Forrester Research 對 2025 年的預測強調了從 2024 年大膽的GenAI 實驗轉向追求實質收益的變化，但并非所有進展都將呈現線性。

本周，Forrester Research 發布了一系列關于 2025 年的預測，該研究與咨詢公司指出，2024 年，企業在GenAI 及其他新興技術的推動下，進行了大膽的實驗，但預計將轉向實現實際價值。

“Forrester 的首席研究官 Sharyn Leaver 在周二的一篇博文中寫道：‘2025 年將聚焦于追求短期的實質收益，同時競爭日益減少的消費者忠誠度和以數字為先的企業買家。’‘一些領導者將戰略性地追求這一目標，為他們的企業實現長期成功奠定基礎，另一些則不會，他們將面臨快速解決方案的局限。’”

Forrester 表示，大多數技術高管預計 2025 年 IT 預算將增加。Leaver 認為，精明的 IT 領導者將利用這一增長來鞏固基礎，增強基礎設施、簡化運營并提高員工技能。

“在他們尋求將實驗中學到的經驗付諸實踐時，他們將交付短期成果，并在GenAI 和其他新興技術的長期賽道上取得成功，”Leaver 表示，“在面對從美國總統選舉結果到歐盟 AI 法案的初期執行等未知挑戰時，加強基礎將幫助公司順利應對。”

AI 將面臨重置

在 AI 方面，Forrester 預測 AI 技術將繼續以前所未有的速度增長，但企業對其所帶來的業務價值持懷疑態度。分析師 Jayesh Chaurasia 和副總裁兼研究總監 Sudha Maheshwari 在一篇博文中指出，企業最初被 AI 實施的快速成功和立即的投資回報所吸引，但這導致許多企業忽視了對長期商業戰略和有效數據管理實踐的需求。

他們表示，到 2025 年，AI 領導者將不得不面對這樣一個現實：AI 成功沒有捷徑。他們的主要預測包括：

大多數專注于 AI 投資回報的企業將過早縮減其 AI 努力。盡管對 AI 驅動的轉型充滿熱情，Forrester 預測 AI 將面臨重置。“對 AI 投資回報的即時期望將導致許多企業過早縮減其 AI 努力，”Chaurasia 和 Maheshwari 表示，“這種退縮將抑制長期增長和創新，因為領導者意識到 AI 的投資回報將在比最初預期更長的時間內實現。”為避免這一問題，他們表示，AI 領導者需要差異化的應用案例和一個能平衡短期收益與長期投資回報的戰略，以對齊業務目標。

40% 的高度受監管企業將合并數據和 AI 治理。由于快速創新且缺乏統一的模板、標準或認證，AI 治理已經是一個復雜的問題。Forrester 預測，隨著 2025 年新法規(尤其是 2025 年 2 月生效的歐盟 AI 法案)的出臺，這一復雜性將進一步增加。Forrester 認為，這些壓力將促使高度受監管的企業統一其數據和 AI 治理框架。“這種轉變和融合不僅僅是為了合規，這代表了一種更加集成、透明、負責任且符合道德的 AI 方法的根本性轉變。”Chaurasia 和 Maheshwari 表示。

75% 的企業在獨立構建具有抱負的代理型 AI 架構時將失敗。代理型 AI 是當前最受追捧的 AI 技術之一，但 Chaurasia 和 Maheshwari 表示，企業在 2025 年將面臨實現代理型 AI 目標的巨大挑戰。“問題在于，這些架構復雜多樣，需要多種模型、復雜的檢索增強生成堆棧、高級數據架構以及專業的技術人才。”他們指出。他們預測，較為成熟的企業將尋求 AI 服務提供商和系統集成商的幫助。

AI 重塑基礎設施和服務臺

盡管可能會出現 AI 的重置，Forrester 預測 2025 年將是企業開始展示 AI 項目投資回報率和具體價值的一年，這也將給技術基礎設施和運營專業人員帶來壓力。

對基礎設施的主要預測包括：

一家主要的高科技供應商將縮減其 25% 的 AI 基礎設施投資。Forrester 預測，微軟、Oracle、亞馬遜或 IBM 等主要供應商將在 2025 年減少 AI 基礎設施投資，原因是供應短缺、期望未達以及投資者的壓力。“GenAI 推動的 AI 芯片和服務器需求已超出了供應商的交付能力，”首席分析師 Michele Pelino 和 Naveen Chhabra 在一篇博文中寫道，“此外，盡管 2023 年投入了數十億美元用于 AI 基礎設施和GenAI，只有 20% 的企業報告稱在 2024 年獲得了 AI 帶來的收益。”他們預測，這一差距將導致一大供應商在 2025 年縮減投資，并促使其他供應商效仿。Forrester 表示，IT 領導者應預期這一連鎖反應將在明年對 AI 服務和基礎設施的可用性施加額外壓力。

自助服務將取代人工成為服務臺的首選聯系方式。Forrester 預測，2025 年 50% 的企業將把自助服務臺作為首選的聯系點，并指出數字員工體驗驅動的自動化終端故障排除以及企業服務管理規范化工作流程等改進，正在擴大自助服務的能力。

AI 驅動的軟件開發遇到障礙

GenAI 正在滲透到軟件交付的各個階段。Forrester 指出，幾乎所有軟件工具供應商都在 2024 年將GenAI 助理功能整合到他們的工具中，或宣布計劃這樣做。Forrester 認為，在未來十年內，GenAI 和 AI 編碼助手將改變軟件開發的定義，

但在短期內，Forrester 預測 2025 年將出現：

至少一家企業將嘗試用 AI 取代 50% 的開發人員，但以失敗告終。Forrester 的 2024 年開發人員調查顯示，開發人員大約 24% 的時間用于編寫代碼。其余的時間用于創建設計、編寫測試、修復漏洞以及與利益相關者會面。“因此，盡管我們預計GenAI 編碼助手的使用將提高開發人員的生產力，但很容易看出，開發人員的工作遠不止寫代碼，”首席分析師 Christopher Condo 在一篇博文中寫道，“這就是為什么領導者需要從炒作中退一步，真正了解開發人員的工作環境，以評估這種炒作的現實性。”

AI 對企業運營的混合影響

在自動化領域，Forrester 預測成功的關鍵將是平衡 AI 創新與傳統自動化工具和方法的規模和可靠性。

Forrester 對 2025 年自動化的主要預測包括：

GenAI 將僅編排不到 1% 的核心業務流程。Forrester 表示，GenAI 將影響流程設計、開發和數據集成，從而減少設計和開發時間，并減少對桌面和移動界面的需求，然而，現有的數字化和RPA平臺仍將在核心流程的編排中占主導地位。“在 2025 年，決策者可以通過認識到確定性自動化將繼續控制核心、長期運行的流程，而 AI 模型將支持短暫的洞察和效率提升，從而在 AI 創新與傳統自動化工具和方法的規模和可靠性之間找到平衡。”副總裁兼首席分析師 Craig Le Clair 在一篇博文中寫道。

四分之一的機器人項目將致力于結合認知與物理自動化。物理機器人開發人員正重新審視由于GenAI 創新、邊緣智能和通信服務進步帶來的體現型 AI。“這將使機器人能夠感知并響應其環境，而不是遵循預編程的規則和工作流程，從而使其能夠應對更復雜和不可預測的情況，”Le Clair 說道，“資產密集型行業的決策者將開始看到這種結合的價值，并投資于物理自動化項目，以提高運營效率。”

公民開發者將交付 30% 的GenAI 自動化應用。Forrester 認為，公民開發者是擴展GenAI 自動化應用創建的最實際途徑。“IT 部門之外的公民開發者具備所需的靈感和領域專長，能夠設想GenAI 解決方案的可能性，有效地提示大型語言模型 (LLM)，并將結果融入到有用的應用程序中。”Le Clair 說道。

實施挑戰將使 25% 的代理型 AI 項目停滯不前。Forrester 預測，模糊的業務目標和決策中的過早整合將導致在利用 AI 代理時產生困惑。“確定最佳的自主性水平，以平衡風險和效率，將成為企業領導者的難題，”Le Clair 說道，“整合人類監督并確保 AI 代理培訓時對企業數據的可靠訪問是另外的挑戰。”Le Clair 還指出，供應商的分散格局將使問題更加復雜。要有效利用 AI 代理，他表示，企業需要重新評估為人類交互設計的流程，并替換過時的技術。