Тренды Искусственного Интеллекта (ИИ) 2025
Технологии двигают мир. Они улучшают нашу жизнь, создают новые профессии и отрасли, открывают новые инвестиционные возможности. Безусловный лидер человеческих мыслей, надежд и страхов — это искусственный интеллект. Инновация развивается стремительными темпами, многих это пугает и восхищает одновременно. Аналитика и прогнозы по трендам ИИ лидируют в рейтингах почти всех исследовательских компаний.
По данным исследования Precedence Statistics, к 2032 году генеративный ИИ станет рынком стоимостью $1,3 трлн, а отрасль будет расти в среднем на 42% ежегодно в течение 10 лет.
Данный тренд быстро уловили крупные технологические компаний - Alphabet, Amazon, Apple, Meta и Microsoft - инвестируя в развитие огромные суммы. В 2024 году они выделили из своих бюджетов около $400 млрд на расходы, связанные с разработкой искусственного интеллекта. А талантливые стартапы и разработчики собирают миллионы долларов, предлагая новые варианты использования нейросетей. Какие новые тренды AI 2025 ждут нас совсем скоро? Мы отобрала 5 перспективных технологий.
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-процессы до сих пор остается нишевым занятием. Компании их используют преимущественно инструментально, для решения точечных рутинных задач: работы с документами, базами данных и пр.
Но постепенно технология станет настоящим ракетным топливом для роста. Эксперты прогнозируют, что большие языковые модели будут продолжать развиваться. Но одновременно появятся платформы с узкой специализацией. Они предоставят компаниям инструменты для использования генеративного искусственного интеллекта без необходимости глубокой внутренней технической экспертизы, перестройки технических департаментов, поиска новых специалистов.
Далее будут созданы целые сети генеративных платформ, настроенных для конкретных задач бизнеса, способных образовывать новые экосистемы в отраслях.
Первое — детальная персонализация. У многих банков есть такая услуга, как личный банкир — специалист, который закреплен за конкретными клиентами и к которому они могут обращаться по любым вопросам. С распространением интернет-банкинга и необанков персональных банкиров все чаще вытесняют программные интерфейсы.
Применение ИИ-инструментов (в том числе генеративного ИИ) позволит создавать виртуальных персональных помощников. Такой помощник всегда напомнит об уплате обязательного платежа, предупредит о рискованной операции или проконсультирует по поводу услуг, имеющихся в банке. Это может быть «безликий» чат-бот, торговый бот или сгенерированный видео-консультант, но в любом случае он будет знать всю необходимую информацию о клиенте, сможет оперативно помочь и даже взять на себя какие-то рутинные функции типа оплаты регулярных счетов.
Еще одно важное направление в финтехе – работа с рисками.Для финансовых учреждений принятие многих решений несет определенные риски. Выдавать ли кредит новому корпоративному клиенту? Открывать ли новое отделение? Как распределить капитал? Искусственный интеллект поможет найти оптимальные решения по этим и десяткам других вопросов. Конечно, никто не гарантирует, что эти советы будут на 100% верными. Однако способность ИИ анализировать огромные объемы информации существенно снизит риски при принятии тех или иных финансовых решений.
Также ИИ быстро анализирует огромные объемы данных. Это поможет в борьбе с мошенниками и преступниками. С его помощью будет очень легко выявлять подозрительные и нетипичные операции по переводу средств и электронных платежей. Причем анализ многих параметров позволит выявлять именно преступные транзакции, а не мести под одну гребенку все нетипичные платежи (например, когда человек просто совершает единоразовую крупную покупку).
Еще один важный тренд ИИ 2025 – автоматизация платежей. Поэтому разработчики активно создают ИИ приложения. Часто для этого используется другая популярная технология – блокчейн.
До сих пор многие операции, особенно в корпоративном сегменте, проводятся вручную. Например, для выдачи крупного кредита на развитие бизнеса банковские сотрудники выполняют много рутинных операций и анализируют много информации, изучая платежеспособность клиента. Внедрение ИИ-инструментов позволит существенно ускорить подобные процессы и ускорить обслуживание клиентов.
Наиболее ценный инструментов влияния для современного ритейлера - большие массивы данных. Выигрывает тот, кому удается быстро собирать, анализировать и принимать решения на основе полученной информации. И здесь возможности искусственного интеллекта уже значительно выигрывают у человека. Так что специалисты ожидают дальнейшего развитие этого тренда ИИ в 2025.
Особенно будут актуальны программы, помогающие работникам розничный сетей. Дело в том, что такие сотрудники обычно не передают много данных в бизнес. Чат-боты для ритейла помогут автоматизировать сбор данных. Бот является частью более широкой компьютерной системы предприятия, поэтому детали каждого взаимодействия с клиентом можно передавать прямо в базу данных. Сбор данных может содержать полный «отчет», представленный по каждому клиенту: начальное приветствие, тон, темп, ответы на вопросы клиентов и, конечно, результат в долларах.
В зависимости от этической позиции фирмы ИИ-бот также может быть разработан для сбора не только слов клиента, но и различных «метаданных». Например, анализировать и создавать профиль клиента: мужчина или женщина, молодой или старый, худой или полный и т.д.
Для торговли критически важны «точки соприкосновения» — моменты контакта с клиентом, где они могут влиять на восприятие и решение клиента. В прошлом специалистов для этого специально отбирали или обучали, чтобы обеспечить эффективные контактные точки. Но люди на самом деле не в состоянии смоделировать миллионы предыдущих взаимодействий с клиентами или сравнить их с клиентом, который стоит перед ними. Зато ИИ-боты могут.
Что это значит? Используя гигабайты предыдущих данных, розничные боты могут профилировать текущего клиента и соответственно корректировать свое поведение, взаимодействовать с клиентом, а затем возвращать созданные данные для лучшей продажи в следующий раз. И в следующий раз это может произойти через две секунды в идентичной торговой точке на другом конце страны с подобным клиентом.
Вот несколько основных направлений, и с которыми могут поработать разработчики. Первая задача – оптимизация времени. За неделю медработники тратят в среднем 14 часов на ведение документации. Это на 25% больше, чем 7 лет назад. Генеративный ИИ помогает автоматизировать эти задачи, значительно ускоряя заполнение отчетов и ведение учета.
Также чат-боты на основе больших языковых моделей обрабатывают около 80% простых запросов, собирая данные для предварительного обследования, анализируя анамнез и выделяя критические данные для врача. Это позволяет врачам сосредоточиться на более сложных случаях, оставляя рутинные задачи ИИ.
Второе направление – диагностика и медицинская визуализация. Диагностика составляет более 10% расходов в сфере здравоохранения. Нейросеть оптимизирует время и ресурсы на начальном этапе лечения, повышая точность и эффективность медицинской визуализации (МРТ, КТ, УЗИ). ИИ также позволяет выявлять заболевания на раннем этапе, предоставляя подробную информацию для индивидуальных планов лечения.
Еще одна задача — персонализированная медицина. По данным статистики, 734 млн человек в мире не имеют доступа к основным медицинским услугам, а в половине стран - менее одного врача на 1000 человек. Генеративный ИИ делает медицинские услуги более доступными и упрощает их получение. Системы на базе генеративного ИИ ведут индивидуальный учет и документацию каждого пациента, формируют график приема лекарств и проведения процедур, полностью контролируя процесс лечения.
Но самые ожидаемые технологии со стороны человечества – это все, что касается продления жизни и раннего выявления заболеваний.
Поэтому лучшие умы разрабатывают программы, которые помогут определять раковые клетки на ранних стадиях. Так, исследователи из Массачусетского технологического института обучили модель ИИ на шестилетнем сканировании легких пациентов из Соединенных Штатов и Тайваня. Инструмент прогнозирует рак легких, который возникнет в течение одного года, но также способен предсказать заболевание до шести лет вперед.
Также компании активно разрабатывают персонализированные программы, которые помогают улучшить качество жизни. Нейросети составляют график тренировок, сна и отдыха для человека, напоминают о важных диагностиках или походах к врачу, предупреждают о смене погоды. Такие технологии будут пользоваться большой популярностью.
Другая часть рабочего процесса, которую можете поручить ИИ, это тестирование масштабируемости системы. Компания может создать сценарии, моделирующие различные нагрузки на систему, от небольших до больших объемов данных и транзакций. ИИ может выполнять эти сценарии и анализировать реакцию системы, что позволит выявить возможные проблемы с производительностью и масштабированием.
Искусственный интеллект может и самостоятельно создавать сценарии и тесты для оценки производительности системы, для этого может быть использован и Chat GPT, но сейчас существуют и более интересные кейсы.
Также целесообразно использовать ИИ для генерации вредоносных скриптов, которые будут использованы во время тестирования. Алгоритмы анализируют большие объемы данных об известных атаках, включая типы уязвимости, метод эксплойтов и использованные вредоносные скрипты во время атаки. На основе этого генерируются новые скрипты для имитации потенциальной атаки, что делает тестирование на атаки более эффективным.
В список успешных ИИ-стартапов из США вошли такие фирмы:
- Hebbia – $130 млн.
- Skild AI – $300 млн.
- Bright Machines – $106 млн.
- Etched.ai – $120 млн.
В целом компании, которые занимаются ИИ, собирают на раундах финансирования больше средств, чем стартапы из других сфер. Эксперты прогнозируют, что этот тренд продолжится и в следующем году.
Первый момент – большая конкуренция. Сейчас технологии активно развивается, появляются тысячи стартапов. Сложно сказать, какая из этих компаний станет новым Google или Apple.
Второй момент – время. Большинству новых технологий требуется время, чтобы занять свою нишу в экономике. Если предположить, что доходы крупных технологий от искусственного интеллекта будут расти в среднем на 20% в год, как прогнозируют эксперты, то почти всю прибыль от искусственного интеллекта инвесторы получат после 2032 года.
Но есть и другой сценарий, при котором рост будет очень быстрым и резким. Тогда стоит ожидать резкого роста цен на акции разработчиков, провайдеров и крупнейших пользователей технологий ИИ.
Какой из этих сценариев реализуется в будущем, время покажет. Но в любом случае 2025 год будет интересным, и нас ждут новые тренды ИИ, прорывы технологий и революционные разработки.
