8 трендов в технологиях ИИ и МО, на которые бизнесу стоит обратить внимание

Бизнес-ландшафт коренным образом трансформируется искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением (МО). От оптимизации операций до персонализации взаимодействий, эти технологии уже оказали свое влияние на бизнес по всему миру, предлагая новые возможности для более быстрого роста, большей эффективности и лучшего инновационного развития.

Влияние тенденций МО и ИИ неоспоримо. Согласно отчету Конференции ООН по торговле и развитию, к 2033 году мировой рынок ИИ достигнет ошеломляющей отметки в 4,8 трлн долларов США. Этот взрывной рост показывает, что предприятия признают огромную ценность этих технологий. От автоматизации рутинных задач до выявления скрытых закономерностей в данных, ИИ и МО кардинально изменяют способы ведения бизнеса и конкуренции.

Однако на этом история не заканчивается. Ландшафт искусственного интеллекта и машинного обучения обещает еще больше интересных достижений, которые могут произвести революцию в работе предприятий. Давайте углубимся в тенденции, определяющие будущее искусственного интеллекта и машинного обучения.

Эволюция ИИ и МО в бизнесе

Всего несколько лет назад термины «искусственный интеллект» и «машинное обучение» казались чем-то футуристическим. Они казались словами из фильмов. Сегодня это не просто слова, но инструменты, трансформирующие бизнес по всему миру.

Все началось с основ. В ранние дни были приложения для рекомендаций и для обнаружения мошенничества. Они заложили основу для более продвинутых решений. Мы стали свидетелями прорывов в обработке естественного языка (NLP). Они позволили машинам более точно понимать человеческий язык. Это открыло дверь для чат-ботов, которые могут вести диалог. Это также открыло дверь для голосовых ассистентов, таких как Siri и Alexa. Они изменили способы взаимодействия с технологиями.

Однако влияние недавних разработок в области AI и МL выходит далеко за рамки аспектов бизнеса, ориентированных на клиента. Представьте себе мир, где утомительные задачи, такие как ввод данных и бумажная работа, выполняются машинами. Это освобождает сотрудников для занятия более важными задачами. Это реальность благодаря автоматизации на базе ИИ. И не забудем о обслуживании клиентов!

Чат-боты на базе ИИ теперь доступны 24/7 для ответов на вопросы и решения проблем, в то время как анализ эмоций помогает компаниям понимать отзывы клиентов и повышать удовлетворенность. Кроме того, предсказательная аналитика на основе машинного обучения позволяет компаниям предвидеть потребности клиентов и оптимизировать свой инвентарь соответственно.

Заметным примером трансформирующей силы тенденции ИИ является рекомендательный движок Netflix. Это не просто удачная догадка, как вы могли бы подумать, это сила искусственного интеллекта в действии. Эта персонализированная система анализирует данные пользователей и предлагает фильмы и шоу, соответствующие их предпочтениям. Это не только улучшает пользовательский опыт, но и повышает вовлеченность и количество подписчиков Netflix.

Глядя вперед, влияние ИИ и МО в бизнесе будет только увеличиваться. Согласно исследованию PwC’s Global Artificial Intelligence Study, искусственный интеллект может составить до 15.7 трлн долларов США глобального ВВП к 2030 году. Основываясь на оценках McKinsey, ИИ может генерировать до 1.2% роста ВВП ежегодно к 2030 году.

Так что правда такова: путешествие ИИ и МО в бизнесе далеко не окончено. Понимая, где мы были, принимая настоящее и активно готовясь к будущему машинного обучения и искусственного интеллекта, компании могут убедиться, что они процветают в эту новую эру технологической трансформации.

Обзор 8 главных трендов в технологиях МО и ИИ

Как глобальный Google Cloud Premier Partner, Zendesk Advanced Partner, Asana Platinum Solutions Partner, GitLab Select Partner и HubSpot Diamond Partner, мы представляем наш взгляд на восемь самых горячих трендов, наблюдаемых у этих ведущих облачных вендоров.

Тренд №1: Генеративный ИИ и расширение мультимодальных моделей

ИИ быстро становится более гибким и функциональным, и модели вроде Gemini от Google задают вектор. Эти системы могут понимать и создавать контент, работая с текстом, изображениями и другими типами данных, что делает их мощными инструментами для логических заключений, решения задач и программирования.

Google Cloud сделал Vertex AI основной платформой для создания мультимодальных приложений. Это единственный крупный гиперскейлер, предлагающий генеративные модели для видео, изображений, аудио и даже музыки, включая Imagen 4, Veo 3, Chirp 3 и Lyria. Бренды уже используют Imagen для дизайна кастомных визуалов и сокращения сроков кампаний с недель до дней.

Чтобы расширить свою экосистему, Google Cloud теперь также позволяет разработчикам использовать сторонние модели, такие как Llama 4 от Meta, через Vertex AI. Благодаря открытому подходу команды могут комбинировать лучшие модели для своих нужд.

Тренд №2: Агентный ИИ и мультиагентные системы

ИИ вышел далеко за рамки автономных инструментов. Представьте себе сеть интеллектуальных агентов, которые могут рассуждать, действовать на основе этих рассуждений и объединять усилия. Встречайте Gemini Enterprise — пространство Google для создания, управления и запуска этих агентов.

Gemini Enterprise, предназначенный как для разработчиков, так и для бизнес-пользователей, включает no-code-интерфейс, который позволяет любому — от HR-менеджеров до маркетологов — создавать и автоматизировать рабочие процессы, не дожидаясь поддержки разработчиков. «Под капотом» Agent Development Kit (ADK) и открытый протокол Agent2Agent (A2A) обеспечивают работу сложных систем, где агенты могут общаться и работать вместе.

Готовые агенты, такие как NotebookLM и Coding Agents, уже доступны для использования, в то время как другие — более нишевые. Например, HubSpot Breeze Agents помогают отделам продаж и маркетинга писать контент, находить лидов и управлять социальными сетями в автоматическом режиме.

Тренд №3: Платформы для аналитики данных и машинного обучения на базе ИИ

ИИ меняет то, как организации работают с данными — от сбора до получения инсайтов. В Google Cloud платформа Vertex AI предлагает комплексное решение для всего жизненного цикла МО, включая разработку, обучение и развертывание моделей. Она поставляется с такими инструментами, как Neural Architecture Search (NAS) для оптимизации моделей, Feature Store для централизации повторно используемых данных и Model Monitoring для контроля качества.

В то же время BigQuery объединяет аналитику и ИИ в едином интеллектуальном хранилище данных. Gemini в BigQuery превращает обычный язык в SQL, объясняет запросы простыми словами и улучшает поиск благодаря семантическому пониманию. Looker на базе Gemini позволяет пользователям исследовать данные и составлять отчеты, просто задавая вопросы на естественном языке.

Эти инструменты не просто теория — они приносят результаты. Например, компания Aluga Mais сократила время анализа регистрации клиентов с 90 минут до 24 секунд, используя эти возможности на базе ИИ.

Тренд №4: ИИ для разработки ПО и DevSecOps

Разработчики теперь работают бок о бок с ИИ. Инструменты вроде Gemini Code Assist выступают в роли партнеров по кодированию, помогая командам экономить более 10 часов в месяц на одного разработчика. GitLab Duo Enterprise встраивает ИИ в каждый этап DevSecOps — от суммирования обсуждений и генерации тестов до предложений по улучшению кода.

Безопасность также становится умнее. ИИ теперь может выявлять уязвимости, объяснять их риски и даже автоматически писать код для их исправления. Компании, использующие эти инструменты, такие как Cube, сообщают об ускорении обнаружения уязвимостей на 50% и экономии 40 часов времени разработки еженедельно.

Тренд №5: Встроенный ИИ для продуктивности и автоматизации рабочих процессов

ИИ все чаще встраивают прямо в инструменты, которыми люди пользуются каждый день. Платформы, такие как Asana AI (Asana Intelligence), помогают командам управлять сложными проектами, автоматизировать рутинные задачи и эффективнее распределять ресурсы. Функции, такие как Smart Summaries, Smart Status и Smart Rule Creator, превращают проектные данные в четкие обновления и автоматизацию, используя простой язык.

NotebookLM, интегрированный с Google Workspace, служит интеллектуальным ассистентом по исследованиям. Он собирает инсайты из документов, видео и аудио, а также создает ментальные карты и отчеты. То, что раньше занимало дни, теперь можно сделать за часы.

Аналогично, Gemini для Google Workspace помогает сотрудникам быстрее составлять электронные письма и документы. Компании, такие как FinQuery, сообщают о написании сообщений на 20% быстрее, что высвобождает время для более ценной работы.

Тренд №6: Разговорный ИИ и автоматизация клиентского опыта (CX)

Разговорный ИИ приближает машины к тому, как люди на самом деле говорят и слушают. Сочетая понимание языка с машинным обучением, он обеспечивает работу чатов, которые ощущаются более естественно — как диалог с опытным специалистом поддержки, а не со скриптом.

Хотя он и отделен от генеративного ИИ, они часто работают рука об руку. Вместе они предоставляют клиентам мгновенную, персонализированную помощь в любое время суток.

Инструменты, такие как Zendesk AI и Google Contact Center AI, формируют эту новую эру поддержки. Zendesk AI использует интеллектуальных ботов, автоматически генерируемые ответы и семантический поиск для гладкой обработки рутинных вопросов. Breeze Customer Agent от HubSpot развивает это, предоставляя быстрые и точные ответы, основанные на проверенной информации.

В таких секторах, как финансы, эти системы становятся повсеместными. Они помогают клиентам открывать счета, отслеживают транзакции, выявляют потенциальное мошенничество и даже предлагают аналитику в реальном времени. В целом, разговорный ИИ помогает клиентскому сервису становиться быстрее, умнее и, что интересно, гораздо человечнее.

Тренд №7: Передовая инфраструктура и вычисления для ИИ

Каждая мощная система ИИ требует огромных вычислительных ресурсов. Google Cloud активно инвестирует в оборудование следующего поколения, включая TPU Ironwood (7-е поколение) и GPU NVIDIA Blackwell (B200 и GB200), доступные через виртуальные машины A4 и A4X.

Архитектура AI Hypercomputer (также известная как Cluster Director) упрощает развертывание и управление массивными кластерами. Ее оптимизированная сеть поддерживает до 30 000 GPU на кластер с молниеносной пропускной способностью в 3,2 Тбит/с между GPU.

Чтобы предотвратить «узкие места» в данных, Google представил Hyperdisk Exapools для хранения данных эксабайтного масштаба и Rapid Storage, обеспечивающее задержку менее 1 миллисекунды и скорость чтения/записи до 20 раз выше, чем у традиционных систем.

Тренд №8: Управление, безопасность и доверие в ИИ

По мере того как ИИ укореняется в бизнес-операциях, организации удваивают внимание к безопасности, соответствию требованиям и прозрачности. Gemini Enterprise соответствует таким стандартам, как HIPAA и FedRAMP High, обеспечивая постоянную защиту данных, в то время как GitLab Duo следует строгому принципу «privacy-first», благодаря чему данные клиентов никогда не попадают в обучающие пайплайны.

В таких продуктах, как NotebookLM, конфиденциальность встроена по умолчанию: данные пользователей никогда не используются для обучения моделей. Каждый сгенерированный инсайт включает встроенные цитаты, основывая результаты на проверяемых источниках и минимизируя риск ложной информации.

Команды кибербезопасности также используют ИИ более проактивно. Google SecOps и Gemini могут быстро обнаруживать, расследовать и нейтрализовать угрозы, а новые агенты, такие как Malware Analysis Agent, могут даже распаковывать и анализировать скрытый код.

Google AI в действии

TensorFlow Lite для Edge AI позволяет компаниям развертывать модели ИИ непосредственно на устройствах, обеспечивая обработку и анализ в режиме реального времени без необходимости использования облачной инфраструктуры. Google AI LaMDA (языковая модель для диалоговых приложений) — это фактологическая языковая модель, которая может вести беседы на различные темы, демонстрируя потенциал мультимодального ИИ для более насыщенного взаимодействия человека и компьютера.

Рекомендательный механизм Google AI — это мощный инструмент, который помогает компаниям персонализировать пользовательский опыт на разных платформах, подобно тому, как YouTube рекомендует видео, которое может вам понравиться, основываясь на истории просмотров.

Дополняя этот набор, Vertex AI предоставляет единую среду для управления моделями ИИ и рабочими процессами МО, упрощая разработку и развертывание приложений искусственного интеллекта. Такой консолидированный подход снижает сложность и ускоряет внедрение ИИ-технологий в бизнес-операции.

Это лишь некоторые из интересных тенденций в области искусственного интеллекта, формирующих будущее бизнеса. Чтобы получить самые свежие отраслевые инсайты, прочтите также наш блог о цифровой трансформации в розничной торговле. По мере того как эти технологии будут развиваться, компании, которые примут и адаптируются к этим достижениям, будут иметь все шансы на процветание.

Практические советы по началу работы с ИИ и МО

Компании хотят использовать ИИ и МО в своей деятельности. Однако начало этого пути может показаться сложным. Тем не менее, с правильным подходом и руководством, интеграция этих технологий в бизнес-процессы может принести значительные преимущества. Вот практическое руководство, которое поможет вашему бизнесу сделать первые шаги.

• Определите проблему и поставьте цели

Начните с определения конкретных проблемных областей или возможностей, где ИИ и МО могут принести ощутимую пользу вашему бизнесу. Где автоматизация может улучшить эффективность? Могут ли чат-боты на основе ИИ улучшить обслуживание клиентов? Четко определите желаемые результаты от внедрения ИИ/МО, поскольку это будет направлять ваш подход.

• Соберите правильные данные

После того как вы определите потенциальные случаи использования, соберите необходимые данные, которые будут информировать ваши инициативы ИИ и МО.

Убедитесь, что соответствующие данные доступны в чистом и организованном формате. Это может потребовать очистки существующих наборов данных или сбора новых данных, специфичных для вашего проекта.

• Исследуйте свои возможности

Изучите доступные инструменты и ресурсы ИИ/МО, включая те, что предлагает Google Cloud. Он предлагает разнообразие решений, от предварительно обученных моделей до инструментов для разработки собственного ИИ, чтобы удовлетворить разнообразные потребности бизнеса в различных отраслях.

Рассмотрите возможность использования облачных решений для легкого доступа и масштабируемости. Ищите инструменты, которые соответствуют вашему техническому опыту и потребностям проекта.

• Разумно выбирайте партнеров

Если ваша команда не обладает обширными знаниями в области AI/ML, рассмотрите возможность партнерства с квалифицированным консультантом или поставщиком. Ищите партнеров, которые понимают вашу отрасль и могут предложить настроенные решения. Ищите прозрачных и надежных партнеров, для которых безопасность данных и этика являются приоритетом.

• Начните с малого и адаптируйтесь

Не пытайтесь радикально изменить весь свой бизнес за одну ночь. Начните с малого или с пилотного проекта, сосредоточенного на хорошо определенной проблемной области. Это позволит вам проверить эффективность ИИ/МО, учиться на ранних результатах и уточнять ваш подход перед масштабированием.

• Приветствуйте непрерывное обучение

Наконец, признайте, что интеграция трендов искусственного интеллекта и машинного обучения в ваш бизнес — это непрерывный путь. Обязуйтесь оставаться в курсе новых разработок и лучших практик. Поощряйте вашу команду постоянно учиться и адаптироваться, чтобы максимизировать потенциал этих технологий.

Подведение итогов: будущее машинного обучения и искусственного интеллекта уже наступило

В итоге статистика говорит о следующем: ожидается, что к 2027 году объем мирового рынка AI достигнет 267 миллиардов долларов, а 84% глобальных бизнес-организаций считают, что ИИ даст им стратегическое преимущество. Эти цифры подчеркивают огромный потенциал ИИ и МО, стимулирующий инновации, повышающий эффективность и создающий новые возможности роста для бизнеса.

Cloudfresh, являясь Google Cloud Premier Partner, позволяет компаниям использовать революционную мощь ИИ и МО с помощью передовых инструментов и функций, предоставляемых Google Cloud Platform.

Технологии ИИ и МО в Google Cloud находятся в авангарде этих инноваций и служат основой для наших услуг. Наша команда экспертов по Google Cloud занимается совершенствованием вашей IT-инфраструктуры, созданием бесшовных интеграций для улучшения совместимости систем, а также развитием инновационных структур и процессов, разработанных специально для вашей команды.

В то же время наш центр поддержки стремится обеспечить исключительный опыт работы с клиентами, предлагая индивидуальную помощь для удовлетворения ваших уникальных потребностей.

Свяжитесь с Cloudfresh сегодня для получения бесплатной консультации, и пусть наши эксперты помогут вам наметить курс на будущее, основанное на интеллектуальной автоматизации. Вместе мы сможем раскрыть максимальный потенциал ИИ и МО, чтобы ваш бизнес процветал.