Forrester Research最近发布的2025年预测显示，企业将从2024年激进的生成式AI试验转向追求切实的经济效益，但未来发展将面临不小的挑战。

Forrester的研究负责人Sharyn Leaver在本周的博客文章中写道：

“2025年将着眼于短期内实现底线收益，企业需要在竞争中赢得数字化转型用户和业务买家的忠诚度。”她指出，一些领导者将采取战略性方法来实现这一目标，从而为企业的长远成功奠定基础，而另一些则依赖快速变通，最终将面临限制。

多数技术高管预计2025年IT预算将增加。Leaver表示，有远见的IT领导者会利用这一增幅来加强基础设施、优化运营并提升员工技能。“他们将总结实验中的经验教训，带来短期胜利，同时在生成式AI和其他新兴技术的长期布局中保持优势。”Leaver补充道，巩固基础设施将帮助企业在未来不确定因素中游刃有余，例如美国总统大选的结果和欧盟AI法案的初步执行。

AI领域将迎来重置期
在AI领域，Forrester预测AI技术仍将快速发展，但企业对其商业价值的怀疑态度逐渐增加。分析师Jayesh Chaurasia和研究总监Sudha Maheshwari指出，许多企业在追求AI投资的快速收益和即时回报中忽视了长期战略和数据管理的重要性。2025年，企业将不得不面对AI成功并无捷径的现实，以下是他们的主要预测：

  • 许多企业将因急于追求AI投资回报而缩减AI应用规模：Forrester认为，由于对AI投资的即时回报预期，许多企业可能会在过早阶段就缩减AI应用力度，从而可能抑制长期增长和创新。避免这一问题的关键在于，AI领导者需要找到能显著差异化的应用场景，制定与企业目标一致的策略，平衡短期收益与持续的ROI。

  • 40%的高度监管企业将整合数据和AI治理：随着2025年欧盟AI法案的实施，Forrester预测复杂的AI治理问题将进一步加剧，高度监管的企业将统一数据和AI治理框架。这不仅是为了合规，还代表了向更透明、负责和道德的AI管理方法的转变。

  • 75%的企业在构建自主AI架构时会失败：自主AI（Agentic AI）目前备受瞩目，但Forrester指出，许多企业将在2025年面临重大障碍。这种架构复杂，需要多种模型、高级数据架构和专业知识，因此更多成熟企业将寻求AI服务商和系统集成商的支持。

AI重塑基础设施和服务平台
尽管AI面临重置期，Forrester预测2025年将成为企业开始展示AI投资回报的关键节点。这将给技术基础设施和运维专业人士带来更多压力。基础设施的关键预测包括：

  • 主要高科技供应商将削减25%的AI基础设施投资：Forrester预测，由于供应短缺、期望未达和投资者压力，某些主要供应商（如微软、Oracle、亚马逊或IBM）可能会在2025年减少AI基础设施投资。芯片和服务器的需求超出供应能力，这将迫使一些供应商缩减投资，带动其他供应商效仿。

  • 自助服务将超过人工成为服务台的首选联系方式：Forrester预测，到2025年，50%的企业将启用自助服务作为服务台的首选接触点，特别是在自动化端点故障排除和企业服务管理系统提升后，自助服务将承担更多任务。

AI驱动软件开发遇到障碍
生成式AI正在全面改变软件交付的各个阶段。Forrester指出，几乎所有软件工具供应商在2024年都加入了生成式AI协作功能，但2025年将面临挑战：

  • 至少一家企业将尝试用AI替换50%的开发人员并失败：Forrester的开发人员调查显示，开发者的时间有24%用于编程，其余时间用于设计、测试、修复错误和与利益相关者沟通。即便生成式AI能够提升开发者的效率，领导者仍需深入理解开发者的实际工作内容，避免过度依赖AI替代开发人员。

AI对企业运营的影响参差不齐
在AI与自动化的结合中，Forrester认为成功的关键在于平衡AI创新与传统自动化工具的规模和稳定性。自动化的主要预测包括：

  • 生成式AI将协调少于1%的核心业务流程：Forrester预测，生成式AI将在流程设计、开发和数据集成方面产生影响，但当前的数字化和机器人流程自动化（RPA）平台仍将主导核心流程。企业需要平衡AI创新与传统自动化工具的可靠性，确保AI模型在提供见解和效率提升时辅助而非取代长期流程。
  • 四分之一的机器人项目将致力于认知和物理自动化的结合：Forrester指出，生成式AI和边缘智能的发展将推动物理自动化项目，机器人将具备环境感知和响应能力，不再局限于预编程规则和工作流。
  • 公民开发者将交付30%的生成式AI自动化应用：Forrester认为，公民开发者将是扩展生成式AI应用开发的实际途径。他们具有必要的行业知识和灵感，可以引导生成式AI解决方案的设计，并将其成果注入实用的应用程序。

  • 实施挑战将导致25%的自主AI项目停滞：Forrester预测，模糊的商业目标和过早的集成将使企业在自主AI项目中遇到困惑。为了有效利用自主AI，企业需重新审视为人类互动设计的流程，替换过时的技术，同时确保数据和决策过程的可靠性。

最后，Forrester的预测显示，尽管企业对AI寄予厚望，但在其实际应用过程中不可避免地会遇到挫折。AI的长远发展需要企业在短期回报和长期战略之间找到平衡，同时建立有效的治理机制和技术支持。

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