Отчет о практическом применении ИИ: Пять основных тенденций и выводов на 2025 год

Искусственный интеллект переходит от стадии концептуального обсуждения к стадии практического применения. В настоящее время крупные компании активно развивают масштабные операции с AI-продуктами, что стало ключевым полем борьбы в отрасли. Последний выпущенный отчет о состоянии AI в 2025 году "Справочник строителя" сосредоточен на полном процессе от концепции до масштабных операций с AI-продуктами, предоставляя ценное стратегическое руководство для специалистов в данной области.

Данный отчет основан на результатах опроса 300 руководителей программных компаний и сочетает в себе глубокие интервью с лидерами отрасли в области ИИ, выделяя пять ключевых инсайтов, которые предоставляют компаниям практическую тактическую дорожную карту для построения приложений на основе ИИ.

1. Стратегия продуктов ИИ вступает в новую стадию

Исследования показывают, что компании, сосредоточенные на ИИ, значительно опережают по скорости продвижения продуктов. Около 47% компаний, основанных на ИИ, достигли критического масштаба и подтвердили рыночный спрос, в то время как среди компаний, интегрировавших функции ИИ в существующие продукты, только 13% достигли этого уровня.

Текущие основные тренды:

• Умные агентские рабочие процессы и вертикальные приложения становятся центром внимания, почти 80% разработчиков, работающих с ИИ, активно развивают эту область.
• Мульти-модельные архитектуры становятся все более распространенными, в среднем компании используют 2,8 моделей в продуктах, ориентированных на клиентов, для оптимизации производительности, контроля затрат и адаптации к различным сценариям применения.

2. Инновации в ценовых моделях ИИ

Технологии ИИ заставляют компании переосмысливать стратегии ценообразования на продукты и услуги. Исследования показывают, что гибридные модели ценообразования (базовая подписка плюс плата за использование) становятся основными. В то же время некоторые компании пытаются внедрить модели ценообразования, полностью основанные на фактическом использовании или доходах клиентов.

Стоит отметить, что 37% компаний планируют в течение следующего года скорректировать свою ценовую стратегию для AI-функций, чтобы лучше отразить ценность, получаемую клиентами, и фактическое использование.

3. Стратегия кадров становится ключевым конкурентным преимуществом

Искусственный интеллект является не только техническим вызовом, но и вызовом для управления организацией. Ведущие команды создают междисциплинарные AI-команды, включая AI-инженеров, инженеров машинного обучения, специалистов по данным и менеджеров по продуктам AI.

Будущее перспективы:

• Большинство компаний ожидает, что 20-30% сотрудников инженерной команды будут сосредоточены на области ИИ.
• Доля быстрорастущих компаний может составить 37%.
• Найм специалистов в области ИИ по-прежнему сталкивается с трудностями, средний срок найма инженеров по ИИ и машинному обучению превышает 70 дней.

4. Значительное увеличение бюджета на ИИ

Компании значительно увеличивают инвестиции в ИИ, 10%-20% бюджета на НИОКР направляется в область ИИ, и эта тенденция будет продолжать расти до 2025 года. Это показывает, что ИИ стал ключевым двигателем продуктовой стратегии.

С увеличением масштабов продуктов ИИ структура затрат также меняется:

• Ранний этап: затраты на человеческие ресурсы преобладают.
• Зрелая стадия: рост доли затрат на облачные услуги, вывод моделей и соблюдение нормативных требований.

5. Внутренние AI-приложения в компаниях развиваются неравномерно

Хотя около 70% сотрудников имеют доступ к внутренним инструментам ИИ, фактически регулярно ими пользуется всего около половины. Крупные зрелые компании сталкиваются с большими трудностями в продвижении использования инструментов ИИ.

Компании с высокой степенью использования (более 50% сотрудников используют инструменты ИИ) в среднем разворачивают ИИ-приложения более чем в 7 внутренних сценариях, в основном включая:

• Помощник программирования (77% уровень использования)
• Генерация контента (65% использование)
• Поиск документов (57% использование)

Повышение рабочей эффективности в этих областях составляет от 15% до 30%.

Устойчивое развитие экосистемы инструментов ИИ

Хотя экосистема инструментов ИИ все еще довольно разрозненная, она постепенно становится более зрелой. Опрос показывает, что в настоящее время широко применяемые технологические фреймворки, библиотеки и платформы в производственной среде в основном включают: Amazon SageMaker, Apache Spark MLlib, Docker, Hugging Face, Jupyter, Keras, Kubernetes, NumPy, PyTorch, scikit-learn, TensorFlow и другие.

Этот отчет не только демонстрирует текущее состояние применения технологий ИИ в бизнесе, но и предоставляет важные рекомендации для разработки AI-стратегии. С развитием технологий ИИ, то, как компании эффективно используют эти инсайты, напрямую повлияет на их конкурентоспособность на будущем рынке.