Оригинал: Predictions 2025: GenAI, Citizen Developers, And Caution Influence Automation
Автор: Крейг Ле Клэр (Craig Le Clair), вице-президент и главный аналитик, Forrester
Стабильному прогрессу в области ИИ в 2025 году будут способствовать сохраняющийся устойчивый интерес и эксперименты. Например, генеративный искусственный интеллект и периферийная аналитика (edge intelligence) будут стимулировать проекты роботизации, интегрирующие когнитивную и физическую автоматизацию, а гражданские разработчики, опираясь на свою отраслевую экспертизу, начнут создавать приложения с встроенным генеративным ИИ.
Все это звучит многообещающе, но есть и проблемы, которые будут препятствовать прогрессу в 2025 году. Мы только начинаем понимать, как управлять все большим числом разнообразных моделей ИИ, и в процессе сталкиваемся с все новыми вопросами. Какой уровень автономности оптимален с точки зрения баланса между риском и эффективностью? Как и когда следует включать в процесс людей? Как надежно извлекать корпоративные данные и передавать их ИИ?
Эти проблемы будут тормозить внедрение ИИ в 2025 году, несмотря на очевидный экономический эффект и энтузиазм. На выходе всех дискуссий об ИИ-агентах бизнес видит лишь умеренный успех, в основном в менее критических приложениях, таких как поддержка пользователей. Генеративного ИИ, способного создавать автономные, неструктурированные рабочие процессы и адаптироваться к динамичной природе реальных процессов, пока придется подождать.
Это означает, что ключом к успеху автоматизации в 2025 году будет баланс между инновационностью ИИ и масштабируемостью и надежностью традиционных средств и методов автоматизации.
Вот три прогноза Forrester по автоматизации на 2025 год, которые помогут достичь правильного баланса:
- Генеративный ИИ будет управлять менее чем 1% основных бизнес-процессов. Генеративный ИИ окажет влияние на проектирование процессов, разработку приложений и интеграцию данных, позволяя уменьшить время проектирования и разработки, а также необходимость в десктопных и мобильных интерфейсах. Но несмотря на эффективность генеративного ИИ, оркестровка основных процессов останется за нынешними платформами DPA и RPA с их моделям, основанным на предопределенных правилах. В 2025 году лицам, принимающим решения, надо будет балансировать инновационность ИИ с масштабируемостью и надежностью традиционных инструментов и методов автоматизации. В управлении основными, долгоиграющими процессами по-прежнему будет доминировать детерминированная автоматизация, а ИИ-модели будут обеспечивать прорывы в инновационности и эффективности.
- Четверть проектов роботизации будет нацелена на интеграцию когнитивной и физической автоматизации. Инновации на основе генеративного ИИ, периферийной аналитики и передовых коммуникационных сервисов побуждают разработчиков физической робототехники по-новому взглянуть на встраиваемый ИИ. Он позволит роботам чувствовать и реагировать на окружающую среду вместо того чтобы следовать заранее запрограммированным правилам и рабочим процессам, попадая во все более сложные и непредсказуемые ситуации. Руководители компаний в капиталоемких отраслях с оценят такую комбинацию и начнут инвестировать в проекты физической автоматизации для повышения операционной эффективности.
- 30% приложений с встроенным генеративным ИИ будут созданы гражданскими разработчиками. Поезд гражданской разработки продолжает набирать ход, теперь он включает приложения с встроенным генеративным ИИ. У гражданских разработчиков есть экспертиза в предметной области, необходимая, чтобы придумать и разработать эти решения. Центры компетенций по автоматизации и руководители бизнес-подразделений столкнутся с задачей обучения и безопасной эксплуатации таких приложений, а также контроля за распространением ИИ-моделей и ИИ-ассистентов.
В плане автоматизации следующий год обещает быть динамичным — энтузиазм и активности вокруг операций, выполняемых ИИ-агентами, будут расти. 2025 год станет важной ступенью на пути интеграции физических роботов, цифровых систем и людей. Максимум выгоды из этих трендов смогут извлечь компании, которые научатся находить баланс между рисками и выгодами автоматизации и подбирать правильные варианты использования.
Обсудить