Главные тренды ИИ в 2025

Искусственный интеллект (ИИ) продолжит свое развитие в 2025 году, оказывая все большее влияние на нашу повседневную жизнь и бизнес. Ключевые тренды в области ИИ демонстрируют, как эта технология достигает новых высот. Здесь мы рассмотрим некоторые основные разработки, которые определят будущее ИИ.

1. Агентный ИИ: Самостоятельный и Решительный ИИ

Агентный ИИ относится к системам, способным самостоятельно принимать решения в заранее определенных рамках. В 2025 году системы ИИ становятся все более автономными, находя применение, например, в беспилотных транспортных средствах, управлении цепочками поставок и даже в здравоохранении. Эти ИИ-агенты не только реактивны, но и проактивны, что снижает нагрузку на человеческие команды и повышает эффективность.

2. Вычислительная мощность в реальном времени: Оптимизация решений в реальном времени

С ростом приложений ИИ в средах реального времени, таких как распознавание речи и дополненная реальность, время вывода (inference time compute) становится решающим фактором. В 2025 году большое внимание будет уделяться оптимизации аппаратного и программного обеспечения для ускорения и повышения энергоэффективности моделей ИИ. Речь идет о специализированных чипах, таких как тензорные процессоры (TPU) и нейроморфное оборудование, которые обеспечивают вывод с минимальной задержкой.

3. Очень большие модели: Следующее поколение ИИ

С момента появления таких моделей, как GPT-4 и GPT-5, очень большие модели продолжают расти в размере и сложности. К 2025 году эти модели станут не только больше, но и оптимизированы для конкретных задач, таких как юридический анализ, медицинская диагностика и научные исследования. Эти гиперсложные модели обеспечивают беспрецедентную точность и понимание контекста, но также создают проблемы в области инфраструктуры и этики.

4. Очень малые модели: ИИ для периферийных устройств

На другом конце спектра мы наблюдаем тенденцию к очень маленькие модели которые специально разработаны для периферийных вычислений (edge computing). Эти модели используются в устройствах Интернета вещей (IoT), таких как умные термостаты и носимые медицинские приборы. Благодаря таким методам, как обрезка моделей (model pruning) и квантование (quantization), эти небольшие системы ИИ становятся эффективными, безопасными и доступными для широкого спектра применений.

5. Продвинутые сценарии использования: ИИ 

Приложения ИИ в 2025 году выйдут за рамки традиционных областей, таких как распознавание изображений и речи. Речь идет об ИИ, который поддерживает творческие процессы, например, в дизайне одежды, архитектуре и даже в сочинении музыки. Кроме того, мы увидим прорывы в таких областях, как квантовая химия, где ИИ помогает в открытии новых материалов и лекарств. Но также и в управлении полными ИТ-системами, разработке программного обеспечения и кибербезопасности.

6. Почти бесконечная память: ИИ без границ

Благодаря интеграции облачных технологий и передовых систем управления данными, системы ИИ получают доступ к тому, что почти ощущается как бесконечная память. Это позволяет сохранять долгосрочный контекст, что крайне важно для таких приложений, как персонализированные виртуальные помощники и сложные системы обслуживания клиентов. Эта возможность позволяет ИИ обеспечивать последовательный и контекстно-зависимый опыт в течение длительного времени. Фактически, ИИ запоминает все разговоры, которые он когда-либо с вами вел. Вопрос, конечно, в том, хотите ли вы этого, поэтому должна быть и возможность сбросить часть или весь контекст.

7. Дополнение с участием человека: Сотрудничество с ИИ

Хотя ИИ становится все более автономным, человеческий фактор остается важным. Дополнение «человек в контуре» (Human-in-the-loop) делает системы ИИ более точными и надежными за счет человеческого контроля на критических этапах принятия решений. Это особенно важно в таких секторах, как авиация, здравоохранение и финансы, где человеческий опыт и суждения остаются решающими. Как ни странно, испытания с диагностикой, проведенные 50 врачами, показывают, что ИИ справляется с этим лучше, и даже лучше, чем врач, которому помогает ИИ. Таким образом, нам нужно в первую очередь научиться задавать правильные вопросы.

7. Рассуждающий ИИ

С появлением O1 компания OpenAI сделала первый шаг к созданию рассуждающего LLM. Этот шаг был быстро превзойден O3. Но конкуренция также исходит из неожиданного угла: Deepseek R1. Модель с открытым исходным кодом для рассуждений и обучения с подкреплением, которая во много раз дешевле американских конкурентов, как с точки зрения энергопотребления, так и использования оборудования. Поскольку это немедленно повлияло на рыночную стоимость всех компаний, связанных с ИИ, тон на 2025 год задан.

Как NetCare может помочь в этом вопросе

NetCare имеет подтвержденный опыт внедрения цифровых инноваций, трансформирующих бизнес-процессы. Благодаря нашему обширному опыту в области ИТ-услуг и решений, включая управляемые ИТ-услуги, ИТ-безопасность, облачную инфраструктуру и цифровую трансформацию, мы готовы оказать поддержку компаниям в их инициативах по внедрению ИИ.

Наш подход включает:

• Консалтинг и разработка стратегии: Мы работаем с вашей командой, чтобы определить возможности ИИ, соответствующие целям вашего бизнеса, и разрабатываем индивидуальную стратегию для успешного внедрения.
• Анализ и управление данными: Помогаем в сборе, анализе и управлении данными, что имеет решающее значение для эффективных решений на базе ИИ.
• Разработка и внедрение ИИ: Разработка и внедрение ИИ-решений, адаптированных к вашим потребностям, будь то автоматизация процессов, взаимодействие с клиентами или поддержка принятия решений.
• Обучение и поддержка: Хотя мы сами не проводим обучение, мы помогаем в его организации в рамках программы

Какие цели ставить

При внедрении ИИ важно ставить четкие и достижимые цели, соответствующие вашей общей бизнес-стратегии. Вот несколько шагов, которые помогут вам в определении этих целей:

1. Определите потребности: Определите, какие области в вашей организации могут получить выгоду от ИИ. Это может варьироваться от автоматизации повторяющихся задач до улучшения взаимоотношений с клиентами.
2. Оценка ресурсовОцените имеющиеся технологические и человеческие ресурсы для внедрения ИИ. Обладает ли ваша организация необходимой инфраструктурой и навыками?
3. Постановка целейСформулируйте четкие цели, например, «сократить время обработки данных на 30% в течение шести месяцев».
4. Определение ключевых показателей эффективности и методов измерения: Определите, как вы будете измерять прогресс и успех ваших инициатив в области ИИ.
5. Внедрение и оценка: Реализуйте стратегию ИИ и регулярно оценивайте результаты для внесения корректировок с целью постоянного совершенствования.

Следуя этим шагам и сотрудничая с опытным партнером, таким как NetCare, вы сможете максимально использовать преимущества ИИ и обеспечить будущий успех вашей организации.

Заключение

Тенденции в области ИИ в 2025 году показывают, как эта технология все больше вплетается в нашу повседневную жизнь и решает сложные проблемы способами, которые еще несколько лет назад казались немыслимыми. От передового агентного ИИ до почти безграничных возможностей памяти — эти разработки обещают будущее, в котором ИИ будет поддерживать, обогащать нас и позволять нам раздвигать новые границы. Обязательно ознакомьтесь с захватывающими новостями о новой LLM от OpenAI O3