Forrester Research 對 2025 年的預(yù)測強(qiáng)調(diào)了從 2024 年大膽的GenAI 實驗轉(zhuǎn)向追求實質(zhì)收益的變化，但并非所有進(jìn)展都將呈現(xiàn)線性。

本周，F(xiàn)orrester Research 發(fā)布了一系列關(guān)于 2025 年的預(yù)測，該研究與咨詢公司指出，2024 年，企業(yè)在GenAI 及其他新興技術(shù)的推動下，進(jìn)行了大膽的實驗，但預(yù)計將轉(zhuǎn)向?qū)崿F(xiàn)實際價值。

“Forrester 的首席研究官 Sharyn Leaver 在周二的一篇博文中寫道：‘2025 年將聚焦于追求短期的實質(zhì)收益，同時競爭日益減少的消費(fèi)者忠誠度和以數(shù)字為先的企業(yè)買家。’‘一些領(lǐng)導(dǎo)者將戰(zhàn)略性地追求這一目標(biāo)，為他們的企業(yè)實現(xiàn)長期成功奠定基礎(chǔ)，另一些則不會，他們將面臨快速解決方案的局限?！?/p>

Forrester 表示，大多數(shù)技術(shù)高管預(yù)計 2025 年 IT 預(yù)算將增加。Leaver 認(rèn)為，精明的 IT 領(lǐng)導(dǎo)者將利用這一增長來鞏固基礎(chǔ)，增強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施、簡化運(yùn)營并提高員工技能。

“在他們尋求將實驗中學(xué)到的經(jīng)驗付諸實踐時，他們將交付短期成果，并在GenAI 和其他新興技術(shù)的長期賽道上取得成功，”Leaver 表示，“在面對從美國總統(tǒng)選舉結(jié)果到歐盟 AI 法案的初期執(zhí)行等未知挑戰(zhàn)時，加強(qiáng)基礎(chǔ)將幫助公司順利應(yīng)對?！?/p>

AI 將面臨重置

在 AI 方面，F(xiàn)orrester 預(yù)測 AI 技術(shù)將繼續(xù)以前所未有的速度增長，但企業(yè)對其所帶來的業(yè)務(wù)價值持懷疑態(tài)度。分析師 Jayesh Chaurasia 和副總裁兼研究總監(jiān) Sudha Maheshwari 在一篇博文中指出，企業(yè)最初被 AI 實施的快速成功和立即的投資回報所吸引，但這導(dǎo)致許多企業(yè)忽視了對長期商業(yè)戰(zhàn)略和有效數(shù)據(jù)管理實踐的需求。

他們表示，到 2025 年，AI 領(lǐng)導(dǎo)者將不得不面對這樣一個現(xiàn)實：AI 成功沒有捷徑。他們的主要預(yù)測包括：

大多數(shù)專注于 AI 投資回報的企業(yè)將過早縮減其 AI 努力。盡管對 AI 驅(qū)動的轉(zhuǎn)型充滿熱情，F(xiàn)orrester 預(yù)測 AI 將面臨重置。“對 AI 投資回報的即時期望將導(dǎo)致許多企業(yè)過早縮減其 AI 努力，”Chaurasia 和 Maheshwari 表示，“這種退縮將抑制長期增長和創(chuàng)新，因為領(lǐng)導(dǎo)者意識到 AI 的投資回報將在比最初預(yù)期更長的時間內(nèi)實現(xiàn)?！睘楸苊膺@一問題，他們表示，AI 領(lǐng)導(dǎo)者需要差異化的應(yīng)用案例和一個能平衡短期收益與長期投資回報的戰(zhàn)略，以對齊業(yè)務(wù)目標(biāo)。

40% 的高度受監(jiān)管企業(yè)將合并數(shù)據(jù)和 AI 治理。由于快速創(chuàng)新且缺乏統(tǒng)一的模板、標(biāo)準(zhǔn)或認(rèn)證，AI 治理已經(jīng)是一個復(fù)雜的問題。Forrester 預(yù)測，隨著 2025 年新法規(guī)(尤其是 2025 年 2 月生效的歐盟 AI 法案)的出臺，這一復(fù)雜性將進(jìn)一步增加。Forrester 認(rèn)為，這些壓力將促使高度受監(jiān)管的企業(yè)統(tǒng)一其數(shù)據(jù)和 AI 治理框架。“這種轉(zhuǎn)變和融合不僅僅是為了合規(guī)，這代表了一種更加集成、透明、負(fù)責(zé)任且符合道德的 AI 方法的根本性轉(zhuǎn)變。”Chaurasia 和 Maheshwari 表示。

75% 的企業(yè)在獨(dú)立構(gòu)建具有抱負(fù)的代理型 AI 架構(gòu)時將失敗。代理型 AI 是當(dāng)前最受追捧的 AI 技術(shù)之一，但 Chaurasia 和 Maheshwari 表示，企業(yè)在 2025 年將面臨實現(xiàn)代理型 AI 目標(biāo)的巨大挑戰(zhàn)。“問題在于，這些架構(gòu)復(fù)雜多樣，需要多種模型、復(fù)雜的檢索增強(qiáng)生成堆棧、高級數(shù)據(jù)架構(gòu)以及專業(yè)的技術(shù)人才。”他們指出。他們預(yù)測，較為成熟的企業(yè)將尋求 AI 服務(wù)提供商和系統(tǒng)集成商的幫助。

AI 重塑基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)臺

盡管可能會出現(xiàn) AI 的重置，F(xiàn)orrester 預(yù)測 2025 年將是企業(yè)開始展示 AI 項目投資回報率和具體價值的一年，這也將給技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)營專業(yè)人員帶來壓力。

對基礎(chǔ)設(shè)施的主要預(yù)測包括：

一家主要的高科技供應(yīng)商將縮減其 25% 的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施投資。Forrester 預(yù)測，微軟、Oracle、亞馬遜或 IBM 等主要供應(yīng)商將在 2025 年減少 AI 基礎(chǔ)設(shè)施投資，原因是供應(yīng)短缺、期望未達(dá)以及投資者的壓力?！癎enAI 推動的 AI 芯片和服務(wù)器需求已超出了供應(yīng)商的交付能力，”首席分析師 Michele Pelino 和 Naveen Chhabra 在一篇博文中寫道，“此外，盡管 2023 年投入了數(shù)十億美元用于 AI 基礎(chǔ)設(shè)施和GenAI，只有 20% 的企業(yè)報告稱在 2024 年獲得了 AI 帶來的收益?！彼麄冾A(yù)測，這一差距將導(dǎo)致一大供應(yīng)商在 2025 年縮減投資，并促使其他供應(yīng)商效仿。Forrester 表示，IT 領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)預(yù)期這一連鎖反應(yīng)將在明年對 AI 服務(wù)和基礎(chǔ)設(shè)施的可用性施加額外壓力。

自助服務(wù)將取代人工成為服務(wù)臺的首選聯(lián)系方式。Forrester 預(yù)測，2025 年 50% 的企業(yè)將把自助服務(wù)臺作為首選的聯(lián)系點(diǎn)，并指出數(shù)字員工體驗驅(qū)動的自動化終端故障排除以及企業(yè)服務(wù)管理規(guī)范化工作流程等改進(jìn)，正在擴(kuò)大自助服務(wù)的能力。

AI 驅(qū)動的軟件開發(fā)遇到障礙

GenAI 正在滲透到軟件交付的各個階段。Forrester 指出，幾乎所有軟件工具供應(yīng)商都在 2024 年將GenAI 助理功能整合到他們的工具中，或宣布計劃這樣做。Forrester 認(rèn)為，在未來十年內(nèi)，GenAI 和 AI 編碼助手將改變軟件開發(fā)的定義，

但在短期內(nèi)，F(xiàn)orrester 預(yù)測 2025 年將出現(xiàn)：

至少一家企業(yè)將嘗試用 AI 取代 50% 的開發(fā)人員，但以失敗告終。Forrester 的 2024 年開發(fā)人員調(diào)查顯示，開發(fā)人員大約 24% 的時間用于編寫代碼。其余的時間用于創(chuàng)建設(shè)計、編寫測試、修復(fù)漏洞以及與利益相關(guān)者會面?！耙虼耍M管我們預(yù)計GenAI 編碼助手的使用將提高開發(fā)人員的生產(chǎn)力，但很容易看出，開發(fā)人員的工作遠(yuǎn)不止寫代碼，”首席分析師 Christopher Condo 在一篇博文中寫道，“這就是為什么領(lǐng)導(dǎo)者需要從炒作中退一步，真正了解開發(fā)人員的工作環(huán)境，以評估這種炒作的現(xiàn)實性?！?/p>

AI 對企業(yè)運(yùn)營的混合影響

在自動化領(lǐng)域，F(xiàn)orrester 預(yù)測成功的關(guān)鍵將是平衡 AI 創(chuàng)新與傳統(tǒng)自動化工具和方法的規(guī)模和可靠性。

Forrester 對 2025 年自動化的主要預(yù)測包括：

GenAI 將僅編排不到 1% 的核心業(yè)務(wù)流程。Forrester 表示，GenAI 將影響流程設(shè)計、開發(fā)和數(shù)據(jù)集成，從而減少設(shè)計和開發(fā)時間，并減少對桌面和移動界面的需求，然而，現(xiàn)有的數(shù)字化和RPA平臺仍將在核心流程的編排中占主導(dǎo)地位。“在 2025 年，決策者可以通過認(rèn)識到確定性自動化將繼續(xù)控制核心、長期運(yùn)行的流程，而 AI 模型將支持短暫的洞察和效率提升，從而在 AI 創(chuàng)新與傳統(tǒng)自動化工具和方法的規(guī)模和可靠性之間找到平衡?！备笨偛眉媸紫治鰩?Craig Le Clair 在一篇博文中寫道。

四分之一的機(jī)器人項目將致力于結(jié)合認(rèn)知與物理自動化。物理機(jī)器人開發(fā)人員正重新審視由于GenAI 創(chuàng)新、邊緣智能和通信服務(wù)進(jìn)步帶來的體現(xiàn)型 AI?！斑@將使機(jī)器人能夠感知并響應(yīng)其環(huán)境，而不是遵循預(yù)編程的規(guī)則和工作流程，從而使其能夠應(yīng)對更復(fù)雜和不可預(yù)測的情況，”Le Clair 說道，“資產(chǎn)密集型行業(yè)的決策者將開始看到這種結(jié)合的價值，并投資于物理自動化項目，以提高運(yùn)營效率?！?/p>

公民開發(fā)者將交付 30% 的GenAI 自動化應(yīng)用。Forrester 認(rèn)為，公民開發(fā)者是擴(kuò)展GenAI 自動化應(yīng)用創(chuàng)建的最實際途徑?！癐T 部門之外的公民開發(fā)者具備所需的靈感和領(lǐng)域?qū)ｉL，能夠設(shè)想GenAI 解決方案的可能性，有效地提示大型語言模型 (LLM)，并將結(jié)果融入到有用的應(yīng)用程序中?！盠e Clair 說道。

實施挑戰(zhàn)將使 25% 的代理型 AI 項目停滯不前。Forrester 預(yù)測，模糊的業(yè)務(wù)目標(biāo)和決策中的過早整合將導(dǎo)致在利用 AI 代理時產(chǎn)生困惑?！按_定最佳的自主性水平，以平衡風(fēng)險和效率，將成為企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的難題，”Le Clair 說道，“整合人類監(jiān)督并確保 AI 代理培訓(xùn)時對企業(yè)數(shù)據(jù)的可靠訪問是另外的挑戰(zhàn)?！盠e Clair 還指出，供應(yīng)商的分散格局將使問題更加復(fù)雜。要有效利用 AI 代理，他表示，企業(yè)需要重新評估為人類交互設(shè)計的流程，并替換過時的技術(shù)。