Производитель платформы Data Science компания Dataiku выпустила свой ежегодный отчет «5 GenAI Trends for 2025: Beware the AI Agent Reckoning», в котором определены пять ключевых тенденций, способных оказать значительное влияние на корпоративный искусственный интеллект, сообщает портал BigDATAwire.

Генеративный ИИ (GenAI) продолжает утверждаться в качестве преобразующей силы, приводя к переосмыслению отраслей и расширению границ инноваций. Этот год обещает стать важной вехой в развитии ИИ, и GenAI будет задавать тон.

Мы находимся в самом разгаре GenAI-революции. Согласно отчету Dataiku, 81% респондентов из числа высших руководителей компаний доверяют использованию ИИ на умеренном или высоком уровне. Две трети руководителей в областях данных, аналитики и ИТ инвестировали более 1 млн. долл. за последние 12 месяцев. По мнению исследователей, нынешние достижения GenAI — это только начало, и ожидается еще больше трансформационных изменений.

Тенденция 1. GenAI станет общедоступным

Основной тенденцией 2025 г. станет широкое распространение инструментов GenAI и агентов ИИ. Это значительно снизит барьеры для доступа к базовым возможностям ИИ, создавая равные условия для недифференцированных решений.

Авторы отчета предупреждают, что «организации, полагающиеся исключительно на готовые инструменты GenAI и агентов ИИ, рискуют попасть в „товарную ловушку“, когда технология уже не обеспечивает конкурентных преимуществ, но при этом на нее продолжают тратиться значительные средства».

Чтобы создать дифференцированный ИИ, Dataiku рекомендует сосредоточиться на инновационных, окупаемых приложениях, разработать агентов ИИ для получения инсайтов реального времени и инвестировать в правильные инструменты и ПО.

«Мы стали свидетелями стремительного развития GenAI в чрезвычайно сжатые сроки, что повысило ставки для компаний, которые должны отточить свои ИИ-стратегии, — говорит Флориан Дуэтто, соучредитель и генеральный директор Dataiku. — Агенты ИИ не в пути, они уже здесь и заставляют пересматривать правила ведения бизнеса — и этот процесс будет только ускоряться. У руководителей компаний нет другого выбора, кроме как принять решительные меры, чтобы не попасть с ИИ в „товарную ловушку“, поскольку конкуренты готовы превратить свои преимущества в области ИИ в значимую дифференциацию, трансформацию бизнеса и доминирование на рынке».

Тенденция 2. Требование количественной оценки рентабельности инвестиций

Dataiku подчеркивает, что, хотя 72% руководителей в области данных, аналитики и ИТ сообщают о положительной рентабельности инвестиций в проекты GenAI, для оценки их успешности используется сочетание качественных и количественных методов. Этот процесс осложняется такими проблемами, как выделение влияния GenAI и отсутствие четких метрик.

С ростом числа агентов ИИ задача измерения рентабельности инвестиций в GenAI станет еще более сложной. В отчете говорится, что 85% руководителей сталкиваются с давлением со стороны высшего руководства, требующего определить четкие результаты инвестиций в ИИ. Чтобы соответствовать этому тренду, Dataiku предлагает включать в ROI конкретные финансовые и операционные результаты, в том числе экономию затрат, повышение производительности и ускорение вывода продукции на рынок.

Тенденция 3. Неразбериха с LLM

Dataiku подчеркивает, что наплыв агентов ИИ, работающих на основе больших языковых моделей (LLM), создает хаотичную обстановку на предприятиях. Поскольку 73% организаций применяют гибридный подход с использованием нескольких LLM, проблема заключается в эффективном управлении этими разнообразными моделями и их неструктурированными рабочими процессами. Без тщательного управления эта сложность может привести к путанице в работе.

Среди основных причин, побуждающих к использованию стратегии мульти-LLM: желание повысить точность и надежность и диверсификация LLM для обеспечения гибкости и возможности избежать привязки к поставщику. Примечательно, что 79% руководителей в области данных, аналитики и ИТ используют для доступа к LLM защищенные шлюзы, причем 40% используют их для доступа ко всем LLM, а 39% — для конкретных сценариев использования LLM.

Чтобы ориентироваться в этом ландшафте, необходимы четкая стратегия и система регулирования для управления несколькими LLM и агентами ИИ, продчеркивает Dataiku. Интегрируя новые модели и агенты, компании могут обеспечить перспективность своих ИИ-стратегий и гарантировать долгосрочный успех.

Тенденция 4. Регулирование как приоритет

Стремительный рост GenAI влечет за собой серьезные проблемы с регулированием, отмечает Dataiku. Неадекватные системы регулирования подвергают организации таким рискам, как нарушение конфиденциальности, предвзятость и проблемы с соблюдением нормативных требований.

Dataiku подчеркивает, что 75% руководителей высшего звена беспокоятся о нарушении конфиденциальности данных, однако большинство доверяет GenAI и будет продолжать инвестировать в него. Чтобы сбалансировать ответственный GenAI и инновации, руководители планируют разработать четкие рекомендации и рамки для использования GenAI, поощрять культуру прозрачности и подотчетности при разработке ИИ, а также уделять приоритетное внимание обучению пользователей и повышению их осведомленности об ответственной ИИ-практике.

Некоторые организации придерживаются использования только одной LLM, и основной причиной этого являются проблемы безопасности и комплаенса, которые потенциально могут возникнуть в случае применения дополнительных LLM. Это свидетельствует о том, что, несмотря на общее доверие к GenAI, сохраняются опасения относительно его влияния на конфиденциальность и безопасность данных.

Тенденция 5. Повышение квалификации сотрудников

Работники, которые не сопротивляются переменам и учатся работать с ИИ, имеют все шансы процветать и преуспевать в будущем, связанном с ИИ. По данным Dataiku, 93% руководителей высшего звена считают, что для сотрудников очень важно уметь работать с данными и генерировать из них инсайты.

Организации должны не просто автоматизировать задачи, а формировать культуру непрерывного обучения, которая использует синергию между людьми и ИИ.

Однако в отчете Dataiku отмечается, что, пока руководители высшего звена сосредоточены на операционной эффективности, существует потенциальная недооценка более широкого трансформационного потенциала ИИ, который включает в себя новаторские инновации. Чтобы обеспечить успех в новой эре, изменения должны осуществляться на высшем уровне.

«Руководство для успешной работы еще только пишется, но уже появляются лучшие практики для снижения самых больших рисков, которые может представлять ИИ, — отмечает Дуэтто. — Руководители несут ответственность перед своими компаниями — и перед самими собой — за то, чтобы выйти за рамки и воплотить ИИ в жизнь. А если они этого не сделают, то могут просто войти в историю как одни из первых, кто потерял работу из-за ИИ».