Ce point de vue de l’industrie a été rédigé par Rajiv Papneja, CTO de Prodapt
Attendez-vous à ce que de nombreuses entreprises réalisent le retour sur investissement de leurs investissements en IA
Cette année sera de passer l’impact de l’IA d’une preuve à l’autre. Les entreprises mettront l’accent sur la mesure de l’impact de l’adoption de l’IA. Une nouvelle gamme de succès client KPI émergera. Par exemple, ARR (taux de résolution AI de l’agentique), première résolution de contact (FCR) pour l’IA, CSAT pour les interactions AI et AHT pour l’interaction assistée et le score d’effort client (CES) pour les interactions AI. Ces repères évolueront avec la maturité et le succès des implémentations de l’IA, provoquant l’âge de l’IA pratique.
Deuxièmement – 2025 verra une course pour construire des modèles fondamentaux tout à fait contrairement à ce que nous avons vu ces dernières années. Il a déjà commencé avec l’émergence de profonds sur le paysage mondial des modèles Genai et l’impact sur les barrières de coûts dans le déploiement de LLMS à grande échelle. Les précurseurs basés aux États-Unis, Meta et Google, basés aux États-Unis, investiront fortement dans les LLM qui diversifieront la chaîne de pensée, approfondiront le pouvoir informatique et démocratisent la disponibilité pour tout le monde – des startups qui comprennent leurs produits aux entreprises à poche profonde totalisant des plans de Capex milliards de dollars. Cette concurrence infusée à la réalité pourrait apporter un grand niveleur sur le marché car le capital de l’IA n’est plus des douves: les LLM moins chères avec des exigences de GPU plus petites inonderont le marché. Cela rendra l’IA plus consommable et pratique pour les entreprises. Les LLM à faible coût deviendront un véritable différenciateur pour les organisations qui se concentrent sur le réalisme grâce à des comparaisons de performance par rapport aux coûts et des considérations éthiques.
Voici une vue rapide des 10 premières tendances de 2025:
- Services contextualisés dans l’industrie comme logiciel (ICSA): L’IA agentique entraînera une augmentation massive de la logicielle des services. Par exemple, les robots alimentés par Genai transforment déjà les opérations du centre de contact en résolvant intelligemment les problèmes des clients avec des niveaux élevés d’agence de prise de décision. Un différend de facturation qui a nécessité l’implication de plusieurs agents humains ayant une expérience approfondie dans les procédures de facturation des télécommunications sera résolue en moins de 4 à 5 clics par des agents alimentés par Genai que nous déploions dans les environnements clients aujourd’hui. Ce sont des services, fournis comme logiciels. Cependant, nous pensons que les entreprises ont besoin de partenaires technologiques avec une expertise approfondie de l’industrie – en particulier la formation des LLM spécifiques au domaine pour fournir des services contextualisés dans l’industrie en tant que logiciels (ICSA). Par exemple, les prestataires de technologies créeront des agents d’IA en plus du logiciel Best of Bree pour alimenter la résolution des incidents presque autonomes, et pour mesurer les performances et définir les références de l’industrie, ils seront des indices de monnaie comme le taux de résolution d’IA agentique (ARR), etc.
- Intelligence fabriquée pour des solutions d’entreprise complexes: Alors que la vague initiale d’enthousiasme autour de l’IA génératrice mûrit, les entreprises identifient les taches sweet pour la création de valeur durable. L’avenir réside dans la combinaison intelligente de l’IA générative, de l’IA statistique et de l’automatisation classique pour relever les défis complexes d’entreprise. Les solutions «artisanales» sur mesure combleront l’efficacité opérationnelle avec l’innovation centrée sur le client, assurant un retour sur investissement mesurable.
- Intelligence générale artificielle – La frontière qui approche: Cette année, des précurseurs comme Openai, Google Deepmind et d’autres systèmes AI Advanced IA publieront des produits qui combinent des pouvoirs génératifs et agents d’IA pour créer des produits qui agiront en tant qu’assistants de l’IA à des startups entières – pensent que la commercialisation fractionnelle de CMO + Engineering Lead + Product Marketing en un. Ces avancées, avec suffisamment de contrôles et d’équêtes de responsabilité et de responsabilité – élargiront considérablement le rôle de l’IA sur le lieu de travail.
- IA multimodale dans les cas d’utilisation consacrés au risque: L’IA multi-modale, intégrant les capacités vocales, vidéo et texte, continuera d’évoluer avec une approche «de sécurité-première». Examen réglementaire autour de l’explication, des biais et de la confidentialité, en particulier dans le profilage des utilisateurs – pousse les opérateurs à déployer ces technologies dans des domaines à faible risque. Par exemple, l’analyse vocale et vidéo améliorera l’efficacité opérationnelle dans des domaines tels que les flux de travail du service client, tandis que les scénarios à haut risque resteront sous une évaluation minutieuse.
- L’infrastructure d’IA devient stratégique: Alors que les opérateurs passent des projets de preuve de concept (POC) à la production à grande échelle, l’accent mis sur l’infrastructure d’IA devient de plus en plus stratégique. Les opérateurs de télécommunications, par exemple, s’éloignent de la budgétisation ad hoc vers des investissements unifiés dans des plates-formes qui gèrent à la fois l’IA et les fonctions de réseau, permettant une efficacité de rentabilité à long terme et une innovation. Par exemple, SoftBank, en collaboration avec NVIDIA, a été le pionnier de la première AI-Ran au monde (Radio Access Network), intégrant de manière transparente les charges de travail AI et 5G sur la même infrastructure. Cette approche améliore non seulement l’efficacité opérationnelle des stations de base, mais les transforme également en plates-formes à double usage capables de prendre en charge les services dirigés par l’IA, de débloquer de nouveaux flux de valeur pour les opérateurs de télécommunications.
- Vision de la plate-forme unifiée aux agents d’alimentation de l’IA: Cette année, les entreprises évolueront de manière décisive vers la construction d’une plate-forme unifiée de données et de raisonnement d’entreprise couvrant toutes les fonctions de leur entreprise – informatique / réseaux, opérations, CX, RH, finance et plus. En partenariat avec les fournisseurs d’IA-First, ils déploieront des flottes d’agents AI formées sur des données spécifiques à l’industrie pour résoudre les problèmes des clients de manière autonome, générer des bases de connaissances internes hautement récupérables pour démocratiser les informations, automatiser l’assainissement des problèmes communs et apporter des capacités prédictives pour placer des opérations sur l’auto-pilot. Plusieurs organisations de produits technologiques, dont ServiceNow et Salesforce, ont commencé à des investissements sérieux et à faire des sorties dans cette direction. Avec une adoption d’IA agentique plus profonde, les KPI mesurant la façon dont ils accouchent entrent également en jeu. Par exemple, les produits logiciels adaptés aux interactions des clients alimentés par l’IA mesureront la satisfaction des clients et le nombre de résolutions de premier contact de leur main-d’œuvre numérique, apportant une différenciation concurrentielle entre les agents de l’IA.
- Modernisation SDLC: Les produits se démarquent de la vitesse à laquelle ils passent de la conception et de la construction au test et au navire – et avec quelle maturité. L’IA catalysera ce voyage, de l’automatisation de la création de documents sur les besoins commerciaux et de la création de documents aux copilotes Genai pour la génération de code, l’automatisation des scripts de test, etc. Les prestataires de technologies ont commencé à démocratiser les accélérateurs alimentés par l’IA pour rationaliser et automatiser le SDLC avec des capacités humaines en boucle, ce qui augmente 40% de réduction de marché pour les nouveaux lancements de produits logiciels. Bientôt, les entreprises se démarqueront grâce à des intégrations d’IA réussies à travers le SDLC – et à piloter des agents d’IA qui peuvent exécuter des actions très complexes.
- Opérations Zero Touch ‘(réseaux, OPS de terrain, OPS RH et plus): L’industrie de la connectivité – les entreprises technologiques, les plateformes de réseaux sociaux, les sociétés de paiement numérique, les opérateurs de télécommunications, les fournisseurs d’équipements de réseau, les hyperscaleurs, etc. – rendront leurs réseaux et opérations plus autonomes en adoptant des accélérateurs d’IA. De la réalisation des commandes à l’approvisionnement et à l’activation à la modération du contenu et à la surveillance des utilisateurs, l’hyperautomation des tâches de routine atteindra la qualité «zéro touche» à ces fonctions. Prédire les événements du réseau avec précision et initiant des réparations préventives avec les humains en tant que superviseurs a été un rêve de long de l’andcos. Cette année, avec l’automatisation du réseau propulsé par l’IA, cela se rapprochera de la réalité.
- Les entreprises sonnent dans un avenir durable: Les entreprises adopteront la durabilité des entreprises en tant que stratégie de base pour réduire l’empreinte carbone et fournir des services écologiques. En transitionnant vers les énergies renouvelables, en optimisant l’efficacité du réseau et en adoptant des technologies vertes telles que les centres de données économes en énergie et l’infrastructure 5G à faible puissance, ils minimiseront l’impact environnemental. Des innovations telles que les réseaux de satellites LEO et les services numériques réduisent les opérations à forte intensité de ressources, tandis que les pratiques d’économie circulaire comme le recyclage des appareils et la rénovation favorisent la durabilité. Ces efforts s’alignent non seulement sur les objectifs climatiques mondiaux, mais améliorent également la réputation de la marque, démontrant un engagement envers un avenir plus vert et plus durable.
- Cybersecurity – Le plus grand besoin de l’heure: En 2025, en tant que technologies axées sur l’IA et à la transformation numérique rapide de redéfinir les industries, la cybersécurité est devenue impérative pour les opérateurs de télécommunications et les technologies. L’innovation à grande vitesse et la prolifération des dispositifs et des données connectés ont des risques de sécurité amplifiés. Les organisations privilégient la détection des menaces avancées, la réponse aux incidents alimentés par l’IA et l’architecture zéro-frust pour protéger leurs écosystèmes. Le cryptage de bout en bout, l’informatique à bord sécurisé et la conformité à l’évolution des réglementations sont essentiels pour garantir la résilience dans un paysage de menace de plus en plus complexe.
L’adoption prudente et prévue est essentielle
Nous sommes clairement au milieu d’une révolution de l’IA. Les pouvoirs sans entraves ont toujours abouti à des résultats moins que désirés – que ce soit humain ou autrement. Pensez à une cyberattaque complètement pensée et exécutée par des agents de l’IA. Les périls sont nombreux et évoluent.
Les entreprises doivent surveiller leur approche d’IA sur l’intention, les garde-corps et l’exécution pour garantir que la hâte d’adoption érode la confidentialité, le biais de renforcement et le contrôle de remplacement. Les entreprises devraient auto-imposer des règles d’IA éthiques et publier volontairement des performances contre ces références pour stimuler la crédibilité dans leurs approches d’IA. Considérant que les charges de travail Genai consomment de nombreuses ressources de calcul et de stockage. Les entreprises doivent tenir compte du fardeau qu’ils placent sur les réseaux d’énergie.
En tant que génération AI-Native, nous devons regarder au-delà des avantages et comprendre la pleine nature de l’influence de l’IA sur la vie. Nous devons trouver un équilibre avec une politique réfléchie qui combinera de manière futuriste les forces innées de l’IA – la vitesse et la profondeur – avec la qualité de persistance uniquement humaine.
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À propos de l’auteur: Rajiv Papneja est le CTO de Prodapt, un partenaire technologique stratégique AI-First fournissant des services de conseil, de réingénierie commerciale et gérés pour les plus grandes entreprises de télécommunications et de technologies de création de réseaux et d’expériences numériques de demain.
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Catégories: Intelligence artificielle · Point de vue de l’industrie · Logiciel
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