2025年は、AIへの関心と実験が引き続き学習と着実な進展を支えるだろう。たとえば、生成AI（新たなデータやコンテンツを生成するAI）とエッジインテリジェンス（端末やデバイスでのAI処理）が、認知的および物理的な自動化を組み合わせたプロジェクトを推進する。また、専門知識を持つ社員であるシチズンデベロッパー（一般開発者）は、自身の業務知識を活用し、生成AIを組み込んだ自動化アプリを開発し始めるだろう。
これらは有望な展望であるが、2025年の進展を阻む課題も残っている。我々は、多様で増え続けるAIモデルをどのように管理するかを理解し始めたばかりであり、新たな疑問にも直面している。リスクと効率の適切なバランスを実現するには、どの程度の自律性が必要か。人間をどのように、いつプロセスに介入させるべきか。AIのために企業データをどのように確実に抽出し提供するか、といった課題が挙げられる。
明らかな利点と期待があるにもかかわらず、これらの実装上の課題が2025年の成果を制約するだろう。AIエージェントに関する多くの議論がある一方で、企業が達成できる成功は主に重要度の低い従業員支援アプリケーションに留まる見込みである。生成AIが自律的で非構造のワークフローパターンを作成し、現実のプロセスの動的な性質に適応する能力を発揮するには、まだ時間がかかる。
つまり、2025年の自動化成功の鍵は、AIによる革新と従来の自動化ツールや手法のスケールと信頼性をいかにバランスさせるかにある。そのバランスを取るために、Forresterが予測する2025年の自動化に関するトップ3のトレンドを紹介しよう。
1. 生成AIがコアビジネスプロセスの制御を行うのは1％未満
生成AIはプロセス設計、開発、データ統合に影響を与え、設計・開発時間を短縮し、デスクトップやモバイルのインターフェースの必要性を減少させるだろう。しかし、この生成AIの効率性にもかかわらず、コアプロセスは依然として決定論的でルールベースのモデルに従い、現在のデジタルおよびロボティックプロセスオートメーション（RPA）プラットフォームによって制御される。2025年に向けて、意思決定者は、長期にわたる主要なプロセスは引き続き従来の自動化が制御し、AIモデルは一時的な洞察や効率性の向上をサポートするというバランスを理解することで、AIの革新と従来の自動化ツールや手法のバランスを取ることができる。
