7 главных тенденций в области искусственного интеллекта, на которые стоит обратить внимание в 2025 году

Как показали события последних нескольких лет, ИИ – это далеко не преходящая тенденция. Быстро развивающиеся технологии уже оставили свой след в мировом экономическом ландшафте, и ни одна основная отрасль не осталась в стороне от их влияния в 2024 году.

Как и в случае с любой прорывной технологией, неспособность принять эти разработки приведет лишь к упущенным возможностям для бизнеса. Напротив, лидеры, которые остаются на шаг впереди благодаря надежной стратегии искусственного интеллекта, будут гораздо лучше подготовлены к сохранению своего конкурентного преимущества и предотвращению возможных препятствий в будущем.

Реальность такова, что для многих предприятий ИИ больше не является чем-то приятным, а становится необходимостью . Итак, подводя итоги года, мы собрали семь тенденций в области искусственного интеллекта, которые должны быть в центре вашего внимания, когда мы вступаем в 2025 год.

7 тенденций в области искусственного интеллекта, которые будут продолжать расти в 2025 году

Мы рассмотрим некоторые знакомые и – немного менее известные – тенденции в области искусственного интеллекта, которые будут формировать бизнес-ландшафт в ближайшие годы.

1. Малые языковые системы (SLM)

«Чем больше, тем лучше» было мантрой многих разработчиков искусственного интеллекта с тех пор, как бум искусственного интеллекта начался с запуска ChatGPT. Перенесемся на пару лет вперед: малые и средние языковые системы (MLS) становятся все более важными из-за их преимуществ в масштабируемости и эффективности по сравнению с более крупными моделями.

SLM требуется меньше параметров для обработки, а это означает, что они часто могут генерировать ответы намного быстрее, чем LLM. Их компактный размер и более скромные требования к вычислительной мощности также означают, что они часто могут работать и на устройстве, что снижает необходимость отправлять данные туда и обратно из облака и, как следствие, снижает воздействие на окружающую среду.

В этом году некоторые из крупнейших компаний в сфере технологий представили свои собственные SLM. Microsoft выпустила Phi-4, модель, специализирующуюся на сложных рассуждениях, а Apple выпустила восемь небольших моделей искусственного интеллекта, которые достаточно малы, чтобы работать на смартфоне. Поскольку SLM делает возможным для стартапов и малого бизнеса более доступное масштабирование ИИ, мы можем только увидеть, что в ближайшие годы они станут все более важным технологическим продуктом.

2. Агентический ИИ

Агентский ИИ — это автономные системы ИИ, способные принимать решения с минимальным вмешательством человека. Направление искусственного интеллекта может учиться на новых данных и решать сложные проблемы, динамически адаптируясь к новым ситуациям.

Эта тенденция, названная исследовательской и консалтинговой фирмой Gartner «главным технологическим трендом 2025 года», направлена ​​на трансформацию автоматизации во всех отраслях за счет оптимизации процессов с меньшим участием человеческого фактора. Эта технология уже используется, чтобы помочь предприятиям повысить эффективность: ритейлеры используют агентный искусственный интеллект для персонализации покупок, а поставщики медицинских услуг используют эту технологию для анализа данных пациентов.

Google уже воспользовался этой тенденцией, применив агентный ИИ в декабрьском выпуске Gemini 2.0, и в 2025 году этому примеру, скорее всего, последуют и другие технологические гиганты. осторожность, сохраняя человеческий надзор и проводя E2E-тестирование.

3. Кибербезопасность ИИ

К сожалению, по мере того, как передовые модели искусственного интеллекта становятся все более доступными, рынок киберпреступности, по прогнозам, продолжит бум в 2025 году, поскольку преступники продолжат использовать эту технологию для обмана жертв. В частности, по прогнозам Cybersecurity Ventures, в следующем году ежегодные доходы от киберпреступности превысят 10,5 триллионов долларов США, что будет обусловлено ростом фишинга, дипфейков и вредоносных атак с использованием искусственного интеллекта .

Однако по мере того, как киберугрозы продолжают развиваться, растут и протоколы, предназначенные для их смягчения. Используя искусственный интеллект вместо традиционных решений, компании могут обнаруживать такие угрозы, как вредоносное ПО, попытки фишинга и уязвимости нулевого дня, в режиме реального времени. ИИ также используется для реверс-инжиниринга эксплойтов нулевого дня, что позволяет разработчикам создавать исправления безопасности для уязвимостей до того, как они станут общедоступными.

Поскольку более половины предприятий уже используют ИИ для улучшения обнаружения угроз, эта технология станет более актуальной только в 2025 году и в последующий период, поскольку киберриски продолжают становиться все более изощренными.

4. Поисковые системы с искусственным интеллектом

Хотя сфера поиска постоянно развивается, появление искусственного интеллекта радикально изменило способы получения информации в 2024 году.

В частности, гигант поисковой системы Google в мае представил свою функцию сводки результатов искусственного интеллекта , которая помогла улучшить фокус и уважение миллиардов поисковых запросов. Первопроходец искусственного интеллекта и производитель ChatGPT, OpenAI, запустил в октябре этого года своего собственного конкурента поисковой системы — ChatGPT Search , пытаясь бросить вызов давней монополии Google на поиск.

Хотя функция сводки результатов поиска Google поначалу была встречена с некоторым отвращением, что вынудило компанию свернуть некоторые усилия, Google утверждает, что она привела к тому, что большинство пользователей стали более удовлетворены результатами: более молодые люди в возрасте от 18 до 24 лет имеют самый высокий уровень взаимодействие с функцией.

Итак, хотя еще не время прощаться с традиционными страницами результатов поисковых систем, события, произошедшие в этом году, наряду с быстрым прогрессом в области генеративного ИИ, предполагают, что в ближайшие годы ИИ будет только продолжать разрушать способы поиска. .

5. Чипы искусственного интеллекта

Чипы искусственного интеллекта — это интегральные схемы, предназначенные для решения задач искусственного интеллекта, включая машинное обучение (ML), обработку естественного языка (NLP) и анализ данных.

Поскольку эти чипы были созданы с учетом ИИ, они способны выполнять более сложные вычисления и большие объемы данных, чем традиционные центральные процессоры (ЦП). В результате чипы искусственного интеллекта обычно дают более точные ответы с меньшей задержкой, что делает их предпочтительным операндом для таких компаний, как NVIDA, Intel, Google, Amazon и многих других.

По данным японского инвестиционного банка Daiwa, благодаря их конкурентным преимуществам отраслевой анализ прогнозирует, что спрос на чипы искусственного интеллекта вырастет на 35% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года в 2025 году, достигнув потенциальной рыночной стоимости в 120 миллиардов долларов.

Более того, поскольку Тайваньская компания по производству полупроводников (TSMC) и Samsung инвестируют в новое производственное предприятие на своей территории, ожидается, что этот поворот решит проблемы цепочки поставок за счет снижения глобальной зависимости от азиатских производственных центров, предполагая, что чипы искусственного интеллекта станут еще более популярными. занимает центральное место в экосистеме чипов в будущем.

6. Пограничный ИИ

Edge AI — это сочетание искусственного интеллекта и периферийных вычислений. Храня данные рядом с устройством, не полагаясь на внешний облачный сервер, решение способно снизить использование полосы пропускания и проблемы с задержкой, обеспечивая при этом дополнительный уровень безопасности.

Обеспечивая обработку данных в реальном времени на периферийных устройствах, периферийный искусственный интеллект представляет собой серьезный сдвиг в подходе предприятий к обработке данных и принятию решений. Edge AI уже производит большое впечатление в деловом мире: технология используется в сфере здравоохранения для улучшения диагностики и лечения, в обрабатывающей промышленности для анализа профессиональных рисков и в автомобильной промышленности для повышения безопасности беспилотных транспортных средств.

В будущем внедрение периферийного искусственного интеллекта будет только расти быстрее: эксперты прогнозируют, что к 2030 году рынок будет стоить ошеломляющие 62,93 миллиарда долларов.

7. Корпоративные поисковые системы

Не путать с поисковыми системами искусственного интеллекта. Корпоративные поисковые системы — это решения, используемые для поиска информации внутри корпоративных организаций.

Инструменты корпоративного поиска используют данные из всех основных информационных источников, включая документы, репозитории кода, электронную почту и инструменты управления проектами . Содержащие только данные, относящиеся к конкретным компаниям, внутренние поисковые системы могут революционизировать способы решения запросов сотрудниками, что в результате позволит командам работать более продуктивно и прибыльно.

Хотя корпоративные поисковые системы не всегда полагались на искусственный интеллект, внедрение этой технологии помогло значительно повысить эффективность поиска. Отходя от простого сопоставления ключевых слов, связанного с традиционными поисковыми механизмами, корпоративные поисковые инструменты искусственного интеллекта также позволяют этим платформам быть более диалоговыми и интуитивно понятными, что приводит к более человечному взаимодействию.

Таким образом, с появлением в 2024 году нового поколения новых корпоративных поисковых систем на базе искусственного интеллекта почти гарантировано, что искусственный интеллект продолжит оптимизировать традиционные процессы корпоративного поиска в ближайшие годы.