Forrester预测：2025年企业AI战略转型，面临追求短期回报与长期增长的博弈

　　Forrester Research近期发布的2025年预测报告指出，企业将逐渐从2024年的激进生成式AI试验阶段，转向追求实际的商业效益，但这一过程将伴随诸多挑战。

　　研究负责人Sharyn Leaver在其博客中强调：“2025年，企业将侧重于短期内实现财务收益，并争取在数字化转型竞赛中赢得用户及业务买家的忠诚。”她指出，一些领先企业会采取战略性方法来达成这一目标，为企业的长远发展奠定基石；而另一些则可能依赖快速变通策略，但这类策略最终可能会遇到发展瓶颈。

　　多数技术高管预计2025年IT预算将有所增加。Leaver表示，有远见的IT领导者将利用这一增长机会来强化基础设施、优化运营并提升员工技能。“他们将从实验阶段汲取经验，实现短期胜利，同时保持生成式AI及其他新兴技术长期布局的优势。”Leaver补充道，强化基础设施将有助于企业在未来不确定性中保持灵活应对，例如美国总统大选结果和欧盟AI法案的初步实施。

　　AI领域即将迎来调整期。在AI领域，Forrester预测技术将继续快速发展，但企业对AI商业价值持怀疑态度的情况也在增加。分析师Jayesh Chaudhary和研究总监Sudha Maheshwari指出，许多企业在追求AI投资的快速回报时，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成功无捷径的现实。以下是他们的主要预测：

1. 急于追求回报的企业可能缩减AI应用规模：Forrester认为，由于对AI投资即时回报的期待，许多企业可能会在过早阶段就减少AI应用的力度，从而可能抑制长期增长和创新。避免这一问题的关键是，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。
2. 40%的受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，受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。
3. 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。这种架构复杂且需要多种模型、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。

　　尽管AI面临调整期，但Forrester预测2025年将成为企业展示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。以下是关于基础设施的关键预测：

1. 主要高科技供应商将削减25%的AI基础设施投资：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并带动其他供应商效仿。
2. 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。

　　生成式AI正在全面改变软件交付的各个阶段。尽管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Forrester指出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。根据Forrester的开发人员调查，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并避免过度依赖AI替代开发人员。

　　在AI与的结合中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。以下是关于自动化的关键预测：

1. 生成式AI将协调少于1%的核心业务流程：尽管生成式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以确保AI模型在提供见解和效率提升时辅助而非取代长期流程。
2. 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：随着生成式AI和边缘智能的发展物理自动化项目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。
3. 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：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并建立有效的治理机制和技术支持。