Ще один рік, ще одна інвестиція в штучний інтелект (ШІ). Це, безумовно, було у 2024 році, але чи збережеться такий самий імпульс у 2025 році, оскільки багато організацій починають сумніватися в рентабельності інвестицій?
На думку більшості аналітиків, переважна відповідь – так Очікується, що глобальні інвестиції зростуть приблизно на третину у найближчі 12 місяців і продовжуватиметься за тією самою траєкторією до 2028 року. Однак, хоча бюджети можуть збільшуватися, я бачу більш обережний підхід у 2025 році, коли компанії починають розбірливо ставитися до типу технологій, які їм потрібні, і, що важливіше, чи зможуть вони подолати конкретні бізнес-завдання реального життя.
З огляду на це, ось деякі з моїх прогнозів на 2025 рік:
1. Кращий аналіз перед тим, як зважитися
З більшим наголосом на підвищенні рентабельності інвестицій компанії звертатимуться до штучного інтелекту, щоб забезпечити розумне витрачання коштів. Однією з найбільших проблем на сьогоднішній день є поспіх «стрибнути на підножку», особливо після впровадження генеративного ШІ та LLM. Насправді 63% лідерів світового бізнесу визнають, що їхні інвестиції в штучний інтелект були зведені до FOMO (боязнь втратити), згідно з недавнє дослідження. Ось чому важливий підхід, що керується даними. Дотримуючись агентської автоматизації,інтелект когнітивного процесубуде зосереджено на забезпеченні глибшого контексту навколо бізнес-операцій, по суті, надаючи штучному інтелекту можливість діяти як оперативний консультант. Ці системи зможуть відображати, аналізувати та прогнозувати складні робочі процеси в організації, а потім рекомендувати вдосконалення на основі аналізу даних у реальному часі та минулих моделей, крім простої автоматизації завдань. Це особливо сподобається таким секторам, як фінанси, логістика та виробництво, де навіть незначні вдосконалення операцій призведуть до значної економії коштів.
2. Перша ера AI відновлює інтерес до BPM
Нова золота ера управління бізнес-процесами (BPM) на порозі. З 1990-х років, коли поява системи планування ресурсів підприємства (ERP) спричинила широке оцифровування, компаніям не потрібно було переглядати те, як вони працюють, щоб залишатися конкурентоспроможними. Два чинники спонукають до змін. По-перше, компанії усвідомлюють, що зростання за будь-яку ціну не є стабільним із зрушенням у бік продуктивності та ефективності для досягнення здорової економіки підрозділу та позитивної рентабельності інвестицій. По-друге, агентурний ажіотаж покоління ШІ прискорив інтерес і впровадження технології, оскільки керівники компаній доручили командам досліджувати випадки використання, прагнучи отримати ринкові переваги.
Найефективніша модель або складна підказка є непродуктивною окремо. У результаті BPM знову в центрі уваги. Неминучий вплив штучного інтелекту майже на всі робочі процеси підприємства робить відкриття, аналіз і перепроектування процесів основоположними для введення в дію будь-якої програми, не кажучи вже про її масштабування. Це скрутне становище відображає попередні виклики цифрової трансформації, які зазнали низьких показників успіху через надмірну зосередженість на технологіях, нехтуючи людськими факторами чи процесами.
3. Більше інтегрованих мультимодальних систем ШІ
Мультимодальний штучний інтелект, який поєднує дані з тексту, зображення, аудіо та датчиків, стане нормою для компаній, яким потрібна цілісна ситуаційна обізнаність. Це виходить за рамки автономного аналізу документів або розпізнавання голосу; натомість інтегровані системи зможуть черпати інформацію з багатьох модальностей, щоб забезпечити більш багату та точнішу інтерпретацію складних сценаріїв.
У фінансовому секторі мультимодальний штучний інтелект може революціонізувати обслуговування клієнтів шляхом інтеграції тексту, голосу, записів транзакцій і даних про поведінку, щоб забезпечити повне розуміння потреб клієнтів. Ця інтеграція дозволяє фінансовим установам пропонувати персоналізовані послуги, підвищувати задоволеність клієнтів і покращувати операційну ефективність.
Наприклад, віртуальні фінансові консультанти на основі штучного інтелекту можуть надавати цілодобовий доступ до фінансових порад, аналізуючи моделі витрат клієнтів і пропонуючи персоналізовані поради щодо бюджету. Крім того, чат-боти, керовані штучним інтелектом, можуть обробляти велику кількість рутинних запитів, оптимізуючи операції та залучаючи клієнтів.
Використовуючи мультимодальний штучний інтелект, фінансові установи можуть передбачати потреби клієнтів, активно вирішувати проблеми та надавати індивідуальні фінансові поради, тим самим зміцнюючи відносини з клієнтами та отримуючи конкурентну перевагу на ринку.
4. Готовий до регулювання, зрозумілий ШІ
У зв’язку зі зростанням глобальних норм, ми зосереджуватимемося напояснюється і прозорий ШІякий із самого початку відповідає нормативним вимогам. Ми побачимо більше уваги до інструментів, які забезпечують прозорість штучного інтелекту, зменшення упередженості та контрольні стежки, що дозволить компаніям довіряти своїм рішенням штучного інтелекту та перевіряти відповідність вимогам.
Розробники ШІ, ймовірно, нададуть інтерфейси, які дозволять зацікавленим сторонам інтерпретувати та оскаржувати рішення ШІ, особливо в таких критичних секторах, як фінанси, страхування, охорона здоров’я та право.
Крім прозорості, прихильність до відповідального ШІ буде пріоритетом, оскільки компанії намагаються завоювати довіру клієнтів і споживачів. ОЕСР повідомляє про понад 700 регуляторних ініціатив у розробці в понад 60 країнах. Незважаючи на те, що законодавство все ще наздоганяє інновації, компанії намагатимуться активно дотримуватися добровільних кодексів поведінки, як-от розроблених IEEE або NIST, для встановлення чітких стандартів. Завдяки прозорості, дотриманню найкращих практик і чіткому спілкуванню з клієнтами вони зміцнюють репутацію надійності, яка усуває розрив у довірі до ШІ та підвищує лояльність і довіру.
Зовнішні аудити також будуть популярні, щоб забезпечити неупереджену перспективу. Прикладом цього є для Людстванекомерційна організація, яка може забезпечити незалежний аудит систем ШІ для аналізу ризиків.
5. Людиноорієнтоване проектування ШІ
Оскільки інструменти ШІ все більше впроваджуються в наше життя,етичні міркування та дизайн штучного інтелекту, орієнтований на людинузростатиме значення. Очікуйте переходу до систем штучного інтелекту, розроблених з гуманістичним підходом, надаючи пріоритет розширенню можливостей користувачів, інклюзивності та добробуту.
Компанії, ймовірно, прагнуть розробити рішення штучного інтелекту, які акцентуватимуть увагуспільний інтелект— Системи ШІ, які покращують процес прийняття рішень людиною, а не замінюють його. Це також може включати увагу до психологічної безпеки та благополуччя користувача під час взаємодії людини з машиною
6. Тримайте своїх коней агентом
У 2025 році межі між детермінованою та агентною автоматизацією зітруться, що призведе до появи більш інтегрованих, інтелектуальних та адаптивних систем, які вдосконалять різні аспекти нашого життя та промисловості. Але наступного року детермінована автоматизація й надалі керуватиме й забезпечуватиме принаймні 95% автоматизації виробництва.
Безсумнівно, агентська автоматизація, яка характеризується системами, які можуть приймати автономні рішення та адаптуватися до нових ситуацій, є сексуальною та готовою до значних успіхів. У динамічних середовищах, де гнучкість і адаптивність є вирішальними, ці системи забезпечать більш персоналізовану та оперативну взаємодію, покращуючи взаємодію з користувачами та результати.
7. Відмова від LLM
Прогрес у великих мовних моделях (LLM) був чимось іншим, як революційним. Але, як і з усіма великими речами, вони мають свої власні труднощі, зокрема високу ціну на ресурси.
Багато недоліків генеративного штучного інтелекту та магістерських програм пов’язані з масивними сховищами даних, які потрібно переміщати, щоб отримати цінність. Це не тільки підвищує ризики щодо етики, точності, як-от галюцинації та конфіденційності, але й суттєво збільшує кількість енергії, необхідної для використання інструментів.
Замість загальних інструментів штучного інтелекту у 2025 році підприємства перейдуть до спеціально створеного штучного інтелекту, що спеціалізується на більш вузьких завданнях і цілях. Це як рубати те, що вам насправді не потрібно – так само, як дерево Бонці – ви повинні зрізати це, щоб воно стало меншим і ефективнішим. Завдяки стисненню самої моделі точність її обчислень стає меншою, збільшується швидкість і знижуються потреби в енергії для потужності комп’ютера.
Закутувати
Без сумніву, 2025 рік стане ще одним роком більших інвестицій у штучний інтелект, особливо у генеративний ШІ, який продовжить трансформувати компанії та робочі місця в кожному секторі. Однак бізнес-лідери застосовуватимуть цілісний підхід до інвестування, який більшою мірою керується даними, щоб досягти реальних бізнес-цілей, а також забезпечувати дотримання стандартів етики та сталого розвитку. Зрештою, справжній потенціал штучного інтелекту полягає в його продуманому та стратегічному застосуванні – не дозволяйте FOMO затьмарити ваші судження.
