Artificiell intelligens förblir även 2025 en nyckelfaktor för innovation och konkurrenskraft.
Men teknikens snabba utveckling för med sig både möjligheter och utmaningar. Enligt Markus Eisele, Developer Strategist på Red Hat, bör IT-ansvariga och ledare hålla särskild uppsikt över fem centrala trender för att lyckas med sitt digitala förändringsarbete.
AI förändrar hur företag arbetar, fattar beslut och skalar sina affärsmodeller. Men vilka trender kommer att dominera 2025? Och vilka tekniker och strategier krävs för att möta framtidens utmaningar? Red Hat lyfter fram fem avgörande trender.
Trend 1: AI för alla – genom demokratisering
Kompetensbristen inom IT är inte ny, men inom AI får den särskilt stor påverkan. Trots växande efterfrågan saknar många företag den expertis som krävs för att snabbt och effektivt utveckla AI-lösningar. Enligt en Red Hat-studie uppger 88 % av tyska IT-chefer att AI-kompetens är deras största utmaning. Här spelar demokratiseringen av AI en nyckelroll. Plattformar som Red Hat OpenShift AI och RHEL AI sänker tröskeln för utvecklingsteam genom att vara användarvänliga även utan djup specialkunskap. Low-code- och no-code-verktyg gör att fler i organisationen kan bidra till innovation.
Markus Eisele, Developer Strategist på Red Hat
Trend 2: DevOps, MLOps och plattformsutveckling i samspel
I en alltmer komplex IT-miljö är tvärfunktionella team en avgörande innovationskraft. Genom att kombinera DevOps och MLOps inom plattformsutveckling effektiviseras processer och samarbete. Plattformsteknik skapar gemensamma arbetsytor där utvecklare, dataanalytiker och driftteam samarbetar smidigt. Integrerade utvecklarportaler (IDP) ger enkel åtkomst till verktyg, arbetsflöden och färdiga miljöer, vilket både höjer tempot och kvaliteten. En Red Hat-undersökning visar att skälen till att satsa på plattformsutveckling främst är ökad säkerhet (48 %), bättre samarbete (44 %) och färre flaskhalsar i driften (39 %). Generativ AI pekas också ut som en viktig komponent (45 %).
Trend 3: Öppna plattformar ersätter isolerade lösningar
Att utveckla, driftsätta och hantera AI-lösningar är en komplex utmaning. Många företag sitter fast i isolerade system som inte fungerar tillsammans, vilket försvårar integration och ökar resursåtgången. Öppna plattformar gör det enklare att standardisera utveckling, hantera av modeller mer effektivt och snabbt gå från prototyp till färdig lösning. Samtidigt erbjuder de inbyggd säkerhet, styrning och automatiserade funktioner för åtkomst och efterlevnad, vilket förenklar regelhantering.
Trend 4: Expertmodeller och AI-agenter på frammarsch
Stora språkmodeller som GPT och BERT är fortfarande centrala, men trenden går mot mer fokuserade expertmodeller och agentbaserade system. Dessa är mer effektiva, kräver färre resurser och passar bättre för specifika behov. Med finjusteringar via exempelvis InstructLab kan befintliga modeller optimeras utan att tränas om från grunden. Agentbaserade ramverk, som IBM:s Bee Agent Framework, gör det möjligt att bygga upp flexibla system där olika AI-agenter samarbetar för att lösa komplexa uppgifter.
Trend 5: Adaptiv AI och realtidsdata
Till skillnad från statiska modeller använder adaptiv AI ständigt uppdaterad data för att förbättra prestanda och beslutsfattande. Detta kräver sömlös realtidsdataintegration – något som möjliggörs med tekniker som Apache Kafka, Apache Camel och Change Data Capture (CDC). Med dessa kan data samlas in och bearbetas i realtid, vilket gör att systemen snabbt kan reagera på nya förhållanden, utan att behöva tränas om helt.
Sammanfattning
Öppen källkod-teknik spelar en nyckelroll i att frigöra AI:s fulla potential under 2025. Den ger inte bara flexibilitet och skalbarhet, utan möjliggör också effektivt samarbete över tekniska och organisatoriska gränser. Företag som tidigt anammar dessa trender får ett tydligt försprång.
Av: Markus Eisele, Developer Strategist på Red Hat
