随着步入2025年，GenAI将继续成为一股变革力量，重新定义行业并推动创新的边界。今年有望成为人工智能进步的里程碑，GenAI将引领这一进程。

数据科学平台制造商Dataiku发布了其年度趋势报告《2025年5大GenAI趋势》。该报告发布了将对企业人工智能产生重大影响的五个关键趋势。

Dataiku的报告发现，81%的高管受访者对人工智能的使用有中度到高度的信任。三分之二的数据、分析和IT领导者在过去12个月内投资了超过100万美元。根据Dataiku的说法，GenAI目前的成就只是一个开始，预计会有更具变革性的发展。

趋势1：GenAI将商品化

未来一年的一个主要趋势是GenAI工具和AI代理（AI Agent）的广泛可用性。这将大大降低基本人工智能功能的准入门槛，为无差别的解决方案创造公平的竞争环境。

该报告警告称，“仅依赖现成的GenAI和AI代理工具的组织有可能陷入“商品陷阱”，技术不再提供竞争优势，但大量支出仍在继续。”

为了构建差异化的人工智能，Dataiku建议专注于创新的、投资回报率驱动的应用程序，开发用于实时洞察的人工智能代理，并投资于正确的工具和软件。

Dataiku联合创始人兼首席执行官Florian Douetteau表示：“我们目睹了GenAI在极其紧迫的时间内迅速发展，这增加了公司加强人工智能战略的风险。”

“人工智能代理还没有走上正轨，他们已经在这里重新定义商业规则，而且这只会加速。公司领导者别无选择，只能果断行动，避免陷入商品人工智能陷阱，因为竞争对手正准备将他们的人工智能优势转化为有意义的差异化、业务转型和市场主导地位。”

趋势2：在压力下量化投资回报率

Dataiku强调，尽管72%的数据、分析和IT高管报告其GenAI项目的投资回报率为正，但定性和定量方法的结合被用来衡量他们的成功。隔离GenAI的影响和缺乏明确指标等挑战使这一过程复杂化。

随着人工智能代理的兴起，衡量GenAI投资回报率的任务将变得更加复杂。该报告显示，85%的领导者面临着来自其最高管理层的压力，要求他们为人工智能投资确定明确的结果。为了保持领先地位，Dataiku建议在投资回报率中纳入具体的财务和运营成果，包括成本节约、生产率提高和上市时间加快。

趋势3：LLM混乱

Dataiku强调，由大型语言模型（LLM）驱动的AI代理的涌入正在企业环境中创造一个混乱的环境。73%的组织采用混合多LLM方法，挑战在于有效管理这些不同的模型及其非结构化工作流程。如果不小心管理，这种复杂性可能会导致操作混乱。

采取多LLM策略的主要原因包括希望提高LLM多样化的准确性和可靠性，以实现灵活性，并能够避免供应商锁定。值得注意的是，79%的数据、分析和IT高管正在使用安全网关进行LLM访问，40%的人将其用于所有LLM的访问，39%的人用于特定的LLM用例。

为了应对这一局面，Dataiku强调需要一个明确的战略和治理框架来管理多个LLM和AI代理。通过整合新的模型和代理，企业可以证明他们的人工智能战略是面向未来的，并确保长期成功。

趋势4：治理优先

正如Dataiku所指出的那样，GenAI的迅速崛起带来了重大的治理问题。治理框架不足会使组织面临隐私泄露、偏见和合规问题等风险。

Dataiku强调，75%的高管担心数据隐私泄露，但大多数人信任GenAI，并将继续投资。为了平衡负责任的GenAI和创新，高管们计划为GenAI的使用制定明确的指导方针和框架，鼓励人工智能开发中的透明和问责文化，并优先考虑用户教育和负责任的人工智能实践意识。

一些组织坚持只使用一种LLM，其主要原因是如果引入额外的LLM，可能会出现安全和合规问题。这表明，虽然对GenAI的整体信心是坚实的，但人们对其对数据隐私和安全的影响仍存在挥之不去的担忧。

趋势5：提高劳动力技能

不抵制变革并学会与人工智能合作的员工最有可能在人工智能驱动的未来蓬勃发展并取得成功。Dataiku分享说，93%的高管认为，员工使用数据并从中产生见解至关重要。

组织不应该简单地将任务自动化；他们应该培养一种持续学习的文化，利用人类和人工智能之间的协同作用。

然而，Dataiku报告指出，虽然C级高管专注于运营效率，但可能低估了人工智能更广泛的变革潜力，其中包括突破性的创新。必须从高层推动变革，以确保在这个新时代取得成功。

Douetteau分享道：“成功的剧本仍在编写中，但最佳实践已经出现，以减轻人工智能可能带来的最大风险。”“首席执行官们对自己的公司和自己都有责任站出来，实现这一目标。如果他们不这样做，他们可能会创造历史，成为首批被人工智能取代的人之一。”