Trendy Technologiczne 2025: Agenci AI, Małe Modele, Bezpieczne AI

‍Obecne trendy technologiczne już nie prorokują, czy algorytmy AI będą miały wpływ na życie i gospodarkę, bo te dawno stały się elementem rzeczywistości. Dziś mówi się o tym, w jakim stopniu i zakresie ludzie i organizacje będą ich doświadczać. Większość trendów wynika z wcześniejszych, ale pewne przyciągną uwagę bardziej ze względu na ich nowatorstwo lub potencjał do napędzania postępu. Rok 2025 staje się krytyczny dla zmian stylu zarządzania i integracji technologii AI z systemami firm.

Kluczowa rola AI w trendach 2025

W 2025 roku AI wkracza na wyższe poziomy, ale i nieznane terytoria. Obserwowane trendy wskazują na fundamentalną transformację sposobu, w jaki pracujemy czy prowadzimy biznes. Wyznaczają zmiany w strategii i modelu biznesowym firm. Forrester podkreśla, że dylemat liderów, „czy wdrożyć AI”, zdecydowanie zmienił kurs na „jak zrobić to najefektywniej”, a ponad 70% firm deklaruje przyjęcie AI.

Wizja technologiczna 2025 naznaczona jest też niepewnością ekonomiczną i geopolityczną. Badania ukazują, że choć liderzy mają świadomość postępu opartego na AI, to wciąż muszą weryfikować swoje zaufanie do jej narzędzi i odróżniać szum medialny od rzeczywiście przydatnych technologii. Zdolność adaptacji, zarządzanie danymi, bezpieczeństwo systemów i efektywność energetyczna będą czynnikami kształtującymi decyzje liderów w 2025 roku i w dłuższej perspektywie.

Trendy technologiczne 2025 – co mówią badania?

Podczas gdy 2024 koncentrował się na rozwoju generatywnej AI, rok 2025 przyniesie zwrot w kierunku wyspecjalizowanych narzędzi AI i ich praktycznego zastosowania. AI przejdzie od prostej automatyzacji do autonomicznego działania, znacząco transformując środowiska pracy.

Wśród liderów AI w 125 organizacjach, 98% zwiększa inwestycje w dane i AI (82% w zeszłym roku), dla 91% jest to najwyższy priorytet. 94% dostrzega, że rozwój AI prowadzi do większego skupienia na danych.

• Badanie Accenture pokazuje, że liderzy są świadomi nowej przyszłości: wysokich inwestycji w AI, centralizacji, jakości danych i nowych umiejętności. 77% uważa, że korzyści z AI zależą od zbudowania zaufania – do systemów cyfrowych, modeli AI, klientów i pracowników.
• Gartner zidentyfikował 10 kluczowych trendów technologicznych w trzech obszarach: 1. Potrzeby i zagrożenia AI (Agentowa AI, platformy zarządzania AI, obrona przed dezinformacją); 2. Nowe granice informatyki (kryptografia postkwantowa, inteligencja otoczenia, energooszczędne i hybrydowe przetwarzanie); 3. Synergia człowieka i maszyny (obliczenia przestrzenne, roboty wielofunkcyjne, wzmocnienie neurologiczne).
• Raport McKinsey Global Institute wskazał 18 przyszłych aren (obiecujących branż) kształtujących gospodarkę 2025-2040. Do 12 aren zidentyfikowanych na podstawie danych z lat 2005-2020 (np. biofarmaceutyka, usługi chmurowe, e-commerce, pojazdy elektryczne) dołączają nowe areny: oprogramowanie i usługi AI, cyberbezpieczeństwo, mobilność lotnicza, robotyka i biotechnologia pozamedyczna.
• Raport Deloitte Tech Trends 2025 pokazuje wszechobecność AI, konkludując: 'ostatecznie będziemy myśleć o AI jak o HTTP czy elektryczności - nie będziemy jej proaktywnie używać, ale doświadczymy świata, gdzie [AI] sprawia, że wszystko działa mądrzej i szybciej'.
• IEEE Computer Society zidentyfikowało trendy napędzające przyszłość informatyki, oceniając je pod kątem sukcesu komercyjnego, wpływu na globalny ekosystem i adopcji rynkowej. Obejmują one: nowe formy wdrażania LLM, drony jako usługę (DaaS), komercjalizację agentów AI, robotykę wspomaganą AI oraz medyczne urządzenia noszone/biomarkery.

_____________________

Spośród trendów wskazanych przez liczne badania i raporty wybraliśmy 8 wartych wyróżnienia i szerszego opisania:

1. LLM a małe modele językowe

Ewolucja modeli językowych sprawiła, że duże modele językowe (LLM) zdominowały GenAI, integrując ją z chatbotami i agentami AI. Jednak osiągnięcie z GenAI pełnej korzyści i optymalnego wzrostu pozostaje niepewne, ponieważ koszty wdrożeń testowych niekoniecznie przekładają się na wartość dla firm. Powszechny poziom wykorzystania LLM, jak ChatGPT czy Claude, okazał się niski z uwagi na ich nieprzydatność do wielu zadań i jakość działania uzyskiwaną kosztem ogromnych zasobów danych i mocy obliczeniowych. Istotny jest też wpływ na środowisko – trening GPT-3 przyczynił się do emisji 500 ton CO₂.

Obecnie gra nie toczy się już o najszybsze skalowanie możliwości GenAI przez zwiększanie danych treningowych i mocy obliczeniowych, a szukanie innych rozwiązań, aby AI rozwijać tanio i efektywnie. W związku z tym rośnie zainteresowanie mniejszymi modelami, które można dostosować do konkretnych zadań. Rok 2025 przyniesie Small Language Models (SLM) specjalnego przeznaczenia, które mogą wzmocnić firmy dzięki wyspecjalizowanym, autonomicznym rozwiązaniom – dla operacji finansowych, produkcyjnych i detalicznych.

Postęp SML obniży wymagania sprzętowe i przyniesie łatwiejsze dostrajanie do agentów AI, a rozwiązania open source umożliwią własność modelu i danych. Zoptymalizowane pod kątem wydajności i kosztów staną się dostępne dla mniejszych firm o ograniczonych zasobach IT. Ich dostępność mogą zwiększyć usługi w chmurze z graficznymi interfejsami z użyciem low-code. Dzięki małym modelom można się także spodziewać znacznego postępu w środowiskach naukowo-badawczych.

2. Agenci AI zyskują większą autonomię

W 2025 roku rozwój technologii przesuwa się w stronę agentowej AI. W porównaniu z asystentem AI, agent AI jest systemem bardziej autonomicznym i wszechstronnym. Agenci AI wyewoluują do formy zaawansowanych asystentów biznesowych, zdolnych do wykonywania wyspecjalizowanych zadań, uczenia się i adaptacji w czasie rzeczywistym. Tym, co wyróżnia nową generację agentów, to ich działanie proaktywne – umiejętność samodzielnego podejmowania decyzji i zarządzania wieloma procesami jednocześnie bez kontroli człowieka.

Agenci AI będą wykorzystywani w profesjonalnych i złożonych środowiskach, w których wymagane jest szybkie podejmowanie decyzji, wysoka wydajność i precyzja, jak analizy danych rynkowych, handel automatyczny, wykrywanie oszustw, optymalizacja łańcuchów dostaw, wsparcie diagnostyczne czy zarządzanie danymi medycznymi. W obsłudze klienta agenci AI będą prowadzić naturalne rozmowy w wielu językach, odpowiadając na złożone problemy. Jak mówią badania, firmy które już ich używają, odnotowują 61% wzrost efektywności pracy.

Agenci AI tworzą przestrzeń do zastosowań w dziedzinach:

• przemysłowych – przez integrację z urządzeniami IoT i robotyką, np. w inteligentnych domach do zarządzania zużyciem energii, bezpieczeństwem i konserwacją;
• logistycznych – do zarządzania operacjami magazynowymi, przewidywania popytu i automatycznego uzupełniania zapasów;
• marketingowych – do prowadzenia wielokanałowych spersonalizowanych kampanii jako cyfrowy awatar (AI Influencer).

_____________________

3. Balansowanie rozwoju technologii i zrównoważonego rozwoju

AI to potężne narzędzie do badania złożonych kwestii środowiskowych, zarządzania zasobami i zrównoważonego rozwoju. Aby optymalizować zużycie energiii i efektywność energetyczną, w czasie rzeczywistym analizuje dane z inteligentnych sieci, monitoruje emisje przemysłowe dla zmniejszania ilości odpadów i zanieczyszczeń, w efekcie śladu węglowego.

Energooszczędne przetwarzanie to projektowania i obsługa komputerów, centrów danych i innych systemów cyfrowych w sposób minimalizujący zużycie energii i ślad węglowy

Rozwój AI stanowi zarazem paradoks na polu zrównoważonego rozwoju. Moc obliczeniowa potrzebna do trenowania i uruchamiania modeli AI zużywa ogromną energię, w konsekwencji prowadząc do wysokich emisji CO₂. Dlatego zrównoważenie korzyści AI z jej kosztami środowiskowymi poprzez inwestowanie w energooszczędne technologie i wydajne operacje staje się obecnie najważniejszym wyzwaniem dla zrównoważonej przyszłości.

Badania ukazują, że w 2025 r. więcej przedsiębiorstw deklaruje inwestowanie w technologie i procesy zmniejszające zużycie energii i swój ślad węglowy – bardziej precyzyjne zarządzanie energią, redukcją odpadów i korzystanie z odnawialnych źródeł energii. Miejsce gospodarki liniowej będą przejmowały systemy o obiegu zamkniętym. Zyskuje rosnący od lat trend – czyste technologie. Globalne wysiłki na jej rzecz i zapotrzebowanie na energię technologii skalowalnych AI, mają wspierać systemy energii odnawialnych (m.in. wirtualne elektrownie).

Przewiduje się, że w 2025 roku firmy będą szukać partnerów, którzy pomogą im budować systemy optymalizujące zużycie energii, dystrybucję i magazynowanie energii, zmniejszające negatywny wpływ na środowisko, pomagając zarazem w realizacji zobowiązań zerowej emisji i celów zrównoważonego rozwoju.

Światowe Forum Ekonomiczne zauważa jednocześnie, że żadna pojedyncza technologia nie rozwiąże samodzielnie kwestii transformacji energetycznej; potrzebny jest zestaw rozwiązań, w tym magazynowanie energii, zaawansowaną energię jądrową, czyste paliwa, wodór i usuwanie CO₂.

4. Obliczenia przestrzenne a rzeczywistość rozszerzona (AR)

Obliczenia przestrzenne, m.in. przestrzenne przetwarzanie (Spatial computing) to technologia, która idzie dalej w interakcji między światem rzeczywistym i cyfrowym i ma się stać jednym z głównych trendów 2025 (Gartner). Wykorzystując AI do pomiaru przestrzeni fizycznej, przekształca przestrzeń 2D w interaktywną przestrzeń 3D i oferuje użytkownikom wrażenia bliskie koncepcji rzeczywistości rozszerzonej (AR) w nowych branżach na szerszą skalę.

Technologie immersyjne są już narzędziami transformacyjnymi w wielu dziedzinach a najnowsze dane przewidują, że ich rynek eksploduje z 183,96 mld USD w 2024 r. do 1,7 biliona USD do 2032 r. i CAGR 32,1%! W 2025 r. AR będzie integrowana z aplikacjami konsumenckimi – jako narzędzie wizualizacyjne w e-commerce, edukacji, opiece zdrowotnej, nieruchomościach, produkcji – do decyzji zakupowych i przewidywania potrzeb klientów.

Technologia spatial computing stosowana będzie powszechnie w różnych kontekstach, jak szkolenia pracowników, wizualizacja produktów do angażowania klientów, tworzenie konstrukcji inżynierskich i bardziej zaawansowanych symulacji, np. operacji chirurgicznych.

5. Rozwój technologii kwantowej

Przewiduje się, że 2025 rok będzie przełomowy dla technologii kwantowej i obliczeń kwantowych, m.in. za sprawą ogłoszenia przez ONZ Międzynarodowym Rokiem Nauki i Technologii Kwantowej (IYQ) – efekt inicjatywy Quantum 2025.

Wiadomo już, że w przypadku określonych zadań komputery kwantowe błyskawicznie przetwarzają informacje i rozwiązują złożone problemy nierozwiązywalne dla komputerów tradycyjnych. W 2025 r. będziemy świadkami dalszego rozwoju obliczeń kwantowych i coraz powszechniejszego stosowania technologii kwantowej, co potencjalnie zrewolucjonizuje wiele branż.

Najbardziej obiecujące szanse otwierają się przed bankowością i finansami, ale obliczenia kwantowe wpłyną na niemal każdy sektor, szczególnie farmację, chemię, biologię, medycynę, energetykę czy logistykę. Usprawnią procesy badawcze, takie jak symulowanie struktur molekularnych, co znacząco może przyspieszyć odkrywanie leków.

_____________________

6. Humanoidalne roboty – zmiana dynamiki pracy

W ostatnim czasie nastąpił znaczący rozwój robotów nowej generacji oparty na innowacjach w mechatronice, wykraczając poza tradycyjne ich zastosowania przemysłowe. GenAI umożliwiła tworzenie zaawansowanych robotów humanoidalnych i współpracujących (coboty), które potrafią adaptować się do sytuacji i stale uczyć, bazując na swoim otoczeniu.

Według raportu firmy Capgemini TechnoVision Top 5 Tech Trends to Watch in 2025: 24% liderów i 43% inwestorów venture capital wskazuje automatyzację i robotykę opartą na AI jako jeden z najważniejszych trendów technologicznych w obszarze danych i AI. Humanoidy zasilane AI staną się częścią przyszłej siły roboczej, a w 2025 r. nastąpią pierwsze przypadki komercyjnego wdrożenia humanoidalnych robotów w środowiskach biznesowych.

Aby jednak humanoidy mogły działać efektywnie, trzeba im zapewnić odpowiedni poziom przepustowości – ich wydajność zależy od ich zdolności do przetwarzania i analizowania danych w czasie rzeczywistym. Ważne jest przy tym dostosowanie strategii bezpieczeństwa, aby chronić je przed próbami modyfikacji ich oprogramowania i manipulacjami.

Autonomia robotów odciśnie ślad na przyszłości pracy, tworząc hybrydowe środowisko i wpływając na tradycyjne role – rozumienie przywództwa, odpowiedzialności i współpracy – i zmusi do przemyśleń, jaką rolę ma pełnić człowiek w rzeczywistości, w której ludzie i maszyny realizują wspólne cele.

7. Cyberbezpieczeństwo i ochrona informacji

Prognozuje się, że w 2025 roku generatywne cyberataki oparte na AI będą powszechniejsze i bardziej wyszukane, zwiększając ryzyko dla każdej organizacji. Jednocześnie AI przekształca cyberbezpieczeństwo. Umożliwia coraz bardziej zaawansowaną obronę, wyrafinowaną ocenę ryzyka i wykrywanie zagrożeń w czasie rzeczywistym, analizowanie wzorców sieciowych, identyfikowanie anomalii, przewidywanie ataków. Dotyczy to firm, jak i całej infrastruktury krytycznej, wywiadu wojskowego, planowania strategicznego i bezpieczeństwa narodowego.

Z cyberbezpieczeństwem wiąże się bowiem inne zagrożenie – postępujący rozwój dezinformacji i fałszywej propagandy.

_____________________

Nowa technologia oparta na AI, nazwana obroną przed dezinformacją, staje się konieczna dla każdej infrastruktury krytycznej, w tym firm, w celu ochrony ich marki. Zaprojektowano ją, aby proaktywnie uwierzytelniać treści, wstrzymywać fake newsy i dezinformację w trakcie ich powstawania poprzez:

• identyfikację istniejących luk potencjalnie narażonych na zagrożenia;
• monitorowanie treści rozpowszechnianych przez media masowe i społecznościowe;
• wykrywanie podszywania się pod osoby prowadzące interesy z daną organizacją.

Obrona przed dezinformacją wymaga holistycznego podejścia, a wielowarstwowe środki ochronne są niezbędne dla biznesu – utrzymania zaufania w sieci i dobrze poinformowanej opinii publicznej, uważa Gartner, czyniąc ją jednym z najważniejszych trendów 2025 roku. Oczekuje się, że do 2028 r. 50% firm wdroży systemy ochrony przed dezinformacją (w 2024 r. tylko 5%).

8. Rola IT ewoluuje – wsparcie firm w implementacji AI

Niezależnie od tego, które trendy w 2025 roku nabiorą rozpędu, stanowią dla firm nie tylko potencjał do innowacji i wzrostu, ale też nowego podejścia do kwestii technologicznych – stworzenie solidnej i skalowalnej infrastruktury IT, przygotowania danych pod obiecujące narzędzia, zapewnienie im odpowiedniego poziomu mocy obliczeniowej do obsługi obciążeń.

Wydajność infrastruktury AI zależy od właściwego sprzętu, a jego kluczowymi elementami są procesory (CPU), zaawansowane układy scalone i graficzne (GPU) niezbędne do obliczeń i trenowania dużych zbiorów danych, innowacje w komputerach osobistych i urządzeniach IoT.

_____________________

Aby firmy mogły sprostać obecnym i przyszłym wymaganiom, w 2025 roku ewoluuje rola IT. Zespoły IT staną się dla firm ważnym ogniwem w przeobrażeniach – przygotowaniu infrastruktury, optymalizowaniu i automatyzacji procesów, a szczególnie organizacji baz danych. Zarządzanie danymi, ich wybór i analiza, tworzenie zabezpieczeń i ochrona wrażliwych danych, to niezbędne kroki do stworzenia firmy opartej na AI.

Podsumowanie

Trendy technologiczne w 2025 roku przynoszą firmom zarówno nowe możliwości, jak i wyzwania. Te zmiany wpływają na sposób, w jaki firmy pracują, wprowadzają innowacje i wykorzystują nowe technologie. Nowe rozwiązania mogą pomóc firmom pracować sprawniej i szybciej, ale muszą być mądrze wybrane i wdrożone.

Aby zachować konkurencyjność, firmy powinny podejmować przemyślane decyzje dotyczące inwestycji w technologie. Oznacza to wybór rozwiązań, które rzeczywiście odpowiadają potrzebom i budżetowi danej firmy. Równie ważne jest zadbanie o bezpieczeństwo i zapewnienie pracownikom odpowiednich umiejętności do efektywnego korzystania z nowych narzędzi.

Potrzebujesz pomocy w zrozumieniu potencjału tegorocznych trendów technologicznych? Eksperci WEBSENSA są gotowi pomóc. Wspólnie znajdziemy odpowiednie rozwiązania dla Twojej firmy i pokażemy, jak skutecznie je wykorzystać. Skontaktuj się z nami już dziś, aby przekształcić te nowe technologie w realne korzyści dla Twojej firmy.