Vijf AI-trends voor 2025: ‘AI steeds specialistischer en duurzamer’
Een toonaangevende speler in data en AI, richt zich op de toekomst en voorziet belangrijke zakelijke en technologische trends voor 2025. De verwachting is dat AI net zo centraal blijft als nu, maar dat er nieuwe thema’s zoals duurzaamheid, efficiëntere generatieve AI-modellen, gespecialiseerde modelontwikkeling, uitdagingen in regelgeving en een veranderend AI-landschap op de voorgrond treden.
Duurzame en efficiëntere GenAI-modellen voor minder CO₂-uitstoot
De opkomst van generatieve AI heeft geleid tot modellen die een aanzienlijke hoeveelheid cloudresources verbruiken, met een bijbehorende toename in ecologische voetafdruk. Door de focus te leggen op efficiënter modelgebruik, zowel bij training als inzet, kan de CO₂-uitstoot aanzienlijk worden verminderd. Hoewel traditionele AI minder energie-intensief is, blijft optimalisatie essentieel.
De verantwoordelijkheid voor vermindering van de milieu-impact ligt bij zowel hardwareleveranciers als de gebruikers van AI en dataworkloads. Het ontwikkelen van efficiëntere AI-modellen en het optimaliseren van data- en AI-platforms in de cloud kan onnodige duplicatie en verspilling voorkomen, wat leidt tot een lager energieverbruik en een duurzamer gebruik van AI, zowel in generatieve als traditionele toepassingen.
“De toekomst van AI ligt in geavanceerde maar vooral efficiëntere en duurzame oplossingen die minder energie verbruiken en meer waarde bieden,” zegt Bryan Harris, Executive Vice President en CTO bij SAS. “Organisaties moeten zich bewust zijn van de milieu-impact van hun AI-modellen en investeren in optimalisatie. Door over te stappen op kleinere, gespecialiseerde taalmodellen kunnen bedrijven niet alleen kosten besparen, maar ook hun CO₂-uitstoot verlagen. Dit is cruciaal voor zowel concurrentievoordeel als maatschappelijke verantwoordelijkheid.”
Grote taalmodellen (LLM’s) versus gespecialiseerde taalmodellen (SLM’s)
In de toekomst worden grote taalmodellen (LLM’s) steeds meer als algemene technologie gezien, terwijl gespecialiseerde toepassingen waarde winnen. Dit stimuleert de opkomst van kleinere, gespecialiseerde taalmodellen (SLM’s) die zich richten op specifieke domeinen. LLM’s bieden brede functionaliteit, maar zijn vaak energie-intensief en minder efficiënt voor nichetoepassingen. SLM’s kunnen daarentegen efficiënter werken, met lagere cloudkosten, een kleinere ecologische voetafdruk en verbeterde energie-efficiëntie.
Een scherpere IT-roadmap voor zakelijke waarde
De AI-hype verschuift richting concrete zakelijke waardecreatie. De rol van de CIO in 2025 zal zich richten op het ontwikkelen van een geïntegreerde AI-strategie die verder kijkt dan de hype rond generatieve AI. Dit vereist een strategische benadering waarin generatieve AI gecombineerd wordt met bewezen AI-oplossingen, afgestemd op de bedrijfsdoelstellingen. CIO’s die slimmere, efficiëntere IT-infrastructuren weten te benutten, zullen niet alleen kosten verlagen maar ook innovatie en groei bevorderen.
De focus zal verschuiven naar geïntegreerde, cloud-native platforms. Lange tijd werkten bedrijven met geïsoleerde systemen voor verschillende functies of klantsegmenten, waardoor IT-teams belast werden met omslachtige integraties. Door over te stappen op cloud-native, AI-gestuurde platforms kunnen bedrijven hun infrastructuren vereenvoudigen, processen versnellen en kosten besparen. Organisaties die dit pad bewandelen, zullen profiteren van gedemocratiseerde data en beslissingsmogelijkheden die de volledige klant- en bedrijfslevenscyclus ondersteunen.
Veranderend AI-landschap en de rol van datakwaliteit
Het verschil tussen AI-koplopers en achterblijvers wordt steeds duidelijker. Bedrijven die AI effectief inzetten, automatiseren routinetaken en stellen medewerkers in staat zich te richten op werkzaamheden met meer toegevoegde waarde. Tegelijkertijd zullen sommige organisaties achterblijven, vooral wanneer zij het belang van goede data onderschatten. Slechte datakwaliteit ondermijnt AI-prestaties en leidt tot onnauwkeurige uitkomsten.
“Data vormt de basis van AI; zonder hoogwaardige data is er geen effectieve AI mogelijk,” benadrukt Véronique Van Vlasselaer, Analytics en AI-lead voor Zuid-, West- en Oost-Europa bij SAS. “Goede data zijn essentieel voor nauwkeurige en betrouwbare resultaten, die leiden tot beter geïnformeerde beslissingen en waardevolle inzichten voor een duurzame bedrijfsvoering.”
Regelgeving en verantwoord AI-gebruik
De AI-regelgeving blijft zich ontwikkelen, wat voor veel organisaties een uitdaging vormt om compliant te blijven. Bedrijfsleiders moeten het gesprek aangaan over verantwoord AI-gebruik en transparant zijn over de gehanteerde AI-principes, beleid en normen.
In 2025 wordt de sector verder gekenmerkt door fusies en overnames, wat leidt tot een consolidatiegolf binnen de data- en AI-markt. Nieuwe technologieën creëren ook interessante samenwerkingsmogelijkheden, wat de innovatie verder stimuleert.
