2025 در حال شکل گیری یک سال تعیین کننده در فناوری شرکت است – و طبق تازه منتشر شده کلوچه گزارش آینده نمایندگان AI شرکت که در مجموع 1،484 رهبر جهانی فناوری اطلاعات را مورد بررسی قرار داده است ، عوامل نرم افزاری خودمختار در مرکز این تحول قرار دارند. این سیستم های “عامل” AI – ابزارهای AI که می توانند به طور مستقل استدلال ، برنامه ریزی و عمل کنند – به سرعت از تئوری به سمت پذیرش گسترده در صنایع حرکت می کنند ، و این نشان می دهد که چگونه مشاغل بهینه سازی عملکرد ، تقویت تجربیات مشتری و نوآوری را نشان می دهند.
بر خلاف چت های سنتی ، که محدود به گردش کار از پیش برنامه ریزی شده است ، سیستم های AI عامل از Advanced استفاده می کنند مدل های بزرگ زبان (LLMS) وت پردازش زبان طبیعی (NLP) برای درک ورودی های پیچیده و تعیین بهترین دوره عمل بدون مداخله انسانی. این اتوماسیون نیست همانطور که ما آن را می شناسیم – این هیئت هوشمند در مقیاس شرکت است.
فرزندخواندگی شتاب می گیرد – و استراتژیک
نظرسنجی Cloudera نشان می دهد که 57 ٪ از شرکت ها در دو سال گذشته شروع به اجرای نمایندگان هوش مصنوعی کردند و 21 ٪ این کار را فقط در سال گذشته انجام دادند. برای اکثر سازمان ها ، این دیگر تجربی نیست – این استراتژیک است. 83 ٪ کامل معتقدند که عوامل هوش مصنوعی برای حفظ یک حاشیه رقابتی بسیار مهم هستند و در صورت تأخیر در تصویب در سال 2025 ، 59 ٪ ترس از عقب افتادن دارند.
شرکت ها در خلبانان متوقف نمی شوند. 96 ٪ قابل توجه از پاسخ دهندگان قصد دارند در 12 ماه آینده استقرار نمایندگی هوش مصنوعی خود را گسترش دهند و نیمی از آنها هدف اصلی و گسترده سازمان باشد.
موارد استفاده در دنیای واقعی از بین می روند
این گزارش سه مورد از محبوب ترین برنامه های کاربردی برای عامل AI را برجسته می کند:
رباتهای بهینه سازی عملکرد (66 ٪) – این عوامل بطور پویا زیرساخت های فناوری اطلاعات مانند تخصیص منابع ابری و بارهای سرور را برای بهبود عملکرد سیستم در زمان واقعی مدیریت می کنند.
نمایندگان نظارت بر امنیت (63 ٪) – سیستم های خودمختار که فعالیت شبکه را تجزیه و تحلیل می کنند ، ناهنجاری ها را تشخیص می دهند و به تهدیدات سایبری بدون نظارت انسانی پاسخ می دهند.
دستیار توسعه (62 ٪)-نمایندگانی که در پاسخ به تغییرات در زمان واقعی ، نوشتن ، آزمایش و اصلاح کد را می نویسند-جریان کار DevOps.
اینها سناریوهای فرضی نیستند. آنها استقرار فعال در بخش های فناوری اطلاعات ، پشتیبانی مشتری و حتی بازاریابی هستند. در حقیقت ، 78 ٪ از شرکتها برای پشتیبانی از مشتری ، 71 ٪ برای اتوماسیون فرآیند و 57 ٪ برای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده – بازده قابل اندازه گیری سرمایه گذاری (ROI) در مناطق اصلی تجارت ، از آژانس های هوش مصنوعی استفاده می کنند.
مرحله بعدی بعد از Genai
هم افزایی بین یک عامل وت AI مولد (Genai) موضوع اصلی در گزارش Cloudera است. Genai به هوش مصنوعی اشاره دارد که می تواند محتوای اصلی – مانند متن ، کد یا تصاویر – بر اساس الگوهای آموخته ایجاد کند. بنگاه هایی که در Genai سرمایه گذاری کرده اند ، اکنون در حال استفاده از عامل AI برای ارکستر و گسترش این قابلیت ها هستند.
98 ٪ سازمانها یا از استفاده یا برنامه ریزی برای استفاده از AI عامل برای پشتیبانی از تلاش های Genai استفاده می کنند و 81 ٪ از عوامل برای تقویت مدلهای Genai موجود خود استفاده می کنند – به طور مؤثر ، Genai را مفیدتر ، پاسخگو تر و در گردش کار سازمانی قرار می دهند.
منبع باز در حال بدست آوردن زمین است
یک تغییر قابل توجه که در این نظرسنجی برجسته شده است ، ظهور است مدلهای بزرگ زبان منبع بازبشر هنگامی که در پشت راه حل های اختصاصی مشاهده می شود ، مدل هایی مانند Llama ، Mistral و Deepseek اکنون رقابتی هستند و اغلب ترجیح داده می شوند. چرا؟ آنها هزینه های کمتری ، کنترل بیشتر و انعطاف پذیری را ارائه می دهند.
بر خلاف مدل های بسته که اغلب به استفاده از یک ابر یا API خاص نیاز دارند (ایجاد مسائلی در مورد حاکمیت داده ها و قفل فروشنده) ، مدل های باز می توانند خود میزبان باشند. این امر به شرکتها اجازه می دهد تا با استانداردهای انطباق و زیرساخت های داخلی بهتر هماهنگ شوند و هوش مصنوعی منبع باز را نه تنها قدرتمند بلکه عملی می کنند.
چالش ها باقی مانده است: ادغام ، حریم خصوصی و اعتماد
با وجود شور و شوق ، استقرار AI عامل بدون اصطکاک نیست. این گزارش سه مانع پیشرو را مشخص می کند:
نگرانی های مربوط به حریم خصوصی داده ها (53 ٪)
ادغام با سیستم های میراث (40 ٪)
هزینه های بالای اجرای (39 ٪)
شرکت ها همچنین پیچیدگی فنی قابل توجهی را گزارش می کنند: 37 ٪ ادغام عوامل هوش مصنوعی در گردش کار موجود بسیار چالش برانگیز است. این سیستم ها به زیرساخت های قوی ، تیم های ماهر و حاکمیت قوی نیاز دارند.
پاسخ دهندگان نظرسنجی Cloudera بر لزوم اولویت بندی کیفیت داده ها ، بهبود شفافیت مدل و تقویت چارچوب های اخلاق داخلی تأکید کردند تا اطمینان حاصل شود که عوامل AI قابل اعتماد و مؤثر هستند.
تعصب و هوش مصنوعی اخلاقی: یک نگرانی اصلی
یکی از قویترین هشدارها در این گزارش شامل است تعصب الگوریتمی. از آنجا که مدل های هوش مصنوعی از داده های تاریخی یاد می گیرند ، در صورت عدم مدیریت دقیق ، نابرابری های اجتماعی را به خطر می اندازند. این نظرسنجی به پیامدهای نگران کننده در دنیای واقعی اشاره می کند:
در مراقبت های بهداشتیمدلهای مغرضانه منجر به تشخیص نادرست در جمعیت های کم نماینده شده اند.
در دفاع، سیستم های حامی تصمیم گیری مغرضانه می توانند بر تصمیمات ارتش پرخاشگرانه تأثیر بگذارند.
51 ٪ از رهبران فناوری اطلاعات به طور جدی نگران انصاف و تعصب در عوامل هوش مصنوعی هستند. با تشویق ، 80 ٪ از اعتماد به نفس شدید در توضیحات عوامل هوش مصنوعی خود خبر می دهند – نشانه این که شفافیت در اولویت قرار می گیرد.
چراغهای توجه صنعت: تأثیر خاص بخش
نظرسنجی Cloudera بینش عمیقی در مورد چگونگی استقرار بخش های مختلف AI عامل ارائه می دهد:
امور مالی و بیمه: تشخیص کلاهبرداری (56 ٪) ، ارزیابی ریسک (44 ٪) و مشاوره سرمایه گذاری شخصی (38 ٪) موارد برتر استفاده هستند.
تولید: بهینه سازی زنجیره تأمین (48 ٪) ، اتوماسیون فرآیند (49 ٪) و نظارت بر ریسک ایمنی منجر به بار می شود.
خرده فروشی و تجارت الکترونیکی: نمایندگان AI در حال بهبود بهینه سازی قیمت (49 ٪) ، خدمات به مشتری (50 ٪) و پیش بینی تقاضا (48 ٪) هستند.
مراقبت های بهداشتی: برنامه ریزی قرار ملاقات (51 ٪) و کمک تشخیصی (50 ٪) تأثیر واقعی می کنند.
ارتباطات از راه دور: پشتیبانی مشتری (49 ٪) و پیش بینی Churn ، در کنار نظارت بر امنیت ، تمرکز اصلی هستند.
توصیه هایی برای شرکت ها در سال 2025
برای استفاده بیشتر از این لحظه ، Cloudera چهار مرحله اصلی را تشریح می کند:
زیرساخت داده های خود را تقویت کنید برای رسیدگی به ادغام ، کیفیت و حریم خصوصی در مقیاس.
کوچک را شروع کنید ، مقدار ثابت کنید، و مقیاس متفکرانه-با استفاده از موارد استفاده از ROI بالا مانند رباتهای پشتیبانی داخلی.
پاسخگویی برقرار کنید از روز اول عوامل هوش مصنوعی تصمیم می گیرند – برخی باید آنها را در اختیار داشته باشند.
تیم های خود را صعود کنید همکاری با هوش مصنوعی و سازگاری با قابلیت های در حال تحول آن.
نتیجه گیری: از اعتیاد به مواد مخدره تا Impact – هوش مصنوعی آژانس اینجا است
کلوچه آینده نمایندگان AI شرکت گزارش یک تصویر واضح را نقاشی می کند: Ai Agentic دیگر یک کلمه کلیدی نیست – این یک کار ضروری است. در سال 2025 ، شرکت های آینده نگر نه تنها برای خودکار کردن وظایف ، بلکه برای تقویت نیروی کار خود ، افزایش تصمیم گیری و به دست آوردن یک رقابت رقابتی در زمان واقعی ، در مأمورین سرمایه گذاری می کنند.
برای موفقیت در این دوره جدید ، سازمان ها باید فراتر از آزمایش حرکت کنند و استقرار متفکر و اخلاقی عوامل هوش مصنوعی را در آغوش بگیرند. کسانی که اکنون رهبری می کنند ، فقط سازگار نخواهند شد – آنها آینده شرکت هوشمند را تعریف می کنند.
