Ako nam je u ove posljednje dvije godine pojava Generativne umjetne inteligencije poslužila kao uvid u potencijal ove tehnologije i, moramo se složiti 2025., pojava Generativne umjetne inteligencije imala je razuman utjecaj u područjima kao što je korisnička služba, trebali bismo vidjeti razvoj “IAs agentic”, koji obećava značajnu transformaciju tehnološkog krajolika. Zajedno sa sve većim širenjem AI modela na još širi raspon tvrtki i niša, činjenica je da danas nijedna tvrtka ne može zanemariti potencijalnu primjenu AI u inovacijama ili operacijama.
Za razliku od tradicionalnih AI-ja, koji zahtijevaju stalni ljudski nadzor, agentski AI-ji dizajnirani su za neovisno djelovanje, obavljajući složene zadatke bez izravne ljudske intervencije. Ovaj napredak omogućuju algoritmi dubokog učenja koji sustavima omogućuju razumijevanje i obradu velikih količina podataka u stvarnom vremenu, brzo prilagođavanje novim informacijama i kontekstima.
Osim toga, sustavi agentske umjetne inteligencije koriste velike količine podataka iz različitih izvora kako bi samostalno analizirali izazove, razvili strategije i redom obavljali složene zadatke Potencijal za primjenu ove vrste umjetne inteligencije je ogroman, počevši od korisničke službe, kroz obradu bilo koje vrste informacija ili procesa tvrtke, a također i putem kibernetičke sigurnosti, gdje je moguće automatizirati zadatke koje danas treba obaviti ljudskom intervencijom, kao što je analiza i ispravljanje ranjivosti u sustavima, na primjer.
U Brazilu je usvajanje agente AI još uvijek u ranoj fazi.Već postoje neki sektori koji testiraju novi model, a prema istraživanju Instituta za primijenjena ekonomska istraživanja (IPEA), do 2025. oko 40% velikih brazilskih tvrtki planira integrirati agente AI sustave u svoje operacije.
Utjecaj agensne umjetne inteligencije
Banke i financijske institucije mogle bi smanjiti učestalost prijevara s tehnologijom do 50%, prema Brazilskoj federaciji banaka (FEBRABAN).
Brazilska liječnička udruga (AMB) naglašava da agentska umjetna inteligencija ima potencijal smanjiti medicinske pogreške do 30%, budući da je tehnologija sposobna analizirati medicinsku dokumentaciju, rezultate testova i povijest zdravlja pacijenata kako bi predložila točnije dijagnoze. U industriji, inteligentna automatizacija bit će vođen agentskom umjetnom inteligencijom, koja omogućuje autonomni rad strojeva i procesa.
Širenje generativne umjetne inteligencije u produktivno okruženje
Čak i uz širenje korištenja generativne umjetne inteligencije, njegov utjecaj je još uvijek nizak u proizvodnom okruženju, s intenzivnijom upotrebom u nekim nišama, kao što su stvaranje slika i videa, Prema Gartneru, usvajanje ovog modela umjetne inteligencije trebalo bi se povećati u proizvodnom okruženju do 2026. 80% tvrtki.
U Brazilu raste usvajanje generativnih AI alata od strane tvrtki jer organizacije prepoznaju vrijednost tih tehnologija u optimizaciji procesa i inovacijama Tvrtke iz različitih sektora, uključujući oglašavanje, medije i dizajn, koristile su generativnu AI za stvaranje personaliziranog sadržaja i učinkovitijih kampanja.
Osim toga, velike korporacije počinju integrirati generativnu umjetnu inteligenciju u svoje svakodnevne operacije kako bi poboljšale analizu podataka, automatizaciju zadataka koji se ponavljaju i predviđanje tržišnih trendova. Usvajanje ovih alata može promijeniti način na koji brazilske tvrtke posluju, povećavajući učinkovitost i konkurentnost na globalnom tržištu.
AI će biti sve više humaniziran
Očekuje se da će se lansiranje ChatGPT-5 dogoditi u nadolazećim mjesecima, a jedna od najiščekivanijih značajki ove nove verzije je poboljšana sposobnost alata za održavanje prirodnih razgovora.To znači da će chatbot moći pratiti tijek razgovora, razumjeti kontekst i skriveno značenje, pa čak i odgovoriti “emocionalno”.
Osim toga, stručnjaci su sugerirali da će GPT-5 imati vještine zaključivanja slične onima kod ljudi, te da će moći razumjeti kontekst razgovora na sveobuhvatniji način.
2025: godina malih AI modela
Kada se AI pojavio, modeli učenja nazvani LLMs UD ili Large Language Models masovno su usvojeni tako da su se na tržištu pojavili popularni alati. Ovi modeli su obučeni na velikim količinama podataka ^ ALI, ove informacije su površnije.
Mali modeli su jeftiniji za izgradnju i rad i lakše se prilagođavaju specijaliziranim aplikacijama, Umjesto da pokušavaju učiniti sve, mali modeli su prilagođeni za obavljanje ograničenijeg skupa svakodnevnih zadataka za određenu poslovnu potrebu.
LLM-ovi imaju milijarde parametara i zahtijevaju ogromne količine podataka i računalne snage za treniranje i izvršavanje. Mali modeli, s druge strane, mogu se učinkovito trenirati s manje podataka i zahtijevaju mnogo manje računalne snage (a time i energije) za izvođenje.
Ukratko, ove promjene obećavaju preobrazbu različitih sektora i u svakodnevni život ljudi i tvrtki donose značajne inovacije.Napredovanje umjetne inteligencije, kako u pogledu pristupačnosti tako i sofisticiranosti, dodatno će demokratizirati pristup naprednim tehnologijama, utirući put budućnosti u kojoj će tehnologija biti duboko integrirana u sve aspekte društva.
S proliferacijom malih i specijaliziranijih modela umjetne inteligencije očekuje se da će personalizacija i učinkovitost dosegnuti nove visine, pružajući rješenja koja su sve više usklađena sa specifičnim potrebama svakog sektora.Stoga 2025. obećava da će bez sumnje biti godina velikih revolucija za umjetnu inteligenciju.
