Jos generatiivisen tekoälyn syntyminen on näiden kahden viime vuoden aikana palvellut meitä vilauksena tämän teknologian potentiaalista ja meidän on sovittava vuodesta 2025, generatiivisen tekoälyn syntymisellä on ollut kohtuullinen vaikutus sellaisilla aloilla kuin asiakaspalvelu, meidän pitäisi nähdä sellaisen “as agenticPreatonin kehitys, joka lupaa muuttaa teknologiamaisemaa olennaisesti. Tekoälymallien jatkuvasti kasvavan laajentumisen myötä entistä laajemmalle yritysten ja markkinarakojen valikoimalle, tosiasia on, että nykyään mikään yritys ei voi sivuuttaa tekoälyn mahdollista soveltamista innovaatioissa tai toiminnassa.
Toisin kuin perinteiset tekoälyt, jotka vaativat jatkuvaa ihmisen valvontaa, agentiset tekoälyt on suunniteltu toimimaan itsenäisesti, suorittamaan monimutkaisia tehtäviä ilman suoraa ihmisen väliintuloa. Tämän edistymisen mahdollistavat syväoppimisalgoritmit, joiden avulla järjestelmät voivat ymmärtää ja käsitellä suuria tietomääriä reaaliajassa, nopeasti sopeutuen uusiin tietoihin ja konteksteihin.
Lisäksi agentiset tekoälyjärjestelmät käyttävät suuria määriä eri lähteistä peräisin olevaa dataa analysoidakseen haasteita itsenäisesti, kehittääkseen strategioita ja suorittaakseen monimutkaisia tehtäviä peräkkäin.Tämäntyyppisen tekoälyn sovelluspotentiaali on valtava, alkaen asiakaspalvelusta, käsittelemällä kaiken tyyppistä tietoa tai yrityksen prosesseja sekä myös kyberturvallisuuden avulla, jossa on mahdollista automatisoida tehtäviä, jotka nykyään on tehtävä ihmisen väliintulon avulla, kuten esimerkiksi järjestelmien haavoittuvuuksien analysointi ja korjaaminen.
Brasiliassa agentinen tekoäly on vielä alkuvaiheessa. Jotkin alat testaavat uutta mallia, ja Institute of Applied Economic Researchin (IPEA) vuoteen 2025 mennessä tekemän tutkimuksen mukaan noin 40% suurista brasilialaisista yrityksistä aikoo integroida agentiset tekoälyjärjestelmät toimintaansa.
Agenttisen tekoälyn vaikutus
Brasilian pankkiliiton (FEBRABAN) mukaan pankit ja rahoituslaitokset voisivat vähentää teknologiaan liittyvien petosten määrää jopa 50%:llä.
Brasilian lääkäriliitto (AMB) korostaa, että agentti-AI:lla on potentiaalia vähentää lääketieteellisiä virheitä jopa 30%:llä, koska tekniikka pystyy analysoimaan potilastietoja, testituloksia ja potilaiden terveyshistoriaa ehdottaakseen tarkempia diagnooseja. Teollisuudessa älykästä automaatiota ohjaa agentti-AI, joka mahdollistaa koneiden ja prosessien autonomisen toiminnan.
Generatiivisen tekoälyn laajentaminen tuotantoympäristöön
Jopa generatiivisen tekoälyn käytön leviämisen myötä sen vaikutus on edelleen ollut vähäinen tuotantoympäristössä, ja sitä on käytetty intensiivisemmin joissakin markkinaraoissa, kuten kuvan ja videon luomisessa. Gartnerin mukaan tämän tekoälymallin käyttöönoton pitäisi lisätä tuotantoympäristö vuoteen 2026 asti 80% yritysten.
Brasiliassa yritysten generatiivisten tekoälytyökalujen käyttöönotto kasvaa, kun organisaatiot tunnistavat näiden teknologioiden arvon prosessien optimoinnissa ja innovaatioissa. Eri sektoreiden, mukaan lukien mainonnan, median ja suunnittelun, yritykset ovat käyttäneet generatiivista tekoälyä luodakseen henkilökohtaista sisältöä ja tehokkaampia kampanjoita.
Lisäksi suuret yritykset alkavat integroida generatiivista tekoälyä päivittäiseen toimintaansa parantaakseen tietojen analysointia, toistuvien tehtävien automatisointia ja markkinatrendien ennustamista. Näiden työkalujen käyttöönotto voi muuttaa brasilialaisten yritysten toimintatapaa ja lisätä tehokkuutta ja kilpailukykyä maailmanlaajuisesti. markkinoilla.
Tekoäly humanisoituu yhä enemmän
ChatGPT-5: n lanseerauksen odotetaan tapahtuvan lähikuukausina, ja yksi tämän uuden version odotetuimmista ominaisuuksista on työkalun parannettu kyky käydä luonnollisia keskusteluja Tämä tarkoittaa, että chatbot pystyy seuraamaan keskustelun kulkua, ymmärtämään kontekstin ja piilotetun merkityksen ja jopa vastaamaan “emotionallyPairol.
Lisäksi asiantuntijat ovat ehdottaneet, että GPT-5:llä on samanlaiset päättelytaidot kuin ihmisillä, ja he pystyvät ymmärtämään keskustelun kontekstin kattavammin.
2025: pienten tekoälymallien vuosi
Kun tekoäly syntyi, oppimismalleja nimeltä LLMs UD tai Large Language Models otettiin massiivisesti käyttöön, jotta suosittuja työkaluja syntyi markkinoilla. Nämä mallit on koulutettu suurista määristä dataa ^ MUTTA tämä tieto on pinnallisempaa.
Pienet mallit ovat halvempia rakentaa ja toimia ja ne on helpompi mukauttaa erikoistuneisiin sovelluksiin. Sen sijaan, että yrität tehdä kaiken, pienet mallit räätälöidään suorittamaan rajoitetumpi joukko päivittäisiä tehtäviä tiettyyn liiketoimintatarpeeseen.
LLM:illä on miljardeja parametreja, ja ne vaativat valtavia määriä dataa ja laskentatehoa kouluttaakseen ja suorittaakseen. Pienet mallit toisaalta voidaan kouluttaa tehokkaasti vähemmällä datalla ja vaativat paljon vähemmän laskentatehoa (ja siten energiaa).
Lyhyesti sanottuna nämä muutokset lupaavat muuttaa erilaisia aloja ja tuoda merkittäviä innovaatioita ihmisten ja yritysten jokapäiväiseen elämään.Ai:n edistäminen sekä saavutettavuuden että kehittyneisyyden osalta demokratisoi entisestään kehittyneiden teknologioiden saatavuutta, mikä tasoittaa tietä tulevaisuudelle, jossa teknologia integroituu syvästi kaikkiin yhteiskunnan osa-alueisiin.
Pienten ja erikoistuneempien tekoälymallien yleistyessä personoinnin ja tehokkuuden odotetaan saavuttavan uusia korkeuksia tarjoten ratkaisuja, jotka ovat yhä enemmän linjassa kunkin sektorin erityistarpeiden kanssa. Siksi 2025 lupaa olla epäilemättä vuosi suuria vallankumouksia tekoälylle.
