Ce este Gartner Hype Cycle și de ce contează?
Hype Cycle este o metodologie dezvoltată de Gartner pentru a analiza maturitatea și gradul de adopție al tehnologiilor emergente. Practic, oferă o imagine clară asupra stadiului în care se află o tehnologie, dar și asupra potențialului ei de a adresa probleme reale de business sau de a crea noi oportunități.
Conform Gartner, în 2025 există o tendință de trecere de la accentul pus pe Generative AI (GenAI) ca subiect central, către tehnologiile fundamentale care fac posibilă o implementare sustenabilă și scalabilă a AI, precum AI-ready data și AI agents.
AI Agents – viitorul proceselor autonome
AI agents sunt entități software autonome sau semi-autonome, capabile să perceapă, să ia decizii și să acționeze pentru a-și atinge obiectivele într-un mediu digital sau fizic. Ele utilizează tehnologii de tip LLM (Large Language Models) și pot gestiona sarcini complexe în locul oamenilor.
Aceste agenți AI pot fi folosiți pentru:
-
Automatizarea proceselor de suport clienți.
-
Gestionarea fluxurilor logistice.
-
Optimizarea proceselor operaționale.
-
Crearea de soluții predictive în domenii precum sănătate, financiar sau retail.
Totuși, Gartner avertizează că AI agents nu sunt universali. Succesul lor depinde de identificarea corectă a contextelor de business unde pot fi aplicați și de alinierea obiectivelor AI cu nevoile reale ale organizației.
AI-Ready Data – fundația pentru succesul în AI
Fără date de calitate, niciun proiect AI nu poate avea rezultate sustenabile. AI-ready data reprezintă seturi de date optimizate special pentru aplicații de inteligență artificială, ceea ce înseamnă că sunt curate, corecte, relevante și pregătite pentru a susține cazuri de utilizare concrete.
Organizațiile care doresc să scaleze AI la nivel enterprise trebuie să-și modernizeze practicile de data management și să includă:
-
Măsuri de guvernanță a datelor.
-
Protecția proprietății intelectuale.
-
Reducerea riscului de bias și a erorilor de tip „hallucination”.
Conform Gartner, investițiile în AI-ready data vor face diferența între companiile care reușesc să folosească AI eficient și cele care rămân blocate în proiecte experimentale.
Multimodal AI – o nouă dimensiune a interacțiunii
O altă tendință identificată în Gartner Hype Cycle 2025 este multimodal AI. Aceste modele AI pot procesa simultan mai multe tipuri de date – text, imagini, video, audio sau date numerice – pentru a oferi o înțelegere mai profundă a contextelor complexe.
De exemplu, într-un spital, un sistem multimodal ar putea analiza în același timp imagini medicale, fișe electronice de sănătate și descrierile medicilor pentru a oferi diagnostice mai precise. În retail, poate combina date vizuale din magazine cu comportamentul de cumpărare online pentru a personaliza experiența clienților.
Gartner estimează că în următorii cinci ani multimodal AI va deveni esențial în toate industriile, integrându-se în fiecare produs software important.
AI TRiSM – etică și securitate în era AI
Creșterea utilizării AI aduce și provocări semnificative în zona de securitate și încredere. Aici intervine AI TRiSM (Trust, Risk and Security Management), un set de practici și tehnologii care ajută companiile să se asigure că AI-ul implementat este:
-
Etic și corect.
-
Sigur și fiabil.
-
Respectă standardele de securitate și confidențialitate.
Organizațiile trebuie să adopte un model stratificat de AI TRiSM pentru a aplica politici uniforme asupra tuturor entităților AI folosite.
Concluzie: Cum se pot pregăti companiile pentru aceste trenduri?
Raportul Gartner arată clar că AI se află într-un punct critic de evoluție. Investițiile rămân masive, dar succesul depinde de alinierea dintre tehnologie și obiectivele de business.
Pentru a valorifica oportunitățile, companiile ar trebui să:
-
Identifice scenarii concrete unde AI poate aduce valoare.
-
Investească în pregătirea și managementul datelor.
-
Dezvolte proiecte-pilot aliniate la obiective clare.
-
Aplice măsuri de securitate și etică în AI.
În următorii cinci ani, AI agents, AI-ready data, multimodal AI și AI TRiSM vor transforma modul în care organizațiile funcționează. De la eficientizarea proceselor interne la crearea de produse inovatoare, aceste tehnologii vor reprezenta fundamentul pentru un nou nivel de digitalizare.
