Hvis fremkomsten af Generativ Kunstig Intelligens i disse sidste to år har tjent os som et glimt af potentialet i denne teknologi, og vi må blive enige om 2025, har fremkomsten af Generativ Kunstig Intelligens haft en rimelig indflydelse på områder som kundeservice, bør vi se udviklingen af “IAs agentic”, som lover at transformere teknologilandskabet væsentligt. Sammen med den stadigt stigende udvidelse af AI-modeller til en endnu bredere vifte af virksomheder og nicher, er faktum, at ingen virksomhed i dag kan ignorere den potentielle anvendelse af AI i innovation eller drift.
I modsætning til traditionelle AI'er, som kræver konstant menneskelig overvågning, er agentiske AI'er designet til at fungere uafhængigt og udføre komplekse opgaver uden direkte menneskelig indgriben.Dette fremskridt er muliggjort af deep learning-algoritmer, der gør det muligt for systemer at forstå og behandle store mængder data i realtid, hurtigt tilpasse sig nye oplysninger og sammenhænge.
Derudover bruger agentiske AI-systemer store mængder data fra forskellige kilder til at analysere udfordringer uafhængigt, udvikle strategier og udføre komplekse opgaver i rækkefølge. Potentialet for anvendelse af denne type AI er enormt, begyndende med kundeservice, gennem behandling af enhver form for information eller virksomhedsprocesser, og også ved cybersikkerhed, hvor det er muligt at automatisere opgaver, der i dag skal udføres med menneskelig indgriben, såsom at analysere og korrigere sårbarheder i systemer, for eksempel.
I Brasilien er vedtagelsen af agentisk AI stadig i sine tidlige stadier.Der er allerede nogle sektorer, der tester den nye model, og ifølge en undersøgelse fra Institute of Applied Economic Research (IPEA), inden 2025, planlægger omkring 40% af store brasilianske virksomheder at integrere agentiske AI-systemer i deres operationer.
Virkning af agentisk AI
Banker og finansielle institutioner kunne mindske forekomsten af svindel med teknologien med op til 50%, ifølge den brasilianske sammenslutning af banker (FEBRABAN).
Den brasilianske lægeforening (AMB) fremhæver, at agentisk AI har potentialet til at reducere medicinske fejl med op til 30%, da teknologien er i stand til at analysere lægejournaler, testresultater og patientsundhedshistorie for at foreslå mere nøjagtige diagnoser.I industrien vil intelligent automatisering blive drevet af agentisk AI, som tillader drift af maskiner og processer autonomt.
Udvidelse af generativ AI til det produktive miljø
Selv med udbredelsen af brugen af generativ AI, har dens indvirkning stadig været lav i det produktive miljø, med mere intens brug i nogle nicher, såsom billed- og videooprettelse. Ifølge Gartner skulle vedtagelsen af denne AI-model stige i det produktive miljø indtil 2026 80% af virksomheder.
I Brasilien vokser virksomhedernes vedtagelse af generative AI-værktøjer, efterhånden som organisationer anerkender værdien af disse teknologier i procesoptimering og innovation. Virksomheder fra forskellige sektorer, herunder reklame, medier og design, har brugt generativ AI til at skabe personligt indhold og mere effektive kampagner.
Derudover er store virksomheder begyndt at integrere generativ AI i deres daglige drift for at forbedre dataanalyse, automatisering af gentagne opgaver og forudsigelse af markedstendenser. Vedtagelsen af disse værktøjer kan transformere den måde, brasilianske virksomheder opererer på, hvilket øger effektiviteten og konkurrenceevnen på det globale marked.
AI vil i stigende grad blive humaniseret
Lanceringen af ChatGPT-5 forventes at ske i de kommende måneder, og en af de mest ventede funktioner i denne nye version er den forbedrede evne til værktøjet til at holde naturlige conversations.This betyder, at chatbot vil være i stand til at følge strømmen af en samtale, forstå sammenhængen og skjulte betydning, og endda reagere “følelsesmæssigt”.
Derudover har eksperter foreslået, at GPT-5 vil have ræsonnementfærdigheder svarende til menneskers, idet de er i stand til at forstå konteksten af en samtale på en mere omfattende måde.
2025: året for små AI-modeller
Da AI opstod, blev læringsmodeller kaldet LLMs UD eller Large Language Models massivt vedtaget, så populære værktøjer opstod på markedet. Disse modeller er trænet på store mængder data ^ MEN, denne information er mere overfladisk.
Små modeller er billigere at bygge og betjene og er lettere tilpasset specialiserede applikationer. I stedet for at forsøge at gøre alt, er små modeller tilpasset til at udføre et mere begrænset sæt af daglige opgaver til et bestemt forretningsbehov.
LLM'er har milliarder af parametre og kræver massive mængder data og beregningskraft til at træne og udføre. Små modeller kan derimod trænes effektivt med færre data og kræver meget mindre beregningskraft (og derfor energi) at udføre.
Kort sagt lover disse ændringer at omdanne forskellige sektorer og bringe væsentlige innovationer til dagligdagen for mennesker og virksomheder. Fremme af AI, både med hensyn til tilgængelighed og sofistikering, vil yderligere demokratisere adgangen til avancerede teknologier, hvilket baner vejen for en fremtid, hvor teknologien vil blive dybt integreret i alle aspekter af samfundet.
Med udbredelsen af små og mere specialiserede AI-modeller forventes personalisering og effektivitet at nå nye højder, hvilket giver løsninger, der i stigende grad er tilpasset de specifikke behov i hver sektor. Derfor lover 2025 uden tvivl at være et år med store revolutioner for AI.
