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2025年五大趨勢:人智共創(chuàng)未來+點(diǎn)燃創(chuàng)新紀(jì)元-重塑AI藍(lán)圖的重大趨勢,AI產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新與業(yè)務(wù)模式變革

來源:IBM      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2025/1/27      主題:其他   [加盟]

IBM商業(yè)價(jià)值研究院發(fā)布的《2025年五大趨勢:人智共創(chuàng)未來+點(diǎn)燃創(chuàng)新紀(jì)元》報(bào)告,旨在分析2025年將重塑AI藍(lán)圖的重大趨勢,并為組織L導(dǎo)者提供戰(zhàn)略性洞察,幫助他們規(guī)劃未來。報(bào)告基于對400名L導(dǎo)者的調(diào)研,以及過去12個(gè)月進(jìn)行的55項(xiàng)調(diào)研的數(shù)據(jù),涵蓋了混合云和AI、一般業(yè)務(wù)、金融和技術(shù)以及特定行業(yè),包括超過43,000名G管和4,000名消費(fèi)者的見解。

核心內(nèi)容概述:

1. 智能體AI的崛起與員工再培訓(xùn)需求:

智能體AI能夠自主執(zhí)行各種功能,代表員工完成任務(wù),但組織先需要對員工進(jìn)行再培訓(xùn)。

每年大約有5%的勞動(dòng)力需要持續(xù)進(jìn)行再培訓(xùn),而AI的快速發(fā)展讓這一比例急劇攀升。2024年平均有35%的員工需要接受再培訓(xùn),也就是超過十億的員工。

87%的受訪G管預(yù)計(jì)人類工作會(huì)被生成式AI增強(qiáng),而不是被取代。

2. 技術(shù)債務(wù)與IT預(yù)算挑戰(zhàn):

技術(shù)債務(wù)是指為加快開發(fā)或交付而做出的快速、次優(yōu)技術(shù)決策所產(chǎn)生的長期成本和低效。

55%的受訪G管表示技術(shù)債務(wù)是實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)的主要障礙或真正的攔路虎。

生成式AI和智能體AI尤其需要強(qiáng)大的基礎(chǔ)架構(gòu)來處理數(shù)據(jù)和計(jì)算要求,以便將試點(diǎn)轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)J解決方案。

3. AI時(shí)代的位置重要性:

動(dòng)蕩和意外事件將成為未來的常態(tài),L導(dǎo)者需要根據(jù)市場變化對業(yè)務(wù)進(jìn)行戰(zhàn)略性調(diào)整。

企業(yè)正在尋找有效擴(kuò)展AI所需的人才、數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)和基礎(chǔ)架構(gòu),同時(shí)將業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移到能提供大戰(zhàn)略優(yōu)勢的位置。

96%的受訪G管表示數(shù)據(jù)隱私、安全和法規(guī)將在未來兩年決定其運(yùn)營地點(diǎn)。

4. AI的快速采用與自我造血能力:

生成式AI導(dǎo)致傳統(tǒng)IT預(yù)算編制流程難以為繼,技術(shù)和財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)正在重新評估支出的優(yōu)先J。

幾乎所有受訪G管(95%)都表示,到2026年,生成式AI項(xiàng)目將至少在一定程度上實(shí)現(xiàn)自我造血,并側(cè)重于推動(dòng)未來盈利的能力。

5. AI產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新與業(yè)務(wù)模式變革:

AI產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新是CEO的要目標(biāo),但業(yè)務(wù)模式未能跟上。

62%的受訪CEO表示需要重塑組織運(yùn)營方式,才能贏得未來。

未來三年,85%的受訪G管表示AI將推動(dòng)業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新,89%的受訪G管表示AI將推動(dòng)產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新。

報(bào)告強(qiáng)調(diào),為了在AI塑造的競爭格局中取得成功,L導(dǎo)者需要克服挑戰(zhàn),讓員工做好準(zhǔn)備以推動(dòng)變革,并通過創(chuàng)新機(jī)會(huì)加速進(jìn)展。



附件:2025年五大趨勢:人智共創(chuàng)未來+點(diǎn)燃創(chuàng)新紀(jì)元-重塑AI藍(lán)圖的重大趨勢,AI產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新與業(yè)務(wù)模式變革






2025年十大AI技術(shù)趨勢-原生統(tǒng)一多模態(tài)、具身智能、AI for Science

AI4S驅(qū)動(dòng)科學(xué)研究范式變革;具身大小腦和本體的協(xié)同進(jìn)化;統(tǒng)一的多模態(tài)大模型實(shí)現(xiàn)更高效AI;RL + LLMs,模型泛化從預(yù)訓(xùn)練向后訓(xùn)練、推理遷移;合成數(shù)據(jù)將成為大模型迭代與應(yīng)用落地的重要催化劑

2025具身智能行業(yè)發(fā)展研究報(bào)告具身智能技術(shù)發(fā)展與行業(yè)應(yīng)用簡析,機(jī)器人的能力向商用服務(wù)、家庭服務(wù)等更開放的場景進(jìn)行延伸

機(jī)器人的智能化水平仍受到現(xiàn)有方法與能力的制約,展現(xiàn)出了潛力,但距離實(shí)際落地應(yīng)用仍有較遠(yuǎn)的距離,有望在未來極大地加速具身智能的學(xué)習(xí)速度

中國AI大模型產(chǎn)業(yè)發(fā)展驅(qū)動(dòng)力:政策因素

十四五規(guī)劃增強(qiáng)數(shù)據(jù)感知、傳輸、存儲(chǔ)和運(yùn)算能力;數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃優(yōu)化數(shù)字化發(fā)展國內(nèi)國際兩個(gè)環(huán)境;加快建設(shè)具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地實(shí)施方案(2023-2025年)

2024年人本智能:人機(jī)共生時(shí)代的科技發(fā)展觀報(bào)告,人機(jī)關(guān)系推向了新發(fā)展階段,加速了人工智能在全行業(yè)的應(yīng)用普及

,以ChatGPT的誕生為標(biāo)志的新一輪人工智能技術(shù)浪潮,將人機(jī)關(guān)系推向了新發(fā)展階段,科技行業(yè)應(yīng)當(dāng)深刻認(rèn)知AI對人類社會(huì)帶來的全面性影響,重新審視人機(jī)關(guān)系

大模型的異構(gòu)計(jì)算和加速:加速方法,包括XPU異構(gòu)計(jì)算,多個(gè)模型的精度,推理算法優(yōu)化

介紹了大模型的異構(gòu)計(jì)算和加速方法,對比了不同量化方式下多個(gè)模型的精度;還介紹了推理算法優(yōu)化,涵蓋Self - speculative decoding、KV Cache compression等多種方式

人人都必須為2025年的十大人工智能趨勢做好準(zhǔn)備

增強(qiáng)型工作,智能企業(yè)開始利用人工智能創(chuàng)造真正價(jià)值的方式;實(shí)時(shí)自動(dòng)決策帶來更高的效率和對變化中的客戶習(xí)慣與市場狀況更快的反應(yīng)速度

AI大模型落戶礦山,智能化形成商業(yè)閉環(huán),井下智能綜采面遠(yuǎn)程控制

基于對視頻的AI智能分析,實(shí)現(xiàn)皮帶運(yùn)輸各類異常情況的智能視頻分析和判別;實(shí)現(xiàn)設(shè)備的一鍵啟停、遠(yuǎn)程操作控制等功能,有效降低危險(xiǎn)作業(yè)區(qū)域安全事故發(fā)生率

第一到第五范式:經(jīng)驗(yàn)范式 理論范式 計(jì)算范式 驅(qū)動(dòng)范式

AI 技術(shù)的發(fā)展揭示了第五種科學(xué)研究范式, 即通過機(jī)器猜想的方式應(yīng)用于 科學(xué)智能,通過不同的算法思維和應(yīng)用場景的對撞,得到不同領(lǐng)域?qū)I(yè)知識,從而推導(dǎo)位置結(jié)論的范式

AI 的五大悖論-可解釋性與自主性悖論

AI 發(fā)展中產(chǎn)生了 五大悖論,揭示了AI 作為技術(shù)的局限性和未來可能應(yīng)用方向的限制;AI 依然是一種意義重大的技術(shù),它將顯著提高生產(chǎn)和工 作效率

AI 的三大謬誤-AI無所不能,將取代人類

AI是一種更強(qiáng)的工具,像超級計(jì)算機(jī)一樣可被購買;AI無所不能,人類是執(zhí)行器,AI將取代人類;AI將和人類具備平等的地位

人工智能+引爆新質(zhì)生產(chǎn)力革命,AI技術(shù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用變革

第二章提供全景式的 AI 產(chǎn)業(yè)鏈圖譜和 中美 AI 能力對比;第三章闡述了生成式 AI 的核心技術(shù)及發(fā)展趨勢;展望 AI 商業(yè)化路徑和產(chǎn)業(yè)競爭格局演變

AI應(yīng)用專題:百花齊放,靜待殺手級應(yīng)用

B端及C端AI應(yīng)用,目前B端應(yīng)用落地較快,C端應(yīng)用靜待殺手級應(yīng)用出現(xiàn);C端應(yīng)用頭部格局穩(wěn)定,但用戶需求不明確,往往是供給激發(fā)需求
 
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