есть веские признаки того, что этот импульс сохранится в новом году и далее. 2025 год станет годом, когда масштабное производство ИИ будет поддерживать инвестиции в ИИ на долгие годы вперед. Это только начало.
2025 год — год платформы
Если 2024 год был годом LLM, то 2025 год станет годом платформы. На рынке нет недостатка в моделях — их достаточно, чтобы охватить практически любой вариант использования. Но нет смысла для бизнеса говорить о моделях, если у вас нет надежной платформы для их поддержки. В 2025 году лидеры в области технологий переключат свое внимание на инвестиции в платформы, которые имеют встроенную безопасность, возможности заземления для уменьшения галлюцинаций и могут служить универсальным магазином для реализации потенциала этих моделей.
Конвергенция моделей ИИ будет продолжаться
Если мы посмотрим на последние 10 лет глубокого обучения — теперь называемого ИИ — мы находимся на пути конвергенции. Например: раньше у нас были отдельные модели для разных задач, таких как анализ настроений, разметка частей речи и обнаружение сущностей. Но с такими моделями, как BERT, одна модель начала выполнять все эти задачи. Аналогично: для перевода были отдельные модели для перевода каждой языковой пары (например, с английского на испанский, с французского на немецкий и т. д.). Теперь одна модель может переводить на любую пару сотен языков. По мере приближения к 2025 году мы увидим, что эта тенденция к конвергенции продолжится с такими вещами, как понимание экрана и рассуждение, где одна модель будет иметь возможность выполнять несколько задач различной природы, модальностей и на разных языках. Благодаря этому сильному технологическому маршу к конвергенции полезное агентное поведение изначально начнет проявляться в различных базовых моделях.
Усиление кибербезопасности против угроз, создаваемых искусственным интеллектом
С ростом угроз от сложных фишинговых атак и атак с целью вымогательства необходимо сместить фокус на передовые стратегии защиты данных, обнаружение угроз на основе ИИ и непрерывное обучение сотрудников для снижения текущих рисков. Компании, которые проактивно принимают эти меры, не только будут соблюдать правила, но и повысят доверие и лояльность клиентов.
Борьба с мошенническим контентом, созданным с помощью искусственного интеллекта
В 2025 году организации столкнутся с беспрецедентными проблемами кибербезопасности из-за роста мошеннического контента, созданного ИИ, который станет неотличим от данных, созданных человеком. Лидеры должны подумать о том, как внедрить надежные протоколы аутентификации и верификации для защиты от дипфейков и утечек синтетических данных, чтобы обеспечить защиту целостности своих рабочих процессов.
Компьютеры с искусственным интеллектом станут ходовым товаром
Поскольку текущее обновление ПК продолжается, ПК с ИИ станут основным выбором в 2025 году и далее. Мы только находимся на начальных этапах открытия нового сотрудничества рабочей силы, безопасности, производительности и даже удовлетворения с помощью ИИ. Например, ПК с ИИ теперь поддерживают перевод в реальном времени, беспрепятственно расширяя глобальное подключение и сотрудничество. Поскольку видеосвязь закрепляется как норма, новые возможности отслеживания глаз позволяют участникам поддерживать воспринимаемый зрительный контакт, сосредотачиваясь на сигналах лица и контенте на экране, создавая более личное взаимодействие. Поскольку руководители бизнеса оценивают свои инвестиции в новые технологии, ПК с ИИ являются очевидным выбором для начала оснащения своих сотрудников в будущем высокопроизводительными вычислениями, необходимыми для масштабирования и поддержки все более управляемой данными и управляемой ИИ работы.
Устранение разрозненности данных станет центральной задачей для архитекторов ИИ и данных
В 2025 году разрушение разрозненности данных станет важнейшей архитектурной проблемой для инженеров по данным и архитекторов ИИ. Возможность агрегировать и объединять разрозненные наборы данных в организациях будет иметь решающее значение для продвижения инициатив в области расширенной аналитики, ИИ и машинного обучения. Поскольку объем и разнообразие источников данных продолжают расти, преодоление этой разрозненности будет иметь решающее значение для обеспечения целостного понимания и принятия решений, которые требуются современным системам ИИ. Фокус сместится с инфраструктуры на бесшовную интеграцию данных на различных платформах, в командах и географических регионах. Целью будет создание экосистемы, в которой данные будут легкодоступны, общедоступны и применимы во всех областях. Ожидайте увидеть новые инструменты и фреймворки, направленные на упрощение интеграции данных и содействие более тесному сотрудничеству в традиционно разрозненных средах.
Спрос на графические процессоры растет, но внедрение искусственного интеллекта заставляет компании пересмотреть распределение ресурсов
Вступая в 2025 год, индустрия ИИ сталкивается с неожиданной ситуацией: огромный спрос на графические процессоры во всем мире, однако многие из этих мощных чипов не используются в полной мере. Хотя компании вложили значительные средства в инфраструктуру на основе графических процессоров, многие продолжают бороться за применение этих чипов в рабочих нагрузках ИИ, вместо этого перенаправляя их на приложения, не связанные с ИИ. Ожидаемый бум, обусловленный ИИ, остается медленнее, чем предполагалось.
Мы продолжим наблюдать, как компании будут более избирательно относиться к выделению ресурсов GPU, поскольку компании сосредоточатся на областях, где влияние ИИ проявляется в таких областях, как аналитика данных и усовершенствования облачных вычислений, а не на новых инициативах ИИ. Кроме того, поскольку разработчики становятся более сознательно настроенными на ресурсы, фокус на оптимизации алгоритмов для доступного оборудования, использование ИИ, привязанного к ЦП, и принятие гибридных подходов могут стать центральными тенденциями. В конечном итоге, 2025 год может стать годом, когда компании будут адаптироваться как к техническим, так и к логистическим проблемам реализации потенциала ИИ.
Генеративный ИИ в 2025 году: новая эра инноваций
Вступая в новый год, я с нетерпением жду, когда генеративный ИИ продолжит свою стремительную эволюцию, особенно в областях, где прогресс уже ускоряется. Модели, ориентированные на код и математику (все, что имеет четко определенные сигналы вознаграждения), станут еще более способными, раздвигая границы того, что мы можем автоматизировать и оптимизировать. Я ожидаю, что модели с открытым весом достигнут уровня производительности, который сделает их жизнеспособными для широкого спектра практических приложений, сделав передовой ИИ более доступным, чем когда-либо прежде. Еще одна область, за которой стоит следить, — это растущая роль аудио- и видеоконтента, сгенерированного ИИ. Скоро мы увидим, как этот вид контента станет значительной частью нашего повседневного потребления медиа. Я считаю, что мы находимся на пороге крупного научного прорыва, обусловленного ИИ, который будет иметь глубокие последствия для исследований и инноваций. Темпы прогресса в генеративном ИИ будут только ускоряться, и я с нетерпением жду, куда он нас приведет в дальнейшем.
Агентный ИИ займет центральное место, обеспечивая персонализацию и эффективность
В 2025 году ИИ будет не просто инструментом; он будет соавтором. Многие инструменты на базе ИИ, используемые сегодня, основаны на статических правилах или наборах данных. Агентный ИИ отличается тем, что он может непрерывно учиться на вводимых пользователем данных и интегрировать контекстную информацию (например, историю аккаунта, сетевую среду, модели поведения и предпочтения пользователя), а также принимать решения практически без человеческого контроля. Другими словами, в отличие от сегодняшних подходов, требующих подсказок пользователя или предопределенных правил, агентный ИИ будет действовать проактивно.
Представьте себе искусственный интеллект для обслуживания клиентов, который прогнозирует потребности пользователя еще до того, как будет сделан запрос, или искусственный интеллект для управления сетью, который выявляет потенциальные проблемы и решает их автономно, обеспечивая бесперебойное обслуживание.
Эти агенты ИИ будут не только напрямую взаимодействовать с людьми или устройствами, но и смогут обнаруживать, изучать и сотрудничать друг с другом для формирования сложных рабочих процессов и/или цепочек операций для автоматизации даже продвинутых бизнес-функций. Например, несколько агентов ИИ могут автоматизировать управление цепочками поставок, координируя действия друг с другом для прогнозирования спроса, оптимизации запасов, координации поставок и даже ведения переговоров с поставщиками. Для предприятий этот сдвиг означает скачок в эффективности и персонализации. Он также подчеркивает важность управления и ограждений. В ответ на рост агентского ИИ мы увидим, как организации внедряют обязательные этические принципы для обеспечения справедливости и прозрачности в алгоритмических решениях и защиты интеллектуальной собственности.
ИИ проверит компании на прочность
ИИ продолжит захватывать бизнес, обещая беспрецедентные инновации и эффективность, и компании продолжат инвестировать в решения на базе ИИ. Это вряд ли можно назвать прогнозом. Но по мере продвижения ИИ будет расти и понимание того, что этот путь полон препятствий. Несмотря на миллиарды долларов, инвестированных в модели ИИ и решения на базе ИИ в 2024 году, новые данные индекса готовности к ИИ Cisco показывают, что готовность к ИИ снизилась на один пункт во всем мире за последний год — теперь только 13% компаний готовы использовать весь потенциал технологий на базе ИИ.
В 2025 году организации будут бороться с тем, как лучше всего обеспечить нужный уровень вычислительной мощности для удовлетворения рабочих нагрузок ИИ (сегодня только 21% организаций заявляют, что у них есть необходимые графические процессоры для удовлетворения текущих и будущих потребностей в ИИ). Компаниям необходимо будет опираться на своих стратегических партнеров, чтобы определять и расставлять приоритеты в своих вариантах использования ИИ, повышать квалификацию своих команд и модернизировать свои инфраструктурные среды прогрессивным, пропорциональным образом. ИТ-отделы будут испытывать все большее давление в плане оптимизации управления, гигиены, маркировки и организации данных, которые в настоящее время распределены по нескольким системам и местоположениям. Этот мандат будет применяться к структурированным данным, обычно связанным с существующими бизнес-процессами, а также к неструктурированным данным, связанным с взаимодействием с клиентами и пользователями. Поскольку команды лихорадочно работают над подготовкой своих сред для ИИ, советы директоров и руководящие группы поймут, что значительные выгоды от ИИ будут происходить в долгосрочной перспективе и постепенно — начиная сейчас и улучшаясь с течением времени — особенно в таких областях, как открытие новых источников дохода и повышение прибыльности. Многие советы директоров обнаружат, что им придется пересматривать ожидания, сроки и приоритеты, установленные всего несколько месяцев назад, поскольку компании сталкиваются с «грязной серединой» внедрения ИИ. Давайте играть в «долгую игру».
Компаниям понадобится помощь, чтобы сбалансировать устойчивость и рост в эпоху искусственного интеллекта
Воздействие ИИ на окружающую среду — это слон во многих комнатах. ИИ требует высокого уровня потребления энергии, что влияет на выбросы углерода по всем направлениям. Ожидается, что к 2025 году объем энергии, потребляемой центрами обработки данных, выделенными для ИИ, сравняется с объемом, потребляемым страной размером с Нидерланды за один год. Действительно, во многих моих разговорах об ИИ с клиентами устойчивость становится основной проблемой. В 2025 году клиенты будут все чаще искать партнеров, которые могут внедрить технологию, помогая им выполнять свои обязательства по нулевому уровню выбросов и цели устойчивости в их текущих временных рамках. Победителями станут те компании, которые отдают приоритет энергоэффективным продуктам и цикличности в бизнес-моделях. Интересно, что технологии на основе ИИ также могут сыграть решающую роль в раскрытии энергоэффективности. Компании увидят, как ИИ открывает новую эру «энергетических сетей», которая сочетает программно-определяемые сетевые возможности с электроэнергетической системой, состоящей из микросетей постоянного тока (DC), для обеспечения большей прозрачности выбросов и платформы для оптимизации использования, распределения и хранения электроэнергии. В 2025 году ИИ будет одновременно «что» и «как» в этой области, предоставляя нам огромные возможности и метод непрерывного обучения для их более устойчивого предоставления.
ИИ приближается к краю
2025 год станет годом реального времени, мультимодального ИИ. ИИ вступит в действие с людьми и машинами совершенно новыми способами — от объединения данных с датчиков, дронов, робототехники и машин для выполнения действий.
Энергетика и оборона достигли переломного момента в развитии ИИ
В 2025 году ИИ достигнет своего переломного момента в энергетике, когда периферийные вычисления принесут интеллект прямо на нефтяную вышку. Подобно тому, как железные дороги произвели революцию в нефтяной промышленности, открыв новые рынки в 19 веке, передовая вычислительная инфраструктура перенесет ИИ в самые дальние уголки края в 22 веке. 2025 год также ознаменует собой сейсмический сдвиг в обороне, поскольку периферийные вычисления станут незаменимыми в эпоху автономной войны. Именно современная железная дорога доставляет ИИ на передовую, позволяя американским военным ориентироваться в сложных условиях поля боя с беспрецедентной скоростью и точностью. — Дэн Райт, генеральный директор и соучредитель Armada
ИИ улучшит управление клиентским опытом
Это область, где большинство компаний начинают свой путь GenAI. Они пробуют эту новую технологию в области с низким уровнем риска для начала. Разгружая повторяющиеся задачи, требующие простых ответов или поиска информации, компании стремятся улучшить качество обслуживания клиентов с помощью более быстрых и подробных ответов через GenAI и RAG. — Адриенна Уилсон, директор по продажам, Esker
Организации будут все чаще использовать ИИ для достижения целей устойчивого развития
В некоторых местах компании обязаны отчитываться о результатах своей деятельности в области устойчивого развития. Используя ИИ, можно автоматически предлагать варианты выбора более устойчивого развития при закупке товаров. Сбор и использование этих данных поможет компаниям выполнить эти требования. — Адриенна Уилсон, директор по продажам, Esker
Руководители предприятий разрабатывают более зрелые процедуры оценки ИИ
Чтобы руководители предприятий могли более эффективно справляться с натиском инструментов «на основе ИИ» — и минимизировать узкие места в плане надзора — отрасли необходимо будет разработать набор основополагающих критериев для более своевременной оценки технологий ИИ. В результате я предсказываю, что мы увидим возобновленное внимание к меткам классификации данных, лучшее понимание мест обработки ИИ и спрос на утверждения о конфиденциальности от поставщиков, поскольку частные данные проходят через их инфраструктуру. Поскольку отрасль переходит к фазе ИИ, управляемой приложениями, крайне важно, чтобы организации были готовы принимать продуманные и своевременные решения о том, как можно ответственно использовать технологию для достижения бизнес-целей. — Майкл Ковингтон, вице-президент по стратегии портфеля, Jamf
Школы активизируют усилия по защите учащихся в Интернете в связи с распространением искусственного интеллекта
Мы увидим сильный толчок к установке большего количества механизмов безопасности на устройствах студентов, особенно когда речь идет о защите данных, предотвращении угроз и контроле конфиденциальности. Образовательные учреждения будут поощряться (или, возможно, будут обязаны) улучшать протоколы шифрования и контроль доступа, использовать обнаружение угроз на основе ИИ для борьбы с атаками на основе ИИ, использовать системы, которые предоставляют оповещения в режиме реального времени, и повышать свою игру, когда дело касается конфиденциальности данных студентов. — Сурадж Мохандас, вице-президент по стратегии, Jamf
Предприятия получают реальную оценку ценности GenAI
За последние год-два на рынок GenAI быстро вышли как известные компании в области кибербезопасности, так и небольшие новые стартапы с 10 сотрудниками. Это переполненное пространство, которое может легко подавить даже лидеров технологических компаний, которые хотят выбрать правильное решение GenAI для своего бизнеса. В 2025 году, пока цикл ажиотажа вокруг GenAI будет продолжать развиваться, мы увидим более эффективные решения и больше клиентов, сосредоточенных на решениях, которые приносят наибольшую реальную ценность их бизнесу. Как и в случае с любой «горячей новой технологией» на рынке, шумиха вокруг этой новейшей развивающейся технологии начнет утихать, и мы начнем видеть, как GenAI становится зрелой. Мы начнем видеть, какую ценность эти инструменты могут предоставить бизнесу, и какие из них работают лучше других. Это будет год преодоления шума GenAI, и те, кто сможет прорваться через него, станут компаниями, которые останутся на рынке на долгие годы. — Линь Лам, CIO, Jamf
Использовать ли открытый исходный код ИИ или нет? Управление инновациями и проблемами безопасности
Открытый исходный код ИИ открывает дверь к беспрецедентному сотрудничеству и инновациям, но он также заставляет нас бороться с вопросами безопасности, прозрачности и надежности. Организации должны взвесить преимущества открытости против потенциальных рисков разоблачения. — Баладжи Ганесан, соучредитель и генеральный директор Privacera
Продолжающееся распространение вариантов использования ИИ
Хотя ИИ не новинка, его импульс беспрецедентен. В 2025 году мы увидим распространение вариантов использования ИИ, которые изменят бизнес-процессы. Это преобразующий момент — некоторые видят в этом риск для работы, в то время как другие воспринимают это как возможность для инноваций и процветания. — Саша Гизе, глобальный технологический евангелист, Observability, SolarWinds
Баланс инноваций и регулирования: рост ответственной политики в области ИИ
Нормативные рамки вступают в игру, чтобы определить этичный, безопасный и ответственный путь вперед для ИИ и использования данных. Это тревожный сигнал для организаций — соответствие должно трансформироваться из упражнения для галочек в дифференцирующее ценностное предложение. Принятие этих стандартов подразумевает правовое соответствие и руководство с целью и честностью. — Баладжи Ганесан, соучредитель и генеральный директор Privacera
Прогностическое обслуживание и управление рисками на основе искусственного интеллекта станут доминирующими системами в строительстве
Управляемые услуги, которые отслеживают и оптимизируют физические активы на протяжении всего их жизненного цикла, станут ставками на стол. Это включает в себя критически важные функции, такие как обновления прошивки, мониторинг работоспособности системы и обеспечение надлежащей функциональности. Прогностическое обслуживание на основе ИИ будет играть ключевую роль в проактивном устранении уязвимостей, минимизируя время простоя и затраты, одновременно укрепляя безопасность. Растущая взаимосвязанность систем управления зданиями несет новые риски, включая непроверенный доступ к устройствам и ограниченную видимость компонентов системы. В 2025 году менеджерам объектов потребуется многоуровневая стратегия управления рисками, которая включает многоуровневую критичность системы, комплексные планы восстановления и непрерывный аудит. — Грег Паркер, глобальный вице-президент по безопасности и пожарной безопасности, управление жизненным циклом, Johnson Controls
ИИ будет процветать, поскольку организации переключают внимание на рентабельность инвестиций и эффективность
Мы уже видели все этапы начального цикла «новых технологий» с ИИ. В 2023 году организации исследовали и экспериментировали, а в 2024 году они внедряли ИИ в масштабах. Из-за повсеместного внедрения в 2025 году мы увидим акцент на рентабельности инвестиций и фокус на том, как ИИ может обеспечить более эффективную работу. На этом этапе организации должны были преодолеть первоначальные проблемы с ИИ, и поэтому 2025 год станет годом его освобождения и расцвета. — Джен Чу, вице-президент по решениям и консалтингу, Bristlecone
ИИ и автоматизация возьмут на себя утомительные задачи по управлению уязвимостями
Команды по безопасности перегружены растущим объемом и сложностью уязвимостей, что приводит к ошибкам и выгоранию. Инструменты на основе ИИ должны изменить это, автоматизируя такие задачи, как сортировка, проверка и исправление. Анализируя огромные наборы данных, эти инструменты будут предсказывать, какие уязвимости с наибольшей вероятностью будут использованы, что позволит командам сосредоточиться на критических угрозах. К 2025 году до 60% этих задач будут автоматизированы, что значительно повысит точность и время реагирования. Инструменты на основе ИИ также будут проактивно обнаруживать уязвимости, закрывая пробелы до того, как злоумышленники смогут ими воспользоваться. — Джимми Места, технический директор и основатель RAD Security
ИИ даст руководителям служб информационной безопасности и службам безопасности преимущество перед угрозами
Теперь уже недостаточно обнаруживать угрозы после того, как они проникли в систему. Обучая модели на огромных объемах исторических данных, ИИ поможет службам безопасности выявлять новые шаблоны атак до того, как они нанесут ущерб. Обнаруживая едва заметные аномалии в сетевом трафике и поведении пользователей, ИИ будет предоставлять упреждающие оповещения, давая организациям критическое преимущество. Такой подход может сократить среднее время обнаружения угроз (MTTD) вдвое. Более того, по мере дальнейшего развития ИИ многоагентные системы станут новой проблемой. Злоумышленники будут использовать эти системы для организации сложных автоматизированных атак, заставляя защитников принимать такие же сложные решения ИИ. — Джимми Места, технический директор и основатель RAD Security
ИИ поможет устранить пробелы в навыках кибербезопасности
Спрос на таланты в области кибербезопасности продолжает расти, но не хватает квалифицированных специалистов, чтобы заполнить этот пробел. Инструменты на основе ИИ выходят на рынок, чтобы уравнять шансы, помогая организациям всех размеров автоматизировать задачи обнаружения угроз, реагирования на инциденты и обеспечения соответствия. В новом году более половины малых и средних предприятий будут полагаться на ИИ для управления своими операциями по обеспечению безопасности. Эти инструменты сделают расширенную защиту доступной, особенно для команд с ограниченными ресурсами. — Джимми Места, технический директор и основатель RAD Security
Обнаружение угроз на основе искусственного интеллекта будет легко интегрироваться в рабочие процессы DevOps
ИИ будет полностью интегрирован в рабочие процессы DevOps, что позволит встраивать безопасность непосредственно в процесс разработки. Поскольку облачные среды становятся все более сложными, обнаружение угроз на основе ИИ будет непрерывно контролировать приложения в режиме реального времени, выявляя уязвимости до того, как они смогут обостриться. Вместо того чтобы прерывать циклы разработки, инструменты ИИ будут бесперебойно предоставлять проактивные оповещения и информацию, помогая командам решать проблемы безопасности по мере их возникновения — без замедления темпов инноваций или развертывания. — Джимми Места, технический директор и основатель RAD Security
ИИ упростит соблюдение требований в эпоху более строгих правил
По мере ужесточения глобальных правил конфиденциальности данных и кибербезопасности соблюдение требований станет еще более серьезной проблемой. Традиционных ручных процессов соответствия требованиям будет уже недостаточно. К 2025 году ИИ автоматизирует рабочие процессы соответствия, включая аудит, отчетность и мониторинг нормативных требований в режиме реального времени. Инструменты ИИ будут выявлять пробелы, генерировать действенные идеи и помогать организациям оставаться гибкими в адаптации к меняющимся правовым ландшафтам, освобождая группы безопасности для сосредоточения на проактивной защите. — Джимми Места, технический директор и основатель RAD Security
Безопасность рабочей нагрузки ИИ будет противостоять новым векторам атак
Поскольку ИИ становится центральным элементом операций, злоумышленники нацеливаются на такие основополагающие элементы, как наборы данных для обучения, где один единственный взлом может создать широко распространенные уязвимости. Безопасность рабочей нагрузки ИИ будет иметь решающее значение, сосредоточившись на защите моделей от отравления данных, уклонения от моделей и состязательных атак. К 2025 году интегрированные решения безопасности будут защищать ИИ на протяжении всего его жизненного цикла, обеспечивая целостность данных и устойчивость к несанкционированному вмешательству. — Джимми Места, технический директор и основатель RAD Security
Агентный ИИ трансформируется в агентные рабочие процессы, которые будут способствовать экспоненциальной эффективности и инновациям
По мере того, как внедрение агентного ИИ набирает обороты, мы также продолжим его расширять. В 2025 году технология станет достаточно зрелой, чтобы несколько агентов ИИ работали вместе и взаимодействовали друг с другом для организации многоэтапных задач — они преобразуются в агентные рабочие процессы, которые связаны друг с другом для принятия решений и выполнения более сложных корпоративных задач. Благодаря агентным рабочим процессам ваши системы сохранят память и интеллект и будут обладать высокой степенью адаптивности для того, чтобы проактивно корректировать рабочие процессы на основе реакций среды. Это экспоненциально увеличивает эффективность и инновации. — Абхинав Пури, вице-президент по портфельным решениям и услугам, SUSE
Для руководителей оптимизация затрат и производительности ИИ потребует стратегического балансирования
Во-первых, решающее значение будет иметь выявление высокоэффективных вариантов использования. Это означает приоритетность инициатив ИИ, которые напрямую способствуют основным бизнес-целям и предлагают измеримую окупаемость инвестиций, например, автоматизацию критических процессов, улучшение клиентского опыта или оптимизацию цепочек поставок. Инвестиции в надежную инфраструктуру данных и эффективные модели ИИ также будут иметь ключевое значение, обеспечивая основу для точных и надежных решений на основе ИИ. Во-вторых, принятие эффективных методов ИИ будет иметь важное значение. Это включает в себя использование решений для масштабируемости и экономической эффективности, обеспечение эффективного использования графических процессоров, тонкую настройку моделей ИИ для снижения вычислительных требований и изучение таких методов, как сжатие моделей и извлечение знаний для оптимизации производительности без ущерба для точности. Приняв подход, основанный на данных, и постоянно отслеживая инициативы ИИ, руководители могут гарантировать, что они максимизируют ценность своих инвестиций в ИИ, контролируя расходы. — Абхинав Пури, вице-президент по портфельным решениям и услугам, SUSE
Мультимодальный ИИ произведет революцию в сфере ИИ в 2025 году
Мультимодальный ИИ позволит машинам обрабатывать и интегрировать информацию из нескольких источников, таких как текст, изображения, видео и аудио. Этот прорыв приведет к более интуитивному взаимодействию человека и компьютера, что позволит нам беспрепятственно общаться с ИИ с помощью голоса, жестов и визуальных эффектов. Представьте себе помощников ИИ, которые понимают сложные запросы, включающие несколько форм медиа, или роботов, которые могут воспринимать и ориентироваться в своей среде с человеческим восприятием. Кроме того, мультимодальный ИИ будет стимулировать волну инноваций в разных отраслях. Ожидайте персонализированный опыт обучения, который адаптируется к индивидуальным потребностям, инструменты на базе ИИ, которые произведут революцию в создании контента, генерируя видео из текста или музыку из изображений, и достижения в здравоохранении с ИИ, анализирующим различные данные пациентов для точной диагностики. Однако этот прогресс требует сосредоточения на этических соображениях, обеспечивая справедливость и ответственное использование этих возможностей. — Абхинав Пури, вице-президент по портфельным решениям и услугам, SUSE
Специализированные модели фундаментов выходят на первый план
Сложность внедрения: необходима полная капельница для внутривенного вливания кофе; готовность рынка: первоначальное внедрение; требуемые инвестиции: значительные инвестиции. В то время как большие языковые модели (LLM) доминировали в разговоре, реальные инновации происходят в специализированных базовых моделях. Посмотрите, что происходит в области открытия лекарств, материаловедения и сельского хозяйства. Мы уже видели, как модели предсказывают более 200 миллионов структур белков и открывают 2,2 миллиона новых материалов . В 2025 году эта вселенная моделей ускорится. У каждого крупного игрока есть своя собственная языковая модель — это становится ставкой на столе. Настоящими отличиями будут эти предметно-ориентированные модели, решающие сложные научные и математические задачи. — Виджой Пандей, старший вице-президент по инкубаторскому и инновационному движку Cisco Outshift
Покажите мне деньги: агентские приложения приносят доход
Нехватка сна у ИТ-директоров: регулярные полуночные мысли. Волнение разработчиков: нужна чистая доска. Безумие венчурного финансирования: летят предварительные условия. Прямо сейчас все экспериментируют с агентами ИИ, но пока никто не зарабатывает реальные деньги. Это изменится в 2025 году. Базовая технология готова, но нам все еще нужно решить основные проблемы, связанные с качеством данных, эксплуатационными расходами и построением доверия. Нам нужны лучшие способы для общения и совместной работы агентов. Подумайте о чем-то столь простом, как агентское создание анализа рынка для продукта — звучит просто, но пока никто не внедрил это. Рынок готов к практическим решениям, которые могут продемонстрировать четкую ценность для бизнеса, рентабельность инвестиций и доверие. — Виджой Пандей, старший вице-президент по инкубаторскому и инновационному движку Cisco Outshift
Гетерогенность агентов и проблема разрастания
Сложность: подсчет песчинок. Вопросы Stack Overflow: «Помогите, пожалуйста!» поток. Корпоративный FOMO: «Быстро, запланируйте встречу». Мы движемся в мир «агентной гетерогенности» — разные поставщики, разные возможности, минимальная стандартизация, что создаст растущую проблему: разрастание агентов. По мере того, как ИИ встраивается в каждое приложение и службу, организации обнаружат, что им приходится управлять сотнями или тысячами отдельных агентов. Без открытых стандартов и фреймворков это разнообразие создает хаос. Это как в первые дни сетевых технологий — нам нужны общие протоколы и стандарты, чтобы эти агенты могли эффективно обнаруживать, общаться и сотрудничать друг с другом. Эта стандартизация и совместимость будут иметь важное значение для предприятий для эффективного управления и масштабирования своих инициатив в области ИИ. — Виджой Пандей, старший вице-президент по инкубаторскому и инновационному движку Cisco Outshift
От индивидуальных задач к сквозным процессам
Готовность рынка: Ранние эксперименты. Нарушение отрасли: Межотраслевая трансформация. Волнение разработчиков: Клавиатура буквально дымится. Сегодняшние помощники ИИ подобны сольным исполнителям — хороши в индивидуальных задачах, таких как составление писем или анализ данных. В 2025 году мы увидим полный оркестр — системы ИИ, управляющие сложными сквозными бизнес-процессами. Цепочки поставок будут организованы с помощью взаимодействующих систем ИИ, обрабатывающих все, от прогнозирования спроса до оптимизации логистики, и все это будет адаптироваться в режиме реального времени. Ключевым моментом является переход от изолированных задач к интегрированным рабочим процессам, которые обеспечивают реальные бизнес-результаты. — Виджой Пандей, старший вице-президент инкубационного и инновационного движка Cisco Outshift
Искусственный интеллект и машинное обучение произведут революцию в цепочках поставок в розничной торговле
По мере приближения 2025 года ИИ и машинное обучение (МО) изменят цепочки поставок в розничной торговле, повысив эффективность и адаптивность. Что еще важнее, по мере ускорения темпов жизненного цикла продуктов предиктивная аналитика может помочь ритейлерам предвидеть изменения и быстрее пополнять запасы, избегая дорогостоящего дефицита или переизбытка. От прогнозирования спроса до персонализированного опыта покупок — технологии трансформируют розничную торговлю в каждой точке соприкосновения, позволяя брендам выстраивать более глубокие связи и динамично реагировать на потребности потребителей. — Кит Нилон, генеральный директор Bazaarvoice
Персонализация на основе искусственного интеллекта
ИИ и машинное обучение революционизируют то, как бренды взаимодействуют с потребителями. От персонализированных рекомендаций до автоматизированного обслуживания клиентов, эти технологии предлагают идеи и впечатления в масштабах, которые ранее были невозможны. И именно такие впечатления жаждут покупатели — согласно нашему исследованию, персонализированные предложения побуждают 45% покупателей совершать покупки онлайн. В 2025 году бренды, которые используют ИИ для предоставления гиперперсонализированного опыта и поддержания отзывчивой, гибкой цепочки поставок, получат значительное преимущество в построении долгосрочной лояльности клиентов. — Колин Боделл, главный технический директор Bazaarvoice
Рост автономных агентов
В 2024 году мы сказали ИИ, что делать. В 2025 году агенты ИИ начнут выполнять фактическую работу, пока мы наблюдаем. Инженеры-программисты будут вводить то, что они хотят, а затем видеть, как их экран оживает — курсор движется сам по себе, открывая файлы, написав код, запустив тесты, исправив ошибки. Речь больше не идет об ИИ, предлагающем код в окне чата. Курсор будет буквально двигаться сам по себе, выполняя настоящую работу по разработке. Microsoft и GitHub уже тестируют ранние версии. Изменение будет разительным — от ИИ как умного помощника к ИИ как способному исполнителю, управляющему всеми рабочими процессами разработки, в то время как инженеры сосредотачиваются на решениях более высокого уровня. — Эндрю Фельдман, основатель и генеральный директор Cerebras
Появление «мыслящего» ИИ
Текущий ИИ на самом деле просто сопоставление с образцом — быстрое, но поверхностное. 2025 год принесет что-то принципиально иное, вызванное прорывом OpenAI O1 в вычислениях во время тестирования. ИИ начнет тратить разное время на обдумывание проблем. Простые вопросы получают мгновенные ответы. Сложные вопросы по проектированию систем? ИИ скажет вам «нужно несколько минут, чтобы как следует это обдумать». Это естественная эволюция — более сложные проблемы требуют больше времени на обработку. Последствия значительны — ИИ может справиться с действительно сложной аналитической работой, тратя больше времени на вычисления, когда это необходимо для получения лучших ответов. — Эндрю Фельдман, основатель и генеральный директор Cerebras
Конец монополии Nvidia на чипы искусственного интеллекта
Рынок чипов ИИ наконец-то открывается за пределы доминирования Nvidia. Cerebras добивается реального прогресса в высокопроизводительном выводе, особенно для компаний, работающих с большими языковыми моделями. AWS и Google выпускают чипы, оптимизированные для экономически эффективных рабочих нагрузок ИИ, в то время как Apple продвигает вычисления ИИ на мобильные устройства. Nvidia по-прежнему будет продавать все производимые чипы, но теперь у компаний есть выбор для различных потребностей ИИ. Результат? Более зрелая аппаратная экосистема, где различные рабочие нагрузки могут найти свои оптимальные чипы — от периферийных устройств до центров обработки данных. — Эндрю Фельдман, основатель и генеральный директор Cerebras
Число активных пользователей ИИ превысило 3 миллиарда
ИИ достигает кривых роста, которых мы не видели со времен ранних мобильных устройств. Сейчас у нас около 1 миллиарда активных пользователей — функции ИИ Meta (запрещена в РФ) достигают 500 миллионов активных пользователей в месяц, у OpenAI 300 миллионов пользователей в неделю, и это не считая Google, Apple и других. В 2025 году мы пересечем рубеж в 3 миллиарда, поскольку ИИ станет неотъемлемой частью каждой крупной платформы. Ускорение обусловлено тремя силами: мобильный ИИ становится серьезным, поскольку Apple и Android продвигают модели на устройствах, приложения для обмена сообщениями делают ИИ стандартным опытом, и инструменты для рабочего места, встраивающие ИИ в ежедневные рабочие процессы (вспомните Microsoft Office, Google Workspace). Когда основные инструменты, которые уже используют миллиарды людей, становятся ориентированными на ИИ, пересечение 3 миллиардов пользователей не просто возможно — оно неизбежно. — Эндрю Фельдман, основатель и генеральный директор Cerebras
AI/ML не заменит инженеров, но даст им сверхспособности
Хотя AI/ML продолжает оставаться важным новым инструментом, мы вышли за рамки рассмотрения его как универсального решения. Мы начали оттачивать конкретные варианты использования, которые обеспечивают ощутимую ценность. AI/ML отлично справляется с распознаванием образов, позволяя автоматизировать трудоемкие задачи и выявлять возможности экономии средств. Вместо того чтобы заменять инженеров, наши решения расширят их возможности, уменьшив шум и предоставив обоснованные рекомендации. Это освобождает экспертов-людей, чтобы они могли сосредоточиться на принятии сложных решений, где их опыт наиболее ценен. — Куинтон Джонсон, руководитель отдела маркетинга продуктов, Grafana Labs
Цифровая обработка памяти
В 2024 году люди стали полагаться на инструменты генеративного ИИ, такие как ChatGPT или Claude, чтобы отвечать на вопросы и экономить время. В 2025 году это пойдет на шаг дальше: ИИ будет фиксировать разговоры и создавать идеи, чтобы сделать вас более продуктивными. Находя закономерности между разговорами в рамках встреч, звонков и видео, ИИ начнет создавать «цифровую память» для своих пользователей. — Джейсон Чикола, генеральный директор, преподобный
Возможности трудоустройства в сфере ИИ
ИИ создаст массу новых рабочих мест, как это сделал Интернет много лет назад — некоторые из них мы пока даже не можем себе представить. Такие должности, как Prompt Engineer, начнут появляться в 2025 году, поскольку компании все больше внимания уделяют рентабельности инвестиций в ИИ и стремятся увидеть результаты. — Фернандо Труэба, директор по маркетингу, Rev
Отраслевые программы LLM и консолидированные пакеты повышения производительности
В 2025 году мы увидим сдвиг в сторону отраслевых LLM, которые обучаются для определенных секторов, и курируемых экосистем инструментов, которые легко интегрируются между предприятиями. Эти консолидированные пакеты производительности будут надежно хранить конфиденциальные данные и устранят необходимость в повторном предоставлении контекста, превращая ИИ из новинки в необходимую поддержку бизнеса. — Арон Инглэнд, главный директор по продуктам и технологиям, преподобный
Больше внимания рентабельности инвестиций в ИИ
Компании потратили огромные суммы денег на генеративный ИИ в 2024 году, но во многих случаях все еще ждут, чтобы увидеть его влияние на валовой доход. Хотя внедрение ИИ значительно возросло, мы все еще находимся на ранних стадиях, когда сотрудники еще не освоили повседневное использование. В 2025 году компании проведут жесткую черту и скажут, что если инструмент ИИ явно не способствует рентабельности инвестиций, то он исчез. — Арон Инглэнд, директор по продуктам и технологиям, Rev
Рост мультимодальных технологий ИИ
Мы увидим больше качественных максималистов — высококлассные модели, которые могут работать только в большой серверной среде, но могут делать все. Одноцелевой ИИ не будет таким полезным или распространенным, как доминирующие «омни»-модели, которые начинают появляться. Например, в сфере речевых технологий одна модель будет заботиться о транскрипции аудио, диаризации, маркировке говорящих и других потребностях одним махом. — Ли Харрис, вице-президент по инжинирингу, преподобный
Мощный искусственный интеллект на устройстве
Больше не нужно отправлять данные в облако для вывода — более качественные модели ИИ будут доступны непосредственно на мобильных устройствах (телефонах, гарнитурах, автомобилях и т. д.) и могут использоваться без интернет-сервиса или огромного сервера в фоновом режиме. Это станет благом для юристов, правоохранительных органов, журналистов и других профессий, где доступность в режиме реального времени и безопасность данных являются ключевыми. — Ли Харрис, вице-президент по инжинирингу, преподобный
Агент ИИ Коди Бэнкс (шутка)
2025 год станет годом революции агентов ИИ. Благодаря экспоненциальному прогрессу в моделях ИИ и рабочих процессах агентов агенты ИИ преобразуют отрасли, автоматизируя сложные задачи и повышая эффективность. Крупные инвестиции в технологии ускоряют этот сдвиг, делая агентов ИИ незаменимыми в бизнесе и повседневной жизни. Конвергенция мощных технологий и дизайна, ориентированного на пользователя, переопределит производительность и инновации в глобальном масштабе. — Майк Диолоса, технический директор Qloo
Потребители будут ожидать большей персонализации, поскольку Apple Intelligence повышает ожидания
В 2024 году мы увидели рост числа агентов ИИ, помогающих людям в их повседневной жизни и повышающих нашу эффективность. Поскольку агенты ИИ становятся все более распространенными, мы начнем наблюдать рост потребительского спроса на гиперперсонализированный опыт. В то же время, данные потребителей, соответствующие требованиям конфиденциальности, будут иметь важное значение для того, чтобы модели ИИ на устройствах оставались правдивыми и ценными для конечных пользователей. — Коби Сантос, директор по продуктам, Qloo
Продакшн-студии и контент-компании преодолеют свои страхи перед ИИ
Хотя в 2024 году возникли разногласия по поводу использования данных обучения ИИ для производства контента, в 2025 году нас ждет бум партнерств в области ИИ среди крупных брендов (например, недавнее объявление Runway с Lionsgate ). Компании начинают видеть преимущества, которые может предоставить ИИ наряду с защитными ограждениями ИИ для защиты своих существующих человеческих талантов и данных клиентов, и в результате они начнут бороться за эксклюзивность с крупнейшими технологическими брендами, чтобы улучшить свой контент и эффективность. — Алекс Элиас, генеральный директор Qloo
Отказ от настроек по умолчанию в 2024 году
Такие компании, как LinkedIn и X, подверглись пристальному вниманию из-за обучения моделей ИИ на потребительских данных по умолчанию, иногда без уведомления вообще. Компании вернутся к стратегии добровольного участия в 2025 году и в конечном итоге защитят свою репутацию, сделав это, особенно в условиях, когда доверие потребителей к ИИ все еще не полностью распространено. — Алекс Элиас, генеральный директор Qloo
Больше персонализированных рекомендаций по путешествиям на основе искусственного интеллекта
Рекомендации по путешествиям на основе искусственного интеллекта станут более сложными и персонализированными, особенно сейчас, когда путешественники предпочитают впечатления, которые действительно отражают их индивидуальные вкусы и интересы, а не просто посещают самые популярные направления. Вдобавок ко всему, популярные направления становятся нежелательными, поскольку растущий чрезмерный туризм вызывает разочарование как у путешественников, так и у местных жителей. — Джим Янсен, CRO, Qloo
Застройщики недвижимости обратятся к ИИ
ИИ полностью изменит то, что считается элитной недвижимостью. Деловые районы в крупных городах умирают, поскольку пустующие офисные помещения и медленное возвращение работников привели к падению стоимости офисов на 52% . В 2025 году застройщики обратятся к ИИ, чтобы предоставлять гиперспецифичные рекомендации по ресторанам и магазинам в этих районах, превращая эти приходящие в упадок районы обратно в популярные районы для потребителей на основе их уникальных вкусовых предпочтений. — Леви Ницберг, старший вице-президент по росту, Qloo
Цикл ажиотажа вокруг GenAI возвращается на землю
Генеративный ИИ никогда не перестанет быть крутым, но мы достигаем точки, когда мы слегка киваем циклу ажиотажа — и затем приступаем к делу предоставления реальной ценности. Это происходит путем упрощения наших подходов, правил и моделей, дополняя их целевым использованием LLM. Внимательно следите за акциями Nvidia. — Джаред Петерсон, старший вице-президент по проектированию платформ, SAS
Влияние регулирования ИИ
Регулирование держит ИИ под контролем, но затрудняет для предприятий использование чистого открытого исходного кода. Инновации терпят неудачу. Возникают инновационные разрозненные пространства. Энтузиасты ИИ скрещивают пальцы, надеясь, что последствия временные, и прячутся в поисках решений, которые подойдут для их региона. — Джаред Петерсон, старший вице-президент по проектированию платформ, SAS
Титаны будущего сегодня получают искусственный интеллект
Организации, полностью поддерживающие ИИ, — это те, кто победит в ИТ-битвах 2025 года. По мере того, как генеративный ИИ эволюционирует из «блестящей новой игрушки» в «просто» еще один тип ИИ, организации будут полностью использовать ИИ для автоматизации рутинных задач, освобождая сотрудников для более ценной работы. Такая автоматизация означает, что они будут быстрее принимать решения, быстрее распознавать возможности и внедрять больше инноваций, чем их конкуренты. Короче говоря, они победят. — Джей Апчерч, директор по информационным технологиям, SAS
LLM становятся товарными… и специализированными
В 2025 году LLM станут товаром, что приведет к краху моделей ценообразования ИИ, поскольку возможности базового уровня будут предлагаться бесплатно. Реальная ценность сместится к специализированным услугам и доменно-ориентированным приложениям, созданным поверх этих моделей. В то же время рост LLM с открытым исходным кодом бросит вызов доминированию нескольких ключевых поставщиков, что приведет к более децентрализованному ландшафту ИИ, где настройка и интеграция будут ключевыми отличиями. — Удо Сглаво, вице-президент по прикладному ИИ и моделированию, НИОКР, SAS
Будущее не будет благоприятным для организаций, которые не будут действовать в рамках генеративного ИИ
Вспомните волну цифровой трансформации начала 2000-х годов. Компании, которые приняли Интернет, оцифровали свои процессы и инвестировали в электронную коммерцию, стали сегодняшними Amazon, Google и Apple. Те организации, которые ждали или пошли по неправильному пути принятия, либо адаптировались слишком поздно, либо полностью исчезли. Аналогично, организациям, которые не будут действовать сейчас, будет все труднее конкурировать в экономике, основанной на GenAI. GenAI — это не просто еще одна тенденция. Это следующий скачок в эволюции бизнеса, и организации, которые понимают это и действуют решительно, будут формировать будущее. — Маринела Профи, руководитель глобальной стратегии GenAI/AI, SAS
Семантический уровень становится инструментом для получения степени магистра права на предприятиях
В 2025 году семантический слой станет важнейшим инструментом для LLM на предприятиях, выступая в качестве моста между внутренними данными и LLM для предоставления точных, контекстно-релевантных идей. Объединяя корпоративные данные с глобальными знаниями, эта интеграция произведет революцию в принятии решений и производительности, делая GenAI незаменимым. Компании, которые примут эту конвергенцию, будут доминировать в инновациях и клиентском опыте, оставляя конкурентов позади. — Ариэль Кац, генеральный директор Sisense
В центре внимания — этичный и безопасный ИИ
Компании будут отдавать приоритет безопасным, настраиваемым решениям ИИ, которые защищают конфиденциальные данные клиентов, при этом используя возможности расширенной аналитики. Структуры управления ИИ станут необходимыми для предприятий, чтобы гарантировать этичное использование ИИ во взаимодействии с клиентами и процессах принятия решений. Соблюдение нормативных требований в области ИИ будет стимулировать инновации в прозрачных, объяснимых моделях ИИ для приложений обслуживания клиентов. — Ашиш Нагар, генеральный директор Level AI
Учащиеся с высшим образованием будут галлюцинировать гораздо реже
LLM по-прежнему известны тем, что создают фактически неточный или совершенно случайный контент, особенно на языках, отличных от английского, где обучающие данные скудны. Известно явление, когда лексического покрытия достаточно для создания контента на иностранном языке. Однако фактические культурные и социальные реалии по-прежнему исходят из англоязычного мира или полностью случайны. Поскольку модели являются детерминированными, они будут давать ответ независимо от того, что происходит, даже если уровень уверенности низок и несмотря на подсказки ответить «Я не знаю». Для борьбы с этим поведением будут продолжать развиваться новые методы обнаружения и смягчения галлюцинаций, открывая двери для большего количества случаев использования, где надежность вывода имеет жизненно важное значение. Такие методы включают анализ корреляций между скоростью редактирования, вероятностью логарифма и семантической энтропией, таким образом, отлавливая галлюцинации и либо следуя этому анализу с шагом самоисцеления, либо отправляя потенциально некорректный контент на проверку человеком в контуре; Без сомнения, будут внедрены новые подходы как для предотвращения галлюцинаций модели, так и для смягчения галлюцинаций на этапе постобработки. — Ольга Береговая, вице-президент по ИИ, Smartling
Выдающиеся инновационные приложения ИИ
Применение ИИ, которое меня больше всего волнует, — это идея агентного ИИ — систем, которые могут планировать и выполнять задачи для достижения поставленных мной целей, помогая мне в планировании проектов, создании контента и, в конечном итоге, облегчая мне жизнь и/или позволяя мне сосредоточиться на более творческих задачах. — Джерод Джонсон, старший технический евангелист, CData
Организации переходят на целевые инициативы ИИ
Большинство организаций движутся к готовности к ИИ. Недавно я заметил сужение сферы охвата проектов ИИ — от отношения «ИИ сделает все» до «ИИ может помочь нам/нашим клиентам этим очень конкретным способом». По мере того, как организации сужают свой фокус, они могут ставить реалистичные цели для своих инициатив ИИ и работать в обратном направлении, чтобы определить, как строить модели/обучение/и т. д. для своего ИИ. Разрыв в навыках/инфраструктуре, который я вижу, — это эффективный доступ к данным для каждого заинтересованного лица в организации. ИТ-специалистам и разработчикам легче получать доступ к данным из-за их навыков, но не следует ожидать, что пользователи из сферы бизнеса будут знать, как получить доступ к данным, при этом им по-прежнему будет предоставлен демократизированный доступ. — Джерод Джонсон, старший технический евангелист, CData
Больше контента будет смещено в сторону «Никакого человеческого участия в этом процессе»
Качество контента, создаваемого ИИ, растет экспоненциально, во многих случаях достигая человеческого паритета, особенно для «нешумных», структурированных, профессионально созданных типов контента, таких как справочные системы, руководства, веб-сайты и контент электронного обучения. Около двух-трех лет назад для такого «брендированного» контента рекомендовалось бы использовать процесс «с участием человека». Глобальный процесс преобразования контента смещается в сторону мгновенной, полностью автоматизированной доставки. Мы увидим, как все больше типов контента переходят к «многоязычной генерации» (а не традиционному переводу) с использованием LLM с RAG или примерами с несколькими кадрами и передовой инженерией подсказок. Однако принятие этого рабочего процесса будет варьироваться в зависимости от языка, просто из-за доступности данных для обучения модели. Недостаточно обеспеченные языки по-прежнему будут требовать значительных человеческих усилий для того, чтобы сгенерированный или переведенный контент соответствовал необходимому уровню качества. — Ольга Береговая, вице-президент по ИИ, Smartling
Управление, правовые рамки и этические аспекты, связанные с ИИ, станут более структурированными и прозрачными
Мы могли бы назвать 2023 год годом «Генеративного хаоса ИИ», когда вопросов было больше, чем ответов при внедрении технологий на основе ИИ. Анкеты Infosec и корпоративные или государственные руководства были довольно расплывчатыми, и было много неопределенности относительно интеллектуальной собственности, защиты данных, обработки персональных данных и общей оценки рисков. 2024 год стал годом «измеренного развертывания», когда знания о внедрении ИИ были переведены в стандарты и правила. В таких правилах есть два аспекта: этика фактического развертывания, когда потенциальное воздействие анализируется и риски смягчаются, и этика обеспечения безопасности и эмоционального благополучия рабочей силы. Мы уже видим больше инициатив местных государственных регулирующих органов в отношении безопасного ИИ, и такие инициативы будут иметь больше глобального соответствия в будущем.
В 2025 году ожидается всплеск использования ИИ в управлении
Новые стандарты стимулируют этичные, прозрачные и ответственные практики ИИ: в 2025 году предприятия столкнутся с растущими требованиями к управлению и соблюдению ИИ, при этом такие фреймворки, как Закон ЕС об ИИ, задают темп для глобальных стандартов. Соблюдение новых эталонов, таких как ISO 42001, станет решающим, поскольку организациям поручено управлять рисками ИИ, устранять предвзятость и поддерживать общественное доверие. Этот сдвиг потребует от компаний принятия строгих фреймворков для управления рисками ИИ, обеспечивая прозрачность и подотчетность в принятии решений на основе ИИ. Давление со стороны регулирующих органов, особенно в секторах с высокими ставками, введет штрафы за несоблюдение, заставляя компании демонстрировать надежные, этичные и безопасные практики ИИ. — Люк Дэш, генеральный директор ISMS.online
Генеративный ИИ в массовом творческом производстве
К 2025 году генеративный ИИ готов произвести революцию в основных медиа, при этом киностудии, музыкальные продюсеры и крупные бренды будут использовать его возможности для создания гиперреалистичных визуальных эффектов, оригинальных саундтреков и высококачественного контента на беспрецедентных скоростях. Эра сотрудничества человека и ИИ сотрет грань между художником и алгоритмом, вызвав новую волну творческого результата, который повышает производительность и воображение. — Энди Лин, генеральный директор Provoke Solutions
Персонализированные инструменты обучения и образования
Генеративный ИИ станет переломным моментом в образовании, позволяя платформам предлагать гиперперсонализированные учебные возможности, адаптированные к уникальным потребностям каждого ученика. Благодаря адаптивной генерации контента и обратной связи в реальном времени ученики получат выгоду от учебных программ, которые динамически корректируются, способствуя более глубокому вовлечению и ускорению обучения. — Энди Лин, генеральный директор Provoke Solutions
Улучшенное регулирование и этика синтетических медиа
По мере того, как генеративный ИИ становится все более распространенным, все более важными становятся надежные этические принципы и методы проверки контента. К 2025 году мы можем ожидать создания глобальных стандартов и регулирующих органов, сосредоточенных на предотвращении нецелевого использования и обеспечении ответственного использования ИИ — инструментов для выявления дипфейков и обеспечения принятия подлинности контента на цифровых платформах. — Энди Лин, генеральный директор Provoke Solutions
Достижения в области человеческого взаимодействия, созданного с помощью искусственного интеллекта
Чат-боты и виртуальные помощники, работающие на основе генеративного ИИ, превратятся в сущности, способные к сложному, чуткому общению. К 2025 году эти модели ИИ смогут вести тонкие разговоры, которые будут точнее, чем когда-либо, отражать человеческое взаимодействие, превращая обслуживание клиентов, терапию и персональных цифровых компаньонов в высокоэффективные, человеческие впечатления. — Энди Лин, генеральный директор Provoke Solutions
Демократизация генеративного ИИ
Генеративный ИИ станет более доступным, а инструменты, предназначенные для отдельных лиц и малого бизнеса, станут такими же повсеместными, как офисное программное обеспечение. Эта демократизация позволит пользователям создавать контент и прототипы профессионального уровня без обширных технических знаний, способствуя инновациям и предпринимательству в глобальном масштабе. — Энди Лин, генеральный директор Provoke Solutions
Агенты ИИ станут нашими новыми коллегами, открывая новую эру гибридной рабочей силы из людей и технологий
Несмотря на все достижения агентов ИИ в 2024 году — принятие на себя более сложных, многоэтапных задач в масштабах всей организации — мы едва коснулись поверхности того, чего эти агенты добьются в следующем году, поскольку чипы ИИ станут более мощными. Эти автономные агенты станут посредниками между людьми и их технологическими стеками — оснащенные способностью говорить на языке обоих — оптимизируя процессы и создавая совершенно новые, которые приведут к невиданному ранее уровню производительности и инноваций. Организации также найдут новые способы интегрировать своих коллег ИИ в повседневные рабочие процессы, чтобы воспользоваться экспоненциальным ростом эффективности, который создаст агентский ИИ. — Марко Сантос, со-генеральный директор GFT
Компании будут уделять первоочередное внимание подготовке своего бизнеса к ИИ, прежде чем внедрять дополнительные инструменты ИИ
Многие компании внедрили ИИ в свой бизнес в 2024 году, но не все компании были готовы к ИИ. Компании быстро поняли, что одного внедрения ИИ недостаточно; им также необходимо создать культуру, готовую к ИИ, во всей своей организации. В 2025 году мы увидим, как компании, которые быстро запрыгнули в поезд ИИ, замедлятся и отдадут приоритет подготовке своей организации к ИИ, прежде чем добавлять новые технологии в свой стек. Это означает предоставление сотрудникам надлежащего обучения и образования для использования ИИ в полной мере. В настоящее время только 23% сотрудников чувствуют себя полностью обученными и обученными в области ИИ. Компаниям также необходимо будет подготовить свои данные для ИИ, централизовав то, что распределено по нескольким системам, каналам и посредникам. Объединив все данные компании в одном месте, ИИ может предоставлять информацию и рекомендации, основанные на целостном представлении об организации и проектах, и будет способствовать принятию более обоснованных бизнес-решений. Компании, которые сосредоточатся на подготовке своей организации к внедрению ИИ, прежде чем внедрять больше инструментов и технологий, получат наибольшую выгоду от ИИ в 2025 году. — Дин Гуида, генеральный директор Infragistics и основатель Slingshot
Регулирование ИИ будет продолжать усложняться
Хотя ИИ открывает захватывающие возможности, организации должны развивать свои стратегии управления, риска и соответствия (GRC) для решения возникающих проблем конфиденциальности и безопасности. Хорошей новостью является то, что многие аспекты оценки рисков ИИ могут основываться на существующих практиках GRC — организации должны начать с применения традиционных процессов комплексной проверки для систем, обрабатывающих конфиденциальные данные, а затем накладывать специфические для ИИ соображения, такие как мониторинг дрейфа модели и требования к объяснимости. Успех в 2025 году будет зависеть от разработки всеобъемлющих фреймворков, которые объединят надежные основы безопасности со специфическими для ИИ элементами управления, особенно по мере того, как продолжают развиваться правила в отношении высокорисковых систем ИИ. — Кайл Маклафлин, главный юрисконсульт, Secureframe
ИИ расширит возможности, которые ранее требовали высокоспециализированной рабочей силы
По мере расширения возможностей ИИ поставщики управляемых услуг (MSP) становятся все более важными в помощи организациям ориентироваться в этом сложном ландшафте. Хотя ИИ теперь может автоматизировать многие традиционно трудоемкие задачи, такие как управление исправлениями и сканирование уязвимостей, MSP привносят стратегический опыт, необходимый для надлежащего внедрения и управления этими системами ИИ. Наиболее успешными MSP в 2025 году будут те, кто позиционирует себя не только как специалисты по внедрению технологий, но и как стратегические консультанты, которые могут помочь клиентам сбалансировать автоматизацию ИИ с надлежащим контролем безопасности и человеческим надзором. — Аарон Мелеар, вице-президент по партнерству, Secureframe
GenAI будет оцениваться по рентабельности инвестиций, а ее достижение будет осуществляться посредством контроля затрат
Чтобы максимизировать рентабельность инвестиций, вы можете либо сократить расходы, либо увеличить прибыль. Я думаю, что первое — более простой вариант в сфере ИИ. 2025 год станет годом, когда топ-менеджеры начнут терять интерес к экспериментам и историям инноваций и начнут более сдержанно относиться к обязательствам и инвестициям в ИИ, которые они сделали за последние пару лет. Они начнут требовать от своих команд и агентств подтверждения прибыли. Гораздо более простой способ сбросить часть этого давления будет заключаться в оптимизации затрат. Я думаю, что те, кто поймет, как эффективно использовать ИИ, одновременно снижая его общую стоимость, след и накладные расходы, заработают состояния. Ирония в том, что сам ИИ, вероятно, является лучшим оружием для снижения своей собственной стоимости, поскольку люди начинают делегировать моделирование данных, обучение и запросы агентам ИИ, тем самым сокращая объемное потребление и вычисления в этих моделях ИИ, которые в настоящее время обходятся предприятиям так дорого.
Агентный ИИ произведет фурор в 2025 году
В 2025 году вы много услышите об агентном ИИ. Это связано с тем, что агентный ИИ знаменует собой подлинный и значительный отход от предыдущих итераций ИИ. В отличие от более ранних моделей генеративного ИИ, которые в основном выполняли линейные подсказки (например, «сделай X»), агентный ИИ может «думать» последовательностями и выполнять многошаговые задачи в очень логичном порядке (например, «сделай X, учитывая последствия Y и балансируя для Z»). Еще одной отличительной чертой агентного ИИ является его способность «общаться» с другими инструментами и решениями, запуская действия на различных платформах. Это делает его гораздо более динамичным и способным организовывать сложные процессы. Поскольку прогресс продолжается, и самые дальновидные руководители бизнеса начинают развертывать эти решения, ожидайте, что большая часть разговоров об ИИ в ближайшие месяцы перейдет к агентному ИИ. — Валл Херард, генеральный директор Saifr
ИИ станет более продуманным в 2025 году
Когда мы предлагаем большой языковой модели (LLM), такой как ChatGPT или Claude, выполнить задачу, мы обычно ожидаем ответа в течение 60 секунд. Этот быстрый разговорный стиль стал символом LLM в целом — но это может скоро измениться. Недавние достижения в области ИИ, особенно прорывы в агентном ИИ, приведут к более длительному времени «обдумывания» сложных запросов, поскольку эти модели стремятся предоставлять более контекстно-богатые, нюансированные результаты. Агентный ИИ отличается от более ранних проявлений ИИ своей способностью обрабатывать сложные, многошаговые проблемы нелинейным образом. Это позволяет ему обрабатывать более сложные задачи и взаимодействовать с несколькими инструментами одновременно, как это может сделать человек. Хотя эта способность впечатляет, она требует большей вычислительной мощности. Практики ИИ должны ожидать «разделения» ИИ, поскольку более сложные задачи начнут требовать больше времени обработки, в то время как более простые запросы продолжат получать молниеносные ответы. Таким образом, ведущие LLM станут гораздо более продвинутыми в 2025 году, но им также может потребоваться больше времени для предоставления хороших результатов, отдавая приоритет глубине и точности над скоростью. — Ариндам Пол, вице-президент по науке о данных, Saifr
Самая важная технологическая тенденция в 2025 году: GenAI, конечно
Хотя это, вероятно, не станет большим сюрпризом, я ожидаю, что генеративный ИИ продолжит доминировать в технологическом ландшафте в 2025 году. В 2025 году поставщики технологий начнут отходить от придания значения отдельным продуктам ИИ и больше смотреть на общую картину того, что может сделать эта технология, особенно в отношении неструктурированных данных. По мере развития генеративного ИИ развиваются и его приложения для синтеза идей, обеспечения лучшего доступа к информации и улучшения принятия решений. Этот сдвиг выведет нас за рамки стандартных продуктов ИИ, и вместо этого поставщики технологий будут искать способы обслуживать клиентов более целостно и за пределами рамок только индивидуальных решений. — Стив Уотт, ИТ-директор, Hyland
Предприятия будут выбирать небольшие специализированные программы LLM
Небольшие, специально созданные LLM будут заниматься конкретными вариантами использования генеративного ИИ и агентного ИИ, поддерживаемыми возможностями генеративно-дополненного поиска (RAG) и векторной базы данных. Количество вариантов использования как генеративного, так и агентного ИИ будет расширяться, а потребность в выводе с ультранизкой задержкой будет увеличиваться, продвигая больше и разнообразнее модели ИИ в периферийные среды. — Кевин Кокрейн, директор по маркетингу, Vultr
Разнообразие кремния произведет революцию в эффективности/рентабельности инвестиций в ИИ
Более широкий спектр современных графических процессоров позволит специализированным моделям ИИ стать движущей силой следующей волны инноваций на предприятии. В 2025 году будет уделяться больше внимания соответствию рабочих нагрузок ИИ оптимальным вычислительным ресурсам, что приведет к экспоненциальному росту спроса на специализированные графические процессоры. Разнообразие кремния — появление узкоспециализированных вычислительных чипов ИИ — обеспечит индивидуальные решения для каждого этапа жизненного цикла модели ИИ. Организации, которые используют это разнообразие, получат расширенные возможности ИИ по сниженным ценам. Те, кто не сможет использовать разнообразие кремния, рискуют отстать как по производительности, так и по экономической эффективности. — Кевин Кокрейн, директор по маркетингу, Vultr
Мы станем свидетелями великой перестройки предпринимательства в 2025 году
С тех пор как ChatGPT появился на сцене в 2022 году, GenAI стал бесспорной звездой эпохи ИИ. Теперь GenAI собирается стать основой корпоративных технологий. Поскольку предприятия определили, где ИИ вписывается в их операции и как максимизировать его ценность, они переходят от фазы внедрения к фазе реконструкции. Предприятия теперь перестраивают свои бизнес-операции, положив в основу генеративный ИИ, что положит начало эпохе радикальной трансформации производительности и операционной эффективности в 2025 году. — Дж. Дж. Кардвелл, генеральный директор Vultr
Ценообразование на базе ИИ перейдет на более конкурентоспособные модели ценообразования, основанные на ценности
Подобно тому, как мы видели, как SaaS стимулирует модели ценообразования на основе подписки, в 2025 году ценообразование на основе ИИ сместится к более конкурентоспособным моделям ценообразования на основе ценности, таким как ценообразование на основе использования или результата. Когда речь идет о вариантах использования и приложениях ИИ, совокупная стоимость владения (TCO) остается на первом месте у руководителей бизнеса. Это означает, что руководители ИТ несут ответственность за демонстрацию ценности ИИ для бизнеса. В свою очередь, на поставщиков ИИ оказывается давление, чтобы гарантировать, что их модель ценообразования соответствует ценности, которую они предлагают, особенно в отношении бизнес-результатов. Модели ценообразования на основе ценности, такие как ценообразование на основе использования и ценообразование на основе результата, станут более значимыми для поставщиков ИИ, чтобы оставаться прибыльными, не отпугивая клиентов просто потому, что они не видят достаточной ценности, чтобы оправдать затраты. — Фредерик Мискави, вице-президент и руководитель AI Innovation Expert Services, CGI
GenAI взрослеет — реальные примеры использования, чтобы держать его под контролем
К 2025 году первоначальный ажиотаж вокруг генеративного ИИ, вызванный ChatGPT, сойдет на нет по мере развития технологии. Эти инструменты будут развиваться, чтобы более эффективно удовлетворять конкретные потребности бизнес-пользователей. Базовые модели продолжат развиваться, предоставляя все более точные и релевантные ответы. Тем временем более широкий рынок разработает необходимую инфраструктуру и инструменты для интеграции GenAI в повседневные операции. Мы увидим появление новых ограждений, усовершенствованных методов построения доверия и более широкого спектра вариантов использования за пределами чат-ботов. Больше «агентов ИИ» будут развернуты для автоматизации бизнес-процессов и предоставления информации непосредственно пользователям. Следовательно, платформы, предлагающие управление над GenAI и инструменты для создания агентов, будут становиться все более важными. — Кристиан Бакнер, старший вице-президент по аналитике и Интернету вещей, Altair
Геометрическое глубокое обучение изменит ландшафт инженерного проектирования
В то время как генеративный ИИ произвел фурор в различных отраслях, новое технологическое достижение готово произвести революцию в инженерии: геометрическое глубокое обучение. Этот передовой подход ИИ основывается на недавних прорывах в интеграции ИИ с программным обеспечением для моделирования для ускорения циклов принятия решений и разработки продуктов. Геометрическое глубокое обучение выводит эти достижения на новый уровень, обучая модели машинного обучения с использованием существующих данных моделирования и изучая трехмерные формы на уровне понимания, сопоставимом с человеческим восприятием повседневных объектов. Эта возможность значительно ускоряет принятие проектных решений в 1000 раз быстрее, чем обычные методы, одновременно расширяя границы инноваций. — Фатма Кочер, вице-президент по инженерным данным, Altair
Война ИИ-чипов: скорость инноваций — залог успеха
Поскольку спрос на чипы ИИ продолжает расти, компании-производители полупроводников осознают, какую важную роль играют новые технологии в процессе проектирования. Интегрируя ИИ с программным обеспечением для моделирования, инженеры могут тестировать новые концепции и принимать проектные решения до 1000 раз быстрее, чем традиционными методами, что значительно ускоряет время выхода на рынок и сокращает расходы. Такой подход станет ключом к более эффективному производству высокопроизводительных чипов и сохранению конкурентоспособности в быстро развивающейся полупроводниковой отрасли. — Сармад Хемморо, старший вице-президент по технической стратегии, проектированию и моделированию электроники, Altair
Масштабирование моделей, сокращение ресурсов
Мир осознает, что простое масштабирование моделей ИИ без учета эффективности не является устойчивым. Короче говоря, эпоха универсальных моделей заканчивается. В 2025 году следует ожидать роста «правильно подобранных», отраслевых моделей ИИ: моделей, разработанных для максимального воздействия с минимальными затратами ресурсов. Компании перейдут от «больше — лучше» к «умнее — лучше», сосредоточившись на гипернастраиваемых малых языковых моделях, адаптированных к их конкретным отраслям, и прорывах в эффективности ИИ, которые стимулируют конкуренцию. Думайте о меньшем количестве графических процессоров, большем количестве результатов. — Уильям Фалькон, основатель и генеральный директор Lightning AI
Менеджеры по маркетингу превращаются из чат-ботов в бизнес-партнеров
Языковые модели выйдут за рамки чат-интерфейсов и станут более интегрированными в процесс принятия бизнес-решений. Представьте себе LM в сфере финансов, проводящего комплексную проверку за считанные секунды. Языковые модели будут играть ключевую роль, выполняя детальный анализ, который раньше требовал вмешательства эксперта-человека. — Лука Антига, технический директор Lightning AI
Этический ИИ становится критически важным
2024 год станет годом, когда этичный ИИ перейдет из разряда «важных» в разряд «необходимых». Мы наблюдаем новую волну нормативных рамок, касающихся прозрачности и справедливости ИИ, и компании ощущают давление, требующее принятия обнаружения предвзятости и прозрачности по умолчанию. Эта тенденция распространится на партнерства, приобретения и найм, где этичная стратегия ИИ станет предпосылкой для успеха на рынке. — Прия Шивакумар, главный операционный директор Lightning AI
Генеративный ИИ в креативных индустриях
Генеративный ИИ не просто поддерживает творческих людей — он меняет их сферы деятельности. От кино до рекламы генеративные инструменты используются для создания прототипов, мозгового штурма и творчества, превращая сотрудничество человека и ИИ в самостоятельную форму искусства. Однако по мере развития этих инструментов человеческий надзор будет гарантировать, что творения ИИ будут отражать уникальные культурные, этические и художественные ценности, которые привносят только люди. — Прия Шивакумар, главный операционный директор Lightning AI
Организации будут более осторожны в отношении «очистки ИИ»
Если 2023 год был годом экспериментов с ИИ, 2024 год станет годом практического внедрения ИИ, а 2025 год станет годом ясности. Организации будут уделять больше внимания фактической окупаемости инвестиций в результаты внедрения систем ИИ в ответ на растущую обеспокоенность по поводу отмывания ИИ. В 2024 году SEC подтвердила, что продолжит внимательно изучать все заявления, связанные с ИИ, сделанные компаниями или фирмами, как государственными, так и частными, стремящимися привлечь инвесторов и привлечь капитал. Организациям будет крайне важно точно измерять успех и затраты ИИ, обеспечивая как можно большую ясность. Ясность должна быть построена вокруг правил и рамок, а также ценности, которую каждая организация надеется получить от ИИ, чтобы обеспечить максимальную окупаемость инвестиций в ИИ и сократить любую связь с отмыванием ИИ. — Фил Лим, сторонник ИИ, Diligent
Управление с помощью ИИ станет еще более важным
Структуры управления ИИ будут развиваться, но в значительной степени останутся непринятыми без четкой отраслевой стандартизации в 2025 году. Организации, не склонные к риску, будут полностью избегать ИИ, а организации с высоким аппетитом к риску продолжат «двигаться быстро и ломать вещи», заставляя оба типа организаций отставать. Организации, лучше всего подготовленные к преодолению неопределенности с сильным управлением ИИ, будут наиболее успешными. Это включает в себя внедрение надлежащего процесса, технологии и людей, таких как главный директор по ИИ или аналогичная роль, чтобы обеспечить ответственное использование ИИ и помочь преодолеть разрыв в знаниях между руководством и более быстро внедряющим линейным персоналом. — Фил Лим, чемпион ИИ, Diligent
Ожидайте период массовой консолидации компаний, использующих искусственный интеллект
FOMO и падающие процентные ставки будут стимулировать консолидацию, поскольку традиционные компании поглощают стартапы ИИ, у которых начинают заканчиваться деньги. Это будет масштабное столкновение культур, и очень немногие организации выйдут вперед, но те, кто это сделает, выиграют по-крупному. Отсутствие образования и понимания ИИ, его ограничений и плохое управление заставят многие организации чрезмерно инвестировать в сомнительные обещания, приукрашивая долгосрочное конкурентное преимущество. К 2030 году мы можем ожидать, что большая часть консолидации будет завершена. — Фил Лим, чемпион ИИ, Diligent
Поиск реальной окупаемости инвестиций в ИИ — эффективность, преимущество и управление затратами
2025 год ознаменует более взвешенный подход к инвестициям в ИИ, поскольку организации будут все больше фокусироваться на количественно измеримой окупаемости инвестиций. Хотя ИИ может принести огромную пользу, его высокие эксплуатационные расходы и потребность в ресурсах означают, что компаниям необходимо быть более избирательными в своих проектах ИИ. Многие предприятия обнаружат, что запуск приложений с большим объемом данных, особенно в масштабе, требует не только инвестиций, но и тщательного управления затратами. Управление периферийными данными станет критически важным компонентом, помогающим компаниям оптимизировать поток данных и контролировать расходы, связанные с ИИ. Для организаций, стремящихся сбалансировать инновации с бюджетными ограничениями, эффективность затрат будет способствовать внедрению ИИ. Предприятия будут фокусироваться на стратегическом использовании ИИ, гарантируя, что каждая инициатива ИИ будет оправдана четкой, измеримой отдачей. В 2025 году мы увидим, как компании примут ИИ не только за его преобразующий потенциал, но и за то, насколько эффективно он может обеспечивать устойчивую, ощутимую ценность в среде, где бюджеты продолжают строго контролироваться. — Ник Берлинг, старший вице-президент по продуктам, Nasuni
«Агент» — термин, который вам нужно знать для принятия решений в 2025 году
Агенты ИИ изменят то, как компании и отрасли справляются со сложностью, автономно используя огромные наборы данных и реализуя стратегии быстрее, чем когда-либо могли человеческие команды. От маркетинговых бюджетов до цепочек поставок агенты ИИ станут частью критически важных процессов принятия решений, обеспечивая конкурентное преимущество тем, кто примет их на ранней стадии и должным образом. Хотя их потенциал для улучшения операций и открытия новых возможностей повышения эффективности невероятен, любая опора на черный ящик для принятия решений создала значительные проблемы в подотчетности и доверии, а также в определении качества решения. — Джерри Юрчисин, стратег по науке о данных, Gurobi Optimization
Настоящее конкурентное преимущество будет у организаций, которые полностью интегрируют и организуют ИИ в ежедневные рабочие процессы
В 2025 году дальновидные организации перейдут от отношения к ИИ как к изолированному решению для определенных задач. Вместо этого организации будут интегрировать ИИ по всему предприятию, обеспечивая результаты с добавленной стоимостью и сплоченность во всех отделах и процессах. Это будет шагом вперед от руководителей, «просто добавляющих ИИ» из страха упустить что-то, к возможности поддерживать, адаптировать и развивать в противном случае изолированные точечные решения. Хотя точечные решения могут приносить краткосрочные выгоды, они часто создают технический долг и сложность, которые тормозят инновации в долгосрочной перспективе — ценностную ловушку, которая в конечном итоге еще больше затрудняет будущее внедрение ИИ. В течение следующего года, поскольку ИИ продолжает вызывать ажиотаж, предприятиям следует не обращать внимания на шумиху и вдумчиво подумать, как он может действительно принести пользу клиентам в долгосрочной перспективе. Организациям необходимо организовать ИИ, как и любую другую конечную точку в своих сквозных автоматизированных бизнес-процессах, чтобы получить максимальную выгоду от своих инвестиций в ИИ. Переход от постепенного внедрения ИИ к его полной интеграции приведет к лучшим и более быстрым бизнес-результатам, более адаптивным бизнес-стратегиям и новому уровню гибкости, который выделит лидеров отрасли среди остальных. — Дэниел Мейер, технический директор Camunda
Рост роли агентного ИИ в безопасности API
С ростом использования агентного ИИ, где боты действуют автономно от имени пользователей, традиционные методы различения вредоносной автоматизированной активности устареют. Системы безопасности переместят фокус с обнаружения автоматизации на прогнозирование поведения и намерений, представляя новый рубеж проблем в области безопасности API и управления ботами. — Уилл Глейзер, директор по исследованию угроз, Cequence Security
ИИ переходит от шумихи к бизнес-результатам
Брендам нужно прекратить тратить миллионы на эксперименты с ИИ, которые никогда не выйдут за пределы лаборатории. В 2025 году бренды будут требовать увидеть бизнес-результаты, прежде чем вкладывать средства в ИИ. Они будут искать и инвестировать в решения, которые дают реальные результаты за недели, а не месяцы или годы. Беспочвенные заявления и шумиха вокруг ИИ будут в значительной степени игнорироваться, поскольку бренды сосредоточатся на поставщиках, которые могут обеспечить измеримые бизнес-результаты ИИ. — Дэйв Сингер, глобальный вице-президент Verint
Неуправляемый GenAI посеет хаос
Когда мы впервые увидели возможности генеративного ИИ, компании были поражены возможностями. Индустрия CX с нетерпением ждала будущего, в котором нам никогда не придется писать контент, а на каждый вопрос клиента будет волшебным образом дан ответ в мгновение ока. Теперь реальность наступила. Галлюцинации, предвзятость, проблемы с конфиденциальностью и многое другое, связанные с GenAI, создали бесчисленные проблемы для брендов, внедряющих ИИ без каких-либо ограничений. В 2025 году контакт-центры будут использовать более разумный подход к генеративному ИИ с определенным управлением для обеспечения точных результатов при снижении рисков. — Дэйв Сингер, глобальный вице-президент Verint
Влияние ИИ на бизнес проявится в 2025 году
Поскольку поставщики технологий добавили возможности ИИ в свои предложения в 2024 году, мы увидели, как ИТ-отделы приняли и выпустили эти функции. Это привело к небольшим и умеренным улучшениям в бизнесе, но не к сейсмическому сдвигу, который мог подразумеваться шумихой. Руководители все еще пытаются взломать код того, как ИИ принесет значительную производительность, снижение операционной сложности или улучшение опыта сотрудников. 2025 год начнет демонстрировать более значимый прогресс в использовании ИИ для создания бизнес-влияния. Во-первых, ИИ покажет ценность для сотрудников, чтобы «сместиться влево» и выполнять задачи большей ценности и сложности, в то время как цифровые агенты ИИ смогут отвечать на типичные вопросы, которыми занимаются команды поддержки на передовой. Боты будут повсеместно использоваться во всех организациях для ответа на запросы, начиная от сводок счетов продаж до преимуществ для HR. Во-вторых, внедрение возможностей рассуждения в конечном итоге изменит правила игры, но каждой организации необходимо будет оценить, как их использовать. 2025 год ознаменует начало, но не конец этого пути. — Минди Либерман, ИТ-директор MongoDB
Более продуманный подход к внедрению ИИ
В 2025 году мы можем ожидать, что фокус сместится с «что может делать ИИ» на «что должен делать ИИ», выходя за рамки шумихи к более четкому пониманию того, где ИИ может принести реальную пользу, а где человеческое суждение по-прежнему незаменимо. По мере нашего продвижения, я думаю, мы увидим, как организации начнут принимать более выборочные, осторожные приложения ИИ, особенно в областях, где ставки высоки, таких как здравоохранение, финансы и общественная безопасность. Утонченный подход к разработке ИИ будет иметь важное значение — не только для получения качественных результатов, но и для укрепления доверия, гарантируя, что эти инструменты действительно поддерживают человеческие цели, а не подрывают их. — Тара Эрнандес, вице-президент по производительности разработчиков, MongoDB
Мультимодальное обучение станет более распространенным
В 2025 году мультимодальное обучение, которое объединяет различные типы данных, такие как текст, изображения, аудио и видео, станет более доминирующим подходом в обучении моделей. Этот сдвиг обусловлен потребностью систем ИИ лучше понимать и обрабатывать сложность реальных данных, что позволяет создавать более насыщенные и контекстно-зависимые приложения. Например, мультимодальные модели могут улучшить такие варианты использования, как автономное вождение, где понимание визуальной, слуховой и текстовой информации имеет решающее значение. Рост этих моделей также подстегнет спрос на более продвинутые решения для оборудования и хранения данных, поскольку сложность сред обучения продолжает расти.
Предварительная подготовка станет ключевым фактором отличия организаций, принимающих LLM
К 2025 году предварительное обучение станет решающим фактором отличия организаций, разрабатывающих большие языковые модели (LLM). По мере развития ландшафта ИИ доступ к огромным объемам высококачественных данных — особенно отраслевых данных — станет основным конкурентным преимуществом. Компании, которые могут эффективно использовать инфраструктуру больших данных для использования своих крупномасштабных наборов данных, будут иметь больше возможностей для тонкой настройки своих моделей и предоставления более эффективных специализированных решений. Однако это также создает существенное узкое место. Подготовка и отбор правильных данных для предварительного обучения становится все более сложной задачей, и компаниям без надежной инфраструктуры больших данных будет трудно идти в ногу со временем. Эффективная обработка этого процесса подготовки, очистки и преобразования данных станет важнейшей задачей в гонке за разработку более мощных и релевантных LLM. — Хаоюань Ли, основатель и генеральный директор Alluxio
Агентный ИИ берет на себя взаимодействие на передовой
В 2025 году агентский ИИ преобразует обслуживание клиентов и продажи, автономно выполняя рутинные взаимодействия на передовой, освобождая человеческие команды для сосредоточения на задачах более высокого уровня, требующих эмпатии, креативности и стратегии. Эти агенты ИИ, работающие вместе с пользователями-людьми, но способные к автономному принятию решений, будут управлять целым рядом точек соприкосновения с клиентами — от ответов на запросы и планирования встреч до устранения неполадок и квалификации лидов. Основываясь на предиктивном и генеративном ИИ, агентский ИИ дополняет эти возможности для создания более интеллектуальных и продуктивных взаимодействий. В обслуживании клиентов он будет обрабатывать общие запросы, эффективно устранять неполадки и постоянно учиться на взаимодействиях для улучшения ответов, обеспечивая более индивидуальный, динамичный пользовательский опыт. В продажах агентский ИИ будет автономно квалифицировать лиды, отслеживать поведение клиентов и расставлять приоритеты в последующих действиях, гарантируя, что отделы продаж будут взаимодействовать только с самыми многообещающими потенциальными клиентами. Эта расширенная возможность не только повышает производительность, но и смещает человеческие роли в сторону стратегической, ориентированной на отношения работы, где сияют креативность и эмпатия. Результатом является мощная синергия между людьми и ИИ, способствующая более разумному взаимодействию с клиентами, более высокой удовлетворенности и более полному развитию рабочей силы. — Берли Кавасаки, глобальный вице-президент по маркетингу и стратегии продуктов, Creatio
Помощники на основе искусственного интеллекта становятся спутниками в автомобиле
В 2025 году больше производителей будут внедрять ИИ в свои автомобили, в частности, внедряя генеративный ИИ в автомобиль с помощниками, графикой и генерацией музыки. Но чтобы стать настоящим компаньоном в автомобиле, ИИ должен полностью понимать пассажиров в салоне и быть знакомым со всеми модальностями, которые используют люди. Эмоциональный ИИ и передовые технологии датчиков могут улучшить опыт в салоне с генеративным ИИ, раскрывая эмоции, уровни отвлечения, поведение тела и лица, а также визуальное и звуковое взаимодействие между водителями и пассажирами. — Детлеф Вильке, вице-президент по инновациям и стратегическим партнерствам, Smart Eye
Ключ к ИИ в рекламе? Люди
Почти куда бы вы ни посмотрели, отрасли одержимы ИИ, но маркетологи и рекламодатели используют ИИ уже много лет. Однако ИИ не является ответом на захватывающие и креативные рекламные кампании. Фактически, реклама, созданная только с помощью ИИ, часто выдает странные результаты, приводящие к прерывистым, громким, разрозненным роликам. Рекламная индустрия всегда будет полагаться на людей в творческом процессе и на этапах тестирования, чтобы создавать рекламу, которая вызывает эмоции и осмысленно связывается с потребителями. — Грэм Пейдж, глобальный управляющий директор по медиа-аналитике, Affectiva
ИИ вступает в новый сезон
Появление ChatGPT два года назад вызвало «лето ИИ» массового ажиотажа и инвестиций. Согласно недавнему отчету CNBC , 26,8 млрд долларов было инвестировано почти в 500 сделок по генеративному ИИ, что продолжило тенденцию 2023 года, когда компании GenAI привлекли 25,9 млрд долларов. «Пузырь» вряд ли лопнет в 2025 году, но мы вступаем в «падение ИИ», поскольку организации изо всех сил пытаются масштабировать внедрение ИИ, а инвесторы, руководители предприятий и советы директоров начинают ожидать отдачи от своих инвестиций. Эта корректировка, вероятно, приведет к ежегодному сокращению финансирования стартапов GenAI и дальнейшей концентрации финансирования на нескольких избранных стартапах, которые получают рыночную поддержку. Ожидания не будут заключаться в чистых потерях рабочих мест из-за ИИ в странах с развитой экономикой, а в США это может фактически способствовать созданию рабочих мест, поскольку компании стремятся удовлетворить спрос на индивидуальные решения ИИ, которые соответствуют конкретным бизнес-кейсам. Однако развивающиеся страны с крупными отраслями обслуживания клиентов и обработки бэк-офиса, вероятно, столкнутся со значительной потерей рабочих мест, отчасти из-за ИИ. — Кьелл Карлссон, руководитель отдела стратегии искусственного интеллекта, Domino Data Lab
ИИ станет скучным (это хорошо)
Генеративный ИИ был блестящим захватывающим объектом в течение двух лет, но это скоро изменится. Было много шума вокруг его возможностей и огромных инвестиций, вливаемых в стартапы GenAI. Однако ИИ уже начинает трансформироваться из той блестящей новой игрушки, которая автоматически решает все, что работники пытаются сделать, в просто еще одну технологию, которая решает целевые проблемы, требует упорного труда, обширных навыков и специализированных возможностей для развертывания. Короче говоря, ИИ превратится из удивительного и непрактичного в скучный и эффективный. Агентный ИИ будет продолжать расхваливаться как следующая большая вещь, которая заменит большинство человеческих задач, но это не произойдет в 2025 году, если вообще произойдет. Вместо этого организации начинают нацеливаться на более практичный вариант агентного ИИ, где ИИ автоматизирует узкие, строго контролируемые задачи — например, получение скидки за отложенную доставку еды. Короче говоря, самой популярной частью ИИ в 2025 году станет скучная, но ценная тема инженерии ИИ — как интегрировать, вводить в эксплуатацию и управлять экосистемой технологических компонентов, необходимых для работы решений ИИ. — Кьелл Карлссон, руководитель стратегии ИИ, Domino Data Lab
Эпоха «машин принятия решений»
Генеративный ИИ выйдет за рамки генерации контента и станет двигателем принятия решений в бесчисленных бизнес-процессах, от HR до маркетинга. IDC прогнозирует, что к 2025 году 30% крупных брендов будут генерировать не менее 50% своих рекламных текстов с помощью GenAI, но реальная сила будет заключаться в бизнес-решениях, основанных на ИИ, а не только в контенте. — Рави Итал, GVP и CTO, Proofpoint DSPM Group
Методы правильного использования развивающихся возможностей ИИ
Тонкая настройка LLM и других моделей ИИ с использованием собственных данных с использованием таких методов, как генерация дополненной извлечения (RAG), является важным недавним достижением, которое позволяет использовать быстрорастущие возможности этих моделей ИИ для решения задач, специфичных для бизнеса. Самой большой проблемой в 2025 году станет выявление и агрегация всех этих разрозненных неструктурированных данных. Инструменты для управления структурированными данными гораздо более зрелые по сравнению с ними. — Майкл Аллен, технический директор Laserfiche
Кибербюджеты останутся на прежнем уровне, а помощники GenAI сформируют группировки
Бюджеты на кибербезопасность останутся стабильными в 2025 году, но GenAI окажется более эффективным, чем когда-либо. Программы кибербезопасности готовы расти вместе с GenAI, повышая операционную эффективность, сокращая трудоемкие задачи и предоставляя компаниям возможность делать больше с меньшими затратами. Это будет особенно очевидно для отраслей с узкой маржой, таких как небольшие производственные и медицинские компании, которые продолжат работать в условиях жестких правил. Для этих организаций повышение операционной эффективности может иметь решающее значение в снижении риска, учитывая его способность просеивать огромные объемы данных, выявляя аномалии и риски быстрее, чем традиционные методы. Кроме того, модели GenAI станут более специализированными — настроенными на уникальные потребности конкретных отраслей — что позволит легко их принять и развернуть. В конечном итоге роль GenAI выйдет за рамки повышения эффективности и изменит работу служб безопасности, переместив ресурсы с реактивных на проактивные подходы. В 2025 году мы увидим, как GenAI не только сократит рабочую нагрузку, но и будет способствовать принятию стратегических решений, сделав кибербезопасность настоящим фактором роста и устойчивости. — Гаурав Банга, генеральный директор и основатель Balbix
Безумная борьба за руководящие принципы и фреймворки ИИ
С повсеместным распространением инструментов GenAI в 2025 году начнется лихорадочная борьба за обуздание ИИ — так же, как мы видели в социальных сетях. Основное внимание будет уделяться не только защите пользователей, но и созданию структур для защиты ИИ от другого ИИ. Структуры и руководящие принципы будут продвигаться на трех уровнях: международном (например, ЕС), региональном (например, NCSC) и организационном. Организационный уровень, скорее всего, будет наиболее эффективным из-за четких руководящих принципов приемлемого использования и безопасности, в то время как более высокие уровни станут менее эффективными. Международные правила часто допускают возможность интерпретации, что позволяет компаниям обходить их. — Майкл Аджей, директор по системной инженерии, Illumio
Пользовательский ИИ потеряет популярность по сравнению с проверенными инструментами
В гонке за ИИ многие подталкивают компании создавать собственный индивидуальный стек или инфраструктуру. Несомненно, крупнейшие торговцы (Amazon, Walmart и т. д.) выигрывают от наличия собственных машинных отделений черного ящика, но для большинства это все планирование и небольшая прибыль. В 2025 году мы увидим меньше экспериментов с пользовательским ИИ и большее внедрение проверенных инструментов ИИ для оптимизации покупательского опыта. Торговцы будут использовать внутренние и ориентированные на клиентов инструменты ИИ для повышения производительности, и они будут откровенны с покупателями о том, как это помогает им в их пути. — Зохар Гилад, эксперт по ИИ и генеральный директор/основатель Fast Simon
Проактивный ИИ
С тех пор, как ChatGPT появился на сцене, ИТ-директора начали быстро экспериментировать с ИИ в самых разных областях. В 2025 году наступит момент, когда им придется сосредоточиться на областях, где эти инвестиции действительно окупятся. ИИ не подходит для каждого варианта использования, а бюджеты ограничены. Это означает, что ИТ-директорам придется внимательно изучить, чего пытаются достичь их сотрудники, и определить, где затраты действительно оправданы повышением производительности и эффективности. Это означает, что мы, скорее всего, увидим инвестиции в такие области, как агентские рабочие процессы, которые улучшают обслуживание клиентов, а также в инструменты и услуги ИИ, которые уменьшают трения на рабочем месте и делают опыт сотрудников более полезным. — Файсал Масуд, президент HP Digital Services
Конец медового месяца ИИ
Хотя подавляющее большинство организаций все еще планируют инвестировать в ИИ в следующем году, лидеры теперь сталкиваются с необходимостью продемонстрировать ощутимую ценность для бизнеса. Поскольку традиционные системы данных перегружены ростом данных датчиков, Интернета вещей и сетевых данных, предиктивный ИИ и машинное обучение станут необходимыми для экономически эффективного принятия решений на основе данных. Предприятия теперь будут оценивать ИИ по его прямому влиянию на бизнес-цели. Те, кто использует предиктивные технологии для оптимизации понимания и повышения эффективности, будут лидерами в новой эре, где ценность ИИ определяется не только инновациями, но и значимыми результатами в конечном итоге. — Крис Гладвин, генеральный директор и основатель Ocient
Развитие поддержки клиентов на базе искусственного интеллекта
В 2025 году традиционные чат-боты перестанут быть эффективными, поскольку ожидания клиентов изменятся. Компании будут все чаще использовать автономных агентов на базе ИИ, способных оказывать более адаптивную, отзывчивую и персонализированную поддержку. Генеративный ИИ, особенно с помощью разговорных ИИ-пилотов, улучшит взаимодействие как с клиентами, так и с агентами, обеспечивая более быстрые, более проницательные ответы, которые кажутся человеческими. Хотя этот сдвиг открывает огромные возможности, он также создает проблемы в ответственном внедрении ИИ. По мере того, как организации будут масштабировать внедрение ИИ, им необходимо будет установить ограничения, обеспечить прозрачность и сосредоточиться на соблюдении нормативных требований. Этические соображения и прозрачность в принятии решений с использованием ИИ будут иметь решающее значение для завоевания доверия клиентов. — Орельен Кайе, специалист по решениям, Sprinklr
Оптимизация эффективности ИИ и окупаемости инвестиций в 2025 году
По мере того, как организации выйдут за рамки первоначальной шумихи вокруг генеративного ИИ, в 2025 году основное внимание будет уделяться оптимизации эффективности модели ИИ. Компании будут отдавать приоритет «более мелким LLM» или открытым исходным кодам, внутренним моделям для повышения рентабельности инвестиций и эффективного управления расходами. Мультимодальные возможности в ИИ будут набирать обороты, позволяя системам интерпретировать различные форматы контента и предоставлять более комплексную поддержку. Успех будет достигнут за счет объединения возможностей ИИ с человеческим вкладом для создания осмысленного клиентского опыта, гарантируя, что трансформации, управляемые ИИ, останутся как устойчивыми, так и ценными. — Орельен Кай, специалист по решениям, Sprinklr
Правила ИИ
Как и в случае с любой новой технологией, регулирование часто отстает от быстрого развития. Мы уже видим, как многие организации внедряют специальные политики ИИ для оценки и контроля используемых ими служб ИИ. Текущие инициативы в первую очередь сосредоточены на конфиденциальности данных и возможности совершения ИИ критических ошибок. Первоначально мы можем ожидать, что стандарты безопасности ИИ будут развиваться и интегрироваться в существующие структуры или формировать независимые стандарты. Затем регулирование может распространиться на этические соображения, определяя приемлемое и незаконное использование ИИ. Еще один важный вопрос касается юридической ответственности: если инструмент ИИ позволяет кому-то совершить преступление, разделяет ли поставщик инструмента ответственность? ИИ представляет собой сложную задачу для регулирующих органов, которые должны сбалансировать его потенциальные преимущества с присущими ему рисками. — Дэвид Келлерман, технический директор полевых работ, Cymulate
Освоение коммуникации с помощью искусственного интеллекта
ИИ — это новый инструмент, который может изменить то, как мы взаимодействуем с технологиями. Создание базовой системы RAG с LLM за ней для доступа к определенной информации и передачи ее как человек становится проще с каждым месяцем. По мере роста популярности ИИ, я считаю, что людям нужно будет научиться правильно общаться с ИИ, подобно тому, как люди должны научиться лучшему способу поиска чего-либо в Google. Он также может изменить процесс обучения, помогая с более динамичным способом обучения, способным прояснять информацию и исправлять ошибки без необходимости вмешательства человека. Безусловно, самым важным применением ИИ станет внедрение RAG (поисковая дополненная генерация) для помощи в поддержке клиентов, поиске документации и поисковых системах в целом. Возможность правильно использовать эти инструменты в организации станет чрезвычайно ценным повышением квалификации, которое необходимо будет пройти организациям. — Джош Мейер, автор генеративного ИИ, Pluralsight
ИИ стал настолько модным словом в сфере страховых технологий, что трудно понять, где реальность, а где шумиха
За последние пять лет несколько наших партнеров по страхованию и продуктам упомянули о своих усилиях по использованию ИИ в процессе андеррайтинга, но очень немногие страховые или льготные компании осознали, какое потрясающее влияние ИИ может оказать на продажи, принятие и более широкое использование самих страховых и льготных продуктов. Вот почему Genius Avenue фокусируется на использовании разговорного ИИ на протяжении всего пути пользователя и разработке нашей платформы для интеграции с лучшими в своем классе решениями. Наличие «агента» ИИ онлайн 24/7 для перевода страховых полисов на понятный человеческий язык и представления фактических преимуществ и ограничений может оказать преобразующее воздействие на пользовательский опыт. — Меган Вуд, президент Genius Avenue
Заполнение пробелов в видимости будет способствовать росту платформы данных GenAI
Хотя технология для экосистемы данных GenAI существует, ее развертывание остается непоследовательным. В 2025 году предприятия сосредоточатся на заполнении пробелов в видимости, улучшив свои платформы для поддержки векторных данных, поиска по сходству, графов знаний и хранилищ необработанных данных. Это потребует баланса между контролем данных и доступностью при интеграции GenAI в основные системы для лучшего понимания и контроля. По мере того, как предприятия масштабируются от испытаний до полного развертывания, их системы будут сталкиваться с новыми проблемами. Чтобы раскрыть весь потенциал GenAI, платформы должны обрабатывать массивный прием данных и предоставлять параллельный доступ для поддержки более крупных и сложных операций. — Ленли Хенсарлинг, технический консультант Aerospike
Предприятия дополнят GenAI данными в реальном времени
Истинная ценность GenAI реализуется при масштабной интеграции в корпоративные приложения. Хотя предприятия были осторожны с пробными развертываниями, 2025 год станет поворотным моментом, поскольку они начнут масштабировать GenAI в критически важных системах, таких как поддержка клиентов, цепочка поставок, производство и финансы. Для этого потребуются инструменты для управления данными и отслеживания моделей GenAI, обеспечивающие прозрачность использования данных. GenAI необходимо дополнить конкретными данными в реальном времени, такими как векторы и графики, чтобы максимизировать эффективность. В 2025 году ведущие поставщики начнут развертывать приложения, которые используют эти достижения. — Ленли Хенсарлинг, технический консультант Aerospike
Возросший скептицизм в отношении контента ИИ
Изображения и тексты, созданные с помощью ИИ, подвергались критике в течение последнего года, и я не вижу, чтобы это изменилось в ближайшее время. Некоторые потребители сообщают, что изображения, созданные с помощью ИИ, кажутся «дешевыми» и «срезают углы». Без каких-либо серьезных достижений в этой области, скорее всего, эта тенденция сохранится. — Каролис Толейкис, генеральный директор IPRoyal
Замедление и специализация генеративного ИИ
GenAI процветает последние пару лет, однако мы уже видим небольшое замедление в отрасли. Я думаю, мы увидим, что это продолжится, пока отрасль движется к узкоспециализированным приложениям в бизнесе. Также могут быть разработаны дополнительные узкоспециализированные модели. Модели ИИ исчерпывают данные и пытаются изобрести новые способы дальнейшего улучшения LLM, обходя при этом потребность в данных. Мы также, вероятно, увидим более строгие требования к моделям ИИ, поскольку и правительства, и предприятия начнут внедрять их более широко. — Каролис Толейкис, генеральный директор IPRoyal
Расцвет фабрик искусственного интеллекта — движущая сила новой эры генеративного искусственного интеллекта
В 2025 году фабрики ИИ станут движущей силой новой волны технологического роста и сыграют ключевую роль в трансформации того, как работают и конкурируют компании. Мы ожидаем двузначный рост в этих специализированных объектах в течение следующих 3–5 лет, с акцентом на суверенные центры обработки данных ИИ, которые отдают приоритет конфиденциальности и безопасности. Благодаря этому поставщики услуг связи (CSP) получают уникальную возможность дополнять гиперскейлеров, используя свои центры обработки данных, существующий опыт монетизации и глубокие отношения с корпоративными и государственными клиентами. Благодаря своей надежной сетевой инфраструктуре CSP могут обеспечивать контент, генерируемый ИИ, и одновременно объединять его с услугами подключения, открывая новые возможности для окончательной монетизации технологий 5G/6G. Сильная платформа в 2025 году станет ключом к раскрытию потенциала доходов за счет оптимизации инфраструктуры и включения моделей корпоративного уровня и генеративных приложений ИИ как услуги в различных отраслях. — Дорон Стерлихт, руководитель отдела исследований и разработок, Amdocs
Агентный ИИ приходит в розничную торговлю
Поставщики электронной коммерции начнут экспериментировать с агентским ИИ в 2025 году, но эта технология не будет запущена еще 3-5 лет. Агентский ИИ будет применяться для оптимизации запасов и управления запасами на разных площадках выполнения заказов. Технология также принесет пользу общению с клиентами, передавая персонализированные, своевременные обновления о статусе выполнения и сроках. — Стив Сермарини, старший директор по данным и расширенной аналитике Radial
Быть вторым участником — это нормально
В спешке по внедрению ИИ расчетливое поведение второго хода может окупиться. Многие компании изо всех сил пытаются разрабатывать полусырые продукты на базе ИИ, часто без должного внимания, которое обычно уделяется таким важным решениям по продуктам. Мотивированные желанием просто «поставить галочку в поле ИИ» для клиентов или инвесторов, эти решения часто обеспечивают минимальную ценность по высокой цене, что не упускается из виду клиентами. Сосредоточившись вместо этого на выявлении наиболее ценных вариантов использования ИИ для конкретных потребностей клиентов и делая все возможное для их качественного создания, дисциплинированные компании учатся у первопроходцев и выпускают превосходные продукты. Даже если они не всегда первыми выходят на рынок, эти превосходные продукты и компании, которые их создают, победят. — Майкл Цюрхер, генеральный директор Prismatic
Высокая стоимость ИИ затормозит его широкое внедрение в 2025 году
Экономические реалии ИИ начнут проявляться в следующем году. Пока все спешат интегрировать ИИ в свои стеки разработки, мы скоро увидим, как компании с головой ныряют в инструменты на базе ИИ, только чтобы утонуть в непредвиденных расходах. Расходы, связанные с моделями обучения, поддержанием инфраструктуры ИИ и лицензированием сторонних услуг ИИ, создадут значительный барьер для входа для многих организаций и могут даже остановить широкое внедрение в краткосрочной перспективе. Эта экономическая реальность заставит пересмотреть роль ИИ в разработке программного обеспечения. Дело не в том, может ли ИИ выполнять эту работу, а в том, могут ли компании позволить себе это. Победителями в этой области будут не те, кто принимает ИИ бессистемно, а те, кто стратегически внедряет его там, где выгоды действительно перевешивают затраты. — Таннер Берсон, вице-президент по инжинирингу, Prismatic
GenAI/ML улучшит управление идентификацией
GenAI/ML, вероятно, будут играть более значительную роль в управлении и администрировании идентификацией (IGA), упрощая такие задачи, как запросы на доступ и одобрения, где они могут предоставить ценные рекомендации и поддержку. Однако эффективность GenAI/ML в самых глубоких аспектах IGA, таких как анализ бизнес-логики и добыча ролей, может быть ограничена из-за плохой гигиены данных. Это часто является результатом непоследовательного управления и может исказить понимание GenAI/ML. Тем не менее, AI/ML будет полезен на более высоком уровне, потенциально более эффективно согласуя нормативные требования, бизнес-процессы и разрешения, связанные с работой. Цель этого конкретного нововведения заключается в том, могут ли пользователь и помощник чата достичь своей цели с сокращением времени и затрат? Мы оцениваем, что стоимость одной транзакции пользователя и помощника чата на основе ИИ будет составлять лишь часть стоимости звонка в службу поддержки. — Тайс Нильссон, вице-президент по глобальной консультативной практике, Omada
Трансформация корпоративных систем на основе искусственного интеллекта
Корпоративные системы, включая платформы ERP и CRM, получат значительные обновления на основе ИИ, интегрирующие интеллектуальных агентов, которые обеспечивают обширную автоматизацию бизнес-процессов. Эти улучшения ИИ оптимизируют рабочие процессы, сократят ручные усилия и позволят командам сосредоточиться на более важных задачах.
Этика и управление ИИ: быстрое развитие генеративного ИИ (GenAI) несет огромный потенциал, но также требует более жестких ограничений и рамок управления. Необходимо гарантировать, что эти технологии не попадут в руки злоумышленников или не будут использоваться способами, которые могут поставить под угрозу этические стандарты.
Галлюцинация и заземление: одним из существенных препятствий для более широкого внедрения приложений GenAI является надежность их выходов. Подчеркивая заземление, мы можем повысить надежность и достоверность приложений, управляемых ИИ.
Объясняемость в принятии решений: в областях, где ИИ влияет на принятие важных решений, таких как здравоохранение, финансы или государственная политика, объяснимость будет иметь решающее значение для обоснования рассуждений. — Рам Паланиаппан, технический директор TEKsystems Global Services
Поскольку рабочие нагрузки ИИ становятся все более важными, центры обработки данных будут модернизироваться по мере того, как рабочие нагрузки ИИ становятся все более важными
Поскольку рабочие нагрузки ИИ продолжают расти, центры обработки данных будут проходить через значительные обновления, чтобы соответствовать возросшим требованиям этих передовых технологий. Это будет включать в себя повышение энергопотребления, внедрение систем жидкостного охлаждения для управления теплом, выделяемым оборудованием ИИ, и перенастройку стоек для поддержки специализированной инфраструктуры ИИ.
Колокационные центры обработки данных: в 2025 году мы увидим растущую тенденцию рабочих нагрузок ИИ, работающих вместе с традиционными корпоративными системами в колокейшн-центрах обработки данных. Этот гибридный подход позволит компаниям использовать возможности ИИ, сохраняя безопасность и контроль над своей корпоративной инфраструктурой.
Жизнь технологий: быстрое развитие технологий ИИ, особенно с выпуском новых графических процессоров ИИ каждые шесть месяцев, ускорит амортизацию существующего оборудования. Это быстрое устаревание будет оказывать давление на поставщиков облачных услуг, заставляя их либо списывать старое оборудование, либо перекладывать возросшие издержки на своих клиентов, повышая стоимость услуг ИИ. — Рам Паланиаппан, технический директор, TEKsystems Global Services
Инвестиции в инфраструктуру искусственного интеллекта и электроэнергетики, а также ее расширение остаются национальным приоритетом
Если масштабирование вычислений ИИ сохранит свою текущую траекторию роста, кластеры GPU резко вырастут в размерах с 100 тыс.+ до 1 млн+ кластеров, достигнув масштаба гигаватт к 2030 году. США в настоящее время являются мировым лидером в области ИИ, сохраняя преимущество в вычислениях, чипах и технологиях над своим ближайшим конкурентом, Китаем, при этом у США примерно в 2 раза больше установленных вычислительных серверов, чем у Китая. Однако с 2000 года Китай опередил США с точки зрения добавления энергетической инфраструктуры (добавив 925 ГВт генерации за счет увеличения США на 51 ГВт), в первую очередь для поддержки своей производственной базы, но с возможностью легко переключиться на поддержку инфраструктуры центров обработки данных. Чтобы США сохранили свое преимущество, инвестиции в энергетическую инфраструктуру должны существенно расшириться до диапазона 100+ гигаватт. К счастью, это, похоже, стало двухпартийной областью политической озабоченности, и я считаю, что расстановка приоритетов вокруг национальных экономических и безопасных интересов поможет ускорить развитие инфраструктуры. Однако остается вопрос: будут ли инвестиции достаточно быстрыми, чтобы сохранить технологическое преимущество США, или инновации будут сдерживаться из-за ограничений капитала или регулирования? — Том Трауготт, старший вице-президент по стратегии, EdgeCore Digital Infrastructure
Разрыв между обещаниями ИИ и реальностью будет увеличиваться без лучшей интеграции
Прогресс ИИ продолжится, но если мы не сократим разрыв между обещаниями и реальностью с помощью рабочих процессов, большинство компаний не увидят той отдачи, на которую надеются. В 2024 году мы увидели «дельту» между обещаниями ИИ и реальностью его использования на предприятии. Фундаментальные модели становятся все умнее, но они хороши лишь настолько, насколько хороши данные, к которым они могут получить доступ. Чтобы увидеть, как этот разрыв сокращается в 2025 году, их следует обучать на фирменных бизнес-данных — настоящей золотой жиле, которая делает компанию успешной. Именно это мешает ИИ полностью реализовать свой потенциал в корпоративных условиях. Таким образом, настоящая возможность заключается в использовании рабочих процессов для сокращения этого разрыва. Разрыв между обещаниями ИИ и его реальной ценностью заключается в бесшовной интеграции с рабочими процессами. Именно это мы видим у клиентов, которые используют рабочие процессы для подключения ИИ к своим системам. Будущее корпоративного ИИ заключается не только в том, чтобы сделать ИИ умнее, но и в том, чтобы сделать его актуальным посредством интеграции. — Эоин Хинчи, генеральный директор/соучредитель Tines
Прозрачность станет ключом к укреплению доверия к ИИ
Прозрачные рабочие процессы будут иметь важное значение для того, чтобы сделать ИИ заслуживающим доверия в течение следующего года, позволяя людям заглянуть «под капот» и увидеть, как принимаются решения. Когда дело касается доверия ИИ, прозрачность абсолютно необходима. Если пользователи не видят, как решение ИИ пришло к определенному решению, они будут скептически относиться к тому, чтобы допустить его в критические части бизнеса. Вот почему рабочие процессы играют огромную роль в предоставлении пользователям прозрачного представления о каждом шаге процесса. Если вы спросите: «Каков наш годовой регулярный доход (ARR)?», и ИИ выдаст число, рабочие процессы должны позволить вам разобраться, как было получено это число. Вы сможете увидеть, какой рабочий процесс был запущен, какой запрос был сделан в Salesforce и какие необработанные результаты были получены. Прозрачность укрепляет доверие, особенно в сложных средах. Для компаний, инвестирующих в ИИ в 2025 году, именно эта прозрачность определяет разницу между полезным инструментом и тем, который является просто черным ящиком. — Эоин Хинчи, генеральный директор/соучредитель Tines
Усилится стремление к измеримой окупаемости инвестиций в ИИ
В 2025 году будет уже недостаточно просто «принять ИИ» — компаниям понадобятся жесткие показатели рентабельности инвестиций, чтобы доказать его ценность. Мы уже пару лет находимся в генеративном буме ИИ, и я думаю, будет справедливо сказать, что технология еще не оправдала своей шумихи. Директора по информационным технологиям и технические директора будут требовать конкретных показателей, прежде чем одобрять новые инвестиции в ИИ. В дальнейшем компаниям понадобится жесткий показатель рентабельности инвестиций, чтобы оправдать расходы на инструменты ИИ. Такие показатели, как «80% кода теперь касается ИИ» или «50% запросов клиентов решаются с помощью ИИ», будут иметь важное значение. Уже недостаточно просто продемонстрировать решение ИИ и предположить, что оно добавит ценности. Нам нужны количественные результаты. И компании, которые могут показать жесткие данные об экономии средств или росте производительности, — это те, которые действительно увидят, как ИИ преуспевает в своем бизнесе. — Эоин Хинчи, генеральный директор/соучредитель Tines
ИИ производит революцию в классификации данных
Классификация данных — одна из первых существенных проблем безопасности данных, которую может эффективно решить ИИ. Способность ИИ точно классифицировать огромные объемы данных поможет организациям лучше управлять конфиденциальной информацией, сократить количество ложных положительных и отрицательных результатов и улучшить общую ситуацию с безопасностью данных. Это достижение будет иметь решающее значение, поскольку объемы и сложность данных продолжают расти. Системы классификации на основе ИИ станут достаточно сложными, чтобы понимать контекст и намерения, а не только содержание, что приведет к более тонким и точным мерам защиты данных, особенно для сложных неструктурированных источников данных. И мы увидим решение давних проблем управления данными и соответствия требованиям, что позволит организациям автоматизировать многие ранее ручные и подверженные ошибкам аспекты защиты данных. — Рон Рейтер, технический директор/соучредитель Sentra
Предприятия раскроют потенциал ИИ в 2025 году за счет оптимизации затрат с помощью FinOps
Я считаю, что предприятия преобразуют жизнеспособность проектов ИИ посредством более целенаправленной оптимизации затрат, а команды FinOps станут важнейшими помощниками. Я ожидаю, что мы увидим, как многие другие организации начнут сочетать инициативы ИИ с автоматизированным предоставлением, данными о затратах в реальном времени и сложным контролем затрат, чтобы снизить риски инвестиций в ИИ. Правильное решение превратит потенциально неустойчивые долгосрочные инициативы ИИ в измеримые, финансово ответственные инновационные двигатели. — Цвика Зайффер, директор по решениям, Spot by NetApp
ИИ станет незаменимым бизнес-консультантом
ИИ укрепит свои позиции в 2025 году как незаменимый бизнес-консультант, решительно выйдя за рамки экспериментального статуса. Предоставляя детальный анализ рисков, выявляя скрытые возможности и предоставляя контекстные исследования с доступом к данным в реальном времени, ИИ станет очень глубоко интегрированным в процесс принятия корпоративных решений. Эта эволюция знаменует собой важный шаг к будущей роли ИИ как автономного агента принятия решений.
Качество данных преобладает над количеством, что возлагает большую ответственность на пользователей ИИ
Мы видим все больше сообщений о том, что поставщики LLM борются с замедлением моделей, а закон масштабирования ИИ все чаще подвергается сомнению. Поскольку эта тенденция продолжается, в 2025 году станет общепризнанным, что ключом к разработке, обучению и тонкой настройке более эффективных моделей ИИ уже не являются дополнительные данные, а более качественные данные. В частности, ключевыми будут высококачественные контекстные данные, которые соответствуют предполагаемому варианту использования модели. Помимо разработчиков моделей, эта тенденция возложит большую ответственность на конечных клиентов, которые обладают большей частью этих данных, чтобы модернизировать свои архитектуры управления данными для современных требований ИИ, чтобы они могли эффективно настраивать модели и подпитывать рабочие нагрузки RAG. — Раджан Гойал, генеральный директор и соучредитель DataPelago
Фабрики искусственного интеллекта эволюционируют в PaaS
В 2025 году фабрики ИИ выйдут за рамки своей первоначальной фазы предоставления инфраструктуры как услуги, предлагая вычислительные, сетевые и сервисы хранения, и перейдут к предоставлению возможностей платформы как услуги. Хотя базовые услуги были необходимы для быстрого внедрения ИИ, следующая волна фабрик ИИ должна отдать приоритет платформам, которые обеспечивают сродство данных и долгосрочную ценность. Этот сдвиг станет ключом к тому, чтобы фабрики ИИ стали устойчивыми и конкурентоспособными в долгосрочной перспективе. — Раджан Гойал, генеральный директор и соучредитель DataPelago
Агентный ИИ готов произвести революцию в рабочих процессах
Агентный ИИ будет повсюду — и он облегчит нашу жизнь Агентный ИИ возьмет на себя задачи, которые значительно облегчат нагрузку на человеческое время. Он сможет создавать членов команды ИИ, которые берут на себя задачи и могут выполнять действия, такие как проведение исследований, обобщение и агрегирование своих результатов (и критика и улучшение их перед представлением человеку), создание отчетов и планов, составление и отправка электронных писем от имени коллеги-человека и многое другое: за малую часть времени, которое потребовалось бы человеку. Все это означает, что ИИ начнет сам использовать программные приложения, а не просто находиться за кулисами. В свою очередь, это потребует переоценки традиционных бизнес-моделей, используемых для взимания платы за программное обеспечение. — Род Коуп, технический директор Perforce
Укрепление доверия к ИИ становится критически важным
Особенно в регулируемых отраслях мы увидим больше усилий, направленных на соответствие, управление, аудит, прозрачность и объяснимость: Другими словами, все элементы, которые помогут сделать ИИ более надежным. Важно не только заложить это доверие в ИИ с точки зрения конфиденциальности, безопасности и соответствия, но и создать больше доверия к ИИ, что также повысит уверенность в его использовании, особенно организациями, которые в настоящее время сдерживаются. Надлежащее управление ИИ станет главным приоритетом в 2025 году. В дополнение к инструментам от таких организаций, как Perforce, мы можем ожидать появления других инструментов, особенно тех, которые используют ИИ для «контроля» ИИ. — Род Коуп, технический директор Perforce
Технологии на основе искусственного интеллекта помогут нам, людям, идти в ногу с искусственным интеллектом — и многое другое
Концепция двунаправленных интерфейсов мозг-машина особенно интересна. Эти интерфейсы могут читать мысли людей и передавать их наружу, а также наоборот, например, влиять на мысли, эмоции и воспоминания. Конечно, оба этих устройства (плюс роботы) поднимают огромные вопросы об этическом использовании, но если отложить это на мгновение, двунаправленные интерфейсы мозг-машина могли бы помочь людям идти в ногу с ИИ, позволяя им думать быстрее. Например, недавние прорывы будут использовать ИИ для сокращения разработки и доставки лекарств с многих лет до всего лишь месяцев. Представьте, что вы могли бы затем добавить в уравнение людей, улучшенных ИИ, и открытия и решения могли бы приниматься еще быстрее. — Род Коуп, технический директор, Perforce
Эти предсказания в стиле научной фантастики могут сбыться раньше, чем многие из нас ожидают
Gartner прогнозирует, что к 2030 году 80% людей будут ежедневно взаимодействовать с физическими роботами. Ожидается, что они будут выполнять ручные задачи, особенно там, где не хватает рабочей силы, и в некоторых аспектах здравоохранения (например, для решения проблемы нехватки медсестер). Аналогичным образом, Gartner прогнозирует, что 30% работников умственного труда будут улучшены и станут зависимыми от таких технологий, как двунаправленные интерфейсы мозг-машина, к 2030 году. — Род Коуп, технический директор Perforce
2025 год знаменует собой «переломный момент в области ИИ», поскольку финансовые директора требуют измеримой окупаемости инвестиций в ИИ
В 2025 году в центре внимания окажется «AI Pivot». За последние 18 месяцев отрасль определенно возлагала завышенные ожидания на ИИ, думая, что он может все. Когда-то одно упоминание «ИИ» обещало чудесные результаты. Однако за последние шесть месяцев финансовые директора начали отступать, ставя под сомнение окупаемость инвестиций, связанную со значительными инвестициями в технологию ИИ. В предстоящем году предприятия будут больше фокусироваться на балансе между использованием ИИ и получением измеримых бизнес-результатов. Компаниям необходимо будет преодолеть разрыв между расширением возможностей ИИ и обеспечением того, чтобы эти инвестиции приводили к росту доходов и/или сокращению расходов. Первоначальный ажиотаж вокруг ИИ уступит место более обдуманным и тщательно продуманным инвестициям с акцентом на практические приложения, которые повышают производительность сотрудников, сокращают расходы и улучшают управление ИТ-услугами. В способность процветать в этом меняющемся ландшафте ИИ будет включена необходимость для компаний расставить приоритеты в том, как использовать ИИ для усиления мер безопасности, сохраняя при этом осторожность в отношении его потенциальных рисков безопасности. — Дуг Кинг, ИТ-директор, ePlus
Законодательство в области ИИ на государственном уровне даст толчок новой волне законодательства в области ИИ и проверит лидерство Америки в этой области
Калифорния и Техас готовы возглавить эпоху преобразований в регулировании ИИ, задавая темп для других штатов с законодательством, решающим неотложные проблемы, такие как программы-вымогатели, безопасность и надзор LLM и этическое использование ИИ. Однако правила, специфичные для штатов, могут создавать трения с федеральной политикой и усложнять соблюдение для предприятий, работающих за пределами границ штатов, увеличивая расходы, дополнительное соблюдение и операционные препятствия для навигации по сети лоскутного законодательства штата. Уроки прошлого законодательства штатов о конфиденциальности и федерального бездействия могут быть сопоставимым опытом. По мере того, как лоскутное одеяло законов штатов растет, давление на федеральное правительство с целью принятия мер будет усиливаться. Единый подход будет иметь решающее значение для минимизации экономических последствий и обеспечения того, чтобы инновации не подавлялись. Нерешенным вопросом является то, сможет ли новый контролируемый республиканцами Конгресс расставить приоритеты с администрацией Трампа по правилам дорожного движения таким образом, чтобы Соединенные Штаты могли опережать гонку ИИ с правительством Китая. Опасения по поводу китайских достижений в области ИИ могут привести к двухпартийному сотрудничеству и созданию потенциально маловероятных альянсов, но вопрос в том, как быстро Конгресс сможет принять законы, когда есть вероятность, что администрация Трампа отменит текущий указ Байдена Белого дома об ИИ, который работал параллельно с процессом ИИ Сената, возглавляемым сенатором Шумером (демократ от Нью-Йорка) и сенатором Раундсом (республиканец от Южной Дакоты). Хотя эти федеральные правила могут создать проблемы соответствия, они также могут предложить новые возможности, способствуя более безопасному, более этичному ландшафту ИИ, если он сможет развеять опасения отстать от китайских инноваций. — Джефф Ле, вице-президент по глобальным правительственным вопросам и государственной политике, SecurityScorecard
Развитие агентного ИИ потребует переосмысления стратегии безопасности
Генеративный ИИ быстро выходит за рамки возможностей потребительских инструментов, таких как ChatGPT, в агентский ИИ для предприятий. Агенты ИИ предназначены для обработки информации новым способом для принятия динамических и автономных решений. Однако организациям, желающим использовать потенциал агентского ИИ, следует опасаться последствий для безопасности. Они могут сделать это, выйдя за рамки анализа подсказок и ответов, отслеживая и профилируя то, как каждый агент ИИ работает за кулисами. Учитывая широкий доступ этих агентов к конфиденциальной информации, этот целостный подход может предотвратить прямые и косвенные атаки с внедрением подсказок, а также помочь управлять рисками утечки данных. Чтобы оставаться в безопасности среди новых угроз, командам безопасности придется работать с бизнесом не как с блокировщиком, а как с посредником. — Бен Клигер, генеральный директор и соучредитель Zenity
Культура инноваций станет катализатором успеха ИИ
Успех ИИ требует большего, чем просто внедрение новой технологии — он требует внедрения инноваций в культурную ДНК организации, одновременно оптимизируя ее техническую основу. Заглядывая вперед, компаниям необходимо будет предоставить членам команды на всех уровнях возможность быстро прототипировать и развертывать решения ИИ. Некоторые организации уже требуют, чтобы каждый стажер создавал и представлял проекты ИИ. Этот культурный сдвиг вокруг трансформации на основе ИИ должен сочетаться с активным снижением технической сложности, создавая среду, в которой эксперименты и итерации поощряются и ожидаются. Компании, которые могут быстро прототипировать, измерять результаты и масштабировать инициативы с помощью интегрированных систем, будут процветать на своих рынках. Организации, которые предпочитают быстрое экспериментирование идеальной реализации, будут создавать устойчивые возможности ИИ, которые будут развиваться в соответствии с требованиями рынка. — Рич Уолдрон, генеральный директор и соучредитель Tray.ai
Прогресс ИИ в отраслях, где активно используются данные, стремительно растет
Мы продолжим наблюдать большие успехи ИИ в отраслях, где данных много, например, в здравоохранении, но мы увидим, как бренды будут бороться за активацию ИИ значимыми способами для своих потребителей. Большая часть этого будет обусловлена открытием того, что большая часть их данных неструктурирована, неполна и полна предвзятости из-за того, как цифровые данные были собраны с течением времени на их веб-сайтах и в приложениях. В результате мы также увидим рост историй о ненадлежащем использовании ИИ, что заставит бренды немного притормозить и пересмотреть свои стратегии в отношении данных. — Билл Бруно, генеральный директор Celebrus
Генеративный ИИ проникает в повседневные инструменты
Генеративное внедрение ИИ будет все больше внедряться в повседневные инструменты, такие как программное обеспечение для конференций, приложения Microsoft и GitHub Copilot, улучшая пользовательский опыт и производительность. По мере того, как предприятия выходят за рамки экспериментов, ИИ будет входить в производственные среды, чему способствуют достижения в управлении, защите конфиденциальности и решениях для нехватки талантов. — Майкл Карри, президент по модернизации данных, Rocket Software
Модель ценообразования премиум-класса на основе искусственного интеллекта в конечном итоге рухнет, поскольку функции станут ставками на стол
Текущая модель взимания премиальных цен за функции ИИ в качестве дополнений столкнется с растущим сопротивлением со стороны корпоративных клиентов в 2025 году и далее. Поскольку ИИ становится стандартом в технологических стеках, обработка ИИ должна стать более экономически эффективной. Этот сдвиг и ожидания клиентов, что ИИ должен улучшать предложения, а не увеличивать стоимость программного обеспечения, заставят поставщиков сделать возможности ИИ стандартом и интегрировать их в основные цены на продукты. — Джули Айриш, старший вице-президент и директор по информационным технологиям, Couchbase
Показатели успешности ИИ будут улучшаться по мере того, как организации будут тестировать небольшие пилотные программы
Цикл ажиотажа вокруг ИИ вряд ли когда-нибудь по-настоящему умрет. Однако мы наблюдаем сдвиг в восприятии ИИ, поскольку все больше лидеров признают неотъемлемые ограничения технологий, основанных на ИИ. В эту новую эпоху компании переместят свое внимание с погони за последним модным словом или трендом в области ИИ на решение ощутимых проблем. Слишком часто компании бросаются в ИИ без четкой стратегии, спрашивая: «Как мы можем использовать ИИ?» вместо того, чтобы спросить: «Какие бизнес-проблемы на самом деле требуют решения, и может ли ИИ стать частью решения?». В 2025 году процветающие организации будут уделять первоочередное внимание согласованию ИИ с конкретными целями, такими как автоматизация повторяющихся процессов, улучшение обслуживания клиентов или оптимизация распределения ресурсов. Этот сдвиг требует выявления высокоценных проектов с низкими усилиями для получения ранних побед и укрепления организационной уверенности. Например, автоматизация маршрутизации звонков клиентов может быстро обеспечить измеримую окупаемость инвестиций, подготавливая почву для более крупных инициатив. Рассматривая ИИ как инструмент для решения бизнес-задач, а не как волшебное решение, лидеры отрасли увидят больше успешных программ ИИ. — Майк Симмс, вице -президент по данным и искусственному интеллекту, Columbus Global
Агентный ИИ готов стать движущей силой следующей волны инноваций в области ИИ в 2025 году
В 2025 году траектория развития ИИ будет определяться ростом агентного ИИ — проактивных, интеллектуальных агентов, которые выходят за рамки базовых чат-ботов в эволюции, обещающей глубокую трансформацию как для потребительских, так и для корпоративных ландшафтов, ускоряя мир в новую эру возможностей ИИ. Благодаря таким возможностям, как понимание контекста, постановка целей и адаптация действий, агентный ИИ может выполнять задачи, которые ранее считались невыполнимыми для ИИ. Чтобы это стало возможным, агентским системам требуется сложная система ИИ, использующая несколько моделей, которые перемещаются ближе к источникам данных, в пределах параметров безопасности. Системы также должны обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные с низкой задержкой — все в режиме реального времени — для принятия осмысленных, контекстно-зависимых решений на лету. Это требует бесшовной интеграции между неструктурированной обработкой данных, векторными базами данных и транзакционными системами для эффективного хранения и извлечения различных типов данных. Компании, которые преуспеют в предоставлении этих надежных интеграций и инфраструктур, будут иметь уникальные возможности для продвижения следующей волны инноваций и создания ценности в секторе ИИ. — Рахул Прадхан, вице-президент по продуктам и стратегии, Couchbase
Edge AI и Vision объединяются, чтобы произвести революцию в производстве и логистике
В 2025 году я ожидаю, что мы увидим толчок к использованию периферийного ИИ и зрения в сочетании для автоматизации, особенно в производственных и логистических отраслях. Обработка данных зрения на самом краю, на датчике, позволит складам и фабрикам быть гибкими в своих облачных расходах, отправляя только специально обученные ответы метаданных в облако вместо дорогостоящих масс изображений и видеоданных. Поскольку эти отрасли подталкиваются к трансформации, им необходимо максимально использовать ограниченное время и финансовые ресурсы, где у многих сотрудников может быть мало или вообще не быть предыдущего опыта разработки ИИ или инженерии. Но с такими технологиями, как периферийный и визуальный ИИ для складов с ограниченными ресурсами, сотрудники могут извлечь выгоду из автоматического обнаружения дефектов, проверок безопасности, эффективности причалов и многого другого. — Эйта Янагисава, старший генеральный директор подразделения системных решений, Sony Semiconductor Solutions, AITRIOS
ИИ произведет революцию в моде в 2025 году
Искусственный интеллект стремительно трансформирует модный ландшафт. Алгоритмы позволяют предвидеть тенденции, оптимизировать запасы и даже создавать дизайны. В то же время ИИ персонализирует клиентский опыт до беспрецедентного уровня, предлагая конкурентное преимущество на насыщенном рынке. В 2025 году самые технологически гибкие бренды будут использовать эти инновации для ускорения своего роста, одновременно адаптируясь к безумному темпу. — Ленни Марано, президент по Северной и Южной Америке, Lectra
Сотрудничество человека и искусственного интеллекта в 2025 году: баланс между креативностью и автоматизацией
Динамика сотрудничества человека и ИИ будет развиваться, позволяя людям отдавать приоритет стратегии и креативности. Генеративный ИИ и машинное обучение повысят эффективность и автоматизацию контента, а также вызовут обеспокоенность по поводу качества и дезинформации, стимулируя спрос на прозрачное использование ИИ. У брендов будет возможность сбалансировать автоматизацию с человеческим надзором, используя такие решения, как Knowledge Management and Retrieval Augmented Generation (RAG), которые полагаются на качественные человеческие входы. Подготовка контента для ИИ, использование согласованных метаданных и графов знаний будет иметь важное значение для получения надежных результатов ИИ и разработки специализированных LLM, адаптированных к их потребностям. — Томас Лабарт, президент Content Technologies, RWS
Ценность ИИ в бизнесе
Сегодня у предприятий нет интуитивного понимания, в чем заключается ценность ИИ. Они понимают, где их процессы неэффективны и где существуют потребности клиентов, но все еще пытаются развить понимание того, как применять возможности ИИ для решения этих проблем. Прогресс здесь будет скорее вопросом постепенного прогресса по мере реакции рынка, а не экспоненциального взлета в общем случае. — Закари Ханиф, вице-президент по данным и ИИ/МО, Twilio
Ожидайте массового принятия результатов ИИ
Доверие и подлинность будут становиться все более важными для разборчивых участников рынка генеративного опыта, но для человеческой помощи и редакционных функций этот эффект будет не столь выраженным. Вместо этого мы будем наблюдать более широкое принятие результатов ИИ с сопротивлением со стороны существующих структур. — Захари Ханиф, вице-президент по данным и ИИ/МО, Twilio
Больше компаний будут запускать индивидуальные модели ИИ локально
В 2025 году мы увидим сдвиг в сторону локальных развертываний ИИ. Поскольку модели с открытым исходным кодом становятся более рентабельными и доступными, организации все чаще будут выбирать для запуска настраиваемых версий в своих центрах обработки данных. В результате будет дешевле, быстрее и проще владеть моделями ИИ и настраивать их под индивидуальные потребности. Компании обнаружат, что они могут объединять свои данные с существующими моделями и адаптировать опыт для своих клиентов за малую часть сегодняшних затрат. Между тем, возросшие риски соответствия, связанные с ИИ, заставят регулируемые отрасли, такие как финансовые учреждения и государственные учреждения, развертывать модели в изолированных средах для большего контроля над конфиденциальностью и безопасностью данных и сокращения задержек. — Эмилио Сальвадор, вице-президент по стратегии и связям с разработчиками, GitLab
Агенты ИИ станут катализаторами трансформации цепочки поставок программного обеспечения
Агенты ИИ готовы произвести революцию в цепочке поставок программного обеспечения, автоматизируя и оптимизируя процессы, от непрерывной интеграции до непрерывного развертывания. Этот преобразующий сдвиг первоначально получит поддержку в экосистемах с открытым исходным кодом, где агенты ИИ, вероятно, будут создаваться и предоставляться сообществу, как библиотеки программного обеспечения. Поскольку разработчики и организации станут свидетелями преимуществ автоматизации на основе ИИ в проектах с открытым исходным кодом, мы можем ожидать быстрого расширения в коммерческие корпоративные решения. Внутренние команды разработчиков и инженеры платформ будут все чаще получать задачи по созданию, расширению и интеграции агентов ИИ по всей цепочке поставок программного обеспечения. — Ли Фаус, глобальный технический директор, GitLab
ИИ повысит эффективность работы инженеров-платформ
Ожидается, что распространение распознавания образов в технологиях ИИ уменьшит трение автоматизации выпуска программного обеспечения в производство. Создавая повторно используемые строительные блоки, которые инкапсулируют общие функции для поставки программного обеспечения, инженеры платформы помогут предоставить нетехническим членам команды возможность легко собирать конвейеры поставки, используя интуитивные методы low-code для тестирования, управления средой и оркестровки выпуска. Это движение приведет к росту разработки приложений, основанной на инструментах с поддержкой ИИ, что позволит организациям более эффективно удовлетворять конкретные потребности. — Ли Фаус, глобальный технический директор GitLab
ИТ-директорам необходимо подготовиться к тому, что агентный ИИ перевернет рабочие места с ног на голову
Поскольку компании интегрируют ИИ в повседневные процессы, организации должны сейчас уделять первостепенное внимание коммуникации и переподготовке своих сотрудников и продолжать обучение в течение 2025 года. ИТ-директора знают, что такие технологии, как агенты ИИ, готовы изменить рабочее место, но им нужно опередить страхи работников, что они придут им на смену. Роль ИИ заключается в том, чтобы дополнять их рабочие места, а не отнимать их. Компании, которые не могут проактивно решать проблемы сотрудников, связанные с внедрением агентского ИИ, особенно, рискуют столкнуться с сопротивлением и неэффективностью внедрения этих технологий. Мы видели данные, и они очевидны: ранние последователи GenAI — это текущие победители, их сотрудники — победители, и ранние последователи агентов ИИ наверняка пойдут по тому же пути. — Картер Буссе, директор по информационным технологиям, Workato
Инициативы в области ИИ будут настолько «неуспешными», насколько их представляют руководители бизнеса
Вопрос, который задает себе каждый руководитель бизнеса, заключается в том, принесли ли инвестиции, сделанные им в ИИ, что-то ценное. Они задают этот вопрос слишком рано. В 2024 году многие организации вложили деньги в ИИ, думая, что увидят немедленные и значимые результаты, не задумываясь критически о том, каковы эти ключевые показатели. Теперь, когда мы экспериментировали с ИИ в 2024 году, в этом году мы увидим, как руководители определяют ключевые показатели для оценки успеха и думают о долгосрочных измерениях. — Картер Буссе, CIO, Workato
Ролевые агенты могут постичь та же участь, что и SaaS: беспорядочное разрастание
Мы начинаем видеть, как все больше и больше агентов ИИ появляются, и кажется, что каждый руководитель бизнеса теперь думает о том, какова его дорожная карта для агентов ИИ. Это разумно, потому что я считаю, что в этом году мы увидим самое значительное влияние на бизнес-операции с агентами, основанными на ролях. Это означает, что работники, например, в сфере обслуживания клиентов или ИТ, станут более опытными в своей роли, потому что агенты станут сильнее и более способны справляться с узкоспециализированными задачами гораздо быстрее, чем человек может самостоятельно. В свою очередь, это позволит работникам тратить больше времени на изучение задач, требующих более глубокого мышления, и, в свою очередь, стать более осведомленными в своей роли. Я вижу, что становится проблемой распространение агентов ИИ, которые могут справляться со всеми этими отдельными задачами, создаст сеть специализированных вариантов использования, которые не работают вместе, и подавят бизнес-пользователей. Подобно тому, что мы видели со взрывом приложений SaaS за последнее десятилетие, которые компании все еще пытаются распутать. — Бхаскар Рой, руководитель отдела продуктов и решений ИИ, Workato
Раздувание прибыли стартапа ИИ: экспериментальный доход не трансформируется в ARR
Стартапы в области ИИ значительно выиграли в 2024 году от бюджетов, которые компании направляли на эксперименты с приложениями ИИ, быстро генерируя доход и привлекая внимание инвесторов венчурного капитала. Мы не можем рассматривать этот экспериментальный повторяющийся доход как ARR, потому что через год компании перейдут от экспериментов с ИИ к его внедрению в производство — и они будут заинтересованы в реализации своих инвестиций. Мы увидим, как некоторые стартапы в области ИИ потеряют импульс на рынке, поскольку их рост превратится в отток, если они не будут внимательно следить за своими бухгалтерскими книгами. Им нужно сейчас понять, что действительно обеспечивает доход, а что нет, и соответствующим образом скорректировать свою бизнес-модель. — Бхаскар Рой, руководитель отдела продуктов и решений ИИ, Workato
Поставщики программ LLM на ранних стадиях будут вытеснены действующими компаниями
Многие люди в секторе ИИ задавались вопросом в 2024 году, кто станет победителем среди поставщиков LLM. Я не предвижу, что будет один лидер, но я считаю, что действующие игроки, которые доминируют на рынке, либо уничтожат многие стартапы, либо приобретут их. Хотя поставщики LLM стартапов обладают гибкостью и могут строить вещи быстрее, им не хватает неотъемлемого доверия со стороны клиентов, которое крупные игроки уже установили с точки зрения безопасности и управления. При этом клиенты столкнутся с необходимостью совершить прыжок веры и инвестировать в стартап, что сопряжено с риском, или удвоить ставку на то, что, как они знают, работает. Не говоря уже о том, что по мере развития ИИ мы начинаем видеть, как стоимость таких вещей, как вычисления и токены ИИ, падает, и это будет просто продолжать проецироваться вниз для устоявшихся поставщиков LLM, у которых есть большой объем финансирования для инноваций способами, которые стартапы не могут. — Бхаскар Рой, руководитель отдела продуктов и решений ИИ, Workato
ИИ выявит уязвимые места архитектуры
Хотя ИИ может упростить и ускорить разработку кода, он не решит архитектурных проблем. Когда дело доходит до создания, улучшения и исправления приложений, инструменты ИИ, такие как ChatGPT и другие большие языковые модели, не могут эффективно решать проблемы во взаимодействии между компонентами. Генераторы кода ИИ преуспевают в написании отдельных компонентов, но упускают из виду общую картину того, как системы работают вместе. Они не могут понять, как взаимодействуют несколько систем в реальных сценариях, в результате чего команды оказываются плохо подготовленными к решению проблем масштабируемости и надежности, возникающих из-за плохой архитектуры, а не из-за качества кода. Поскольку ИИ ускоряет кодирование, команды должны больше сосредоточиться на проектировании и документации архитектуры всей системы. Понимание архитектуры, выявление источников технического долга и сложности, а также документирование систем будут становиться все более важными, поскольку ИИ обрабатывает больше генерации кода и упрощает создание программного обеспечения. — Моти Рафалин, генеральный директор и соучредитель vFunction
Генеративный ИИ изменит представление о совете директоров
В 2025 году генеративный ИИ изменит стратегию бизнеса. Сегодня 99% предприятий интегрируют ИИ в свои процессы получения доходов , но следующий скачок будет преобразующим. Представьте себе модели ИИ, предоставляющие рекомендации в реальном времени для навигации на сложных рынках, оптимизации потоков доходов или противодействия экономическим встречным ветрам. Советы директоров перейдут от статических отчетов к интерактивным решениям на базе ИИ, которые моделируют будущие сценарии с непревзойденной точностью. Решения больше не будут зависеть от ретроспективного взгляда — они будут приниматься на основе способности ИИ прокладывать самые умные и стратегические пути вперед. — Энди Бирн, генеральный директор Clari
Эпоха автономного бизнеса: как ИИ будет способствовать росту доходов
ИИ превратится из вспомогательного инструмента в операционную основу роста бизнеса. Предприятия будут развертывать автономные системы, которые динамически управляют решениями, оптимизируют рабочие процессы и устраняют неэффективность. Целые отрасли примут «самоуправляемые» системы доходов, которые прогнозируют результаты и принимают меры, позволяя лидерам сосредоточиться на стратегии, а не на исполнении. — Энди Бирн, генеральный директор Clari
ИИ в обслуживании клиентов
После многих лет спекуляций и ожидаемой шумихи 2025 год действительно станет поворотным моментом для искусственного интеллекта в бизнес-операциях — это будет год, когда он принесет ощутимую бизнес-ценность, особенно в операциях по обслуживанию клиентов. Колл-центры будут в авангарде этой трансформации, а помощники на основе ИИ станут не только эквивалентными, но и превосходящими человеческую производительность в решении таких задач, как техническая поддержка, вопросы по выставлению счетов и сброс паролей. Чат-боты будут становиться все более неотличимыми от агентов поддержки-людей, а ИИ перейдет от своей нынешней роли «помощника» к самостоятельному выполнению более конкретных задач. — Расс П. Ридер, генеральный директор ATSG
Робототехника изменит повседневную жизнь и работу
В 2025 году робототехника вступит в новую эру доступности и интеграции. Мы находимся на пороге времени, когда роботы будут использоваться не только в специализированных отраслях — они станут частью нашей повседневной жизни, помогая оптимизировать все — от здравоохранения до строительства. По мере того, как роботы становятся все более автономными, они будут выполнять все более сложные задачи, выходя за рамки простых, повторяющихся действий и переходя к более адаптивным и динамичным правилам. Этот сдвиг обусловлен ИИ и достижениями в создании сред моделирования для их обучения, что позволяет роботам учиться принимать разумные и независимые решения и работать вместе в различных отраслях способами, которые никогда не были видны ранее. Кроме того, в ближайшие несколько лет мы увидим, как умные, коллаборативные роботы будут интегрированы в такие сектора, как производство, энергетика и сельское хозяйство. Будущее робототехники уже разворачивается, и оно преобразует то, как мы работаем и живем. — Агустин Уэрта, старший вице-президент по цифровым инновациям, Globant
Управление с помощью ИИ выходит на первый план
2025 год станет годом взятия ИИ под контроль — или, другими словами, управления ИИ. Теперь, когда организации осознают ценность внедрения ИИ в производство, они понимают, что контроль затрат, качества и доступа имеет решающее значение для максимально эффективного использования технологии. Людям также снова и снова будут напоминать о последствиях того факта, что ИИ не знает, о чем говорит, — или, как выразился Стефан Вробель, «ИИ констатирует вероятное, а не истинное, — но делает это замечательно хорошо». Для некоторых приложений это нормально, но для большинства это фундаментальная проблема. Как сделать ИИ надежным, будет ключевым направлением 2025 года. И, наконец, 2025 год станет годом чрезмерного использования ИИ. Как говорится, для того, кто держит молоток, все кажется гвоздями. Но после того, как все лучше поймут ограничения и затраты ИИ, я вижу, как люди часто возвращаются к классическим методам аналитики и анализа текста, которые дешевле, проще в управлении и надежнее. Самые мощные и инновационные подходы будут сочетать эту классику с новыми методами. — Майкл Бертольд, генеральный директор KNIME
Прорывы в области искусственного интеллекта и гонка за то, чтобы превзойти модель OpenAI o1
2025 год станет годом прорыва для вех ИИ, поскольку конкуренты соревнуются, чтобы не отставать и превосходить модель OpenAI o1. Но эти достижения в способности LLM «рассуждать» будут сдержаны признанием реальных проблем, включая то, что более мощные модели ИИ требуют увеличенных вычислительных ресурсов. 2025 год станет годом, когда лидеры ИИ столкнутся с необходимостью сбалансировать инновационные возможности с ограничениями по стоимости и энергопотреблению, а также с вариантами использования клиентами. — Роберт (Бобби) Блюмофе, технический директор, Akamai
Рост популярности «руководителей» на базе искусственного интеллекта
В течение следующего года мы станем свидетелями эволюции корпоративных агентов ИИ, поскольку они будут становиться все более сложными в своих возможностях рассуждения и понимания. Новые варианты использования изменят способ, которым компании используют этих агентов, и характер человеческого взаимодействия с ними будет меняться по мере того, как они будут брать на себя более сложные задачи и роли принятия решений. Следите за ростом числа «руководителей» на базе ИИ, которые смогут перейти от простой автоматизации задач к настоящему управлению взаимодействием всех агентов ИИ во всей организации. Это значительно упростит для людей администрирование команд агентов ИИ во всем их бизнесе. К концу 2025 года агенты ИИ преодолеют пропасть от инструментов, требующих более практического надзора, до полностью автономных систем. Ожидайте, что агенты ИИ самостоятельно автоматизируют сложные многоэтапные процессы без участия человека в цикле. Это, несомненно, изменит то, как руководители видят внедрение ИИ, позиционируя его как мощный двигатель для беспрецедентного роста и инноваций. — Дорит Зильбершот, вице-президент по ИИ и инновациям , ServiceNow
Спрос на отраслевые технологии GenAI растет
В течение следующего года спрос на отраслевой GenAI — учитывающий контекст и адаптированный к конкретным отраслевым сценариям использования — будет расти экспоненциально, поскольку технология продолжает развиваться и предлагать высокоспециализированные и эффективные решения. Этот сдвиг может перевернуть традиционную динамику рынка в течение следующих нескольких лет, вызвав рост в таких вертикалях, как телекоммуникации (например, широкополосный доступ в сельскую местность), финансы (например, нормативные технологии) и здравоохранение (например, телемедицина для редких заболеваний). Эти некогда низкорентабельные подсекторы и услуги, которые исторически боролись за прорыв из-за высоких операционных расходов, ограниченной клиентской базы или менее эффективных бизнес-моделей, привлекут новые инвестиции, поскольку GenAI позволяет им полностью переосмыслить бизнес-модели, чтобы работать более эффективно и прибыльно.
Принятие гибридного будущего искусственного интеллекта
В области ИИ предсказание будущего примерно так же надежно, как прогноз погоды, особенно в эпоху больших языковых моделей (LLM). Правда в том, что мы движемся к гибридному будущему. Важно отметить, что и модели с открытым и закрытым исходным кодом имеют свое место, несмотря на популярное мнение о поглощении открытого исходного кода. Предприятиям лучше быть агностиками в отношении моделей. Дискурс «открытый исходный код против закрытого исходного кода» не приносит пользы организации, создающей надежные решения, охватывающие лучшее из обоих миров. Модели с закрытым исходным кодом, разработанные компаниями с хорошими ресурсами, часто раздвигают границы того, что возможно в ИИ. Они могут предоставлять высокоточные, специализированные решения, которые выигрывают от значительных инвестиций в исследования и разработки. — Шрикант Менон, глобальный руководитель ИИ, Genpact
Отрасли переориентируются на агентный ИИ
Без сомнения, ведущая технология, на которой будут фокусироваться отрасли, — это переход на следующую стадию GenAI с использованием агентного ИИ. В то время как предыдущие изменения касались оптимизации и эффективности, сейчас все готово для того, чтобы множество экспертов-агентов ИИ поставляли данные из отраслевых знаний и хранилищ данных, заполняя пробел между общими знаниями в LLM и множеством данных, сгенерированных за последнее десятилетие. — Брендан Боннер, руководитель по инновациям, офис технического директора, Extreme Networks
Компании выявляют наиболее эффективные идеи для привлечения инвестиций в ИИ/МО
ИИ станет более понятным в 2025 году, поскольку некоторые POC завершат свой путь, а компании найдут 1-2 наиболее продуктивные идеи для более четкого управления своими инвестициями в ИИ/МО. — Джим Козловски, директор по устойчивому развитию и вице-президент по операциям центров обработки данных, Ensono
ИИ произведет революцию в сфере конференц-залов
По мере того, как люди возвращаются в офисы, а гибридная работа становится все более распространенной, ИИ будет играть ключевую роль в преобразовании того, как мы взаимодействуем с помещениями для совещаний. Вместо жесткого, универсального подхода ИИ будет изучать ваши предпочтения — настраивая освещение, дисплеи и платформу для совещаний по вашему вкусу, как только вы входите в комнату. Независимо от того, используете ли вы Zoom, Teams или другой инструмент, ИИ обеспечит автоматическую настройку пространства в соответствии с вашими потребностями, экономя вам время и хлопоты, связанные с ручной настройкой. Цель состоит в том, чтобы ИИ распознавал ваши учетные данные и предпочтения, независимо от платформы или сервиса, чтобы вы могли войти в любое помещение и быть готовыми к работе. В конечном итоге это создаст бесшовный, последовательный опыт, который улучшает сотрудничество. — Дэн Рут, руководитель отдела глобальных стратегических альянсов Barco ClickShare
Финансовая реальность и риски автономных агентов ИИ
Хотя агенты ИИ предлагают замечательные перспективы для повышения производительности и автоматизации безопасности, они также сопряжены со значительными эксплуатационными расходами и рисками. Запуск этих автономных агентов в среде разработки требует постоянных ресурсоемких вызовов моделей для анализа, предложения и проверки изменений кода, что может быстро привести к увеличению расходов. Для организаций, планирующих масштабные развертывания, балансировка стоимости внедрения ИИ с ростом производительности будет иметь важное значение. Кроме того, безопасность остается насущной проблемой; агенты ИИ уязвимы для атак с мгновенным внедрением, когда злоумышленники могут манипулировать ими, заставляя их совершать непреднамеренные действия. Это ограничение подчеркивает необходимость постоянного человеческого контроля. В 2025 году организациям потребуются продуманные стратегии, чтобы гарантировать, что агенты ИИ будут как экономически жизнеспособными, так и безопасно управляемыми, чтобы по-настоящему извлечь выгоду из своего потенциала. — Рэндалл Деггес, руководитель отдела по связям с разработчиками и безопасностью, Snyk
ИИ вносит вклад в автономные промышленные операции
ИИ в сочетании с традиционными детерминированными технологиями автоматизации и датчиков создает основу для все более автономной работы промышленных предприятий, повышая безопасность, надежность и эффективность на объектах и удаляя людей из опасных зон. — Джейсон Урсо, вице-президент и технический директор по промышленной автоматизации, Honeywell
ИИ переходит от ярких экспериментов к решению реальных проблем
Следующий этап развития ИИ — это переход от неструктурированных и непредсказуемых LLM, ищущих проблемы для решения, к более упрощающему процесс использованию агентов для повышения производительности и принятия решений.
Применение агентного ИИ
Программное обеспечение, которое может рассуждать — которое может планировать и выполнять шаги, чтобы что-то сделать от имени организации. Это может эффективно перевернуть роль программного обеспечения с ног на голову, так что интеллект, работающий в облаке, будет выполнять задачи за вас. Существуют как приложения, ориентированные на сотрудников, так и приложения, ориентированные на клиентов: по сути, в любой области, где процессы необходимо оптимизировать или сделать более эффективными. Улучшение клиентского опыта и удовлетворенности; агент может прийти и решить большую часть проблемы для клиента, без ручного вмешательства — и, вероятно, с меньшим количеством ошибок — или быстро передать задачу человеку на основе его суждений и анализа настроений. Например, в управлении заказами, особенно по мере того, как производство становится все более автоматизированным и становится проще создавать заказные продукты «точно в срок», клиенты могут быстрее связаться с компанией, чтобы внести изменения в свой продукт или запросить обновления. — Гордон Ван Хейзен, старший вице-президент по стратегии, Mendix
Более широкое внедрение ИИ и МО, особенно МО и RPA
Распространенность генеративного ИИ (Gen AI) значительно повысит автоматизацию в различных секторах, включая малый и средний бизнес (SMB), с целью повышения операционной эффективности. Эта тенденция развивается из-за быстрого развития технологий ИИ, которые делают сложные задачи, ранее требовавшие человеческого участия, более управляемыми и менее ресурсоемкими. Фактически, IDC прогнозирует, что расходы на генеративный ИИ достигнут 337 миллиардов долларов к 2025 году. — Эрик Ставола, вице-президент по продажам и программам управляемых услуг, Visual Edge IT
Опыт, ориентированный на агента ИИ
Поскольку агенты ИИ становятся все более способными выполнять такие задачи, как управление системами и взаимодействие с различными программными платформами, они будут создавать значительные проблемы — и возможности — в сфере защиты данных и классификации данных. Рост числа агентов ИИ, обладающих автономностью для выполнения сложных задач, вызывает новые опасения относительно безопасности, поскольку они работают с конфиденциальными данными, взаимодействуют с внешними системами и участвуют в критически важных процессах принятия решений. Ожидается, что рост числа агентов ИИ также повлияет на рынок фриланса, поскольку все больше компаний будут стремиться оптимизировать и специализироваться вместо того, чтобы нанимать штатных сотрудников. — Эрик Ставола, вице-президент по продажам и программам управляемых услуг, Visual Edge IT
Инвестиционный ажиотаж в сфере искусственного интеллекта спускается на землю
2024 год стал знаменательным годом для инвестиций в ИИ: 35% стартап-долларов достались компаниям ИИ по сравнению с 15% в 2021 году. Вечеринка не закончится в 2025 году, но плата за покрытие станет намного выше. Поскольку меньше финансирования направляется на модели фундамента, больше будет направлено на варианты использования, которые приносят очевидную ценность в дополнение к тем моделям, которые обеспечивают быстрый рост ежегодного регулярного дохода. Венчурные капиталисты уже становятся более требовательными: средний промежуток времени между раундами серии A и серии B в 2024 году составил 28 месяцев , что является самым большим за более чем десятилетие. Хотя мы пока не наблюдаем краха, подобного пузырю доткомов, мы можем предположить, что бизнес-модели с прочной экономикой подразделений получат львиную долю венчурных долларов в 2025 году. — Джереми Бертон, генеральный директор Observe
Рост популярности ИИ-агентов на предприятии
Многое было сказано о потенциальном влиянии ИИ на потребительский поиск, но, возможно, некоторые из самых больших краткосрочных возможностей ИИ могут заключаться в решении ужасающей неэффективности многих повседневных офисных задач. Системы ERP и CRM могут быть основой предприятия, но большая часть работы по-прежнему выполняется в электронных письмах и таблицах. Агентный ИИ обещает сделать то, чего не сделала автоматизация роботизированных процессов: прочесать весь этот беспорядок, устранить избыточные, устаревшие и тривиальные данные и сделать то, что осталось, частью рабочих процессов, которые можно выполнять. Это не очень круто, но это даст рождение гораздо большему количеству успешных предприятий в течение следующих пяти лет, чем подготовка все более крупных LLM. — Джереми Бертон, генеральный директор Observe
Цветение приходит от LLM Rose
Несмотря на ажиотаж вокруг ИИ, многие начнут осознавать ограничения больших языковых моделей. Хотя эти модели впечатляют в обобщении, переводе и воспроизведении общеизвестной информации, они явно не являются основой для общего искусственного интеллекта (AGI). Фактически, LLM, возможно, отняли инвестиционные доллары у подходов, которые могли бы иметь больше шансов на успех. Дело не в том, что LLM бесполезны — совсем наоборот — они являются лучшим способом для людей взаимодействовать со всеми видами программного обеспечения, устройств и систем и коренным образом изменят многие отрасли. Но сверхинтеллект ИИ — тот, который взаимодействует и рассуждает о своих знаниях, окружении и людях так же, как люди… это все еще впереди. — Джереми Бертон, генеральный директор Observe
Год агентного ИИ
В 2025 году мы увидим рост числа агентов генеративного ИИ, используемых для решения проблем — подход, который стал возможен благодаря снижению затрат и повышению производительности и скорости LLM. Появятся фреймворки для организации работы агентного ИИ, которая относится к способности агентов ИИ действовать автономно и принимать решения, и большой процент вариантов использования начнет использовать этот подход. Представьте себе, что один LLM создает программный код, пока другой обеспечивает его безопасность, третий проверяет правила стиля, а четвертый оптимизирует производительность. Эти агенты будут выполнять итерации несколько раз, каждая итерация приближая их к оптимальному решению. — Алан Якобсон, директор по данным и аналитике, Alteryx
Использование ИИ приведет к улучшению затрат и производительности
В 2025 году мы продолжим наблюдать улучшения порядка величины в ключевых областях аппаратного обеспечения и алгоритмов для стоимости, скорости и точности. Некоторые из этих достижений будут «съедены» возросшим использованием итеративных (агентных) подходов. По мере роста стоимости и производительности подходы к решению проблем с использованием «креативности» LLM будут раскрываться более полно. — Алан Якобсон, директор по данным и аналитике, Alteryx
Модели найдут свое предназначение
В течение 2023 и 2024 годов произошли значительные прорывы в способности базовых моделей выполнять различные задачи лучше других. В то время как многие компании искали одну окончательную модель, которую они бы выбрали и использовали, в 2025 году больше организаций поймут, что разные модели будут более успешными в зависимости от варианта использования. Это разнообразие может объединиться в будущем, но в 2025 году будет наблюдаться большая фрагментация, и больше моделей станут явными лидерами для конкретных вариантов использования на основе сильных и слабых сторон LLM. Они будут соответствовать техническим категориям, а не областям или отраслям, и включать, например, быстрое суммирование больших объемов данных. Такие варианты использования, как выделение ключевых событий, которые могут повлиять на компанию, поездки отдельного человека или политический процесс, будут примером жанра, в котором LLM преуспевают . — Алан Якобсон, директор по данным и аналитике, Alteryx
ИТ-директора будут нести ответственность за сбои в работе ИИ
В 2025 году, по мере продолжения инноваций и исследований в области ИИ, именно старший ИТ-руководитель (часто ИТ-директор) будет нести ответственность за любые недостатки ИИ в своей организации. По мере появления новых ИИ-компаний, которые исследуют множество сложных и потенциально новаторских вариантов использования, некоторые из них работают с небольшой структурой и изложили слабые политики конфиденциальности и безопасности. Хотя это позволяет организациям внедрять инновации и расти быстрее, это также подвергает их дополнительным рискам конфиденциальности и безопасности данных. В конечном счете, когда ИИ подводит бизнес, на крючке должен быть один лидер. Чтобы снизить потенциальные риски ИИ, ИТ-директора или ИТ-руководители должны тесно сотрудничать с внутренними внедрениями ИИ или испытаниями, чтобы понять их влияние до того, как могут произойти какие-либо сбои или неправильное использование. — Джоэл Карузоне, старший вице-президент по данным и ИИ, NinjaOne
Дефицит финансирования ИИ ускорит слияния и поглощения
В 2025 году мы увидим большую консолидацию на рынке ИИ. Организациям ИИ требуются огромные ресурсы для поддержания инноваций и управления инфраструктурой. Сегодня быть организацией ИИ дорого. Чтобы продолжать расти такими ускоренными темпами, которые мы наблюдаем, компании ИИ будут привлекать средства в течение следующих 18 месяцев. Некоторым удастся привлечь капитал. Другие будут поглощены более крупными игроками через слияния и поглощения. — Джоэл Карузоне, старший вице-президент по данным и ИИ, NinjaOne
Более половины ритейлеров будут инвестировать в технологию ИИ-платформы
Поскольку ритейлеры осознают ценность унифицированных решений ИИ по сравнению с разрозненными подходами, мы прогнозируем, что более половины из них примут технологию платформы ИИ для поддержки растущего спектра бизнес-приложений. Этот платформенный подход позволит ритейлерам применять основанные на ИИ идеи в таких бизнес-функциях, как предотвращение потерь, управление запасами и обслуживание клиентов. Поскольку технологическая отрасль все больше фокусируется на этом рынке, ритейлеры имеют все возможности для интеграции базового ИИ с индивидуальными приложениями. — Алекс Сискос, старший вице-президент по стратегии, Eversee
Компании переходят на локализованные решения на основе искусственного интеллекта, ориентированные на конфиденциальность
Стратегия бизнеса в области ИИ продолжит кардинально меняться — для многих — в 2025 году в сторону локализованных решений ИИ, ориентированных на конфиденциальность. Все большее признание получает тот факт, что для настоящей цифровой трансформации требуются помощники ИИ, которые могут *безопасно* взаимодействовать с частными данными, не раскрывая конфиденциальную информацию внешним сетям. Рост локальных моделей ИИ изменит подход компаний к генеративному ИИ, отдавая приоритет безопасности, соответствию требованиям и точному контролю данных по сравнению с широкими, но потенциально рискованными облачными альтернативами. — Брайан Сатхианатан, технический директор и соучредитель Iterate.ai
Устранение новых рисков ответственности ИИ в условиях растущего внедрения
Я думаю, что мы должны рассматривать потенциальную ответственность самих моделей ИИ как возникающий риск. Мы как отрасль должны подумать, кто несет ответственность, если рекомендация, основанная на ИИ, причинит вред. По мере того, как ИИ будет все более широко применяться, будет все больше необходимости в обеспечении и регулировании моделей ИИ от непредвиденных последствий. — Леандро ДаллеМюл, генеральный директор Planck / Applied Systems
Будущее ИИ зависит от доступности и эффективности оборудования
Одна важная область, связанная с ИИ, которую, как мне кажется, нам следует рассмотреть, — это зависимость от оборудования, например, графических процессоров, которые ограничивают развитие ИИ. В то время как возможности программного обеспечения быстро растут, будущее ИИ также зависит от доступности и эффективности оборудования, особенно в связи с резким ростом спроса на вычислительную мощность. — Леандро ДаллеМуле, генеральный директор Planck / Applied Systems
ИИ повлияет на платежи с помощью персонализированных решений для выплат в режиме реального времени
В 2025 году ИИ окажет наибольшее влияние на платежи, выведя их на беспрецедентный уровень персонализации. Потребители все чаще ожидают, что платежный опыт будет соответствовать их конкретным потребностям, будь то оплата в реальном времени или предпочтительные способы оплаты. ИИ может быть встроен в процесс выплат компаний, чтобы разумно гарантировать, что сотни или тысячи получателей получат свои средства предпочтительными для них способами в реальном времени — через цифровые кошельки, банковские переводы и предоплаченные карты. — Габриэль Гришэм, вице-президент PayQuicker
ИИ произведет революцию во взаимодействии с документами и создании контента
По мере того, как мы отправляемся на путь понимания влияния ИИ на производительность, особенно в том, как мы создаем, взаимодействуем и воспринимаем документы, мы оказываемся на волнующем перепутье. В настоящее время генеративный ИИ производит революцию в создании контента, позволяя нам создавать новый материал с беспрецедентной легкостью. Кроме того, способность ИИ получать доступ к тексту и резюмировать его из изображений преобразила наше взаимодействие с документами, сделав его более интуитивным, чем когда-либо. Заглядывая вперед, я ожидаю значительной эволюции в том, как мы воспринимаем эти документы. Одним из новаторских достижений ИИ является его способность устанавливать прямой интерфейс между людьми и компьютерами. Хотя популярность чат-ботов на естественном языке в настоящее время привлекает внимание, они служат предварительным шагом в демонстрации потенциала моделей-трансформеров.
В следующем году мы можем ожидать, что этот новый интерфейс человек-компьютер облегчит персонализацию содержимого документов в реальном времени. Это означает, что взаимодействие станет динамичным, адаптированным к индивидуальным предпочтениям и прошлому опыту, и при этом будет использовать самую актуальную доступную информацию. Со временем удобства, предоставляемые ИИ, станут настолько неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, что будут восприниматься как должное, как и наше постоянное подключение к Интернету сегодня. — Джонатан Райн, генеральный директор и соучредитель Nutrient
Следующая волна трансформации ИИ
В 2025 году агентный ИИ должен трансформировать бизнес-операции, обеспечивая автономность и прозрачность в сложных рабочих процессах, особенно в таких жестко регулируемых отраслях, как здравоохранение, финансы и энергетика. Действуя как проактивные, интеллектуальные партнеры, эти агенты ИИ автоматизируют сложные процессы и адаптируются в режиме реального времени, и все это под стратегическим контролем человека. Это интегрированное сотрудничество между ИИ и людьми позволяет организациям повышать эффективность, не жертвуя прозрачностью и контролем, обеспечивая соответствие надежным аудиторским следам. Размещение ИИ в центре конкурентной стратегии позволяет компаниям ориентироваться и предвидеть возникающие проблемы, при этом люди направляют и совершенствуют роль ИИ для значимого воздействия. — Джо Данливи, глобальный старший вице-президент и руководитель Dava.x AI, Endava
Агентному ИИ потребуется меньше человеческого участия
Агентный ИИ станет более динамичным и совместным, требуя меньше человеческого участия. — Хуан Хосе (JJ) Лопес Мерфи, руководитель отдела науки о данных и ИИ, Globant
Рост ИИ как цифровой рабочей силы
В следующем году агенты ИИ зарекомендуют себя как всепроникающая цифровая рабочая сила, работающая параллельно с человеческими командами. Мы также, вероятно, увидим первый крупный успех автономного бизнеса — компании, полностью управляемой ИИ, в которой люди будут играть минимальную роль, если вообще будут. Эта веха, скорее всего, появится в электронной коммерции, где агенты, управляемые ИИ, будут управлять обслуживанием клиентов, запасами, логистикой и ценообразованием, мгновенно реагируя на изменения потребительского спроса и устанавливая новые стандарты эффективности. Эти достижения приведут к острой необходимости в структурах управления ИИ, аналогичных системам управления персоналом для человеческих команд, для надзора за этическим и операционным управлением агентами ИИ. Поскольку ИИ занимает все более центральную роль, перед компаниями встанет задача создания новых стандартов подотчетности, прозрачности и производительности — по сути, HR для цифровой рабочей силы. — Адриано Кошияма, соучредитель и со-генеральный директор Holistic AI
Растущая роль ИИ в оптимизации управления недвижимостью с сохранением человеческого фактора
Поскольку управляющие недвижимостью продолжают сталкиваться с выгоранием, а требования к эффективности со стороны арендаторов растут, ИИ сейчас находится в той точке, где его можно широко применять для автоматизации самых сложных задач. Но его успешное внедрение в многоквартирных домах будет зависеть от тщательного баланса между автоматизацией и человеческим взаимодействием для обеспечения удовлетворенности арендаторов. В 2025 году управляющие недвижимостью будут использовать решения на основе ИИ для упрощения административных рабочих процессов, в то время как они смогут сосредоточиться на том, что у них получается лучше всего — встречаться с арендаторами там, где они находятся, — будь то проведение мероприятий и туров или помощь им в решении проблем с обслуживанием. — Вирджиния Лав, отраслевой директор, Entrata
Компании, занимающиеся ИИ, будут оцениваться по способности давать ощутимые результаты
Слухи о пузыре ИИ подпитывают опасения относительно долгосрочного потенциала ИИ. Противоядием является наглядная окупаемость инвестиций. Инвесторы и потребители теперь требуют доказательств реального использования и ощутимых результатов. В 2025 году компании ИИ будут оцениваться по их способности превращать обещания в производительность и демонстрировать влияние своих технологий в реальном мире. Это будет выражаться в форме давних, довольных клиентов, которые могут говорить о подтвержденных коммерческих результатах. Такого рода строгие ожидания обещают выявить доминирующих игроков в сфере ИИ и прорваться сквозь шум, что приведет к более удобному рынку для потребителей. — Элеанор Лайтбоди, генеральный директор Luminance
LLM и LAM изменят различные секторы
В ожидании 2025 года интеграция больших языковых моделей (LLM) и больших моделей действий (LAM) готова произвести революцию в различных отраслях. Эти передовые технологии ИИ не только повышают эффективность, но и трансформируют способы работы компаний и их взаимодействия с клиентами. Вот несколько ключевых прогнозов относительно того, как LLM и LAM изменят различные секторы:
-
Розничная торговля: розничные торговцы будут использовать программы LLM для персонализированного взаимодействия с клиентами, например, для рекомендаций по продуктам и поддержки, в то время как программы LAM будут автоматизировать управление запасами, выполнение заказов и логистику цепочки поставок.
-
Юридические: Юридические фирмы будут использовать LLM для помощи в юридических исследованиях, выполнении семантического поиска по большим корпусам документов, задач, которые в настоящее время занимают дни у помощников юристов. LAM будут дополнительно обрабатывать эти документы, добавляя выделения, редактируя конфиденциальную информацию и многое другое.
-
Поддержка клиентов: обладатели степени LLM будут понимать запросы клиентов и генерировать персонализированные ответы, в то время как обладатели степени LAM будут выполнять такие действия, как обработка возвратов, запись на прием или управление логистикой без вмешательства человека.
-
Финансы: обладатели степени LLM будут анализировать рыночные тенденции и предоставлять рекомендации, в то время как обладатели степени LAM будут автономно совершать сделки или управлять портфелями, сокращая задержки и улучшая процесс принятия решений в реальных рыночных условиях.
-
Промышленность: в промышленных условиях LLM будут оптимизировать производственные графики и прогнозировать потребности в техническом обслуживании, в то время как LAM будут управлять роботами и автоматизированными системами на заводе, повышая эффективность. — Матей Буковински, технический директор, Nutrient
Генеральные директора сосредоточатся на партнерстве человека и искусственного интеллекта
По мере того, как предприятия расширяют внедрение и автоматизацию ИИ, успех в 2025 году будет больше зависеть от способности лидера создать партнерство между системами ИИ и человеческими командами, а не от тех, кто пытается внедрить новейшие технологии без какой-либо дорожной карты. Двигаясь вперед, генеральные директора должны поощрять своих сотрудников продолжать участвовать в улучшении результатов ИИ и развитии цикла обратной связи, гарантируя, что технология усиливает человеческое суждение и возможности (что она, безусловно, может!). Этот подход, основанный на надзоре, постепенной интеграции и постоянной адаптации, будет продвигать бизнес вперед. — Алон Горен, генеральный директор и соучредитель AnswerRocket
Агентный ИИ меняет рабочие процессы
Агентный ИИ знаменует собой преобразующий сдвиг, когда ИИ может автономно планировать, выполнять и проверять сложные рабочие процессы с подлинным «агентством», создавая активы, которые предприятия могут повторно использовать и развивать. В 2025 году такие компании-основатели моделей, как OpenAI, Meta (запрещена в РФ) и Anthropic, «полностью» вкладывают силы в этот агентный шаблон, совершенствуя модели ИИ для самостоятельного выбора действий, проведения исследований, применения инструментов и выполнения итеративных исправлений. Эти продвинутые модели обещают возможности, далеко выходящие за рамки традиционных чат-ботов, способные управлять сложными корпоративными процессами, обеспечивая при этом точность и согласованность с помощью встроенных «верификаторов» и человеческого сотрудничества. Сейчас мы находимся на пике цикла ажиотажа, и новейшие модели способны выполнять агентские подсказки, которые ранее были недоступны из-за контекстных окон, затрат или просто интеллекта. К сожалению, технология развивалась быстрее, чем цикл корпоративных покупок, поэтому многие решения на основе ИИ просто называют себя «агентами» или «агентскими», хотя решения не изменились. В 2025 году мы увидим больше настоящих агентских рабочих процессов. — Майк Финли, технический директор и соучредитель AnswerRocket
Компании будут искать внешние решения на основе ИИ
Большинство компаний, которые обсуждали создание или покупку решений ИИ, экспериментировали с разработкой собственных решений ИИ внутри компании. Они поймут, что им не хватает ресурсов и опыта для эффективной поддержки этого, и начнут серьезно рассматривать внешние решения и партнеров. — Пит Рейлли, главный операционный директор и соучредитель AnswerRocket
Ожидания клиентов и ИИ
ИИ и прогнозная аналитика отлично подходят для проактивного выявления закономерностей и прогнозирования рисков оттока, поэтому мы можем решать проблемы до того, как они станут решающими. Инструменты на основе ИИ также действительно эффективны для персонализации взаимодействия с клиентами, анализа тенденций вовлеченности и предоставления обоснованных рекомендаций для наших команд, позволяя командам по работе с клиентами действовать быстро и стратегически, используя всю необходимую им информацию по всему предприятию. Появление агентского ИИ позволит функции Customer Success предоставлять клиентам гораздо более персонализированное обслуживание. На данный момент этот подход все еще может показаться довольно «новым», но вскоре он станет общепринятым. — Деб Эштон, старший вице-президент по работе с клиентами и соучредитель Certinia
Переход ИИ к моделям результатов
ИИ приведет к преобразующему сдвигу в модели ценности для организаций профессиональных услуг посредством двух ключевых воздействий, которые переопределят результаты для клиентов. Во-первых, рост производительности от генеративного ИИ (Gen AI) оптимизирует рабочие процессы, основанные на знаниях, превращая такие задачи, как обобщение документов, составление предложений, анализ данных и отчетность для клиентов, в быстрые масштабируемые процессы, что позволит организациям сферы услуг достигать за часы того, что раньше занимало дни. Во-вторых, агентский ИИ представит новую парадигму для автономного управления задачами с виртуальными «персонами», такими как менеджеры по работе с клиентами и менеджеры по ресурсам, независимо выполняющими рутинные действия в рамках четко определенных границ соответствия и конфиденциальности данных.
GenAI и Agent AI вместе проложат путь для бизнес-моделей, ориентированных на результат, оставив позади традиционные «часы оплаты» в пользу моделей, привязанных к реальному, измеримому влиянию на клиента. Эта модель даст значительные результаты, но она ставит новые вопросы: будут ли клиенты рассматривать работу, управляемую агентами, как замену человеческого вклада или они будут видеть в ней отдельный уровень ценности? В любом случае, эта трансформация на основе ИИ переосмыслит динамику поставщика-клиента, создав адаптивный цикл обратной связи, где услуги могут меняться в реальном времени, чтобы соответствовать меняющимся приоритетам клиентов. В этой модели, ориентированной на результат, организации, предоставляющие услуги, не просто будут выполнять требования проекта — они станут стратегическими партнерами, приверженными постоянной, измеримой ценности, укрепляя лояльность клиентов, сосредоточившись на ощутимых результатах и позиционируя себя как важных союзников в долгосрочном успехе своих клиентов. — Раджу Малхотра, CPTO, Certinia
ИИ и человеческий опыт переосмысливают партнерские отношения между клиентом и поставщиком для непрерывной трансформации
По мере развития моделей обслуживания будут развиваться и отношения и роли в ландшафте клиент-поставщик. Профессиональные сервисные организации решительно выйдут за рамки традиционной реализации решений, чтобы стать стратегическими партнерами по трансформации — благодаря сочетанию человеческого опыта и поддержки ИИ. Они будут опираться на ИИ, но с важным поворотом: люди будут руководить стратегией и сложным решением проблем, в то время как агент ИИ будет поддерживать их в масштабе, автоматизируя текущие задачи и выдавая проактивные рекомендации по мере продвижения проектов. Это сотрудничество ИИ и человека позволит им оставаться гибкими и отзывчивыми, превращая разовые проекты в непрерывные, преобразующие взаимодействия. По мере развития технологии агент ИИ сервисные организации будут адаптироваться для управления гибким балансом между человеческими идеями и масштабируемой поддержкой ИИ. На практике это означает, что люди будут руководить тонкими взаимодействиями с клиентами, исследованиями, планированием и разработкой стратегий, в то время как ИИ будет выполнять стандартизированные задачи под контролем экспертов. Такой подход позволит им встроиться в долгосрочные цели своих клиентов, перейдя от поставщиков автономных решений к основным партнерам в продолжающейся трансформации бизнеса, управляемой ИИ. — Раджу Малхотра, CPTO, Сертиния
ИИ превращается из помощника в тренера
Сегодня ИИ в первую очередь выполняет функцию «помощника», оптимизируя рутинные задачи и повышая эффективность. Но в течение следующих нескольких лет ИИ превратится из простой помощи в активное обучение, позволяя профессионалам приобретать новые навыки в режиме реального времени. Это следующее поколение ИИ будет действовать как динамический обучающий механизм — направляя профессионалов в формировании широких навыков, таких как эффективное управление, и углубленных навыков, специфичных для конкретной роли, таких как освоение Salesforce CRM или навигация по адаптации, специфичной для компании. Для организаций, оказывающих профессиональные услуги, этот сдвиг переопределит подход команд к непрерывному обучению и решению проблем в своих областях. Поскольку ИИ превращается в роль коуча, он станет новым двигателем обнаружения — тем, который выходит за рамки статических, основанных на поиске моделей, чтобы предлагать динамическое, персонализированное обучение. Этот новый двигатель, управляемый ИИ, адаптированный к уникальным потребностям каждой организации и специалиста, создаст непрерывный путь развития. В этом будущем ИИ станет таким же основополагающим для профессионального роста, как наставники и формальные программы обучения сегодня, ускоряя развитие навыков и преобразуя карьерный рост в отрасли. По мере развития искусственного интеллекта компании, предоставляющие профессиональные услуги, будут не только адаптироваться, но и процветать, становясь незаменимыми для клиентов в постоянно меняющейся среде, усовершенствованной с помощью искусственного интеллекта. — Раджу Малхотра, CPTO, Certinia
ИИ создаст новый пользовательский опыт для промышленного ПО
ИИ будет все чаще служить интерфейсом для промышленного программного обеспечения. Вместо того чтобы перемещаться по сложным системам меню, пользователи будут взаимодействовать с ИИ простыми словами — просить его выполнять задачи, генерировать идеи или проектировать модели и панели мониторинга. Поскольку эта тенденция воспроизводится в промышленных условиях, ее преимущества для бизнеса проявятся в виде повышения производительности, оптимизации рабочих процессов и сокращения времени окупаемости, и все это без серьезных инвестиций в переподготовку. — Джим Чеппелл, глобальный руководитель ИИ и расширенной аналитики, AVEVA
Очеловеченный ИИ приведет к более широкой доступности
Тенденция к естественному языку и голосовым интерфейсам позволит операторам с небольшой или нулевой технической подготовкой более тесно взаимодействовать со всеми типами ИИ. Даже неопытные промышленные рабочие теперь начнут использовать ИИ, чтобы лучше выполнять свою работу — без необходимости понимать технологию на работе, будь то нейронные сети или общие алгоритмы. Люди станут свободно владеть ИИ, приблизившись на шаг к Индустрии 5.0. — Джим Чеппелл, глобальный руководитель ИИ и передовой аналитики, AVEVA
ИИ будет выполнять большую часть «тяжелой» промышленной работы
GenAI будет все больше взаимодействовать как с людьми, так и с другими типами ИИ, позволяя предоставлять возможности, которые ранее были невозможны . Кроме того, автономные системы ИИ теперь способны обрабатывать динамические процессы, реагируя на изменения и сбои практически мгновенно. Благодаря более предсказуемым интеллектуальным результатам промышленные операторы получат выгоду от стабильного, своевременного производства, а также улучшенного сотрудничества и инноваций по всей цепочке создания стоимости. — Джим Чеппелл, глобальный руководитель ИИ и передовой аналитики, AVEVA
Возможно, ИИ был теми друзьями, которых мы нашли на этом пути
Сотрудничество с ИИ стало горячей темой во всех отраслях, от технологий и бизнеса до массовой культуры. Тем не менее, реальное взаимодействие с этими технологиями едва коснулось поверхности. 2025 год изменит это. Представьте себе, как скетч SNL, ставший вирусным: ИИ станет центральным элементом дебатов за обеденным столом, праздничных встреч и культурных дискуссий. Психологическое и социальное влияние этих новых «друзей» будет невозможно игнорировать, превращая ИИ из модного слова в основную тему того, как мы ориентируемся в будущем человеческих связей. — Джошуа Терри, директор по управлению продуктами, Aura
Искусственный интеллект в одежде человека станет троянским конем 2025 года
Легендарный шахматист Гарри Каспаров однажды заметил, что человек, работающий с компьютером, может постоянно обыгрывать даже лучший шахматный компьютер. По мере того, как ИИ против ИИ развивается в цифровой безопасности, эта же модель будет иметь ключевое значение. ИИ, который имитирует человеческое поведение, понадобятся системы, которые объединяют человеческий опыт с передовыми алгоритмами и данными. Возьмем финансовые учреждения, которые используют ИИ для пометки необычных транзакций. Поскольку злоумышленники все чаще имитируют человеческие модели расходов, ИИ будет полагаться на человеческий вклад для выявления тенденций, обучения моделей и улучшения обнаружения. Поскольку грань между подлинным и мошенническим размывается, мы увидим серьезный сдвиг в безопасности — который уже начинается. — Джошуа Терри, директор по управлению продуктами, Aura
Рост популярности моделей искусственного интеллекта «принеси свои собственные»
В 2025 году тенденция моделей ИИ «Bring Your Own» (BYO) должна ускориться, что позволит компаниям интегрировать собственные активы данных и индивидуально обученные модели ИИ в сторонние платформы. Вместо того чтобы полагаться на предварительно настроенные решения, компании смогут использовать фирменные большие языковые модели (LLM) или озера данных в различных инструментах, особенно в сложных стеках MarTech. Ожидается, что этот сдвиг упростит рабочие процессы за счет сокращения избыточности моделей повторного обучения в нескольких приложениях, что позволит обеспечить бесшовную, настраиваемую интеграцию ИИ, которая адаптируется к уникальным бизнес-данным и идеям. Это будет особенно привлекательно для компаний, которые вложили значительные средства в индивидуальные модели ИИ на основе своих данных о клиентах и продуктах, способствуя более персонализированному, эффективному и масштабируемому использованию ИИ в корпоративных приложениях. — Карл Багчи, руководитель отдела информационной безопасности, Exclaimer
Регуляторы предоставят больше рекомендаций по использованию ИИ в финансовых услугах
Рост инновационных решений ИИ, объединяющих данные клиентов, а также продукты и услуги финансовых услуг посредством реализации прорывных продуктов технологии Open Banking, сломает барьеры в сфере финансовых услуг и предоставит полезные решения для миллионов людей по всему миру, но несколько случаев неправомерного использования персональных данных в документах побудят регулирующие органы Великобритании, ЕС, США и Сингапура принять меры и предоставить более конкретные рекомендации по использованию ИИ в этом секторе. — Вайккунт (Вайк) Мугунтан, генеральный директор/соучредитель Dynamo AI
Ожидайте всплеск развития агентов ИИ
К 2025 году агенты ИИ — интеллектуальные системы, способные принимать решения и выполнять задачи автономно — произведут революцию в отраслях, предлагая гораздо большую ценность, чем сегодняшние чат-боты. Однако их сложность создаст проблемы при оценке, отладке, мониторинге и оптимизации. Это создаст значительные рыночные возможности для компаний, нацеленных на то, чтобы сделать развертывание агентов ИИ более безопасным и более управляемым. В результате мы можем ожидать всплеска как в разработке агентов ИИ, так и в появлении поддерживающих технологий и услуг, которые помогут организациям использовать свою мощь, минимизируя риски, давая тем, кто преуспеет в этой области, конкурентное преимущество. — Вайккунт (Вайк) Мугунтан, генеральный директор/соучредитель Dynamo AI
Агенты ИИ преобразуют автоматизацию
Мир ИИ развивается к следующему поколению автоматизации, агентам ИИ. Как и все, ИИ может использоваться как в хороших, так и в плохих целях. Агенты ИИ будут развиваться в 2025 году, чтобы стать реальной производственной возможностью, где эти интеллектуальные системы будут принимать решения. Будут ситуации, когда агент ИИ будет работать под некоторым контролем человека, а в других случаях — без него. Их способность реагировать на непредвиденные сценарии и давать рекомендации/решения 24×7 365 станет переломным моментом. Это особенно актуально в мире ИТ-безопасности, где растущие темпы, скорость, гибкость и объем атак являются следующим вызовом для руководителей служб безопасности и их команд SOC. Дальновидные руководители служб безопасности уже выражают необходимость иметь возможность защищаться со скоростью машины. Поскольку злоумышленники также будут использовать автономных агентов ИИ, это откроет им путь к разумным атакам, а эти злоумышленники также попытаются использовать интерфейсы ИИ/МО в качестве новых векторов атак. Для разработчиков эти агенты будут необходимы для постоянного обновления постоянно растущих потребностей распределенного программного обеспечения, что потенциально может привести к снижению безопасности ради скорости и эффективности, но в то же время увеличит бизнес-риск. — Пол Дэвис, полевой директор по информационной безопасности, JFrog
Переход от GenAI к тонко настроенным многомодельным интеграциям
После ажиотажа вокруг многомодельных интеграций ИИ в 2023 и 2024 годах, который подчеркнул их влияние и выгоду от затрат, следующий этап будет сосредоточен на тонкой настройке этих интеграций. В 2025 году предприятия выйдут за рамки общих вариантов использования — таких как генерация кода, изображений и текста — и начнут тонкую настройку моделей ИИ для удовлетворения своих уникальных потребностей. Вместо того чтобы полагаться на массивные, всеобъемлющие модели, организации будут использовать машинное обучение для выявления лучших исполнителей и использовать эти уточненные знания для адаптации ИИ, обеспечивая более безопасные, эффективные и специализированные решения. — Дэнни Аллан, технический директор, Snyk
Рост популярности моделей ИИ, ориентированных на безопасность, в 2025 году
Поскольку предприятия все чаще используют помощников по кодированию и автономные системы, безопасность должна перейти от второстепенного к приоритетному вопросу. В 2025 году модели ИИ, обученные на общих, больших объемах данных, часто предлагают общие, но небезопасные решения, что приводит к сложным системам и уязвимостям. Чтобы решить эту проблему, предприятия перейдут к многомодельной интеграции, которая отдает приоритет безопасности, сосредоточившись на лучших исполнителях с опытом создания безопасного и эффективного кода. Это приведет к широкому внедрению тонко настроенных моделей ИИ, которые не только повышают производительность, но и предоставляют надежные и безопасные системы. — Дэнни Аллан, технический директор, Snyk
Скептицизм в отношении ИИ уступит место уверенности в нем
Несмотря на постоянную необходимость для руководителей внедрять инструменты ИИ в бизнес-операции, более двух третей офисных работников по-прежнему говорят, что никогда не использовали ИИ на работе, а опасения по поводу точности по-прежнему являются барьерами для доверия (только 7% офисных работников говорят, что считают результаты ИИ полностью заслуживающими доверия для рабочих задач!). Это указывает на острую необходимость для компаний более тесно связывать мощь ИИ с повседневной работой пользователей уникальными способами, которые им требуются, и максимально простым способом. В 2025 году мы увидим, как барьер ослабеет, поскольку пользователи будут работать бок о бок с агентами для выполнения общих задач, таких как автоматизация задач по проекту, адаптация новых сотрудников, создание контента или управление ИТ-инцидентами. Продвинутые рассуждения агентов и их способности принимать решения и предпринимать действия изменят то, как работает каждый пользователь и как они взаимодействуют друг с другом и клиентами. 2025 год станет годом, когда офисные работники станут более уверенными в использовании ИИ, а компании увидят еще большее внедрение и окупаемость своих инвестиций. — Роб Симан, директор по продуктам Slack, Salesforce
По мере развития искусственного интеллекта огромные степени магистра права будут заменены специально созданными
Представление о том, что больше — лучше, исчезнет, когда организации начнут осознавать подводные камни чрезмерности с моделями ИИ. Сужение источников данных и объема информации позволяет LLM стать узкоспециализированным в отношении того, что лучше всего подходит для отдельной организации. Уточнение фокуса гарантирует, что результат будет релевантным и не будет тратить ресурсы на ненужные знания или возможности. Например, розничному продавцу одежды не нужно, чтобы его LLM знал о сельском хозяйстве или медицинских исследованиях — обучение ИИ пониманию нюансов механики цепочки поставок текстиля и конкретных процессов расчета заработной платы в организации будет более полезным. А частный хостинг посвященного LLM обеспечивает повышенную безопасность, меньшую предвзятость и повышенную точность. — Дэвид Ллойд, главный директор по ИИ, Dayforce
Роль ИИ в развитии телемедицины
Телемедицина теперь стала постоянным элементом, а ИИ расширяет свой охват и возможности. Роль ИИ будет сосредоточена на обеспечении видеоконсультаций с использованием ИИ, обеспечении конфиденциальности данных и обеспечении бесшовной интеграции с системами данных пациентов. Эта поддержка позволит поставщикам медицинских услуг масштабировать телемедицинские услуги безопасно и эффективно, удовлетворяя растущий спрос на доступные решения для удаленного здравоохранения. — Шаш Ананд, старший вице-президент по стратегии продукта, SOTI
Взгляд сквозь зеркало модного слова «ИИ»
2025 год ознаменует собой кардинальный сдвиг для ИИ, выход за рамки быстрого роста и шумихи последних лет в сторону более обоснованной и практической фазы. Компании будут все больше осознавать, что создание решений ИИ внутри компании гораздо сложнее, чем предполагалось, что побудит их перейти к покупке и интеграции существующих технологий. Такие модные слова, как «агентный ИИ», продолжат набирать обороты, но более широкий нарратив будет развиваться. Вместо того чтобы фокусироваться на броских терминах, обсуждения будут сосредоточены на решении реальных проблем — устранении пробелов в обучении, преодолении препятствий при развертывании и предоставлении измеримых результатов. Этот сдвиг сигнализирует о зрелой отрасли, ориентированной на устойчивое воздействие и долгосрочное доверие к системам ИИ. — Ассаф Мелочна, соучредитель Aquant
Генеративный ИИ — новый фактор отличия клиентского опыта
Генеративный ИИ выходит из тени и занимает центральное место в качестве конкурентного отличия. Сегодня клиенты хотят знать, что бренды, которым они доверяют, используют передовые технологии. Демонстрируя генеративный ИИ как актив и основную часть стратегии CX, мы можем повысить прозрачность и построить более глубокое доверие, показывая клиентам реальную ценность каждого взаимодействия. — Ассаф Мелочна, соучредитель Aquant
Похмелье ИИ наступает — жизнь (и работа) с реальностью ИИ
ИИ, возможно, и попал в заголовки газет в 2024 году, но в 2025 году организации начнут реально осознавать, как они хотят использовать ИИ, и реалии его внедрения. Сегодня ИИ может совершать впечатляющие подвиги — создавать художественные образы, отвечать на открытые вопросы — действия, которые раньше были прерогативой только людей. Но он также может выполнять множество более «скучных», утомительных ручных задач, которые тормозят нашу повседневную работу. В 2025 году организации завершат фазу исследования ИИ, чтобы вместо этого глубоко и реалистично взглянуть на свою потребность в технологии и на то, как она будет осмысленно помогать их бизнесу и клиентам. И они обнаружат, что их лучшие умы не будут заменены ИИ, но увидят, насколько хорошо ИИ может усилить их экспертные знания. Хотя ИИ не создает идею, ИИ может помочь быстрее воплотить ее в реальность. Мы начнем видеть, как компании используют виртуальных агентов и вторых пилотов для утомительной работы, позволяя людям делать то, что у них получается лучше всего — быть креативными. — Скип Левенс, руководитель продукта и стратег ИИ, медиа и развлечения, Quantum
Взросление в эпоху искусственного интеллекта — что реально, а что нет?
Что происходит, когда почти каждый фрагмент «рожденных цифровыми» медиа, увиденных в Интернете и социальных сетях, сталкивается с лавиной легкодоступных инструментов генеративного ИИ? Это означает, что почти все, что вы видите в свой цифровой день, могло быть создано ИИ — и по своей сути не заслуживает доверия. Последствия этого сегодня могут вызвать смех или удивление относительно грубой реализации (почему у изображений ИИ всегда неправильное количество пальцев?) — но последствия всепроникающих и все более качественных инструментов ИИ поколения будут иметь далеко идущие последствия. Каждому бизнесу, каждой сфере деятельности, каждому учреждению необходимо будет оценить свою стратегию коммуникации, прозрачность использования этих инструментов, источники своих обучающих данных и многое другое по мере развития технологии. — Скип Левенс, руководитель продукта и стратег ИИ, медиа и развлечения, Quantum
Соображения относительно развития и внедрения ИИ в 2025 году
Есть опасения, что шумиха вокруг ИИ утихнет. Как только организации поймут, что фактическое влияние, которое может оказать ИИ, меньше ожидаемого, они могут сократить масштабы своих программ. Поэтому важно быть реалистичным, когда речь идет об ожидаемом влиянии ИИ на организацию, и демонстрировать быстрые победы, чтобы доказать ценность. Внедрение ИИ всегда является одним из ключевых вопросов в любой трансформации ИИ. Создание культуры, которая принимает и понимает ИИ, будет необходимо для преодоления любого сопротивления. — Кристоф Воллерсхайм, консультант Egon Zehnder
GenAI будет развиваться, а агенты станут более зрелыми в 2025 году по мере раскрытия темных данных
Как только компании поймут, что GenAI — это не швейцарский армейский нож, который может решить любую бизнес-проблему, они найдут приложения, для которых GenAI хорошо подходит, что соответствует бизнес-целям, особенно по мере того, как агентный ИИ становится все более распространенным. Поскольку компании сосредотачиваются на подготовке наборов данных для GenAI, это раскроет «темные данные» по всей организации — в продажах, поддержке клиентов, маркетинге, финансах — что повысит точность LLM и приведет к увеличению рентабельности инвестиций. — Скотт Фрэнсис , технологический евангелист, PFU America
Игра с числами: GenAI выходит за рамки текста
Предприятия продолжают использовать GenAI новыми способами для управления своим бизнесом. Но они на собственном опыте узнают, что доминирующая технология GenAI (LLM) не была создана для этого. LLM, как правило, были разработаны для текстовых приложений ИИ, таких как генерация контента, чат-боты и базы знаний. Они неэффективны в сценариях, которые требуют глубокого численного прогнозного и статистического моделирования для прогнозирования того, как заданная переменная будет меняться с течением времени на основе одной или нескольких входных переменных (т. н. регрессионных задач). Gartner недавно разобрала это: «Варианты использования в категориях прогнозирования и прогнозирования, планирования и оптимизации, принятия решений и автономных систем в настоящее время не подходят для использования моделей GenAI [LLM] в изоляции». На высоком уровне это означает, что LLM не очень хороши в фундаментальных вариантах использования бизнес-планирования, которые охватывают такие вещи, как логистика, маркетинг, кадровое обеспечение, инвестирование, разработка продуктов и всевозможные другие области. Эти приложения требуют моделирования специфичных для предприятия, табличных и временных рядов данных, которые охватывают ключевые области бизнеса, включая людей, продукты, продажи и бюджеты. Отрасль отреагирует на этот пробел в 2025 году. В этом году появится больше технологий GenAI, которые будут разработаны специально для моделирования структурированных числовых и статистических данных, а не просто текста. Эти технологии позволят предприятиям использовать свои табличные бизнес-данные для принятия более обоснованных решений, минимизации рисков и повышения эффективности. — Деваврат Шах, генеральный директор Ikigai Labs
Образование в области искусственного интеллекта становится приоритетом для руководителей высшего звена
В эпоху ИИ традиционные служащие беспокоятся о безопасности работы, в то время как сотрудники с сильными знаниями в области технологий и ИИ пользуются большим спросом. Предполагается, что первые будут заменены вторыми. Но переквалифицировать работников проще, чем заменить их: вот почему в этом году мы вместо этого увидим, как предприятия активно инвестируют в образование в области ИИ для своих существующих сотрудников. Магистры права уже показали, как каждый может эффективно использовать ИИ. Вместо того чтобы конкурировать за небольшую группу экспертов по ИИ, крупные компании будут переобучать сотрудников, чтобы использовать технологию. Повышение квалификации в области ИИ скоро станет приоритетом для руководителей высшего звена. — Деваврат Шах, генеральный директор Ikigai Labs
Влияние ИИ на здравоохранение в 2025 году
В 2025 году отрасль и весь мир скатятся в «провал разочарования» Gartner в отношении ИИ в здравоохранении. В настоящее время каждая организация спешит заявить, что у нее есть ИИ под капотом, но факт остается фактом: только немногие действительно это делают. Исследования и внедрение ИИ очень дороги и требуют много времени, что ограничивает только крупнейшие медицинские центры с огромными ресурсами в возможности исследовать истинные решения на основе ИИ, которые могут помочь с лучшими результатами. Также необходимо значительное улучшение качества данных для обучения алгоритмов ИИ. В настоящее время повсюду существуют разрозненные данные, пробелы в данных и просто плохие данные. Пока его не удастся существенно улучшить, ИИ не окажет существенного влияния на здравоохранение в 2025 году. — Эрик Демерс, генеральный директор Madaket Health
Специальные программы LLM предоставят GenAI более стратегическую роль в современных ИТ, одновременно расширяя возможности человеческой изобретательности
Генеративный ИИ перейдет от синтеза новых данных к предметной области предметной экспертизы в AIOps, движимой сочетанием экспертного кодирования, генерации дополненного поиска и LLM. Специализированные развертывания LLM будут эффективно моделировать экспертное принятие решений в различных областях ITOM и процесса обеспечения обслуживания. Этот стратегический сдвиг ознаменует поворотный момент в современных ИТ-организациях, поскольку генеративный ИИ будет играть более упорядоченную и специализированную роль в операционных областях, освобождая больше времени для инноваций. — Кейси Киндигер, генеральный директор Grokstream
Разрыв между лидерами и отстающими в области ИИ будет огромным
Ведущие компании выходят за рамки простого тестирования вариантов использования ИИ — они делают ИИ центральной частью своей бизнес-стратегии. Они начинают понимать, что настоящая сила ИИ заключается не в разовых проектах, а в том, как он может полностью преобразовать их работу. В конечном итоге, успех с ИИ зависит не только от самой технологии, но и от смелого и четкого видения. К 2025 году разрыв между компаниями, лидирующими в принятии ИИ, и теми, кто отстает, станет колоссальным. Хотя не все обещания в отношении ИИ будут выполнены, скорость инноваций, уровень инвестиций и широкое участие бизнеса беспрецедентны. Компании, которые сегодня предпринимают смелые шаги со стратегическим видением ИИ, определят следующую эру лидерства, оставив тех, кто колеблется, догонять в условиях все более конкурентной среды. — Дэн Прист, директор по ИИ в США, PwC
ИИ произведет революцию в физическом мире с помощью робототехники в ключевых отраслях
Хотя 2024 год стал годом существенного продвижения ИИ для цифрового мира, я ожидаю, что 2025 год станет началом распространения ИИ для использования в физическом мире. Мы увидим дальнейшее развитие и внедрение технологии ИИ для робототехники в сложных, неструктурированных и динамических средах. Такие отрасли, как производство, складирование и логистика, авиация, энергетика и аэрокосмическая промышленность, получат справедливый и доступный доступ к решениям ИИ для роботов, которые легко развертывать и управлять ими независимо от масштаба организации. Это приведет к ускорению автоматизации, особенно для задач, которые исторически были слишком сложны для автоматизации, что позволит роботизированным системам более эффективно и точно выполнять сложные задачи, при этом обеспечивая большую безопасность работников на передовой. — Бен Вольф, генеральный директор Palladyne AI
Роль ИИ в юридических технологиях будет расширяться
ИИ останется доминирующим влиянием в сфере юридических технологий в 2025 году. Мы можем ожидать роста числа интеллектуальных агентов, поскольку возможности ИИ выходят за рамки отдельных задач и переходят к организации более сложных рабочих процессов. В то же время будет уделяться больше внимания повышению точности и качества данных для повышения ценности, создаваемой ИИ. Это поможет создать лучшие системы учета, за которыми последует снижение внимания к точечным инструментам ИИ. Достижения в области управления знаниями также придут на смену статическому контенту с динамически генерируемыми, по требованию, аналитическими сведениями, снова организованными интеллектуальными агентами. — Том Данлоп, генеральный директор Summize
Большие технологические ставки на GenAI — оправдает ли риск вознаграждение?
Недавние отчеты о доходах таких крупных игроков, как Meta (запрещена в РФ) , Google, Amazon и Microsoft, выявили всплеск квартальных капитальных расходов — капитал инвестируется в землю, центры обработки данных, сети и графические процессоры. Окупаемость капитала не ясна, но отчеты указывают, что время окупаемости может занять до 15 лет. Это ошеломляющий объем капитала и чрезвычайно рискованная ставка. Более того, эти инвестиции не поступают от сообщества венчурного капитала; это статья баланса для этих компаний, и деньги поступают из их резервов. Почему Big Tech делают такие рискованные инвестиции? Просто: потому что они не могут позволить себе этого не делать. Если они не сделают инвестиции, они будут исключены из гонки. Мы наблюдаем переход рынка: если вы посмотрите на последние 30-40 лет в технологической отрасли, мы никогда не видели капиталовложений в таких масштабах. GenAI станет следующей платформой, и чтобы играть в нее, компании должны делать такие виды капиталовложений или рисковать стать неактуальными. — Ратан Типирнени, президент и генеральный директор Tigera
Производители заложат основу для настоящей реализации GenAI
Как только потенциал GenAI для преобразования производства стал очевиден, оглядываться назад стало невозможно. GenAI оптимизирует производственные процессы, ускорит разработку продукции, повысит производительность цепочки поставок и улучшит процесс принятия решений для производителей. Следующие два года будут решающими, поскольку производители сосредоточатся на закладке фундамента для более широкого внедрения GenAI, которое, как мы ожидаем, будет масштабироваться в течение следующих трех-пяти лет. Это включает в себя разработку хорошо обоснованных, основанных на данных стратегий для управления потоком информации, которую будет генерировать GenAI, и обеспечение обучения команд эффективному использованию его возможностей. Создавая надежные структуры и согласовывая существующие системы, производители будут готовы к трансформационным изменениям, которые принесет GenAI. — Эдди Азад, генеральный директор Parsec Automation
ИИ, ориентированный на данные, берет на себя лидерство
Лучшие данные, а не более крупные модели — вот реальный путь вперед. В следующем году отрасль примет ориентированный на данные ИИ, где улучшение качества наборов данных напрямую улучшит результаты моделей. Компании также будут обучать собственные небольшие языковые модели, а не тонкую настройку больших моделей. Это означает, что компании будут вкладывать значительные средства в высококачественные, специфичные для домена наборы данных, автоматическую очистку данных и мониторинг, что приведет к созданию более интеллектуальных моделей, которые в меньшей степени полагаются на чистый масштаб и в большей — на тонкое понимание. — Лука Антига, технический директор, Lightning AI
Переосмысление сотрудничества с платформами AI-First
Компании осознают проблемы масштабирования ИИ в глобальных командах. Следующее поколение платформ будет относиться к ИИ как к первоклассному гражданину, обеспечивая бесперебойную интеграцию данных, разработку моделей и рабочие процессы развертывания. Эти платформы сделают сотрудничество между техническими и нетехническими командами второй натурой, ускоряя развертывание и демократизируя ИИ в организациях.