Kluczowe trendy w dziedzinach sztucznej inteligencji i automatyzacji w 2025 r.

Firma UiPath przedstawia czego można się spodziewać w nadchodzącym roku w swoim raporcie Trendy Sztucznej Inteligencji i Automatyzacji 2025. Prognozy UiPath opierają się na szeroko zakrojonej analizie rynku, aktualnych postępach w badaniach nad sztuczną inteligencją i doświadczeniu ze współpracy z ponad 10 000 firm na całym świecie.

Może Cię również zainteresować: Sektor MŚP: brak umiejętności związanych z cyberbezpieczeństwem 

W ostatnich latach firmy konkurowały w jak najlepszym wykorzystaniu zalet sztucznej inteligencji. Rok 2025 będzie jednak tym, w którym wykorzystanie AI osiągnie nowy poziom zaawansowania. Umożliwi to przełom w postaci automatyzacji agentowej, która pozwoli agentom AI po raz pierwszy niezawodnie wspierać pracowników umysłowych.

Sztuczna inteligencja już dawno utraciła status trendu. W 2025 r. stanie się ona niezbędnym narzędziem pracy w wielu branżach dzięki automatyzacji opartej na agentach. Według ekspertyzy Ministerstwa Cyfryzacji „Polityka Rozwoju Sztucznej Inteligencji w Polsce 2025-2030”, AI może podnieść polskie PKB nawet o 8% w ciągu dekady. Polska ma szansę stać się liderem w tej dziedzinie, pobudzając nie tylko wzrost gospodarczy, ale też innowacje i konkurencyjność. Rozwój ten zostanie przyspieszony przez Agentic AI, która zapowiada się jako decydujący czynnik transformacji cyfrowej. – mówi Mateusz Majewski, Area Vice President UiPath w Polsce.

Na podstawie raportu AI and Automation Trends 2025 oraz praktycznej znajomości rynku, firma przygotowała zbiór trendów rysujących się na kolejne 12 miesięcy. Przewidywania przedstawione poniżej dotyczą:

• technologii, jej sposobów użycia w biznesie
• oraz regulacji prawnych – sfer, które należy mieć na uwadze, chcąc skutecznie wykorzystać sztuczną inteligencję i automatyzację.

Autonomiczność w ramach orkiestracji

Tendencje rysujące się na przyszłość są bez wątpienia związane z rozwojem technologii. Dlatego też to od niej warto zacząć analizę spodziewanego kierunku, w którym będzie zmierzać jej wykorzystanie.

Trend I. Szybki rozwój agentów AI, którzy autonomicznie rozumieją, planują i działają w ramach złożonych przepływów pracy.

Prognozy: Agentowa sztuczna inteligencja pozwoli firmom zautomatyzować kompleksowe procesy przy minimalnym nadzorze. Zwiększając produktywność i otwierając nowe możliwości dla rozwiązań automatyzacji specyficznych dla branży.

Przygotowanie: Poddanie przynajmniej jednego procesu agentowej automatyzacji. Bierność tłamsi innowacyjność, dlatego warto dołączyć do pionierów w dziedzinie agentic AI lub przynajmniej bacznie obserwować ich działania.

Trend II. Wraz z rozwojem agentowej sztucznej inteligencji coraz ważniejsza staje się orkiestracja.

Prognozy: Rzeczywiście, aby w pełni wykorzystać potencjał agentic AI, przedsiębiorstwa będą potrzebować dynamicznej infrastruktury, która umożliwi współpracę ludzi i robotów z agentami. Dodatkowo, będzie ona musiała umożliwiać ich tworzenie, wdrażanie, a także monitorowanie ich działań przy zachowaniu przejrzystości oraz zgodności z przepisami.

Przygotowanie: Stworzenie planu wprowadzenia i skalowania środowiska agentic AI, biorąc pod uwagę konieczność nadzoru ze strony ludzi oraz rolę robotów RPA jako „rąk i nóg” nowych agentów.

Czytaj także: Europejskie Targi Nauki – nowa inicjatywa podczas ITM INDUSTRY EUROPE

Nowe strategie biznesowe

W przyszłym roku zmiany dotkną nie tylko samej technologii, stojącej za sztuczną inteligencją, ale także sposobów wykorzystania jej w kontekście biznesowym. Organizacje będą na nowo rozważać podejście do problemów takich jak dług technologiczny czy brak konkretnej strategii przy wdrożeniach AI.

Trend III. Kadra kierownicza jest rozczarowana milionowymi wydatkami na AI bez spodziewanych rezultatów. Firmy, które wdrażają sztuczną inteligencję bez jasnych strategii pomiaru i wykazania zwrotu z inwestycji, będą miały trudności z uzasadnieniem kosztów.

Prognozy: Firmy muszą opracować procedury śledzenia i mierzenia wpływu sztucznej inteligencji na kluczowe wyniki biznesowe. Takie jak wydajność, oszczędności kosztów i wzrost przychodów. Wzrośnie także rola dostawców technologii dla firm. Jednym z najbardziej rozpowszechnionych sposobów użycia AI są „copilots”, które pomagają pracownikom z różnymi zadaniami biurowymi. Są one rozwijane przez największych dostawców technologii dla firm, jak Microsoft, GitHub czy Google i przynoszą znakomite wyniki. Przykładowo UiPath stworzyło Autopilot dla Deweloperów, który skraca czas rozwoju automacji o 75%.

Przygotowanie: Większe skupienie na narzędziach i strategii pomiarów zwrotu z inwestycji w AI, gruntowna analiza stopnia wykorzystania technologii w firmie oraz szkolenia z wykorzystania wbudowanych narzędzi, takich jak copiloty.

Trend IV. Szefowie działów technicznych, aby usprawnić operacje, zautomatyzować rutynowe zadania i poprawić niezawodność systemu, sięgają po narzędzia AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations).

Prognozy: Ponieważ organizacje w coraz większym stopniu polegają na złożonej infrastrukturze cyfrowej, wiele z nich zmaga się z długiem technologicznym. Nagromadzonymi nieefektywnymi procesami i przestarzałymi systemami, które mogą spowalniać innowacje czy zwiększać koszty operacji.

Przygotowanie: Inwestycja w AIOps może okazać się bezcenna dla efektywniejszego zarządzania ekosystemami technologicznymi. To pozwoli zmniejszyć krótko- i długoterminowy dług technologiczny, jednocześnie uwalniając zasoby do napędzania innowacji.

Krajobraz regulacyjny

Trend V. Eskalacja regulacji: światowe organy prawodawcze działają na rzecz kontrolowania potęgi AI.

Prognozy: Wprowadzony przez Unię Europejską AI Act może zaowocować w pierwszej grzywnie związanej ze sztuczną inteligencją. UE stoi na czele wprowadzania coraz bardziej restrykcyjnych przepisów dotyczących tej technologii. Może to zniechęcić do inwestowania w AI na terenie Unii i zdusić wzrost lub alternatywnie stać się wzorem dla legislacji w USA, Wielkiej Brytanii oraz krajach Azji i Pacyfiku, na które wciąż czekają społeczności badaczy sztucznej inteligencji.

Przygotowanie: Wdrożenie solidnego zarządzania danymi i adekwatnych środków bezpieczeństwa. Priorytetowe traktowanie przejrzystości, a także zrozumiałości algorytmów sztucznej inteligencji oraz ustanowienie jasnych struktur odpowiedzialności za decyzje związane ze sztuczną inteligencją.

Źródło: UiPath

Może Cię także zainteresować: Polskie firmy przemysłowe bardziej otwarte na technologie. Sztuczną inteligencję wdrażają z ostrożnością