随着2025年的到来，生成式人工智能（GenAI）正以前所未有的力量重塑各行各业，不断突破创新的边界。这一年有望成为人工智能发展历程中的一个里程碑，而GenAI无疑将扮演领头羊的角色。数据科学平台制造商Dataiku发布了其年度趋势报告《2025年5个GenAI趋势：当心人工智能代理清算》，深入剖析了预计将对企业人工智能产生重大影响的五个关键趋势。
不可否认，我们正身处GenAI革命之中。Dataiku的报告显示，81%的高层管理者对人工智能的使用持有中度到高度的信任度。在过去12个月里，三分之二的数据、分析和IT领导者在人工智能领域的投资超过了100万美元。而据Dataiku预测，GenAI目前的成就仅仅是个开端，未来还将迎来更具变革性的发展。
趋势1：GenAI的商品化
未来一年，GenAI工具和AI代理的广泛可用性将成为一大主要趋势。这一趋势将大大降低基本人工智能功能的进入门槛，为无差异化解决方案提供一个公平的竞争环境。然而，报告也警告说，完全依赖现成的GenAI和AI代理工具的组织可能会陷入“商品陷阱”，即技术不再提供竞争优势，但企业仍需持续投入大量资金。
为了避免这一陷阱，Dataiku建议企业应专注于开发创新的、投资回报率驱动的应用程序。同时，企业应积极开发人工智能代理以获取实时洞察，并投资于正确的工具和软件。Dataiku联合创始人兼首席执行官Florian Douetteau表示：“我们目睹了GenAI在极短时间内实现了飞速发展，这提高了公司锐化人工智能战略的紧迫性。人工智能代理已经不再是遥不可及的未来，它们已经在这里重新定义商业规则，并且这一趋势只会加速。公司领导人必须果断采取行动，以避免落入商品人工智能的陷阱，因为竞争对手正准备将他们的人工智能优势转化为有意义的差异化、业务转型和市场主导地位。”
在商品化的趋势下，企业还需要注重培养自身的核心竞争力，通过定制化解决方案和持续优化算法来提升人工智能的应用效果。同时，加强与其他领域的融合创新，将人工智能技术与传统行业相结合，开拓新的市场空间和应用场景，也是避免商品化陷阱的重要途径。
趋势2：在压力下量化投资回报率
Dataiku强调，虽然72%的数据、分析和IT高管报告了其GenAI项目取得了正投资回报率，但衡量成功的方法往往是定性和定量的组合。然而，孤立地评估GenAI的影响以及缺乏明确的指标等挑战使得这个过程变得复杂。
随着人工智能代理的兴起，测量GenAI投资回报率的任务将变得更加艰巨。报告显示，85%的领导者面临着来自高管层的压力，要求他们为人工智能投资确定明确的结果。为了保持领先地位，Dataiku建议在投资回报率中纳入具体的财务和运营成果，包括成本节约、生产力提高以及加快产品上市时间等方面。
为了实现这一目标，企业需要建立完善的数据采集和分析体系，确保能够准确追踪和评估人工智能项目的投入和产出。同时，企业还需要加强与财务部门的沟通协作，共同制定合理的投资回报率评估标准和方法。此外，企业还应注重长期效益的考量，避免过分追求短期利益而忽视人工智能技术的长远价值。
趋势3：LLM的混乱局面
Dataiku指出，由大型语言模型（LLM）驱动的人工智能代理的涌入正在企业环境中创造一个混乱的局面。73%的组织采用了混合多LLM方法，但挑战在于如何有效管理这些多样化的模型及其非结构化工作流程。如果不仔细管理，这种复杂性可能会导致操作混乱和效率低下。
采取多LLM战略的主要原因包括提高准确性和可靠性、使LLM多样化具有灵活性以及避免供应商锁定等。然而，这也带来了管理上的挑战。报告显示，79%的数据、分析和IT高管使用安全网关进行LLM访问，其中40%用于所有LLM访问，39%用于特定LLM用例。
为了驾驭这一复杂格局，Dataiku强调需要制定一个明确的战略和治理框架来管理多个LLM和人工智能代理。企业应建立统一的模型管理平台，实现对不同LLM模型的统一调度和监控。同时，加强模型之间的协同作用，提高整体应用效果。此外，企业还应注重模型的安全性和合规性审查，确保人工智能技术的合法合规使用。
趋势4：治理成为优先事项
GenAI的快速发展带来了重大的治理问题。Dataiku指出，不充分的治理框架使组织面临隐私泄露、偏见和合规性风险等挑战。为了确保人工智能技术的健康发展，企业必须加强治理体系的建设和完善。
报告显示，75%的高层管理者担心数据隐私被侵犯，但大多数人仍然信任GenAI，并计划继续投资。为了平衡负责任的GenAI创新和发展，高管们计划为GenAI的使用建立明确的指导方针和框架。这将有助于规范人工智能技术的开发和应用过程，确保技术的透明度和可解释性。
同时，企业还应鼓励在人工智能开发中建立透明度和问责制文化。通过明确责任主体和追溯机制，确保人工智能技术的决策过程可追溯、可解释。此外，企业还应优先考虑用户教育和对负责任的人工智能实践的认识提升。通过加强员工培训和公众宣传教育活动，提高人们对人工智能技术的理解和认知水平。
值得注意的是，一些组织坚持只使用一个法定供应商的主要原因之一是担心引入额外供应商可能会带来安全和合规性问题。这表明虽然对GenAI的总体信心是坚实的，但人们对其对数据隐私和安全的影响仍存在挥之不去的担忧。因此，企业在选择供应商时应谨慎考虑其安全性和合规性记录，确保与可靠、合规的供应商合作。
趋势5：提高劳动力技能
在人工智能驱动的未来中，那些不抵制变化并积极学习使用人工智能的工人将处于茁壮成长和成功的最佳位置。Dataiku分享说，93%的高层管理者认为与员工合作并从数据中产生见解至关重要。
为了实现这一目标，组织不应仅仅局限于实现任务的自动化；相反，它们应该培养一种持续学习的文化，充分利用人类和人工智能之间的协同作用。通过提供培训和教育机会，帮助员工掌握新技能和知识，使他们能够适应人工智能技术的发展和应用。
然而，Dataiku报告也指出，虽然高层管理者专注于运营效率的提升，但他们可能低估了人工智能更广泛的转型潜力，其中包括突破性创新。因此，变革必须从高层推动起来，以确保在这个新时代取得成功。企业需要制定长远的发展战略和规划，将人工智能技术融入企业的核心业务和流程中，推动企业的转型升级和创新发展。
Douetteau分享道：“成功的指南仍在编写之中，但最佳实践已经出现，以减轻人工智能可能带来的最大风险。首席执行官对他们的公司以及他们自己都有责任离开场边并积极参与其中。如果他们不这样做，他们可能会成为第一批因人工智能而失去工作的人之一，从而创造历史。”
总之，2025年将是人工智能技术发展和应用的重要一年。企业需要密切关注这些关键趋势的发展动态，并积极采取措施应对挑战和机遇。通过加强治理体系建设、提高劳动力技能水平、优化LLM管理策略以及量化投资回报率等方面的努力，企业将能够更好地应对人工智能时代的到来，实现可持续发展和创新突破。
