През последните няколко години изкуственият интелект (AI) доминира заглавията и прогнозите на технологичната индустрия.

През 2025 г. ще излязат на преден план няколко основни теми, свързани с изкуствения интелект, като специализация на моделите, регулаторни предизвикателства, екологична устойчивост и други подобни.

Ръководители и експерти от SAS, компания в областта на данните и изкуствения интелект, правят прогнози за тенденциите и ключовите бизнес и технологични промени за 2025 г. Ето някои от прогнозите.

По-бързото обучение на модели намалява въглеродния отпечатък на изкуствения интелект

Скоростта и алгоритмичната ефективност не могат да бъдат пренебрегнати като ключови механизми за намаляване на потреблението на облачно пространство. Въпреки че енергоемките AI технологии ще продължат да насърчават развитието на устойчиви енергийни източници, включително ядрената енергия, те ще увеличат търсенето на по-ефективни модели.

Както индустриите за домакински уреди и автомобили постигнаха огромен напредък в енергийната ефективност, така и ние трябва да направим AI моделите по-ефективни.

Атаките с изкуствен интелект заплашват начина ни на живот

Способността на изкуствения интелект да персонализира и работи в огромен мащаб променя начина, по който взаимодействаме с информацията, включително възхода на дезинформацията и манипулацията на социалните норми. Атаките с изкуствен интелект могат да се случат на индивидуално, групово или на институционално ниво, като заплашват нашия начин на живот.

Демократичните общества и техните правителства имат пряк интерес да защитават добросъвестния граждански дискурс, изборите и да поддържат културните норми. За да помогнат за смекчаване на заплахата, бизнес лидерите трябва да ръководят разговора за етичното използване на AI в организацията, като наблегнат на организационните ценности и публикуват принципи, политики, стандарти и контрол на технологията.

Базите данни влияят върху разделението на изкуствения интелект

През 2025 г. ще стане ясно, че някои организации преуспяват с генеративен изкуствен интелект и изпреварват конкуренцията, като създават специализирано клиентско изживяване и пускат иновативни продукти по-бързо. Но други изостават. Много от тях ще се откажат от проектите, започнати през 2023 г., защото са пренебрегнали критичната реалност, че изкуственият интелект се нуждае от качествени данни. Лошите данни пречат на производителността на AI технологиите и организациите трябва да се осмелят да направят крачка назад и да оправят проблемите с данните.

Вълнението около генеративния изкуствен интелект се връща към реалността

Генеративният изкуствен интелект никога няма да бъде готин, но стигнахме до момент, в който леко кимаме към цикъла на интерес в технологиите, след което стигаме до бизнеса за предоставяне на реална бизнес стойност. Това става чрез опростяване на нашите подходи, правила и модели и допълването им с целенасочено използване на големи езикови модели (LLM) и специализирани малки езикови модели (SLM). Следете внимателно акциите на Nvidia.

Доставчиците на облачни услуги и потребителите на изкуствен интелект ще споделят отговорността за околната среда

Бързането да се приеме изкуствения интелект води до неефективни модели, които консумират огромни количества облачни ресурси и допринасят за по-голям въглероден отпечатък. Отговорността за намаляване на въздействието върху околната среда трябва да бъде споделена както от доставчиците на хардуер, така и от потребителите на изкуствен интелект.

По-голямата ефективност в разработването на модели за изкуствен интелект, благодарение на оптимизираните в облака данни и платформите ще спомогне за намаляване на ненужното дублиране и разхищение и за свеждане до минимум на потреблението на енергия.

Утрешните титани са подсилени с изкуствен интелект днес

Организациите напълно възприели изкуствения интелект са тези, които ще спечелят ИТ битките на 2025 г. Тъй като генеративният изкуствен интелект се развива от "лъскава нова играчка" до "просто" друг вид изкуствен интелект, организациите напълно ще приведат в действие всички форми на AI, за да автоматизират рутинните задачи, които дават възможност на служителите да извършват по-високостойностна работа. Тези автоматизации означават, че те ще вземат решения по-бързо, ще разпознават възможностите по-бързо и ще стимулират повече иновации от конкурентите. Накратко: те ще спечелят.

Големите езикови модели се комерсиализират и специализират

През 2025 г. големите езикови модели (LLM) ще се превърнат в стока, което ще доведе до срив на моделите за ценообразуване на изкуствен интелект, тъй като възможностите на базовото ниво ще се предлагат безплатно. Реалната стойност ще се прехвърли към специализирани услуги и специфични за домейна приложения, изградени върху тези модели. Едновременно с това възходът на LLM с отворен код ще оспори господството на няколко ключови доставчици, което ще доведе до по-децентрализиран пейзаж на пазара на изкуствен интелект, където персонализирането и интеграцията ще бъдат ключовите диференциатори.

AI и облачната екселерация ще предизвикат голяма рационализация в ИТ

Фирмите отдавна работят на силозни системи, всяка от които обслужва различна функция или клиентски сегмент. ИТ екипите се огъват под тежестта на тромавите интеграции, неспособни да осигурят гъвкавостта, от която се нуждаят техните компании. На хоризонта е голяма ИТ рационализация, при която бизнес лидерите ще използват облака, за да опростят своите ИТ инфраструктури и взаимоотношения с доставчиците, да спечелят критична скорост и да намалят разходите.

Тези, които се модернизират на облачна платформа, задвижвана от изкуствен интелект, която управлява множество функции, ще извлекат най-голяма стойност. Те могат да постигнат интегрирани, демократизирани данни и възможности за вземане на решения, които обхващат жизнения цикъл на клиента и компанията като цяло.

Генеративният изкуствен интелект става персонализиран (и по-напреднал) за маркетолозите

През 2025 г. маркетолозите ще преминат скоростно от по-прости приложения на генеративния изкуствен интелект, фокусирани върху производителността и генерирането на съдържание, към по-напреднали възможности на изкуствения интелект, стимулиращи конкурентното предимство и растежа на приходите. Отвъд LLM, маркетинг специалистите ще използват инструменти на генеративния изкуствен интелект като синтетични данни и цифрови близнаци, както и утвърдени технологии за изкуствен интелект като машинно и дълбоко обучение, за да предоставят персонализирани изживявания и ефективни кампании, като същевременно зачитат поверителността на клиентите.