در حالی که با سرعت از دوران پیشرفت‌های فناوری سریع عبور می‌کنیم، درک تأثیرگذارترین توسعه‌ها می‌تواند به شما برتری در سازگاری با آینده بدهد. نوآوری‌هایی مانند هوش مصنوعی generative، 5G و فناوری‌های پایدار چگونه صنایع را دگرگون می‌کنند، تجربیات شخصی را بهبود می‌بخشند یا مدل‌های کسب‌وکار جدیدی را باز می‌کنند؟

این راهنما ۱۰ ترند فناوری نوظهور برتر را در سال ۲۰۲۵ را کاوش می‌کند. از هوش مصنوعی (AI) که تجربیات مشتری را بازسازی می‌کند تا محاسبات کوانتومی که پتانسیل‌های تحقیقاتی جدیدی را باز می‌کند، این ترندها فرصت‌های وسیعی ایجاد می‌کنند و مزایای رقابتی به ارمغان می‌آورند.

۱۰ ترند فناوری جدید برتر در سال ۲۰۲۵

ترند فناوری ۱ | LAMها

LAM مخفف Large Action Models است، که همچنین به عنوان مدل‌های اقدام در مقیاس بزرگ شناخته می‌شود. این‌ها نسل جدیدی از سیستم‌های AI را نشان می‌دهند که فراتر از قابلیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) سنتی می‌روند. در حالی که LLMها به پردازش و تولید زبان طبیعی محدود هستند، LAMها برای اجرای مستقل اقدامات در محیط‌های دیجیتال طراحی شده‌اند. آن‌ها به عنوان عوامل هوشمند عمل می‌کنند که با رابط‌های نرم‌افزاری تعامل می‌کنند تا وظایف پیچیده‌ای را انجام دهند که قبلاً نیاز به دخالت انسانی داشتند.

برای مثال، در حالی که یک LLM می‌تواند به استعلام خدمات مشتری پاسخ دهد، یک LAM می‌تواند به طور مستقل فعال‌سازی یا لغو یک سرویس مرتبط با آن استعلام را مدیریت کند.

عملکرد یک LAM بر اساس ادغام چندین مؤلفه مرتبط است:

• مدل زبانی بزرگ (LLM): این عنصر بنیادی هر LAM است. یک LLM از پیش‌آموزش‌دیده برای درک زبان طبیعی، تفسیر دستورالعمل‌های پیچیده، استدلال از طریق آن‌ها و تولید پاسخ‌های coherent استفاده می‌شود. این هسته زبانی برای تفسیر دستورات و برنامه‌ریزی اقدامات در مدل ضروری است.
• تنظیم دقیق LLM یا RLHF: برای تخصص LLM در وظایف خاص، تکنیک‌های تنظیم دقیق اعمال می‌شود، مانند یادگیری نظارت‌شده، یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)، بازخورد مصنوعی (RLAIF) و بهینه‌سازی ترجیح مستقیم (DPO). در بسیاری از موارد، این‌ها با آموزش multimodal (متن، تصاویر، صوت) ترکیب می‌شوند و ظرفیت مدل را برای عمل در زمینه‌های پیچیده و متنوع افزایش می‌دهند.
• ابزارهای خارجی: این مؤلفه LAMها را از LLMهای معمولی متمایز می‌کند. از طریق ادغام با رابط‌های گرافیکی، APIها و دیگر برنامه‌های نرم‌افزاری، LAMها می‌توانند به طور مستقل اقداماتی مانند کلیک کردن، پر کردن فرم‌ها، ارسال ایمیل یا تعامل با سیستم‌ها را اجرا کنند.

ترند فناوری ۲ | هوش مصنوعی Agentic

هوش مصنوعی Agentic جهش فناوری جدیدی را نشان می‌دهد، با سیستم‌های مستقل قادر به تصمیم‌گیری، تنظیم و دستیابی به اهداف با اجرای استراتژی‌های پیچیده بدون نظارت مداوم انسانی. این روند نوظهور نحوه تعامل انسان با ماشین‌ها را بازسازی خواهد کرد و قابلیت‌های فناوری در مدیریت عملیات کسب‌وکار را تحول می‌دهد. این سیستم‌ها می‌توانند مسئولیت‌های عملیاتی را به طور مستقل بر عهده بگیرند.

همچنین بخوانید:بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای استفاده روزمره

برخلاف سیستم‌های AI سنتی که به تشخیص الگو و تحلیل پیش‌بینی‌کننده محدود هستند، عوامل AI زمینه موقعیت‌ها را درک می‌کنند و استراتژی‌ها را بر اساس شرایط تغییرکننده تطبیق می‌دهند. فراتر از پاسخ به دستورات مانند سیستم‌های سنتی، آن‌ها فرصت‌ها را شناسایی می‌کنند، اهداف را تعریف می‌کنند و منابع لازم را برای تحقق آن‌ها هماهنگ می‌کنند. علاوه بر این، عوامل می‌توانند به طور مشارکتی کار کنند. هر کدام در وظیفه خاصی تخصص دارند، اما با هم شبکه‌های هوشمندی را تشکیل می‌دهند که قادر به حل مشکلات پیچیده و پویا هستند.

ترند فناوری ۳ | فناوری‌های ارکستراسیون و اتوماسیون کسب‌وکار

در سال ۲۰۲۴، یک شرکت تحلیل‌گر برجسته مفهوم فناوری‌های ارکستراسیون و اتوماسیون کسب‌وکار (BOAT) را در یکی از کنفرانس‌های نوآوری و فناوری سازمانی خود معرفی کرد. این اصطلاح به سرعت در رسانه‌های صنعت و شرکت‌های سراسر جهان توسعه یافت. اما دقیقاً چه چیزی این فناوری را به یک روند نوظهور در فضای اتوماسیون تبدیل می‌کند؟ ارزش منحصربه‌فرد BOAT در طراحی یکپارچه آن نهفته است که چندین فناوری را برای هماهنگی و اتوماسیون منسجم فرآیندهای کسب‌وکار ترکیب می‌کند. این فناوری افراد، سیستم‌ها، داده‌ها و ابزارهای دیجیتال را در یک محیط عملیاتی واحد می‌آورد.

این پلتفرم‌های نرم‌افزاری معمولاً BPA، RPA و iPaaS را در یک راه‌حل مرکزی ادغام می‌کنند تا فرآیندهای با پیچیدگی‌های متفاوت را اتوماتیک کنند. آن‌ها طراحی و اجرای فرآیند را ساده می‌کنند در حالی که ادغام یکپارچه در سراسر برنامه‌های کسب‌وکار را تضمین می‌کنند:

• BPA (اتوماسیون فرآیند کسب‌وکار): رابط low-code/no-code را برای مدل‌سازی، اجرا و بهینه‌سازی فرآیندهای end-to-end کسب‌وکار، صرف‌نظر از پیچیدگی، ارائه می‌دهد. برخلاف فناوری‌های محدودتر، BPA اتوماسیون جامع را امکان‌پذیر می‌سازد که وظایف انسانی و تعاملات سیستم را در بر می‌گیرد، از جمله تصمیم‌گیری مبتنی بر قوانین کسب‌وکار.
• RPA (اتوماسیون فرآیند رباتیک): وظایف ساخت‌یافته و تکراری را با استفاده از بات‌های نرم‌افزاری که اقدامات انسانی را تقلید می‌کنند، اتوماتیک می‌کند. دامنه آن باریک‌تر از BPA است، زیرا نمی‌تواند فرآیندها را به طور کلی نگر مدیریت یا بهینه کند یا به طور انعطاف‌پذیر با تغییرات در سیستم‌ها یا رابط‌ها تطبیق دهد.
• iPaaS (پلتفرم ادغام به عنوان سرویس): محیط واحدی را برای اتصال برنامه‌ها، داده‌ها و خدمات در محیط‌های ابری و on-premises فراهم می‌کند. هدف آن تضمین جریان داده مداوم، امن و بدون وقفه در سراسر سازمان است.

علاوه بر این، BOAT قابلیت‌های پیشرفته‌ای مانند ارکستراسیون فرآیند، اتصال سازمانی، پردازش هوشمند سند، استخراج فرایندی و هوش مصنوعی generative را شامل می‌شود. اتوماسیون end-to-end تضمین می‌کند که فرآیندها بدون دخالت دستی مدیریت شوند، در حالی که تجربه کاربری واحد همکاری بین تیم‌های کسب‌وکار و IT را تشویق می‌کند. معماری پیشرفته آن مقیاس پذیر و انعطاف‌پذیری را تضمین می‌کند و ویژگی‌های شناختی مانند AI و یادگیری ماشین را برای بهینه‌سازی گردش‌کارها ادغام می‌کند.

ترند فناوری ۴ | ابرهای صنعتی

پلتفرم‌های ابری خاص صنعت، که همچنین به عنوان پلتفرم‌های ابر صنعتی (ICPها) شناخته می‌شوند، به تدریج راه‌حل‌های ابری عمومی را جایگزین می‌کنند، عمدتاً به دلیل توانایی آن‌ها در پرداختن دقیق‌تر به نیازهای خاص بخش.

این پلتفرم‌ها خدمات ابری عمومی، مانند نرم‌افزار به عنوان سرویس (SaaS)، پلتفرم به عنوان سرویس (PaaS) و زیرساخت به عنوان سرویس (IaaS)، را با راه‌حل‌های سفارشی‌شده برای تقاضاهای فناوری عمومی و الزامات مقرراتی یا عملیاتی صنایع فردی ترکیب می‌کنند. مهم‌تر اینکه، آن‌ها این کار را بدون نیاز به زیرساخت اضافی یا نگهداری گسترده انجام می‌دهند.

ظهور ابرهای صنعتی توسط عوامل متعددی هدایت می‌شود، از جمله نیاز رو به رشد به رعایت مقررات سختگیرانه حریم خصوصی و امنیت داده، به ویژه در بخش‌های بسیار مقرراتی مانند مالی و بهداشت.

این پلتفرم‌ها همچنین ادغام فناوری‌های نوظهور مانند AI، یادگیری ماشین (ML) و اینترنت اشیاء (IoT) را تسهیل می‌کنند و کارایی عملیاتی را افزایش می‌دهند و تصمیم‌گیری زمان واقعی مبتنی بر داده را امکان‌پذیر می‌سازند.

ترند فناوری ۵ | فناوری پایدار

پایداری در قلب نوآوری امروز قرار دارد و مزیت رقابتی برای کسب‌وکارها را نشان می‌دهد. اما پایداری فناوری دقیقاً به چه معناست؟ به تمام راه‌حل‌هایی اشاره دارد که برای حفظ اصول پایداری و به حداقل رساندن تأثیر زیست‌محیطی طراحی شده‌اند.

سال ۲۰۲۵ نقطه عطفی در بخش خدمات فناوری است، زیرا ابتکارات متنوع نوآوری را هدایت می‌کنند و به سمت راه‌حل‌های سبزتر فشار می‌آورند. این توسعه‌ها نحوه رویکرد کسب‌وکارها و دولت‌ها به فناوری را بازسازی خواهند کرد و پایداری را در هسته تصمیم‌گیری‌های استراتژیک قرار می‌دهند. چندین زمینه کلیدی پیشرفت را هدایت خواهند کرد:

• محاسبات سبز و کربن‌زدایی: این‌ها مرکزی برای استراتژی‌های پایداری در سطوح ملی و محلی هستند. شرکت‌هایی که به دنبال کاهش انتشار کربن هستند، فناوری‌های کارآمد انرژی مانند مراکز داده پایدار و محاسبات لبه را اتخاذ می‌کنند، رویکردی که داده‌ها را نزدیک منبع پردازش می‌کند، عملکرد را بهبود می‌بخشد، تاخیررا کاهش می‌دهد و وابستگی به زیرساخت‌های مرکزی را به حداقل می‌رساند. در نتیجه، سازمان‌ها می‌توانند ردپای کربن خود را کاهش دهند، هزینه‌ها را کم کنند و به سمت مدل‌های عملیاتی پایدارتر حرکت کنند.
• کارایی منابع : شرکت‌ها هدف بهینه‌سازی استفاده از منابع، کاهش زباله و گسترش چرخه حیات محصول از طریق طراحی پایدارتر را دارند. برای مثال، Microsoft نرخ بازاستفاده ۸۹.۴٪ برای سرورها و اجزا در زیرساخت ابری خود را دستیابی کرده است. در همین حال، Apple انتشار گازهای گلخانه‌ای در scopes 1، ۲ و ۳ را بیش از ۵۵٪ در سال ۲۰۲۳ نسبت به ۲۰۱۵ کاهش داده است، عمدتاً از طریق انتقال به برق تجدیدپذیر در سراسر زنجیره تأمین و استفاده از مواد بازیافتی. Siemens
• AI و پایداری: AI نقش حیاتی رو به رشدی در تلاش‌های پایداری ایفا خواهد کرد، از بهینه‌سازی انرژی در شهرهای هوشمند تا پیش‌بینی بهتر فاجعه. در برزیل، شرکتی به نام Sipremo راه‌حل مبتنی بر AI توسعه داده که به کسب‌وکارها اطلاعات دقیقی در مورد رویدادهای آب و هوایی ارائه می‌دهد و به آن‌ها کمک می‌کند ریسک‌ها را مدیریت و ضررها را به حداقل برسانند. در فرانسه، CO2 AI به سازمان‌ها در اندازه‌گیری تأثیر زیست‌محیطی با کمی‌سازی ردپای کربن و شناسایی راه‌های مؤثر برای کاهش انتشارات کمک می‌کند. در دانمارک، Ento از AI برای بهینه‌سازی استفاده از انرژی برای کسب‌وکارها و نهادهای عمومی استفاده می‌کند، از جمله برق، گاز، گرمایش ناحیه‌ای، آب و خدمات پنل خورشیدی.

ترند فناوری ۶ | هوش زنده

طبق شرکت مشاوره استراتژیک( Future Today Strategy Group)، هوش زنده آغاز تحول ساختاری بی‌سابقه‌ای را نشان می‌دهد که توسط همجوشی هوش مصنوعی، سنسورهای هوشمند و بیوتکنولوژی هدایت می‌شود. این همگرایی فناوری سیستم‌هایی را به وجود می‌آورد که با قابلیت‌های شناختی پیشرفته مجهز هستند و می‌توانند محیط خود را تفسیر کنند، به طور مستقل بیاموزند، با شرایط جدید تطبیق دهند و به طور پیشرونده تکامل یابند.

سنسورهای پیشرفته داده‌های زمان واقعی را از دستگاه‌های مختلف جمع‌آوری می‌کنند و مدل‌های زبانی (LLMها) را تغذیه می‌کنند و امکان ظهور مدل‌های اقدام (LAMها) را فراهم می‌کنند که برای انجام وظایف پیچیده طراحی شده‌اند. با گذشت زمان، این‌ها به مدل‌های شخصی (PLAM) و سازمانی (CLAM) تکامل خواهند یافت که قادر به تصمیم‌گیری‌های مستقل سفارشی‌شده برای هر زمینه هستند.

بیوتکنولوژی، به ویژه از طریق پیشرفت‌های bioengineering و generative biology، بر توسعه مواد جدید، آنزیم‌ها، ارگانیسم‌ها و حتی کامپیوترهای بیولوژیکی تمرکز دارد.

به این ترتیب، سازمان‌ها باید این فناوری‌های همگرا را درک و ادغام کنند تا رقابتی بمانند. پذیرش آن‌ها قبلاً بخش‌هایی مانند دارویی و هوافضا را تحول داده و به زودی بر دیگران تأثیر خواهد گذاشت و چرخه نوآوری شتاب‌دار ایجاد می‌کند. با این حال، هنوز مقاومت در برابر به رسمیت شناختن کامل بزرگی این تغییر وجود دارد. این عمدتاً به دلیل تمرکز بیش از حد باریک بر AI به عنوان فناوری مستقل است، بدون در نظر گرفتن اینکه چگونه ادغام آن با سنسورهای هوشمند و bioengineering تأثیر آن را به طور نمایی افزایش می‌دهد.

این دیدگاه محدود توانایی سازمان‌ها را برای پیش‌بینی و پاسخ به تحول عمیق‌تری کاهش می‌دهد، که در آن سیستم‌ها نه تنها داده‌ها را پردازش می‌کنند بلکه محیط را درک و به طور فعال تأثیر می‌گذارند. توانایی تشخیص تغییرات بازار، تنظیم عملیات و تطبیق محصولات و خدمات در زمان واقعی دیگر مزیت رقابتی نخواهد بود بلکه ضرورت استراتژیک خواهد بود.

ترند فناوری ۷ |( AIoT (AI + IoT

IoT مخفف اینترنت اشیاء است. اینترنت اشیاء شبکه‌ای از اشیاء است، مجموعه‌ای از دستگاه‌های فیزیکی مجهز به فناوری‌های مربوطه که آن‌ها را قادر می‌سازد داده‌ها را جمع‌آوری و از طریق شبکه ارتباط دهند. چنین دستگاه‌هایی می‌توانند سنسورها، لوازم خانگی و ماشین‌آلات باشند که داده‌ها را جمع‌آوری و به اشتراک می‌گذارند.

اینترنت اشیاء هر بخش صنعتی را به یک بخش هوشمند تبدیل می‌کند، چه در خانه‌های هوشمند، شهرها یا فرآیندهای صنعتی. این فناوری نظارت در زمان واقعی، نگهداری پیش‌بینی‌کننده و افزایش کارایی را امکان‌پذیر می‌سازد. برای مثال، خانه‌های هوشمند مصرف انرژی را بهینه می‌کنند و IoT سلامت تجهیزات را نظارت می‌کند در حالی که شکست‌ها را قبل از وقوع پیش‌بینی می‌کند.

ترند فناوری ۸ | رباتیک مبتنی بر AI

رباتیک در لحظه‌ای محوری قرار دارد به دلیل همگرایی فناوری‌هایی مانند هوش مصنوعی، سنسورهای پیشرفته و محاسبات لبه، همراه با عوامل دیگری مانند کاهش هزینه سخت‌افزار. این همگرایی ربات‌ها را فراتر از محیط‌های کنترل‌شده و وظایف تکراری می‌برد و آن‌ها را به سیستم‌های هوشمند تبدیل می‌کند که قادر به درک محیط اطراف، تصمیم‌گیری مستقل و تطبیق در زمان واقعی با شرایط تغییرکننده هستند.

در واقع، طبق Statista، بازار رباتیک صنعتی مبتنی بر AI پیش‌بینی می‌شود با نرخ رشد سالانه ترکیبی (CAGR) ۲۶.۸۲٪ از ۲۰۲۵ تا ۲۰۳۱ رشد کند و تا سال ۲۰۳۱ به حجم بازار ۵۲.۷۲ میلیارد دلار برسد.

دامنه این روند استراتژیک همچنان گسترش می‌یابد، با برنامه‌های رو به افزایش مرتبط در بخش‌های مختلف. در بهداشت، ربات جراحی da Vinci در جراحی‌های با دقت بالا کمک می‌کند و الگوها را برای بهبود نتایج می‌آموزد. در لجستیک، ربات‌های Kiva آمازون مسیرها و وظایف را به طور پویا بهینه می‌کنند. در همین حال، استارت‌آپ Tevel Aerobotics Technologies با توسعه ربات‌های پرنده خودمختار (FARها)، که برای برداشت میوه بر اساس رسیده بودن و تشخیص بیماری‌ها در زمان واقعی طراحی شده، به کمبود نیروی کار در کشاورزی پاسخ داده است.

دور از جایگزینی نیروی کار انسانی، موفق‌ترین ابتکارات رباتیک مبتنی بر AI مدل مشارکتی انسانی-ماشین را ترویج می‌دهند. این رویکرد با اتوماتیک کردن وظایف تکراری و با دقت بالا، فرآیندها را بهینه می‌کند، کیفیت را از طریق تشخیص زودهنگام خطا بهبود می‌بخشد و ریسک‌ها را در محیط‌های کاری بالقوه خطرناک کاهش می‌دهد. بنابراین، در حالی که ربات‌ها وظایف فنی را مدیریت می‌کنند، متخصصان نقش‌های نظارتی را بر عهده می‌گیرند.

ترند فناوری ۹ | 5G-پیشرفته و پایه‌های 6G

5G به نسل پنجم فناوری شبکه موبایل اشاره دارد، همراه با سرعت، تأخیر کم و ظرفیت بالا. این فناوری اتصال یکپارچه با دستگاه‌ها و برنامه‌ها را امکان‌پذیر می‌سازد. این فناوری آینده IoT، AR/VR، شهرهای هوشمند و دیگر نوآوری‌های نوظهور را هدایت خواهد کرد که عمدتاً به قابلیت زیرساخت برای انجام کسب‌وکارهایی مانند وسایل نقلیه خودران و جراحی‌های از راه دور نیاز دارند. پهنای باند موبایل پیشرفته از پخش ویدیو با کیفیت بالا، بازی و جلسات مجازی پشتیبانی می‌کند.

ترند فناوری ۱۰ | محاسبات کوانتومی

«طبیعت کلاسیک نیست، و اگر می‌خواهید شبیه‌سازی طبیعت بسازید، بهتر است آن را مکانیکی کوانتومی بسازید.» این بیانیه جسورانه توسط فیزیک‌دان Richard Feynman در کنفرانس Physics of Computation سال ۱۹۸۱ که توسط MIT و IBM سازماندهی شده بود، بیان شد. در آن زمان، برنده جایزه نوبل تأکید کرد که طبیعت — و خود جهان — طبق قوانین مکانیک کوانتومی عمل می‌کند. این به معنای آن است که پدیده‌های فیزیکی، به ویژه آن‌هایی که ذرات زیراتمی، اتم‌ها و مولکول‌ها را درگیر می‌کنند، نمی‌توانند با کامپیوترهای کلاسیک، که بر منطق باینری و قطعی تکیه دارند، به طور دقیق شبیه‌سازی شوند — منطقی بسیار متفاوت از طبیعت احتمالی جهان کوانتومی. برای شبیه‌سازی وفادار کارکردهای میکروسکوپیک جهان، ما به کامپیوترهایی نیاز داریم که تحت اصول کوانتومی مانند superposition، entanglement و interference عمل کنند.

کمی پس از سخنرانی Feynman، خطوط تحقیقاتی مختلفی ظهور کردند و در دهه ۱۹۹۰ به دو الگوریتم بنیادی منجر شدند که کاربرد عملی محاسبات کوانتومی را نشان دادند و آغاز توسعه کامپیوتر کوانتومی را علامت‌گذاری کردند. این‌ها شامل مدل‌های gate-based universal مانند ماشین ۱,۱۲۱-کیوبیتی IBM و سیستم‌های quantum annealing مانند دستگاه ۵,۰۰۰-کیوبیتی D-Wave هستند.

اما تأثیر محاسبات کوانتومی امروز چیست؟

این روند فناوری پتانسیل تحول صنایع متعددی را دارد. در دارویی، می‌تواند کشف داروهای جدید را از طریق شبیه‌سازی‌های مولکولی با دقت بالا تسریع کند. در انرژی، می‌تواند به پیشرفت همجوشی هسته‌ای به عنوان منبع ۱۰۰٪ پاک و نامحدود قدرت کمک کند. همچنین ممکن است مشکلات قبلاً غیرقابل حل را حل کند، مانند شبیه‌سازی سیستم‌های کوانتومی پیچیده یا بهینه‌سازی ترکیبی در مقیاس بزرگ. علاوه بر این، می‌تواند به پیشرفت ها علمی در مکانیک کوانتومی منجر شود و توسعه فناوری‌های مرتبط مانند رمزنگاری کوانتومی را پرورش دهد.

در نهایت،در سال ۲۰۲۵، روندهای فناوری عمدتاً حول هوش مصنوعی می‌چرخند و از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) به سمت سیستم‌های هوشمندتر مانند LAMها، Agentic AI و هوش زنده (Living Intelligence) حرکت می‌کنند. این تحولات، همراه با فناوری‌های پایدار، ابرهای صنعتی، رباتیک AI و محاسبات کوانتومی، نه تنها عملیات کسب‌وکارها را اتوماتیک و بهینه می‌کنند، بلکه پایداری و نوآوری را اولویت می‌دهند.