🌐 Искусственный интеллект: перспективы 2025

Отечественные разработчики, бизнес и госсектор активно экспериментируют с LLM – большими языковыми моделями, интегрируют GenAI в попытке умножить эффективность. Привычные AI-продукты адаптируются под новые технологические тренды, создавая прорывы во множестве индустрий.

В комитете АРПП по искусственному интеллекту обозначили ключевые тенденции, которые определяют развитие отрасли в 2025 году:

🔹GenAI – драйвер мирового экономического роста

Мы наблюдаем этап переосмысления прежних сценариев использования AI-решений. Реализуя эксперименты, бизнес уже подтвердил эффективность генеративного искусственного интеллекта. Все больше компаний убеждаются, что GenAI позволяет высвободить время за счет автоматизации рутинных задач, помогает кратно увеличить производительность труда. GenAI внедряется в повседневные процессы: от автоматизации аналитики до создания контента. Теперь ИИ не только решает рутинные задачи, но и создает уникальный контент, имитируя креативность.

🔹Развивитие мультиагентных систем

И в бизнесе, и в обычной жизни появится все больше навыков, специальностей и практичных задач, которые будут выполняться AI-агентами. В 2025 году они будут развиваться.

🔹DATA-инженерия и работа с качественными данными (включая точные источники данных и работу с синтетическими источниками данных)

Ажиотаж и спрос на большие языковые модели стимулирует их развитие. Уже удалось собрать и обработать большой объем данных, но дальнейшее повышение их качества по-прежнему связано с DATA-инженерией, поскольку ИИ — это всегда про данные.

🔹Мультимодальность

Основной запрос связан с тем, чтобы взаимодействие с моделями было максимально похожим на нативное человеческое общение. Ожидается, что модель должна уметь перебивать, понимать видео на вход, текст на вход. При этом общение должно быть максимально естественным.

🔹Культура постоянного обучения и адаптации персонала

Необходимо быть готовыми к постоянной переквалификации и переподготовке кадров для эффективной работы с ИИ. Развитие soft skills и технических компетенций даже у рядовых сотрудников. Этот процесс также повышает роль человека в процессах внедрения ИИ.

🔹Роль ИИ в повышении производительности

ИИ внедряется для автоматизации повторяющихся задач, что позволяет сотрудникам сосредоточиться на более сложной и интересной работе. Таким образом, ИИ начинает играть ключевую роль в улучшении продуктивности сотрудников, но остается проблема с управлением изменениями, которой на этапе внедрения пока еще уделяется недостаточно внимания. Автоматизация и оптимизация процессов добавления новых целевых данных для своевременного обновления ИИ.

🖥 АРПП «Отечественный софт» | Подписаться