Компания Gartner определила основные тенденции в области данных и аналитики (D&A) на 2025 год. Более половины списка составили ИИ-технологии, в том числе самая популярная на данный момент тенденция — агенты. Агентный ИИ начал проникать во все сферы бизнеса, и организации находят способы внедрять автономную помощь, которую предлагает этот сегмент.
В Gartner рекомендовали руководителям D&A использовать агентов для доступа к данным своей организации, обмена ими между приложениями, а также автоматизации бизнес-процессов с замкнутым циклом, где аналитика на основе данных постоянно оптимизирует решения.
Когда генеративный ИИ впервые стал популярным, многие лидеры в области D&A и их организации сосредоточились на разработке и внедрении LLM. Однако с тех пор больше внимания стало уделяться ценности небольших языковых моделей (SLM): они легковесны, дешевле и быстрее обучаются. Эксперты посоветовали рассмотреть SLM для получения более точных и контекстуально подходящих результатов.
Также Gartner рекомендует использовать комплексный ИИ, который представляет собой процесс применения нескольких методов ИИ, для повышения технологической эффективности. Этот подход подразумевает изучение технологий, выходящих за рамки генеративного ИИ и больших языковых моделей, для более глубокого изучения смежных дисциплин (таких как машинное обучение и наука о данных).
Некоторые из выявленных тенденций связаны с нейросетями лишь косвенно. Например, аналитики упомянули синтетические данные для дополнения областей, в которых отсутствует или неполна информация. Такой метод особенно ценен при использовании данных для ИИ-инициатив, поскольку эти проекты требуют организованных, полных баз данных для обучения и внедрения. Другим преимуществом синтетических данных является то, что они могут заменить конфиденциальные данные, при этом обеспечивая высокий уровень защиты личной информации, что особенно актуально для ИИ.
Основываясь на этой концепции, Gartner определила решения для управления метаданными как императивную тенденцию, посоветовав организациям внедрять инструменты, автоматизирующие поиск и анализ метаданных. Специалисты отметили, что различные типы метаданных, включая технические и бизнес-метаданные, затем могут быть использованы для каталогов данных.
Ещё один ключевой тренд, отмеченный исследователями, подразумевает создание платформ для принятия решений, которые помогают организациям перейти от простого использования данных к созданию более эффективных стратегий, ориентированных собственно на принятие решений.
Наконец, эксперты обратили внимание на тенденцию к разработке продуктов, требующих большого объёма данных. По их мнению, компаниям следует сосредоточиться на многократно используемых продуктах с данными, к которым различные команды могут обращаться для оптимизации и улучшения критически важных бизнес-процессов.
