6 августа 2025 г.
Согласно Gartner, Inc., ИИ-агенты и данные, готовые к использованию в ИИ являются двумя самыми быстроразвивающимися технологиями в Hype Cycle по искусственному интеллекту 2025 года. Эти технологии вызывают повышенный интерес, сопровождаемый амбициозными прогнозами и завышенными ожиданиями, что помещает их на пик «Раздутых ожиданий» (Peak of Inflated Expectations).
Hype Cycle от Gartner — это графическое представление зрелости и уровня внедрения технологий и приложений, а также их потенциальной значимости для решения реальных бизнес-задач и освоения новых возможностей. Методология помогает понять, как технология будет развиваться со временем, и предоставляет основу для принятия решений о ее внедрении в соответствии с конкретными бизнес-целями.
«Инвестиции в ИИ остаются высокими в этом году, и всё большее внимание уделяется масштабируемости операций и аналитике в реальном времени», — говорит Харита Кхандабатту (Haritha Khandabattu), старший аналитик Gartner. — «Это стало причиной смещения акцента с генеративного ИИ (GenAI) как основного фокуса на базовые составляющие устойчивой реализации ИИ — такие как данные, готовые к ИИ, и ИИ-агенты».
Среди ИИ-инноваций, которые, по прогнозу Gartner, станут массовыми в течение ближайших 5 лет, мультимодальные ИИ-модели и технологии управления доверием, рисками и безопасностью в ИИ (AI TRiSM) занимают центральное место на пике ожиданий (см. рис. 1). Эти технологии позволят создавать более устойчивые, инновационные и ответственные ИИ-приложения, меняя подходы к управлению и деятельности компаний.
ИИ-агенты
ИИ-агенты — это автономные или полуавтономные программные сущности, использующие ИИ-технологии для восприятия, принятия решений, выполнения действий и достижения целей в цифровой или физической среде. С использованием
«Чтобы извлечь пользу от ИИ-агентов, организациям нужно определить наиболее релевантные контексты и сценарии использования. Это сложно, поскольку не существует универсальных агентов, и каждый случай уникален», — отмечает Кхандабатту. — «Хотя агенты будут становиться всё мощнее, они подходят не для всех задач».
Данные, готовые к ИИ
AI-ready data — это данные, оптимизированные для ИИ-приложений, обеспечивающие высокую точность и эффективность. Их «готовность» определяется способностью соответствовать конкретным задачам и используемым ИИ-подходам, что требует пересмотра практик управления данными.
По мнению Gartner, компаниям, масштабно внедряющим ИИ, необходимо развивать свои практики управления данными, чтобы:
- соответствовать новым бизнес-требованиям,
- обеспечивать доверие и соответствие требованиям,
- защищать интеллектуальную собственность,
- снижать риски и предотвращать искажения (галлюцинации) в ИИ.
Мультимодальный ИИ
Мультимодальные ИИ-модели обучаются на данных разных типов одновременно — изображениях, видео, аудио и тексте. Это позволяет им лучше интерпретировать сложные ситуации, чем модели, работающие только с одним типом данных.
Согласно прогнозам Gartner, в течение следующих пяти лет мультимодальный ИИ станет ключевым компонентом развития функций в приложениях и программных продуктах всех отраслей.
AI TRiSM (Trust, Risk and Security Management)
AI TRiSM играет важную роль в этичном и безопасном внедрении ИИ. Это четыре уровня технических возможностей, поддерживающих корпоративные политики по всем ИИ-сценариям и обеспечивающих:
- надлежащее управление,
- надежность,
- честность,
- безопасность,
- конфиденциальность и защиту данных.
«ИИ ставит перед компаниями новые задачи в области доверия, рисков и безопасности, которые не решаются традиционными средствами», — говорит Кхандабатту. — «Необходимо внедрять многоуровневые решения AI TRiSM, которые позволят последовательно обеспечивать соблюдение политик по всем ИИ-инициативам».
Источник: Пресс-служба компании Gartner
