Jos nämä kaksi viime vuotta ovat osoittaneet mitään, niin Generatiivisen tekoälyn nousu on antanut meille vilauksen tämän teknologian potentiaalista – ja meidän on myönnettävä – sillä on ollut kohtuullinen vaikutus aloilla kuten asiakaspalvelu, vuonna 2025 meidän odotetaan näkevän "agenttitekoälyjen" kehittymisen, jotka lupaavat muuttaa merkittävästi teknologian maisemaa. Samaan aikaan kun tekoälymallien laajentuminen yhä useampiin yrityksiin ja toimialoihin jatkuu, on tosiasia, että nykyään mikään yritys ei voi sivuuttaa tekoälyn mahdollisia sovelluksia innovaatiossa tai operaatioissa.
Erilaisten tekoälyjen, jotka vaativat jatkuvaa ihmisen valvontaa, sijaan agenttitekoälyt on suunniteltu toimimaan itsenäisesti suorittaen monimutkaisia tehtäviä ilman suoraa ihmisen puuttumista. Tämä edistys on mahdollistettu syväoppimisalgoritmeilla, jotka mahdollistavat järjestelmien ymmärtää ja käsitellä suuria tietomääriä reaaliajassa, sopeutuen nopeasti uusiin tietoihin ja konteksteihin.
Lisäksi agenttiset tekoälyjärjestelmät käyttävät suuria määriä eri lähteistä peräisin olevia tietoja analysoidakseen haasteita itsenäisesti, kehittääkseen strategioita ja suorittaakseen monimutkaisia ja peräkkäisiä tehtäviä. Tämän tyyppisen tekoälyn sovelluspotentiaali on valtava, alkaen asiakaspalvelusta, yrityksen kaikenlaisen tiedon tai prosessien käsittelystä, ja myös kyberturvallisuudesta, jossa on mahdollista automatisoida tehtäviä, jotka nykyään vaativat ihmisen väliintuloa, kuten haavoittuvuuksien analysointi ja korjaaminen järjestelmissä esimerkiksi.
Brasiliassa tekoälyn omaksuminen on vielä alkuvaiheessa. Jo olemassa joitakin sektoreita, jotka testaavat uutta mallia, ja tutkimuksen mukaan, jonka teki Taloudellisen Tutkimuslaitoksen (IPEA), vuoteen 2025 mennessä noin 40 % suurista brasilialaisista yrityksistä aikoo integroida agenttipohjaisia tekoälyjärjestelmiä toimintaansa.
Agenttisen tekoälyn vaikutus
tekoälyn mahdollinen vaikutus on valtava. Pankit ja rahoituslaitokset voivat vähentää petosten esiintyvyyttä jopa 50 % teknologian avulla, kertoo Brasilian pankkiliitto (FEBRABAN).
Terveysala voi myös ottaa käyttöön uuden teknologian. Brasilian lääkäriyhdistys (AMB) korostaa, että tekoälyllä on potentiaalia vähentää lääketieteellisiä virheitä jopa 30 %, koska teknologia pystyy analysoimaan potilastietoja, tutkimustuloksia ja terveystietoja ehdottaakseen tarkempia diagnooseja. Teollisuudessa älykäs automaatio edistyy agenttiteknologian avulla, mikä mahdollistaa koneiden ja prosessien autonomisen toiminnan.
Generatiivisen tekoälyn laajentaminen tuotantoympäristöön
Vaikka generatiivisen tekoälyn käyttö on yleistynyt, sen vaikutus tuotantoympäristössä on edelleen vähäinen, ja sitä käytetään eniten joissakin nicheissä, kuten kuvien ja videoiden luomisessa. Gartnerin mukaan tämän tekoälymallin käyttöönotto kasvaa tuotantoympäristössä vuoteen 2026 mennessä – ja sitä ottavat käyttöön jopa 80 % yrityksistä.
Brasiliassa yritykset ottavat yhä enemmän käyttöön generatiivisen tekoälyn työkaluja, kun organisaatiot tunnistavat näiden teknologioiden arvon prosessien tehostamisessa ja innovaation edistämisessä. Useat eri toimialojen yritykset, mukaan lukien mainonta, media ja muotoilu, ovat hyödyntäneet generatiivista tekoälyä luodakseen räätälöityjä sisältöjä ja tehokkaampia kampanjoita.
Lisäksi suuret yritykset alkavat integroida generatiivista tekoälyä päivittäisiin toimintoihinsa parantaakseen data-analyysiä, toistuvien tehtävien automaatiota ja markkinatrendien ennustamista. Näiden työkalujen käyttöönotto voi muuttaa brasilialaisten yritysten toimintatapaa, lisätä tehokkuutta ja kilpailukykyä globaalissa markkinassa.
IA tulee olemaan yhä enemmän inhimillistetty
ChatGPT-5:n julkaisu tapahtuu seuraavien kuukausien aikana, ja yhden odotetuimmista ominaisuuksista uudessa versiossa on parannettu kyky ylläpitää luonnollisia keskusteluja. Tämä tarkoittaa, että chatbot pystyy seuraamaan keskustelun kulkua, ymmärtämään kontekstin ja piilotetun merkityksen, ja jopa vastaamaan "emotionaalisesti".
Lisäksi asiantuntijat ovat ehdottaneet, että GPT-5:llä tulee olemaan ihmisen kaltaisia päättelytaitoja, ja se pystyy ymmärtämään keskustelun kontekstin laajemmin.
2025: pienten tekoälymallien vuosi
Kun tekoäly tuli esiin, oppimismallit nimeltä LLM:t – eli suuret kielimallit – otettiin laajasti käyttöön, jotta suosittuja työkaluja nousisi markkinoille. Nämä mallit on koulutettu suurilla määrillä dataa – mutta nämä tiedot ovat pinnallisempia.
Pienemmät mallit ovat halvempia rakentaa ja käyttää, ja ne soveltuvat helpommin erikoissovelluksiin. Sen sijaan, että yrittäisi tehdä kaiken, pienet mallit räätälöidään suorittamaan rajatumpaa joukkoa päivittäisiä tehtäviä tiettyä liiketoimintatarvetta varten.
LLMs:llä on miljardeja parametreja ja ne vaativat massiivisia määriä dataa ja laskentatehoa kouluttaakseen ja suorittaakseen. Pienemmät mallit voivat puolestaan oppia tehokkaasti vähemmällä datalla ja vaativat paljon vähemmän laskentatehoa (ja siten energiaa) suorittamiseen.
Yhteenvetona nämä muutokset lupaavat muuttaa useita aloja ja tuoda merkittäviä innovaatioita ihmisten ja yritysten arkeen. Tekoälyn edistys, sekä saavutettavuuden että monimutkaisuuden osalta, demokratisoi entistä enemmän kehittyneiden teknologioiden pääsyn, luoden perustan tulevaisuudelle, jossa teknologia on syvästi integroitunut kaikkiin yhteiskunnan osa-alueisiin.
Pienten tekoälymallien ja erikoistuneempien mallien lisääntyessä odotetaan, että personointi ja tehokkuus saavuttavat uusia tasoja, tarjoten yhä enemmän kunkin alan erityistarpeisiin räätälöityjä ratkaisuja. Siksi vuosi 2025 lupaa olla epäilemättä suurten vallankumousten vuosi tekoälyn alalla.
