又是一年，又是一次对人工智能 (AI) 的投资。2024 年肯定是这种情况，但随着许多组织开始质疑其投资回报率，同样的势头是否会在 2025 年继续保持？
大多数分析师认为，答案是肯定的，预计未来 12 个月全球投资将激增约三分之一，并将一直保持这一轨迹直到 2028 年。然而，虽然预算可能会增加，但我认为 2025 年将采取更加谨慎的态度，因为公司将更加了解他们需要的技术类型，更重要的是，它是否能够克服特定的现实商业挑战。
话虽如此，以下是我对 2025 年的一些预测：
1. 采取行动前做好分析
随着对提高投资回报率的重视，企业将转向人工智能本身，以确保他们的支出花得值。迄今为止最大的问题之一是急于“赶时髦”，尤其是在生成式人工智能和法学硕士 (LLM) 推出之后。事实上，根据最近的一项研究，多达 63% 的全球商业领袖承认他们对人工智能的投资是由于 FOMO（害怕错过） 。这就是为什么数据驱动的方法至关重要。继代理自动化之后， 认知过程智能 将专注于提供有关业务运营的更深层次背景信息，本质上让人工智能能够充当运营顾问。这些系统将能够映射、分析和预测组织内的复杂工作流程，然后根据实时数据分析和过去的模式提出改进建议，而不仅仅是简单的任务自动化。这将特别吸引金融、物流和制造等行业，因为在这些行业中，即使是微小的运营改进也将转化为显着的成本节约。
2. AI 优先时代重新激发人们对 BPM 的兴趣
业务流程管理 (BPM) 的新黄金时代即将到来。自 20 世纪 90 年代企业资源规划 (ERP) 的出现引发了广泛的数字化以来，企业从未需要重新审视其运营方式以保持竞争力。两个因素推动了这一变化。首先，企业意识到，为了实现健康的单位经济效益和积极的投资回报率，不惜一切代价追求增长是不可持续的。其次，随着公司高管要求团队探索用例，以期获得市场优势，新一代人工智能代理的炒作加速了人们对该技术的兴趣和采用。
最有效的模型或复杂的提示孤立地看是没有成效的。因此，BPM 再次成为众人瞩目的焦点。人工智能对几乎所有企业工作流程的影响迫在眉睫，这使得流程发现、分析和重新设计成为任何程序运作的基础，更不用说扩展它了。这种困境反映了以前的数字化转型挑战，由于过度关注技术而忽视了人或流程的考虑，这些挑战的成功率很低。
3. 更加集成的多模式人工智能系统
结合文本、视觉、音频和传感器数据的多模态人工智能将成为寻求整体态势感知的企业的常态。这将超越独立的文档分析或语音识别；相反，集成系统将能够从多种模态中获取见解，从而为复杂场景提供更丰富、更准确的解释。
在金融领域，多模态人工智能可以整合文本、语音、交易记录和行为数据，全面了解客户需求，从而彻底改变客户服务。这种整合使金融机构能够提供个性化服务，提高客户满意度并提高运营效率。
例如，人工智能虚拟财务顾问可以全天候提供财务建议，分析客户消费模式并提供个性化的预算建议。此外，人工智能聊天机器人可以处理大量常规查询，简化运营并保持客户参与度。
通过利用多模式人工智能，金融机构可以预测客户需求，主动解决问题并提供量身定制的财务建议，从而加强客户关系并在市场上获得竞争优势。
4. 符合法规、可解释的人工智能
随着全球监管的不断加强，人们将关注 可解释且透明的人工智能 ，以便从根本上满足监管要求。我们将看到人们更加重视能够实现人工智能透明度、减少偏见和审计跟踪的工具，从而使公司能够信任他们的人工智能解决方案并根据需要验证合规性。
人工智能开发人员可能会提供界面，让利益相关者解释和挑战人工智能决策，特别是在金融、保险、医疗保健和法律等关键领域。
除了透明度之外，在公司试图赢得客户和消费者的信任时，对负责任的人工智能的承诺将成为优先事项。经合组织报告称，60 多个国家正在制定 700 多项监管举措。虽然立法仍在追赶创新，但公司将寻求主动遵循自愿行为准则，如 IEEE 或 NIST 制定的行为准则，以建立明确的标准。通过拥抱透明度、遵守最佳实践并与客户进行清晰沟通，他们树立了可靠的声誉，从而弥合了人工智能的信任鸿沟并提高了忠诚度和信心。
外部审计也将越来越受欢迎，以提供公正的观点。例如， 非营利组织forHumanity可以对人工智能系统进行独立审计，以分析风险。
5.以人为本的人工智能设计
随着人工智能工具越来越深入我们的生活， 伦理考量和以人为本的人工智能设计 将变得越来越重要。我们期待看到人工智能系统向以人为本的方式设计，优先考虑用户赋能、包容性和福祉。
公司可能会致力于开发强调 协作智能的人工智能解决方案——增强人类决策能力而不是取代人类决策能力的人工智能系统。这可能还包括关注人机交互中的心理安全和用户福祉
6. 保持镇定
2025 年，确定性自动化和代理性自动化之间的界限将变得模糊，从而产生更加集成、智能和自适应的系统，以改善我们生活和行业的各个方面。但明年，确定性自动化将继续占据主导地位，并至少为 95% 的生产自动化提供动力。
毫无疑问，代理自动化（其特点是系统能够自主决策并适应新情况）很吸引人，而且有望取得实质性进展。在灵活性和适应性至关重要的动态环境中，这些系统将实现更加个性化和响应迅速的交互，从而改善用户体验和结果。
7. 对法学硕士的抵制
大型语言模型 (LLM) 的进步堪称革命性的。但与所有伟大的事物一样，它们也面临着一系列挑战，尤其是高昂的资源成本。
生成式人工智能和法学硕士的许多缺点都源于必须处理大量数据才能产生价值。这不仅增加了道德、准确性（如幻觉）和隐私方面的风险，而且还大大增加了使用这些工具所需的能量。
2025 年，企业将不再使用高度通用的人工智能工具，而是转向专门为更狭窄的任务和目标而打造的专用人工智能。这就像砍掉你不需要的东西——就像一棵 Bonzi 树——你必须把它砍掉，这样它就会变得更精简、更高效。通过压缩模型本身，其计算的精度更小，从而提高速度并降低计算机电源的能耗。
总结
毫无疑问，2025 年将是人工智能投资增加的又一年，尤其是生成式人工智能，它将继续改变各行各业的公司和工作。然而，企业领导者将采取更以数据为导向、更全面的投资方式，实现真正的业务目标，同时确保符合道德和可持续性标准。毕竟，人工智能的真正潜力在于深思熟虑和战略性地应用它的方式——不要让 FOMO 蒙蔽你的判断力。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/2025-nian-ren-gong-zhi-neng-de-qi-da-qu-shi
