Риту Джиоти, вице-президент группы IDC по исследованию и консультированию мирового рынка искусственного интеллекта и автоматизации, представила в корпоративном блоге десять основных прогнозов развития ИИ и автоматизации в мире в 2024 г. и далее, основанных на результатах исследования IDC «FutureScape 2024».

С появлением серии GPT-3.5 от OpenAI в конце 2022 г. мир стал свидетелем всплеска инвестиций в генеративный ИИ (GenAI). По прогнозам IDC, в 2027 г. мировые расходы на ИИ-решения превысят 500 млрд. долл., что означает значительный сдвиг в инвестициях в технологии в сторону внедрения ИИ и принятия продуктов и услуг с поддержкой ИИ.

«Взрывная популярность ChatGPT во всем мире дала нам первую настоящую точку перегиба в принятии ИИ населением, — говорит Риту Джиоти. — По мере роста инвестиций в ИИ и автоматизацию первостепенное значение приобретают результаты, управление и контроль рисков».

Исследование «FutureScape 2024» компании IDC посвящено внешним факторам, которые изменят глобальную бизнес-экосистему в течение следующих 12-24 месяцев. В нем также рассматриваются вопросы, с которыми столкнутся технологические и ИТ-команды при определении, создании и управлении технологиями, необходимыми для процветания в цифровом мире.

При ближайшем рассмотрении десять основных прогнозов IDC в области ИИ, GenAI и автоматизации являются следующими:

  1. Уменьшение связанных с GenAI рисков. Быстрая эффективность и катастрофические риски — две стороны новой блестящей монеты GenAI. Чтобы снизить риски, поставщики облачных и программных платформ будут включать в свои основные сервисы пакеты безопасности и управления GenAI, чтобы повысить ценность и дифференцировать свои предложения.
  2. Рост разнообразия нормативных требований. Усилия по регулированию развертывания и разработки систем ИИ будут различаться в разных регионах и странах. Отличия в нормативных требованиях, скорее всего, приведут к тому, что организации будут применять более поэтапный подход к внедрению ИИ. Это также приведет к увеличению сроков получения выгоды.
  3. Разговор как стандартный пользовательский интерфейс. Разговорный интерфейс уже становится стандартным UI как для корпоративных, так и для потребительских приложений и решений. Разговорные ИИ-интерфейсы существенно повлияют на привлечение клиентов, продажи, маркетинг и даже на работу служб ИТ-поддержки.
  4. Фокус смещается на результаты. По мере того как понимание автоматизации становится все более зрелым, спонсоры проектов переходят от ориентации на технологии к ориентации на конечные результаты, требуя ощутимых доказательств ценности своих инвестиций, которые измеряются KPI, согласованными с бизнес- и финансовыми результатами.
  5. Инструменты на базе GenAI автоматизируют контроль качества ПО. IDC ожидает, что GenAI быстро изменит ландшафт тестирования ПО благодаря ценности, которую эта технология привносит в автоматизацию тестирования. Доля автоматизированного тестирования значительно вырастет, что позволит сократить ручную работу и улучшить охват тестирования, что приведет к повышению качества кода.
  6. GenAI преобразует ИТ-сервисы модернизации приложений. Более широкое использование ИИ может повысить эффективность, скорость предоставления услуг и увеличить прибыль от ИТ-сервисов модернизации приложений.
  7. Внедрение ИИ в процесс извлечения знаний. Последние достижения в области GenAI вызвали всплеск спроса на такие возможности, как ответы на вопросы на естественном языке и разговорный поиск для поддержки самообслуживания при извлечении знаний.
  8. Монетизация GenAI. Хотя технология и является источником преимуществ, именно бизнес-модель поможет компаниям монетизировать генеративный ИИ и обеспечить долгосрочное конкурентное преимущество. В 2024 г. 33% компаний из списка G2000 будут использовать инновационные бизнес-модели, чтобы удвоить потенциал монетизации GenAI.
  9. AGI на горизонте. Многие группы работают над созданием ИИ общего назначения (AGI), и к 2028 г. компании начнут экспериментировать с системами AGI. По мере своего развития AGI будет трансформироваться, оказывая влияние на все — от рынка труда до понимания таких понятий, как интеллект и творчество.
  10. Приоритеты в области чипов изменятся. Пока рабочие нагрузки ИИ, требующие перераспределения задач от серверных процессоров к ускорителям, не стандартизируют алгоритмы и программные стеки, настроенные на серверные процессоры, покупка ускорителей (GPU, FPGA, а также AI ASIC и ASSP) будет снижать закупки серверных процессоров (CPU).