Ianuarie este luna în care se fac previziuni pentru noul an, dar să fim sinceri, e greu să fii profet în domeniul tech, unde schimbările se succed rapid și uneori imprevizibil. Așa că ne-am uitat la ce au de spus marile companii de analiză și media, precum Gartner, Deloitte și Forbes, pentru a contura o imagine de ansamblu a direcțiilor care vor defini viitorul tehnologiei în 2025.
Vă invităm să citiți în continuare o selecție a celor mai interesante tendințe tech pentru acest an, care reflectă modul în care evoluțiile actuale modelează lumea digitală.
1. Inteligența Artificială „agentică”, următorul pas în revoluția AI
Inteligența Artificială promite să domine peisajul tech și în acest an. Potrivit analiștilor Deloitte, în curând, vom trece de la „există o aplicație pentru asta”, la „există un agent AI pentru asta”, și de la „augmentarea cunoștințelor, la augmentarea execuției”.
Agenții AI alcătuiesc noua generație de Inteligență Artificială, fiind capabili să ia decizii și să execute acțiuni autonome (fără prompturi) pentru a atinge anumite obiective, având capacitatea de a revoluționa productivitatea și adaptabilitatea în afaceri. Exemplele includ chiar și agenți AI care colaborează între ei pentru a rezolva probleme sau a executa sarcini. Pe platforma Xanadu, un agent AI analizează problemele clienților (în raport cu un istoric al incidentelor similare) și sugerează pașii următori. Apoi, un alt agent autonom pune în aplicare recomandările, iar un om verifică comunicările dintre agenți, doar pentru a aproba soluțiile.
Până în 2028, Gartner preconizează că 15% dintre deciziile zilnice de business vor fi luate autonom, de către agenți AI, iar 33% din software-ul enterprise va încorpora agenți AI pentru a gestiona 20% dintre interacțiunile de pe platformele de comerț online. Spre deosebire de GenAI convențională, aceste sisteme funcționează fără intervenție umană, excelând în domenii precum gestionarea proiectelor complexe, automatizarea experienței clienților și detectarea fraudelor.
Pentru a valorifica acest potențial, organizațiile au nevoie de un workflow engine robust și de integrare perfectă cu infrastructura IT și aplicațiile de afaceri.
2. Avans major în robotică: Physical AI
„Lumea e pe cale să se schimbe dramatic. În curând vom avea miliarde de roboți fizici și virtuali”, nuanța principalele tendințe tech Rev Lebaredian, vicepreședinte în cadrul Nvidia, la evenimentul CES 2025, de la începutul lunii ianuarie. Physical AI extinde modelele GenAI existente, precum GPT și Llama, adăugându-le capacitatea de înțelegere a relațiilor spațiale și a comportamentului fizic al lumii 3D.
Antrenată pe date din simulări precise ale realității fizice, modelele de Physical AI pot genera acțiuni și în mediul real. Nvidia consideră că Physical AI este esențial pentru automatizarea și revoluționarea industriilor/proceselor în fabrici, depozite, sisteme de control al traficului și chiar în sălile de operație.
La CES 2025, Nvidia a anunțat lansarea unor modele de tip „World Foundation Models” (WFMs) pentru antrenarea de GenAI „fizică”. De exemplu, Cosmo, un sistem bazat pe WFMs, va permite generarea de date sintetice fotorealistice, folosind simulări fizice pentru a accelera procesul de antrenare a roboților și al vehiculelor autonome într-un timp mai scurt și la costuri mai mici.
3. Small Language Models (SLMs) pentru taskuri specifice
SLMs pot fi antrenate de organizații pe seturi de date mai mici, și sunt specializate pentru a rezolva probleme specifice, cum ar fi analiza informațiilor de inventar sau rezumarea unui raport de inspecție, economisind timp și costuri în comparație cu utilizarea Large Language Models (LLMs). Aceste SLM-uri pot rula pe dispozitive și pot fi personalizate pentru diferite nevoi, având aplicații directe în diverse domenii.
Companii precum Meta și Microsoft lucrează la dezvoltarea și rafinarea unor SLM-uri cu mai puțini parametri. Progresele se văd mai ales prin modelele open-source de la platforme ca Hugging Face sau Arcee.AI, care pot fi personalizate pentru nevoi specifice. Peste 70% dintre companii optează pentru modele mai mici, open-source, pe care le pot adapta la cerințele lor specifice, potrivit unui raport Databricks.
4. Modelele Multimodale permit interacțiunea prin text, audio, foto-video
Folosim modele multimodale, de exemplu, atunci când vorbim cu un asistent digital și primim răspunsul sub formă de imagini sau text. Instrumentele AI care lucrează cu date variate, precum text, imagini, video și sunet, elimină diferențele dintre sursele de date diferite. Deși modelele multimodale de GenAI sunt încă în fază de dezvoltare incipientă, promit să revoluționeze interacțiunile prin integrarea diferitelor tipuri de medii. Exemple precum Project Astra de la Google și GPT-4 Omni de la OpenAI, alături de Titan de la Amazon Web Services, sunt printre primele mari modele de acest tip. Deși dezvoltarea lor este lentă din cauza cerințelor mari de date, resurse și hardware, aplicațiile pentru afaceri sunt promițătoare.
Modelele multimodale de GenAI ar putea fi antrenate cu text, dar să livreze răspunsuri sub formă de sunet sau chiar video. Ar putea fi antrenate inclusiv folosind datele livrate de senzori și de camerele video din depozite, pentru optimizarea lanțurilor de aprovizionare și a gestiunii depozitelor. Analiștii Deloitte apreciază că, în următoarele 18-24 de luni, vom vedea tot mai multe cazuri de utilizare pentru această tehnologie.
5. AI devine „creierul” din spatele Cloud Computing-ului
În 2025, Inteligența Artificială redefinește cloud computing-ul, transformându-l într-un ecosistem autonom și extrem de eficient. AI nu mai este doar un serviciu găzduit în cloud, ci devine motorul care optimizează fiecare aspect al operațiunilor, analizând date în timp real, identificând modele și anticipând cerințele de lucru. Tehnologia AI aduce îmbunătățiri esențiale prin monitorizarea proactivă, care previne întreruperile prin detectarea anomaliilor, scalarea dinamică, ce ajustează automat resursele în funcție de cerințele utilizatorilor, și printr-o securitate îmbunătățită, care identifică rapid amenințările și le neutralizează înainte de a deveni o problemă. Potrivit Forbes, companiile care adoptă aceste tendințe tech vor beneficia de reduceri semnificative ale costurilor, performanță îmbunătățită și o eficiență mai mare. Pe măsură ce AI evoluează, integrarea sa în cloud va duce la dezvoltarea unor soluții din ce în ce mai inteligente și adaptabile.
6. AI versus AI, o normalitate în securitatea cibernetică
AI joacă un rol dublu în domeniul securității cibernetice: pe de o parte, poate automatiza procesele de hacking, ceea ce crește frecvența și complexitatea atacurilor, iar pe de altă parte, este folosită pentru a îmbunătăți protecția organizațiilor. În atacurile de phishing, AI generează mesaje false extrem de convingătoare, dar tot ea analizează rapid cantități mari de date pentru a identifica vulnerabilitățile sistemelor, oferind o protecție mai eficientă împotriva atacurilor, atât tradiționale, cât și cele alimentate de AI. Cu o viteză și acuratețe superioare, AI detectează rapid amenințările, automatizează sarcinile de rutină, cum ar fi analiza log-urilor și scanarea vulnerabilităților, și prezice atacurile viitoare, anticipând tiparele din atacurile anterioare.
În plus, AI îmbunătățește răspunsul în timp real, intervenind proactiv pentru izolarea sistemelor afectate și blocarea adreselor IP dăunătoare. Tehnologiile AI sunt folosite și pentru a simula atacuri de phishing, testând pregătirea angajaților și oferind ghidaj pentru îmbunătățirea răspunsului acestora. De asemenea, AI monitorizează schimbările de reglementare, trimițând alerte privind modificările de conformitate ce pot afecta operațiunile și automatizând auditurile pentru o mai mare viteză și precizie.
7. Platformele de guvernanță AI pentru transparență în utilizarea datelor
Extinderea utilizării AI aduce în prim-plan provocări semnificative, precum reglementările insuficient definite privind datele sensibile și utilizarea datelor externe. Studiile Deloitte arată că 55% dintre organizații evită anumite aplicații AI din cauza acestor probleme, orientându-se spre soluții care consolidează securitatea datelor. În acest context, adoptarea platformelor de guvernanță AI devine crucială pentru a asigura utilizarea responsabilă, etică și sigură a tehnologiei, contribuind la reducerea riscurilor legate de confidențialitate și la monitorizarea performanței modelelor AI.
Potrivit Gartner, companiile care integrează platforme de guvernanță AI vor beneficia de o creștere semnificativă a încrederii din partea clienților și a conformității reglementare, înregistrând cu 30% și, respectiv, 25% mai mult decât concurența. Totodată, acestea vor reduce cu 40% problemele de natură etică, o prioritate mai ales în sectoare puternic reglementate, precum financiar-bancar și sănătate.
8. Serverless computing. Dezvoltatorii de aplicații au nevoie de soluții
Serverless computing înseamnă că utilizatorii rulează codul fără a fi necesar să se mai preocupe de gestionarea serverelor. Furnizorii majori, AWS Lambda, Google Cloud Functions și Microsoft Azure Functions, oferă dezvoltatorilor beneficii semnificative de scalabilitate, eficiență economică și ușurință în utilizare. Deși în 2025, serverless computing promite să devină un pilon esențial în dezvoltarea web, sprijinind crearea unor aplicații robuste și inovatoare, domeniul depinde însă de identificarea de soluții la provocările precum problemele de latență la „cold start”, riscurile de lock-in cu furnizorii, și implicațiile legate de securitate și conformitate. Latența la „cold start” poate afecta performanța workload-urilor dependente de procesarea în timp real, pe când lock-in-ul reduce flexibilitatea, crescând dependența unei organizații de serviciile și API-urile unui furnizor de cloud. Alte provocări includ lipsa de predictibilitate a costurilor, mai ales în aplicații cu trafic ridicat, instrumente de debugging inadecvate și procese de troubleshooting mult prea complexe.
Ne putem aștepta ca 2025 să aducă noi soluții la aceste provocări, inclusiv instrumente mai bune de predicție a costurilor, opțiuni de implementare hibridă care combină serverless computing cu găzduirea tradițională, portabilitate îmbunătățită a aplicațiilor serverless, strategii avansate de pre-warming pentru evitarea problemelor de „cold start”.
M247 se aliniază la cele mai relevante tendințe tech globale printr-un angajament ferm față de eficiența energetică, sustenabilitate și inovație tehnologică. Prioritizând implementarea echipamentelor cu arhitecturi AMD și ARM, orientarea către energie verde și adoptarea tehnologiei 400G pentru rețelele de fibră optică, M247 asigură performanță crescută, transfer rapid de date, reducerea latenței și eficiență energetică.
De asemenea, compania oferă servere găzduite în centre de date Tier 3, configurate special pentru aplicații de Inteligență Artificială, susținând astfel sarcini complexe și inovația în mediile de business. Prin extinderea rețelei globale și consolidarea securității infrastructurii, M247 permite clienților să-și plaseze resursele de computing cât mai aproape de utilizatorii finali, răspunzând cerințelor de performanță și scalabilitate într-un mediu digital în plină transformare. Astfel, M247 continuă să fie un partener de încredere în transformarea digitală a afacerilor.
