作者 Rajesh Ramdas，Databricks India 现场工程高级总监
随着我们步入 2025 年，数据和人工智能领域正在经历深刻的变革。人工智能（尤其是生成式人工智能）的快速发展正在重塑印度组织处理其数据战略和人工智能计划的方式。今年为企业提供了一个无与伦比的机会，可以重新构想其数字战略并释放人工智能的变革力量，以推动创新和韧性。
这种巨大的转变不仅仅是采用新技术；它还涉及重新构想企业在日益数据驱动的世界中运营、创新和竞争的本质。
代理人工智能系统的兴起
我们正在见证的最重要趋势之一是从依赖单一基础模型过渡到更复杂的代理人工智能系统。组织意识到，使用独立 LLM 的千篇一律的方法往往无法满足企业应用程序的复杂需求。
这些代理系统代表了 AI 实施的范式转变。通过将复杂的任务分解为离散组件，每个组件都由专门的 AI 模型处理，企业可以实现前所未有的准确性、效率和定制化水平。这种方法允许更细致入微、更具有情境感知能力的 AI 适应特定的行业需求和组织要求。
这种转变的影响是深远的。我们正在从一个 AI 只是狭隘、特定任务的工具的世界转变为一个 AI 成为整个组织决策过程不可或缺的一部分的世界。Gartner 预测，到 2028 年，代理将自主做出 15% 的所有决策。
基础设施势在必行
随着印度公司竞相实施这些先进的 AI 系统，我们看到了对基础设施投资的重点关注。严峻的现实是，许多组织发现他们当前的架构远远不足以支持下一代 AI 工作负载的需求。
这种认识正在推动大量资源分配用于升级和优化数据基础设施。目标是构建能够支持整个 AI 生命周期的端到端数据平台——从数据准备和模型训练到部署、治理和评估。
这些支持 AI 的基础设施必须足够灵活，能够与各种数据源、模型和外部组件交互，同时保持严格的治理和安全标准。
利用“数据优势”
虽然近年来人工智能的大部分讨论都集中在内部生产力的提高上，但我们看到，人工智能正朝着利用组织独特数据资产的面向客户的应用程序转变。越来越多的公司认识到其特定领域知识和数据智能的价值，这是关键的竞争优势。
这一趋势引发了各行各业利用专有数据资产的竞争。制造商正在利用数字设备的数据来优化机器健康状况，而金融服务公司正在开发专门的模型来增强投资策略。医疗保健提供商正在利用患者数据来改善治疗结果并加速药物研发。在印度，这一趋势尤为明显。信息很明确：在人工智能驱动的未来，数据不仅仅是一种资产——它是竞争优势的基石。
治理作为战略要务
随着人工智能越来越深入地融入业务运营，治理正在从合规性需要演变为战略要务。 2025 年，我们预计治理将成为成本控制、绩效优化和风险管理的重要杠杆。
组织正在利用数据和 AI 治理框架，不仅确保法规遵从性，还监控?? AI 工作负载、管理成本并确保一致的性能。
此外，治理对于定义和标准化 AI 系统中特定于业务的术语和概念至关重要。这对于具有专业词汇或处理敏感信息的行业尤其重要。通过建立清晰的治理框架，公司可以平衡广泛 AI 访问的需求与隐私、安全和成本考虑。
人机协作势在必行
随着人工智能系统变得越来越复杂，人们越来越认识到，释放其全部潜力的关键不仅在于技术本身，还在于人类如何有效地与它们一起工作。
组织正在投资开发针对其特定需求和用例的内部人工智能应用程序。目标是创建一支能够将人工智能工具无缝集成到日常运营中的劳动力队伍，培养推动创新和生产力的人机协作文化。
这种对人机协作的关注承认人工智能的真正价值不在于取代人类智能，而在于增强和提高人工智能。
开源革命
我们观察到的最引人注目的趋势之一是人工智能生态系统中对开源工具和模型的压倒性偏好。《数据+人工智能现状报告》显示，在组织使用的十大数据和人工智能产品中，有九成是开源的。这一趋势反映了人们对人工智能开发更大灵活性和定制化的渴望，以及摆脱可能导致供应商锁定的专有系统。
此外，76% 使用 LLM 的公司选择开源模型，通常与专有模型一起使用。有趣的是，人们明显偏爱较小的模型，77% 的用户选择参数为 130 亿或更少的模型。这表明人们注重平衡性能与成本和延迟考虑。
AI 模型生产激增
AI 在企业领域日益成熟的最有力证据或许是投入生产的 AI 模型数量急剧增加。根据《数据 + AI 状态报告》，与上一年相比，投入生产的模型数量惊人地增加了 11 倍。
组织在将模型从实验转移到生产方面也变得更加高效。一年内，实验模型与生产模型的比例从 16:1 提高到 5:1，效率提高了 3 倍。这一趋势表明，公司在识别和部署有价值的 AI 解决方案方面变得更加熟练。
2025 年有望成为企业 AI 之旅的关键时刻。随着企业从实验阶段走向广泛采用和生产部署，我们可以期待看到 AI 的变革潜力开始在各个行业充分实现。
企业 AI 的未来不仅仅关乎技术，它关乎在数据智能成为成功新货币的世界中重新构想企业如何运营、创新和创造价值。
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