2025年人工智能三大趋势

人工智能领域正在迅速发展。随着企业采纳这项创新技术，它们既面临前所未有的机遇，也面临前所未有的挑战。在我们的最新报告《2024年AI全景报告》中，我们深入探讨了AI的全貌，提供了有助于企业保持领先的实用见解。

在这篇博文中，我们将探讨报告中的几个关键发现，并解释为什么这些发现对于希望在AI驱动的未来中取得成功的组织至关重要。立即下载《2024年AI全景报告》，获取完整内容。

2024年AI的驱动力是什么？

《2024年AI全景报告》深入探讨了AI的变革潜力，突出了机遇和挑战。AI的采纳正在各行业加速进行，企业正在探索将AI整合到业务运营中的创新方式。然而，随着快速采纳而来的障碍需要被解决，以实现长期成功。

1. 生成式AI的兴起

过去一年中，生成式AI的采纳率增长了17个百分点，这一增长是由自然语言处理（NLP）的进步及其在业务流程中的整合所驱动的。企业正在使用生成式AI来提高内部生产力，特别是在IT运营和研究与开发（R&D）中。这项技术推动了聊天机器人、自动化内容创建和高级数据分析，从市场营销到制造业等多个行业都找到了应用。

虽然生成式AI提高了效率，但它也引入了新挑战，如管理偏见和确保AI部署的道德性。随着越来越多的公司依赖定制的AI数据收集来训练他们的模型，他们有更多的机会通过选择负责任的数据供应商来优先考虑数据伦理和模型安全。

2. 数据质量是AI成功的关键

《2024年AI全景报告》报告强调，97%的IT决策者同意数据质量对AI成功至关重要。尽管有这样的认识，数据挑战依然存在。数据瓶颈增加了10个百分点，这表明需要更强大的数据管理解决方案。没有高质量的AI训练数据，AI模型更容易出现偏见和不准确，限制了它们在现实世界中的有效性。

数据多样性、减少偏见和可扩展性等关键因素对于构建可靠和有效的AI系统至关重要。随着AI应用变得更加专业化，对准确、代表性和多样化数据的需求变得越来越重要。

3. 战略合作伙伴关系至关重要

随着AI模型变得更加复杂，对定制数据解决方案的需求持续增长。报告揭示，超过93%的公司正在寻求外部AI训练数据公司的支持，用于他们的模型训练和/或注释。特别是在文本、图像和视频方面，定制收集的数据集正成为许多AI应用的支柱。

一致性、准确性和负责任的数据来源是成功的关键要素。与能够提供高质量、特定领域数据的可靠数据供应商合作对于构建强大的AI模型至关重要。正确的战略合作伙伴关系可以在确保AI项目部署并提供有意义的投资回报率方面发挥重要作用。

克服数据挑战

《2024年AI全景报告》中最突出的主题之一是数据在塑造成功的AI模型中的关键作用。随着企业扩大AI项目，获取、注释和管理数据仍然是主要障碍。没有正确的数据，AI系统可能会达不到预期，导致模型出现偏见或无效。这就是正确的合作伙伴关系发挥作用的地方。

在Appen，我们理解AI数据管理的复杂性。凭借超过25年的经验，我们提供全面的解决方案，帮助组织获取和注释高质量数据，减少偏见，提高模型可靠性。无论是应对生成式AI应用还是优化内部AI流程，拥有一个战略数据合作伙伴是成功的关键。

2025年AI业务趋势和策略

随着企业适应2024年的AI趋势——例如对生成式AI的日益依赖和应用的复杂性增加——很明显，成功的实施需要高质量、定制的数据解决方案。选择正确的数据供应商可以显著影响AI项目在这一不断演变的格局中的成功。

为了帮助组织应对这些变化，以下是三个关键建议，供希望增强其AI策略的企业参考：

1. 投资于数据质量和管理：优先获取和管理高质量数据。实施强大的数据治理框架，确保您的数据集多样化、准确和代表性。这种投资将有助于减少AI模型中的偏见，提高其整体有效性。
2. 建立战略合作伙伴关系：与提供道德来源数据解决方案的经验丰富的数据供应商合作。这些合作伙伴关系可以提供高质量、特定领域的数据集，这对于构建有效的AI模型至关重要。正确的合作伙伴还可以支持您的组织应对数据挑战，优化AI流程。
3. 拥抱持续学习和适应：AI格局不断演变。鼓励组织内部持续学习的文化，以了解最新的AI进展和最佳实践。定期评估和调整您的AI策略，以适应新兴趋势，确保您的业务在这个快速变化的环境中保持竞争力。

遵循这些建议，企业可以更好地定位自己，利用AI的潜力，同时应对其实施的复杂性。在Appen，我们了解这些挑战，并在这里提供必要的支持和解决方案，以帮助您在AI计划中取得成功。

准备好将您的AI战略提升到下一个水平了吗？

这只是您将在我们完整的《2024年AI全景报告》报告中发现的强大洞察的冰山一角。深入了解塑造AI未来业务趋势，并了解您的组织如何导航挑战并拥抱这一变革性技术的机会。