3 тенденции в области ИИ, на которые стоит обратить внимание в 2025 году

“

В этой статье вы узнаете о ключевых трендах ИИ в 2025 году: разговорные и многоязычные LLM, этичное и безопасное применение, сотрудничество человека и ИИ.

Искусственный интеллект развивается стремительно, особенно в области языкового ИИ и больших языковых моделей (LLM). Инструменты вроде современных чат-ботов и других разговорных ИИ за несколько лет прошли путь от забавной новинки до важного бизнес-инструмента. Фактически, почти 50% компаний экспериментировали с LLM в 2025 году, а 75% планировали использовать их к 2025 году. Отчеты за этот год превышают этот прогноз: 91% руководителей по всему миру активно расширяют свои инициативы в сфере ИИ. Все это говорит о том, что коммуникации на базе ИИ стали обычным делом, и важно следить за ключевыми трендами ИИ.

В этой статье мы рассматриваем три ключевых тренда в ИИ (с акцентом на языковые технологии и LLM), которые формируют глобальные коммуникации в 2025 году:

Разговорный ИИ и многоязычные LLM становятся стандартом: ИИ-чат-боты и голосовые ассистенты обеспечивают естественное, многоязычное общение в больших масштабах, делая технологии более доступными и удобными.
Этика и ответственное использование ИИ в центре внимания: Организации все чаще поднимают вопросы этики ИИ — от предвзятости и прозрачности до конфиденциальности данных — под влиянием новых правил и ожиданий пользователей.
ИИ как партнер по креативу и продуктивности: Вместо замены людей ИИ усиливает человеческое творчество и эффективность. В результате команды быстрее создают контент, проверяют идеи и локализуют материалы в больших масштабах под контролем людей.

1: Повышение доступности благодаря диалоговому ИИ и NLP

ИИ-ассистенты

Еще недавно общение с машинами обычной разговорной речью казалось фантастикой. Сегодня наметился ясный тренд в ИИ, который невозможно игнорировать. Разговорный ИИ повсюду: от чат-ботов службы поддержки до виртуальных ассистентов, понимающих несколько языков. Эти системы используют продвинутую обработку естественного языка, чтобы вести диалог почти как человек, снимая барьеры в общении. Широкое распространение показывает, насколько важным стал такой ИИ для мгновенной помощи и вовлечения на разных языках. Пользователи это поддерживают: большинству теперь удобнее мгновенный ответ чат-бота, особенно если он говорит на родном языке.

LLM вроде GPT-4 и PaLM от Google сильно изменили эту область. Эти модели понимают контекст, разбираются в тонкостях запросов и выдают плавные ответы на десятках языков. В итоге общение становится более естественным и доступным для разных людей. Кто-то задает вопрос на испанском и получает полезный ответ на испанском; другой легко общается с той же системой на китайском или арабском. Такая многоязычность повышает планку мирового пользовательского опыта.

ИИ-ассистенты становятся универсальными переводчиками и посредниками, вовлекая больше людей в цифровой разговор.

Автодаббинг YouTube

Помимо текстовых чатов разговорный ИИ выходит в голос и медиа. Например, к концу 2025 года YouTube запустил функцию автодаббинга на базе ИИ, которая добавляет озвучку на нескольких языках к видео. Ролик, изначально записанный на английском, теперь автоматически «говорит» с зрителями на французском, хинди или японском, позволяя авторам охватывать мир без отдельного производства для каждого языка. Такая локализация на базе ИИ делает цифровой контент доступнее, чем когда‑либо. Доступность улучшается и для людей с инвалидностью. Голосовые ИИ могут транскрибировать или озвучивать материалы, а умные ассистенты понимают устные запросы, помогая тем, кому сложно пользоваться привычными интерфейсами.

Как профессиональные инструменты помогают повысить доступность

Важно, что эти решения все активнее внедряются в профессиональные языковые процессы. Мы используем LLM, чтобы улучшать переводы и рабочие процессы локализации. Платформы нового поколения объединяют мощные инструменты машинного перевода и обратной связи с ведущими LLM. Это значит, что переводчик может мгновенно получать варианты или подсказки от ИИ, а затем доводить текст до качества своими знаниями.

Встраивая разговорный ИИ и обработку языка в такие решения, компании дают мгновенную многоязычную поддержку клиентам и внутренним командам. В результате общение становится быстрее, на большем числе языков и через более понятные интерфейсы. В 2025 году разговорный ИИ и многоязычные LLM — это уже не просто тренд, а стандарт для организаций, которые хотят работать с глобальной аудиторией.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

2: Этичный и ответственный ИИ в центре внимания

Одна из самых важных тенденций в ИИ по мере его распространения в бизнесе и повседневной жизни — это этичное и ответственное использование. В последние годы усилилось внимание к таким вопросам, как предвзятость, прозрачность и конфиденциальность в системах ИИ. Когда ИИ переводит контент или создает деловые сообщения, всем участникам процесса важна уверенность, что ИИ действует справедливо и заслуживает доверия. Непроверенные алгоритмы могут непреднамеренно закреплять предвзятость или ошибки, что особенно рискованно для материалов, которые видит разнообразная аудитория. В 2025 году компании поэтому делают сильный акцент на ответственную разработку и применение ИИ.

Что важно знать о законе ЕС об ИИ

Сильным драйвером этой тенденции стало новое регулирование. Европа задала тон с законом ЕС об ИИ — первым всеобъемлющим законом об ИИ, утвержденным в 2025 году. Полное применение ожидается к 2027 году, при этом документ призван:

Определить строгие требования для «высокорисковых» систем ИИ.
Обязать к прозрачности в результатах ИИ.
Возложить на организации ответственность за то, как они используют ИИ.

Такое давление со стороны регуляторов означает, что любые инструменты ИИ, включая решения для языковых задач, должны разрабатываться и внедряться с особой осторожностью. Параллельно отраслевые объединения и правительства по всему миру выпускают этические рекомендации по ИИ, а компании заранее создают комитеты по этике ИИ для контроля проектов. Сигнал очевиден: внедрять ИИ без этических механизмов больше недопустимо.

Ответ на ожидания клиентов в сфере ответственности

Клиенты и потребители тоже требуют подотчетности, ожидая, что сервисы на базе ИИ будут уважать приватность и культурные особенности. Ключевые практики включают снижение предвзятости в моделях ИИ (например, за счет более разнообразных обучающих данных и проверки результатов на справедливость) и обеспечение прозрачности в контенте, созданном ИИ. Пользователи должны понимать, когда читают машинный перевод или взаимодействуют с ботом, и почему ИИ сделал ту или иную рекомендацию.

Большое внимание уделяется и конфиденциальности данных. Многие организации ограничивают передачу чувствительной информации в публичные инструменты ИИ, опасаясь утечек. В ответ появились более безопасные корпоративные решения. Такие системы изначально спроектированы с упором на защиту данных, включая соответствие признанным стандартам вроде ISO 27001 и HIPAA. Сохраняя данные в контролируемой среде и предоставляя шифрование и гибкое разграничение прав доступа, такие платформы помогают снять опасения о приватности и при этом сохраняют эффективность ИИ.

3: ИИ как партнер в творчестве и повышении производительности

На фоне шума вокруг ИИ появилась важная истина: ИИ эффективнее всего работает вместе с людьми, а не вместо них. Мы видим, как ИИ берет на себя повторяющиеся задачи и создает черновики, освобождая людей для более ценной, творческой и стратегической работы. Не говоря уже о доработке и оптимизации. Этот тренд в ИИ — про использование инструментов как партнеров, чтобы повышать продуктивность и освобождать время для творчества.

Примеры креативного использования ИИ в разных рабочих процессах

Креативный ИИ в маркетинге

Генеративные системы ИИ за секунды выдают множество идей, переводов или текстовых черновиков. Специалисты затем отбирают и дорабатывают результаты. Итерации идут гораздо быстрее. Например, маркетинговые команды сразу получают несколько вариантов слоганов или черновиков постов для соцсетей от ИИ, а потом доводят лучшие до нужного тона и точности бренда. Неудивительно, что внедрение генеративного ИИ в креативных областях резко выросло: 88% специалистов по маркетингу говорят, что используют инструменты ИИ в повседневной работе.

Креативный ИИ в процессах локализации

В процессах локализации переводчики теперь часто начинают с машинного черновика (из NMT‑системы или LLM), а затем сосредотачиваются на стиле и культурной уместности. Это заметно сокращает сроки без потери качества. По данным отрасли, объемы переводов выросли на 30% год к году, поскольку компании используют ИИ, чтобы обрабатывать больше контента без компромиссов по качеству.

Креативный ИИ в писательской работе

Еще одно преимущество сотрудничества человека и ИИ — усиление творческого подхода. ИИ предлагает свежие взгляды, о которых человек мог не подумать. Например, языковая модель ИИ может подсказать необычную формулировку или метафору в задаче копирайтинга, разжигая воображение автора. Это обычная практика среди писателей. Часто можно услышать фразу: «Мы не используем ИИ… для всего…».

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях с ИИ каждый день!

Бонус: Лучшие практики, которые вы можете использовать уже сегодня

Лучшие практики использования ИИ для творчества

Для творческих задач лучшие подходы к использованию ИИ часто предполагают:

Использовать ИИ для генерации идей: быстро создавать черновики контента, визуальные концепции или варианты названий.
Тестировать и повторять быстрее: быстро делать прототипы дизайнов или сообщений с помощью ИИ, чтобы сократить количество доработок.
Исследовать больше вариантов: просить ИИ предложить варианты, которые вручную могли бы не прийти в голову.
Добавлять структуру в мозговые штурмы: использовать ИИ, чтобы упорядочить сырые мысли или входные данные в более точные планы.
Балансировать вклад ИИ и человеческую правку: относиться к результатам как к отправной точке, а не к финальному варианту.
Поощрять практические эксперименты: позволять командам пробовать инструменты ИИ, чтобы находить новые креативные применения.

Лучшие практики использования ИИ для повышения продуктивности

Автоматизировать низкоценные задачи: использовать ИИ для планирования, кратких сводок и черновиков писем.
Встраивать ИИ в ежедневные инструменты: выбирать функции ИИ, которые интегрируются с тем, чем команда уже пользуется.
Обучать команды формулировать запросы: давать базовые навыки работы с подсказками для улучшения качества результатов.
Отслеживать, что экономит время: измерять, где ИИ реально снижает нагрузку или ускоряет работу.
Направлять ИИ туда, где он полезнее всего: применять ИИ к узким местам вроде отчетности, исследований или административных задач.
Критически проверять результаты: всегда проверять работу ИИ перед тем, как на ней основывать действия.

Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?

Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.

Заключение:

Последние тренды в ИИ показывают, как быстро языковые технологии переходят от вспомогательной роли к стратегическому инструменту. Для специалистов по локализации, руководителей контента и глобальных брендов задача не просто внедрять ИИ, а интегрировать его ответственно, творчески и с понятной целью. ИИ не заменяет языковых специалистов. Он помогает им расширять экспертизу, охват и качество. Платформы нового поколения наглядно демонстрируют этот сдвиг, объединяя ведущие модели ИИ с этичным проектированием и профессиональным контролем.

Сохраняя согласованность с этими трендами, компании могут не только поспевать за инновациями, но и формировать будущее многоязычных коммуникаций. Мы рекомендуем оценить, как эти подходы могут поддержать ваши рабочие процессы ИИ.