Если 2024 год был годом значительных достижений в области общего ИИ, то 2025 год, похоже, станет годом специализированных систем ИИ. Известные как вертикальные ИИ-агенты, эти специально созданные решения сочетают в себе передовые возможности ИИ с глубокими отраслевыми знаниями для решения отраслевых задач. По оценкам McKinsey, более 70% общего потенциального value от ИИ будет приходиться на эти вертикальные приложения ИИ. Gartner прогнозирует, что к 2026 году более 80% предприятий будут использовать вертикальный ИИ. В статье рассказывается о том, как вертикальные ИИ-агенты меняют отраслевой интеллект и прокладывают путь к новой эре бизнес-инноваций.
Переход от универсального ИИ к отраслевому отражает тенденцию, которую можно наблюдать и в других технологических сферах. Например, на заре развития корпоративного программного обеспечения такие платформы, как SAP и Oracle, предлагали широкие возможности, которые требовали extensive customization для удовлетворения уникальных потребностей бизнеса. Со временем поставщики представили специализированные решения, такие как Salesforce Health Cloud для здравоохранения или Microsoft Dynamics 365 для розничной торговли, предлагающие предварительно созданные функции, предназначенные для конкретных отраслей.
Точно так же ИИ изначально был ориентирован на универсальные возможности, такие как предварительно обученные модели и платформы разработки, которые обеспечивали основу для создания передовых решений, но требовали значительной кастомизации для разработки отраслевых приложений. Вертикальные ИИ-агенты устраняют этот разрыв. Такие решения, как PathAI в здравоохранении, Vue.ai в розничной торговле и Feedzai в финансах, предоставляют предприятиям высокоточные и эффективные инструменты, специально разработанные для удовлетворения их требований. Gartner прогнозирует, что организации, использующие вертикальный ИИ, получают 25% возврата инвестиций (ROI) по сравнению с теми, которые полагаются на универсальный ИИ. Эта цифра подчеркивает эффективность вертикального ИИ в решении уникальных отраслевых задач.
Рост вертикальных ИИ-агентов – это, по сути, следующий большой шаг в повышении доступности ИИ для отрасли. Раньше разработка ИИ была дорогостоящей и ограничивалась крупными корпорациями и исследовательскими институтами из-за высоких затрат и требуемого опыта. Облачные платформы, такие как AWS, Microsoft Azure и Google Cloud, с тех пор сделали масштабируемую инфраструктуру более доступной. Предварительно обученные модели, такие как GPT от OpenAI и Gemini от Google, позволили предприятиям точно настраивать ИИ для конкретных нужд, не требуя глубоких технических знаний или массивных наборов данных. Инструменты с низким кодом и без кода, такие как Google AutoML и Microsoft Power Platform, сделали еще один шаг вперед, сделав ИИ доступным даже для нетехнических пользователей. Вертикальный ИИ выводит эту доступность на новый уровень, предоставляя инструменты, предварительно настроенные для конкретных отраслевых нужд, сокращая усилия по кастомизации и обеспечивая лучшие, более эффективные результаты.
Вертикальный ИИ может переопределить отрасли во многом так же, как это сделало программное обеспечение как услуга (SaaS) в прошлом. В то время как SaaS сделал программное обеспечение масштабируемым и доступным, вертикальный ИИ может сделать еще один шаг вперед, автоматизируя целые рабочие процессы. Например, в то время как платформы SaaS, такие как Salesforce, улучшили управление взаимоотношениями с клиентами, вертикальные ИИ-агенты могут пойти еще дальше, чтобы автономно выявлять возможности продаж и рекомендовать персонализированные взаимодействия.
Взяв на себя повторяющиеся задачи, вертикальный ИИ позволяет предприятиям более эффективно использовать свои ресурсы. Например, в производстве вертикальные ИИ-агенты могут прогнозировать отказы оборудования, оптимизировать графики производства и улучшать управление цепочками поставок. Эти решения не только повышают эффективность, но и снижают затраты на рабочую силу. Кроме того, вертикальные ИИ-агенты легко интегрируются с проприетарными инструментами и рабочими процессами, что значительно снижает усилия, необходимые для интеграции. Например, в розничной торговле вертикальный ИИ, такой как Vue.ai, напрямую интегрируется с платформами электронной коммерции и CRM для анализа поведения клиентов и рекомендации персонализированных продуктов, сводя к минимуму усилия по интеграции и повышая эффективность. Более того, вертикальные ИИ-агенты предназначены для работы в определенных нормативных рамках, таких как Basel III в финансах или HIPAA в здравоохранении, гарантируя, что предприятия могут использовать ИИ без ущерба для отраслевых стандартов или требований этики ИИ.
Поэтому неудивительно, что рынок вертикального ИИ, оцениваемый в 5,1 миллиарда долларов в 2024 году, по прогнозам, достигнет 47,1 миллиарда долларов к 2030 году и может превысить 100 миллиардов долларов к 2032 году.
Google Cloud недавно запустил свои вертикальные ИИ-агенты, специально предназначенные для автомобильной промышленности. Эти инструменты, известные как автомобильные ИИ-агенты, призваны помочь автопроизводителям создавать интеллектуальных, настраиваемых автомобильных помощников. Автопроизводители могут настраивать агентов, определяя уникальные слова пробуждения, интегрируя сторонние приложения и добавляя проприетарные функции. Интегрированные с автомобильными системами и Android Automotive OS, эти агенты предлагают такие функции, как голосовая навигация, воспроизведение мультимедиа без помощи рук и прогнозная аналитика.
Mercedes-Benz внедрил автомобильный ИИ-агент Google Cloud для своего виртуального помощника MBUX, дебютировавшего в новой модели CLA. Этот усовершенствованный помощник предлагает диалоговое взаимодействие, персонализированные рекомендации, проактивную помощь и точную навигацию. Обеспечивая работу без помощи рук, эти агенты повышают безопасность и удовлетворяют разнообразные потребности пользователей, демонстрируя потенциал вертикального ИИ для революционного преобразования отраслей.
Несмотря на огромный потенциал вертикальных ИИ-агентов, у них есть и проблемы. Интеграция этих систем в бизнес может быть сложной задачей из-за устаревших систем, разрозненности данных и сопротивления изменениям. Кроме того, создание и развертывание вертикальных ИИ-агентов непросто, поскольку требует редкого сочетания опыта в области ИИ и отраслевых навыков. Компаниям нужны команды, которые понимают как технологическую сторону, так и конкретные потребности своей отрасли.
Поскольку эти системы играют все большую роль в критически важных процессах, этическое использование и человеческий контроль становятся решающими. Отраслям необходимо будет разработать этические руководящие принципы и рамки управления, чтобы идти в ногу с технологиями. Тем не менее, вертикальный ИИ предлагает огромные возможности. Благодаря сочетанию передового ИИ и специализированного опыта, эти агенты станут краеугольным камнем бизнес-инноваций в 2025 году и в последующий период.
Рост вертикальных ИИ-агентов – жизненно важный момент в эволюции отраслевого интеллекта. Решая отраслевые проблемы с легкостью и совершенством, эти системы могут переопределить то, как работают предприятия. Однако их успешное внедрение будет зависеть от преодоления интеграционных проблем, создания междисциплинарного опыта и обеспечения этичного развертывания.
По мере того, как вертикальный ИИ продолжает набирать обороты в 2025 году, он, вероятно, изменит отрасли и переопределит бизнес-операции. Компании, которые внедрят эти решения на раннем этапе, смогут занять лидирующие позиции на все более конкурентном рынке.