В 2025 году машинное обучение (ML) окончательно перестанет быть инструментом исключительно для IT-специалистов и станет неотъемлемой частью бизнес-аналитики. Ключевые направления развития — это повсеместная автоматизация с помощью AutoML, глубокая интеграция искусственного интеллекта в BI-системы и рост спроса на компактные, эффективные модели для работы на периферийных устройствах.

Что произойдет: основные направления развития

Главным трендом станет широкое внедрение инструментов AutoML (автоматизированного машинного обучения). Эти технологии позволяют автоматизировать рутинные задачи по созданию и настройке моделей, делая продвинутую аналитику доступной компаниям без большого штата Data Science специалистов. Системы смогут самостоятельно подбирать алгоритмы и оптимизировать их для решения конкретных бизнес-задач.

Искусственный интеллект и машинное обучение станут стандартной функцией в BI-системах (системах бизнес-аналитики). Они будут не просто визуализировать данные, а помогать выявлять скрытые закономерности, строить точные прогнозы и предлагать готовые решения. Это позволит руководителям быстрее принимать решения, основанные на глубоком анализе информации.

Еще одно важное направление — рост популярности легковесных моделей. С увеличением числа IoT-устройств и датчиков в бизнесе возрастет потребность в компактных ML-моделях, способных работать автономно, без постоянного подключения к облачным серверам. Это ускорит обработку данных непосредственно на местах их сбора.

Почему это важно для бизнеса

Эти изменения напрямую влияют на то, как компании работают с данными. Для управления сложными вычислениями будут активнее применяться современные платформы для распределения ресурсов, такие как `Kubernetes`. Подходы вроде Data Lake as a Service (Озеро данных как сервис) упростят хранение и обработку огромных массивов неструктурированной информации.

На российском рынке ИИ также наблюдается устойчивый рост. По прогнозам на 2025 год, лидирующие позиции сохранят технологические гиганты. Ожидается, что «Яндекс» займет около 15% рынка, развивая свои облачные ML-сервисы и языковые модели. За ним следует «Сбер» с долей примерно в 12%, который активно внедряет ИИ в свои многочисленные подразделения.

В целом, машинное обучение превращается из сложной научной дисциплины в практический бизнес-инструмент, который помогает оптимизировать процессы, находить новые точки роста и повышать конкурентоспособность компании.

По данным: Proglib.io, IBS Smart Analytics, Habr

#AINews #МашинноеОбучение #АналитикаДанных #БизнесАналитика #Тренды2025