描述
人工智能的炒作周期是领导者优先考虑高影响力新兴AI技术的重要工具。在2025年，重点已从围绕生成性AI（GenAI）的初始炒作转向负责任地构建基础创新。这一转变反映了对AI技术的持续投资和采用，因为组织寻求在应对复杂的监管环境的同时扩展其AI倡议。
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Gartner每年发布超过130个炒作周期，跟踪1900多项创新在各个行业和技术领域的成熟度和潜力。最新的人工智能炒作周期洞察强调了识别组织需要利用AI进行创新的关键技术的重要性，从实验转向可扩展的解决方案。
今年报告的一个关键要点是认识到GenAI已进入失望的低谷。尽管其潜力巨大，但组织在证明GenAI的价值方面面临伦理问题和挑战。2024年，平均在GenAI倡议上的支出为190万美元，但不到30%的AI领导者对其投资回报表示满意。这表明组织需要有效地细化其用例并管理期望。
随着组织从将GenAI作为其AI战略的核心转向，越来越多地投资于基础AI使能技术。AI工程和ModelOps等技术正成为可持续交付AI解决方案的关键。AI工程专注于建立强大的AI解决方案组合，而ModelOps则强调AI模型的治理和生命周期管理，确保其标准化和可扩展。
此外，今年的炒作周期中出现了两个重要趋势：AI准备数据和AI代理。两者目前都处于膨胀期的顶峰。组织必须发展其数据管理实践，以确保数据适合AI使用，因为57%的组织目前估计其数据不适合AI使用。AI代理是自主软件实体，也在获得关注，但它们带来了自身的一系列安全和治理挑战。
AI原生软件工程的引入标志着软件开发领域的重大演变。这种方法优化了在软件开发生命周期中使用AI工具的方式，使工程师能够专注于需要人类创造力的更复杂任务。然而，与AI输出相关的风险，包括偏见和安全漏洞，要求在实施时采取谨慎的态度。
总之，人工智能的炒作周期为希望应对AI采用复杂性并最大化其在新兴技术投资的组织提供了重要资源。
- 类别其他 AI 工具
亮点
出版商：Gartner
出版年份：2025
频率：年度
数据来源：Gartner研究
报告类型：炒作周期
适用场景
- AI技术优先级排序
- 监管导航
- AI扩展策略
- 数据管理改进
- 软件开发优化
