今年的预测强调了加速 AI 转型的迫切需要，倡导对支持 AI 的高级功能进行战略性的长期投资。在过去的 18 个月里，各种规模和行业的组织都对 AI 进行了广泛的超级实验。到 2025 年，我们预计将从实验转向重塑。这一转变将由引入 AI 代理、数据、基础设施和云的创新来提供可扩展的“答案”，以及通过健全的经济性和普遍的网络恢复来加强对弹性的关注。为了支持这一转型，IDC 预测，到 2028 年，全球在 AI 支持技术上的支出将超过 7,490 亿美元。值得注意的是，IDC 报告显示，到 2025 年预计AI支出中的 2270 亿美元 ，有 67% 将来自将 AI 功能嵌入其核心业务运营的企业，超过了对领先云和数字服务提供商的投资。

预测一

AI 经济学

在未来的一年里，首席信息官们将专注于记录 AI 的整体使用程度，从 AI 实验转向货币化。要克服所有企业的 IT 现代化障碍，必须为自动测量和优化支持 AI 的应用程序奠定坚实的基础。  

预测二

AI 转型障碍

有几个因素可能会阻碍 GenAI 实施的成功率，主要限制因素包括开发人员短缺、高成本、基础设施性能不足和 IT/业务线协调不佳。IDC 预测，如果针对这些障碍的解决方案与业务战略不一致，多达 30% 的组织将重新考虑其 GenAI 投资。

预测三

网络韧性

高可见性勒索软件中断继续使网络恢复和网络弹性成为许多企业 IT 团队的首要议程项目。组织无法适应不断变化的威胁以及 AI 的广泛使用将阻碍其满足受 AI 影响的业务成果预期的能力。

预测四

云现代化

成功实现云架构现代化的组织将受益于更高的投资回报率、更具成本效益、运营效率和可持续的 IT 成果，以及更好的工作负载和应用程序性能。

预测五

数据即产品

数据即产品架构将导致大型企业的数据孤岛显著崩溃和效率低下。数据即产品方法是一种生成和使用数据的方式，它使流程可重复，并使数据支持的结果更加一致和可靠。

预测六

应用程序变革

从 2022 年的 GenAI 热潮中崛起的副驾驶正在迅速让位于 AI 代理——全自动软件组件，它们能够使用知识和技能来评估情况并采取行动，限制或没有人工干预。

预测七

推理交付

随着组织继续加速采用 GenAI 和代理工作流，推理工作负载将急剧增加。展望未来，当务之急是不要被锁定在单个推理选项中，而是要制定“多重推理”操作策略。

预测八

AI 基础设施脱碳

预测九

复合 AI 的统一平台

企业很快就会了解到，专注于基本生产力 AI 和 GenAI 用例将对业务产生有限的影响。当技术基础和工作流程到位，以在整个组织内扩展解决方案时，AI 就会取得成功 ，从而创建一个全面、协调的平台，以确保整个组织投资的规模经济。

预测十

新的工作角色

自动化的需求将创造人工智能驱动的工作场所转型，从而改变就业旅程的生命周期。当被问及是否准备好满足数字工作转型要求时，共有 47% 的 IT 和 LOB 领导者表示，他们已经做好了充分的准备，并已改变工作实践和政策，利用技术来支持当前和未来的业务需求。

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