През тази година първоначалният шум и вълнение по отношение на изкуствения интелект се уталожиха, а очакванията станаха по-реалистични. Това важи с особена сила за внедряването в предприятията, тъй като възможностите на съществуващите модели, съчетани със сложността на много бизнес процеси, доведоха до по-бавен напредък, отколкото мнозина очакваха.

Централно място в това заема осъзнаването от страна на много корпоративни потребители, че в изкуствения интелект всъщност няма интелект - поне засега. Големите езикови модели (LLM) са много добри в анализа на масивите от данни от всякакъв тип и в последващите обяснения в отговор на потребителски подкани. Но това не е интелект в човешкия смисъл на думата. Доказателство за това е склонността на LLM да измислят правдоподобна, но неточна информация.

Въпреки тези ограничения и опасенията на ИТ директорите относно разходите за изкуствен интелект, през тази година беше постигнат реален напредък и можем да очакваме той да се засили още повече през 2025 г.

Това, според CIO.com, ще бъде най-видимо в 5 ключови области.

2025: Годината, в която AI ще си намери работа... или пък не

Подпомагане на служителите, а не тяхното заместване

Независимо дали става въпрос за намаляване на разходите, нови продукти и услуги или подобряване на работата с клиентите, изграждането на конкурентно предимство е в основата на повечето технологични внедрявания и AI не прави изключение. Широката наличност на LLM, отворени и затворени, и инструменти за внедряването им обаче означава, че технологията е достъпна за всички организации. Подобно на революцията при персоналните компютри през 80-те и 90-те години на миналия век и възхода на изчислителните облаци и SaaS в началото на този, когато всички имат достъп до едни и същи инструменти, начинът, по който те се използват, е нещото, което дава конкурентно предимство.

При AI това означава увеличаване на съществуващата база от умения и използване на човешките активи. Предприятията, които гледат на AI като на заместител на квалифицираните и опитни служители, ще тръгнат по грешен път. Техните знания за продуктите, процесите, пазарите, на които работят, и клиентите, на които продават, често са в главите им. Ако приемете, че дадена технология може да ги замести, ще се провалите, както направиха много „решения“ за управление на знанието през 90-те години.

Майкъл Хобс, основател на платформата за доверие и съответствие isAI, е съгласен с това предупреждение.

„Можете да получите бързи отговори от AI системите“, казва той. „Но ИТ директорите трябва да се запитат дали това са добри отговори и дали увеличават базата от умения в своята организация с подобни инструменти или я намаляват“.

Затова използването на AI за подобряване на способностите на служителите чрез надграждане на съществуващата база от знания ще бъде от ключово значение.

Въпрос за $600 млрд.: Какво искат бизнес лидерите от следващата AI фаза?

Фокус върху активите от данни

Надграждайки върху предходната точка, през 2025 г. активите от данни на компаниите, както и нейните служители, ще стават все по-ценни. Фундаменталните модели по замисъл се обучават върху широк спектър от данни, набрани от множество публични източници. Мащабът на това обучение ги прави способни да предоставят отговори на общи въпроси, но ограничава стойността им за специфичните изисквания на повечето предприятия.

Разширеното генериране на данни за извличане (Retrieval Augmented Generation - RAG) осигурява път за комбиниране на собствени данни с възможностите на LLМ за по-целенасочени и релевантни резултати. Forrester прогнозира, че през 2025 г. RAG услугите ще се превърнат в ключово предложение за повечето доставчици на облачни услуги, което ще даде на предприятията по-голям избор и евентуално конкурентни ценови предложения.

За да се възползват от този по-широк набор от RAG услуги, организациите трябва да гарантират, че техните данни са готови за AI. Това включва прозаичните, но съществени дейности на доброто управление на информацията: почистване на данните, дедуплициране, валидиране, структуриране и проверка на собствеността. Софтуерът за управление на AI също ще става все по-важен в този процес, като Forrester прогнозира, че разходите за готови решения ще се увеличат повече от четири пъти до 2030 г., достигайки почти 16 млрд. долара.

Колкото по-скоро предприятията идентифицират активите от данни от целия си бизнес, възприемат креативен подход към това как те могат да бъдат използвани, а след това ги приведат в състояние, готово за AI, толкова по-скоро ще могат да се възползват от новите RAG услуги, които ще се появят през 2025 г.

5 приложения на AI агентите, които ще променят бизнеса

Контрол на разходите

Според Gartner повече от 90% от ИТ директорите, анкетирани през 2024 г., смятат, че управлението на разходите ограничава способността им да получат стойност от инвестициите си в AI. Част от решението, твърди Gartner, е да се изчисли как разходите ще се мащабират, преди да се направи широко внедряване. Неуспехът да се направи това може да означава 500% до 1000% увеличение на грешката в техните изчисления.

През 2025 г. се очаква появата на по-добри рамки за изчисляване на тези разходи от компании като Gartner, IDC и Forrester, които се основават на техните нарастващи бази от знания от доказване на концепции и ранни внедрявания.

С развитието на предложенията за изкуствен интелект от доставчици на облачни услуги като Microsoft Azure, AWS и Google Cloud през 2025 г. анализаторите очакват и по-конкурентни цени, които биха могли да помогнат за ограничаване на разходите на предприятията. Това обаче ще зависи от скоростта, с която се изграждат нови центрове за данни, готови за AI, в сравнение с търсенето.

McKinsey изчислява, че глобалното търсене на капацитет за центрове за данни може да нарасне с годишен темп от 19% до 22% от 2023 до 2030 г. Набавянето на достатъчно електроенергия за захранване на тези нови мощности ще продължи да ограничава търсенето през 2025 г. и след това.

Бизнес и общество: Как технологиите променят света ни

Измерване на възвръщаемостта на инвестициите в AI

Тъй като през 2025 г. сложността на внедряването на AI в предприятията става все по-очевидна, ще нарасне и загрижеността за възвръщаемостта на инвестициите. Затова през следващата година ще се наблюдават по-нюансиран подход към изчисляването ѝ.

Измерването на въздействието на новите технологии от финансова гледна точка и от гледна точка на производителността е предизвикателство от много години насам. През 1987 г. носителят на Нобелова награда за икономика Робърт Солоу се прочува с думите: „Можете да видите компютърната ера навсякъде, но не и в статистиката за производителността“.

Това ще продължи да бъде вярно и през 2025 г., тъй като мениджърите се затрудняват да определят количествено ползите от своите инвестиции в AI. Част от проблема е липсата на общи стандарти за измерване на възвръщаемостта.

Разходите са сравнително лесни за изчисляване, тъй като могат да бъдат сведени до сума в долари и сравнени с предходни години. Но определянето на стойността на качествените подобрения в резултатите на служителите представлява по-голямо предизвикателство.

Както и при изчисляването на разходите за мащабно внедряване на AI, през 2025 г. ще се появят нови рамки, които да помогнат на мениджърите да измерят стойността на своите инвестиции. Те ще надхвърлят традиционните ключови показатели за ефективност и ще включват мерки като нива на удовлетвореност на клиентите, подобрено вземане на решения и ускорени иновационни процеси.

AI стагнация: Пропастта между инвестициите в технологията и нейното приемане расте

Избягване на ирелевантността

Трансформиращият характер на настоящата вълна от продукти с изкуствен интелект застрашава бизнес моделите на много предприятия по същия начин, по който интернет подкопа и след това измести компании като Blockbuster, Borders и HMV. Концепцията на Клейтън Кристенсен за дилемата на иноватора обяснява как добре управлявани и успешни предприятия могат да бъдат изместени от нови участници, които използват технологии и бизнес практики по иновативен начин.

Тази година например гигантът в областта на онлайн образованието Chegg загуби 99% от пазарната си стойност, или 14,5 млрд. долара, след като учениците преминаха към безплатната помощ на ChatGPT, вместо да плащат по 19,95 долара на месец за абонаментна услуга.

През 2025 г. ще се появят нови подобни, но може би не толкова драматични примери. Те ще бъдат в редица сектори, включително маркетинг, издателска дейност, развлечения и образование, както в B2C среда, така и в B2B.

Крахът на Chegg трябва да бъде предупредителен сигнал за всички предприятия, но може да се разглежда и като възможност за много от тях. Планирането на сценарии трябва да бъде приоритет по подобие на SWOT анализа, който е добра отправна точка: какви са силните страни на вашия бизнес, които могат да се възползват от предимствата на AI, и как външните възможности и заплахи могат да окажат влияние върху тях.

Следващата година ще бъде предизвикателство в много отношения. От гледна точка на предприятията промените, предизвикани от AI, само ще се ускоряват, макар и бавно. Достъпността на толкова много модели и все по-широкото им включване в съществуващи приложения означава, че те ще бъдат под ръка за всеки, който иска да ги внедри. Начинът, по който те се разгръщат и използват, за да допълнят съществуващите корпоративни предимства и активи от данни, както и за да бъдат съгласувани със стратегическите цели, ще раздели победителите от останалите.