ИИ уходит под прикрытием на работе в 2025 году, отчет Deloitte's Tech Trends рассказывает

Каждый год отчет Deloitte's Tech Trends глубоко погружается в технологический ландшафт прошлого года и подчеркивает тенденции макроиндустрии, которые будут формировать цифровые преобразования в течение следующих 18-24 месяцев. В этом году отчет, опубликованный сегодня, еще раз прожектовал искусственный интеллект (ИИ), но с изюминкой с предыдущих лет.

Несмотря на то, что ИИ оставался таким же популярным, как и всегда с момента его роста интереса два года назад, отрасль наблюдала заметные изменения в том, как технологии воспринимаются, адаптируются и внедряются как потребителями, так и организациями. Согласно отчету, ИИ «вплетается в ткань нашей жизни».

Майк Бехтел, главный футурист Deloitte и соавтор отчета, сравнил ИИ с важными технологиями, как электричество или во всемирную паутину,-то, на что мы полагаемся ежедневно без особого задумывания. Он отметил, что ИИ все больше становится основным уровнем для ключевых бизнес -операций.

«Разница между следующими 18-24 месяцами и последними 18-24 месяцами заключается в том, что ИИ движется под прикрытием», - объяснил Бехтель. «Это становится основой или субструктурой всех других ориентированных на бизнес вещей, которые нам нужно сделать и подумать».

По мере того, как ИИ становится неотъемлемой частью почти всех бизнес -операций, первоначальное задержание о технологии уменьшается. В настоящее время бизнес -лидеры смещают свое внимание на то, чтобы принять ИИ к тому, как они могут наилучшим образом использовать его, изучая такие варианты, как обновления оборудования, модели с небольшими языками (SLM), агент ИИ и многое другое.

ИИ в бизнесе: команда специализированных агентов

Когда Ай -чат -боты, такие как Чатгпт, ворвались на сцену, за ними быстро стремились оптимизировать бизнес -операции с большими языками (LLM). Первоначально идея состояла в том, чтобы иметь один универсальный чат -бот, способный справиться со всем.

«За последние два года мне казалось, что ИИ был монолитным - одно окно в чате для всех наших потребностей и любопытства», - сказал Бехтель. «Теперь мы видим фрактальный взрыв, когда он будет AIS (множественным числом), с десятками, затем сотнями и в конечном итоге тысячи специфических для домена агентов, обученных данным, специфичным для домена».

В отчете подчеркивается, что SLM, из -за их гибкости, могут быть адаптированы для выполнения конкретных задач, таких как подача заявления на гранты, предоставление финансовых отчетов или суммирование отчетов о проверке - таки, где обучение LLM будет неэффективным.

Эти SLM могут работать вместе, создавая команду виртуальных помощников, на которые организации могут рассчитывать на различные задачи. Этот подход отражает то, как мы используем приложения сегодня, что приводит к тому, что «есть агент для этого».

«Это меньше одного супер -костюма; это больше похоже на отряд, команду Мстителей, если хотите, специально питания агентов со специализированными сверхспособностями, которые вы призываете для особых потребностей», - отметил Бехтель.

SLMS также предлагает дополнительные преимущества: они могут работать на устройстве, более экономически эффективны, требуют меньше данных и часто являются открытым исходным кодом.

ИИ в оборудовании

За прошедший год произошел всплеск аппаратного обеспечения, ориентированного на AI, с расширенной вычислительной мощностью, способной запускать приложения ИИ на границе и интегрировать функции и рабочие процессы ИИ.

«Обновление физического компьютера предприятия и сотрудника собирается начать, подобные которых мы не видели за 15 лет», - заявил Бехтель. «Впервые в поколении физический комплект - процессоры, серверы, сеть, ноутбуки - могут быть ключом между достижением будущего, которое вы хотите, и застрявшим в прошлом».

Эта тенденция подталкивает компании к обновлению устройств своих сотрудников, поскольку предполагаемое преобразование ИИ не может быть достигнуто без правильной аппаратной поддержки.

В отчете этот сдвиг определяется как одна из шести тенденций, назвав его «Аппаратное обеспечение ест мир». Основным примером является стремительная популярность Nvidia, когда его графические процессоры становятся очень востребованными, позиционируя компанию в числе самых ценных фирм в мире. Deloitte прогнозирует, что мировой рынок AI -чипов будет расти с 50 миллиардов долларов в 2024 году до 110 миллиардов долларов в 2027 году в консервативной оценке или до 400 миллиардов долларов в оптимистическом сценарии.

Когда дело доходит до принятия решения о том, когда инвестировать в обновления аппаратного обеспечения, Бехтель советует «вести с потребностью». Он сказал: «Если у вас есть набор стратегических возможностей, которые вы играете в бит для доставки, и ваше оборудование является вашим ограничивающим реагентом, то, по-прежнему, пришло время. Если у вас заявленное оборудование для покупок в окнах только потому, что это блестящее, это может быть не самым добавленным решением».

Начало работы с ИИ

Несмотря на развивающуюся ландшафт ИИ с 2023 года, отправная точка для предприятий остается прежней: данные. Заинтересована ли компания в использовании LLM или SLM, наличие чистых, организованных и актуальных данных имеет решающее значение для достижения точных результатов.

«Я думаю, что рекомендация номер один, которую я даю всем своим клиентам в каждом секторе, и каждая география состоит в том, чтобы очистить и нормализовать и управлять своими индивидуальными наборами данных, прежде чем вы думаете о том, чтобы сбрасывать их в искусственное интеллект», - посоветовал Бехтель.

Он отметил, что около трех четвертей своих клиентов первоначально приезжают на встречи, желающие проекта искусственного интеллекта, но оставляют в первую очередь осознавать, что им нужен проект по управлению данными и управлением.

Чтобы предотвратить сценарий «мусора, квадратный мусор», в отчете подчеркивается, что затраты на маркировку данных являются важным фактором инвестиций в области искусственного интеллекта. Кроме того, штат Deloitte 2024 года генеративного ИИ в отчете Enterprise Q3 показал, что 75% опрошенных организаций увеличили свои инвестиции в управление циклами данных из -за генеративного ИИ.

«Когда вы смотрите на слово« это », вы склонны думать о T, например,« О, технология блестящей », но информация легко половина игры», - заключил Бехтель.