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 будут определять 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 нашей 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.