У середовищі штучного інтелекту, що швидко розвивається, використання Тенденції впровадження ШІ швидко змінюється. У результаті компанії та розробники стикаються з критичними рішеннями, але які фреймворки та інструменти вони повинні вибрати в першу чергу?
Ключові гравці поділяються на найкращих претендентів, як обговорюється в цій статті. Це підкреслює їхні відмінності. Ми покладаємося на останні звіти, зокрема Stanford AI Index і опитування McKinsey. Ці моменти вказують на зрушення в бік стратегічного використання ШІ.
Передбачається, що до 2030 року глобальне впровадження зросте, досягнувши загального річного темпу зростання в 35,9%. Це збільшення забезпечується ефективністю та оновленням доступу. Давайте розберемося в деталях.
Чому вересень 2025 року має вирішальне значення для тенденцій впровадження ШІ
Вересень 2025 року став точкою перелому в ШІ. Темпи впровадження галузі були прискорені завдяки можливостям мультимодального штучного інтелекту з рекордним абсолютним обсягом інвестицій у 109 мільярдів доларів лише в США. Це перехрестя відкриває підприємствам і окремим особам можливість використовувати штучний інтелект раніше немислимими способами, і дуже важливо отримати знання про Тенденції впровадження ШІ і рішення.
- Тенденції впровадження ШІ вказують на те, що майже 89% малих підприємств використовують інструменти штучного інтелекту, тоді як великі компанії все ще тестують автономних агентів і складні структури, щоб залишатися конкурентоспроможними.
- Відомі контрольні показники систем штучного інтелекту показали, що пропуски зросли на цілих 67,3 % пунктів у минулому році, що вказує на те, що технологічний розвиток швидко прогресує.
Ключові тенденції впровадження штучного інтелекту. Основна основа та вибір інструментів
Нижче наведено сили, які обрали інструменти та рамки, які сьогодні є найважливішими.
- Agentic AI на підйомі: системи більше не просто відповідають на команди; вони зараз виконують дії, приймають рішення та організовують їх. Це автономні або напівавтономні агенти, в які організації інвестують за допомогою різних інструментів і структур.
- Зрілість обслуговування та розгортання моделі: ідентично моделі обслуговування та зрілості розгортання. Звичайно, техніки обслуговування, версії, опитування та оновлення моделей більше не є тестовим інструментом, оскільки вони масштабуються за розміром і складністю. Інструменти MLops і LLMOpsсервери висновків і реєстри моделей популярні.
- Інтероперабельність і ефективність фреймворку: Часто люди бажають фреймворків, які підтримують перемикання серверів, ефективне використання обладнання (GPU/TPU/edge), змішана точність і зменшення затримки виконання під час розгортання.
- Альтернативні екосистеми з відкритим кодомтакі як LangChain і Hugging Face, а також другорядні фреймворки використовуються у відповідь на бажання більшого контролю над витратами, власністю та блокуванням.
- Рамки управління, ризиків і етики стають настільними ставками: Організації більше не запитують: «Що ШІ може зробити для нас?» а скоріше, чи можемо ми довіряти йому, масштабувати його, керувати ним і гарантувати це? Такі стандарти, як NIST AI RMF, ISO/IEC 42001 і внутрішні системи ризиків, стали ключовими критеріями при виборі інструментів.
Ці Тенденції впровадження ШІ підкаже, у які фреймворки/інструменти варто інвестувати свій час.
Найпопулярніші тенденції впровадження штучного інтелекту: інструменти, якими варто почати користуватися
Вересень 2025 року відзначається впровадженням багатьох технологій, які змінюють продуктивність і творчість.
- Gumloop: Бізнес і творчість повністю автоматизовані за допомогою ШІ.
- Серфер SEO: Рішення, яке оптимізує контент за допомогою ШІ.
- Концепція ШІ: КМ і продуктивність.
- Джаспер AI: Копірайтинг на основі ШІ.
- Brandwell: Генерація SEO-блогів за допомогою ШІ.
- Оригінальність ШІ: ШІ переклад і перевірка плагіату.
- Агенти Zapier: Програмована автоматизація на основі великого LLM.
- Chatfuel і Userbot.ai: Щоб розширити чат-бот.
- Повна історія: Аналітика AI, яка аналізує віртуальний досвід.
Найпопулярніші фреймворки та інструменти, які варто розглянути в першу чергу
Залежно від того, що буде гарячим у вересні 2025 року, це найперспективніші фреймворки/інструменти – і коли ви повинні їх прийняти.
| S.NO | Ім'я | Найкраще для | Якщо прийняти спочатку |
| 1. | TensorFlow | Масштабування виробництва, периферійне/мобільне розгортання, широка екосистема | Вам потрібна надійна інфраструктура та стабільність |
| 2. | PyTorch | Дослідження, НЛП, прототипування, швидка ітерація | Вам потрібна швидкість і гнучкість розробника |
| 3. | JAX | Високопродуктивні обчислення, прискорені дослідження | Вам потрібна необроблена швидкість для великих обчислень |
| 4. | OpenVINO | Оптимізація та висновок апаратного забезпечення Intel | Ви працюєте на пристроях Intel і потребуєте швидшого висновку |
| 5. | DeepSpeed | Навчання величезних моделей, ефективність пам'яті | Ви масштабуєте величезні моделі |
| 6. | Інструменти MLOps (BentoML, TorchServe, KServe тощо) | Обслуговування, моніторинг, масштабування моделей | Ви переходите від прототипу до виробництва |
| 7. | Агентні фреймворки (LangChain, Flowise, AutoGen тощо) | Створення агентів ШІ, оркестровка робочого процесу | Вам потрібні автономні або робочі додатки ШІ |
| 8. | Стандарти управління (NIST RMF, ISO 42001) | Ризик, етика, комплаєнс | Ви хочете довіри та управління з першого дня |
Що прийняти перше — Стратегічні поради
Ось як правильно вибрати під час усиновлення, щоб ваші інвестиції не пропали даремно.
- Почніть з проблеми, а не з реклами.
Яка вартість бізнесу? Яку больову точку/неефективність ви усуваєте? Далі постає питання про те, які інструменти/фреймворки це підтримують. Наприклад, система агента підтримки та механізм RAG є більш корисними, ніж навчання нової, дуже великої моделі, якщо обслуговування клієнтів не працює. - Тестовий малосерійний прототип
Використовуйте системи, які забезпечують швидку ітеративну розробку (наприклад, системи PyTorch, LangChain). Далі перейдіть на непостійні засоби виробництва (TensorFlow Serving, BentoML тощо). Це обмежить ризик як складову Тенденції впровадження ШІ. - Перевірте відповідальність, моральність і готовність до ризику
Стандарти ризику (зовнішні чи внутрішні) мають бути встановлені на ранній стадії, навіть для невеликої команди. Особистість, це заощадить біль у майбутньому, наприклад, коли вам потрібно буде перевірити рішення, гарантувати, що дані забезпечені конфіденційністю та доступні для пояснення. - Баланс відкритих і комерційних/ліцензійних інструментів.
Відкритий код пропонує вам варіанти, відкритість і низьку вартість. Ліцензійні/комерційні інструменти включають зручність використання, інтерактивну допомогу та оптимізацію. Ваша ідеальна стратегія усиновлення — це поєднання обох.
Тенденції впровадження AI для моніторингу та що може змінитися далі
- Розумніший мультимодальний ШІ: моделі тексту, зображень, відео та аудіо тісно інтегровані. Інструменти відбору, що підтримують мультимодальність, будуть більш критичними.
- Граничний штучний інтелект і визначення на пристрої: для затримки, вартості та конфіденційності. Фреймворки/інструменти, які оптимізовані для невеликого апаратного забезпечення чи мобільного використання, матимуть більше тяги.
- Менші, спеціалізовані моделі проти гігантських, універсальних: У більшості випадків конкретні вертикалі, у яких є нестандартні конструкції моделей, працюватимуть значно краще, ніж великомасштабні моделі загального призначення.
- Стандарти координації та зв'язку агентських систем: Деякі протоколи агентської системи, такі як Model Context Protocol, реалізуються для полегшення взаємодії агентів.
- Регуляторний тиск і вимоги дотримання вимог: Очікується, що в міру того, як уряди та регулюючі органи визначать правила, рамки чи інструменти з невід’ємним управлінням, вони стануть більш привабливими.
Розділ поширених запитань: Тенденції впровадження AI, вересень 2025 р
Які найбільші тенденції впровадження ШІ у вересні 2025 року?
Основні найкращі практики включають якісні гібридні структури, де модулі взаємодіють один з одним, граничну обробку, розгортання агентів, відповідальний ШІ та інтеграцію MLO на одній платформі.
Який фреймворк штучного інтелекту в першу чергу повинен прийняти новий бізнес?
LangChain і CrewAI рекомендуються для використання в розмовних і пов’язаних з автоматизацією областях. TensorFlow і PyTorch залишаються двома лідерами в класичному моделюванні.
Чому edge AI раптово став популярним зараз?
Edge AI дозволяє пристроям обробляти дані в режимі реального часу зі скороченою затримкою та нижчими витратами на інфраструктуру, сприяючи розширеним додаткам у телекомунікаціях, охороні здоров’я та виробництві.
Чи справді малі підприємства застосовують штучний інтелект швидше, ніж підприємства?
Так, 89% малих підприємств уже використовують інструменти ШІ; однак великі корпорації, як правило, поступово впроваджують інструменти штучного інтелекту через свій розмір і складні системи.
Який вплив має тенденція використання ШІ на рентабельність інвестицій бізнесу?
Поліпшення взаємодії з клієнтами, зниження витрат і підвищення ефективності призведуть до підвищення рентабельності інвестицій. Найшвидше досягнуть рентабельності інвестицій у 2025 році найзавзятіші користувачі.
Висновок
Підсумовуючи, організації, які дотримуються рамок та інструментів у відповідь на реальні проблеми, покладаються на адаптацію, щоб задовольнити виробничі потреби, і встановлюють управління та етику, є тими, хто найбільше процвітатиме протягом цього та наступного періодів. The Тенденції впровадження ШІ у вересні 2025 року відображають перехід до забезпечення не лише технічної продуктивності, але й надійності, сумісності та безпеки, серед інших ключових аспектів.
Якщо ви не впевнені щодо вибору фреймворків для використання, коли у вас є поточний стек, цілі та обмеження, я можу налаштувати параметри відповідно до ваших конкретних обставин. Хочеш туди?