그, 지난 두 해 동안, 생성적 인공지능의 출현은 이 기술의 잠재력을 엿볼 수 있게 해주었다 – e, 우리는 동의해야 한다 – 고객 서비스와 같은 분야에 상당한 영향을 미쳤다, 2025년에는 "대리인 AI"의 발전을 목격해야 할 것입니다, 기술의 전경을 실질적으로 변화시킬 것을 약속하는. AI 모델의 점점 더 큰 확장이 더 많은 기업과 틈새 시장으로 확장됨에 따라, 사실은, 오늘, 어떤 기업도 혁신이나 운영에서 AI의 잠재적 적용을 무시할 수 없다.
전통적인 AI와는 다르게, 인간의 지속적인 감독이 필요한, 행위 주체로서의 인공지능은 독립적으로 작동하도록 설계되어 있다, 인간의 직접 개입 없이 복잡한 작업 수행. 이 발전은 시스템이 대량의 데이터를 실시간으로 이해하고 처리할 수 있도록 하는 딥 러닝 알고리즘에 의해 가능해졌다, 새로운 정보와 맥락에 빠르게 적응하기
더불어, 에이전트 기반 AI 시스템은 다양한 출처의 대량 데이터를 사용하여 독립적으로 문제를 분석합니다, 복잡하고 순차적인 작업을 수행하고 전략을 개발하다. 이러한 유형의 AI의 적용 가능성은 엄청나다, 고객 서비스부터 시작합니다, 회사의 모든 종류의 정보나 프로세스를 처리하는 중, 그리고 사이버 보안에 대해서도, 인간의 개입이 필요한 작업을 자동화할 수 있는 곳, 시스템의 취약점을 분석하고 수정하는 방법, 예를 들어.
브라질에서, IA 에이전트의 채택은 아직 초기 단계에 있습니다. 이미 몇몇 부문에서 새로운 모델을 테스트하고 있다, 브라질 경제 연구소(IPEA)가 실시한 조사에 따르면, 2025년까지, 약 40%의 브라질 대기업들이 자율 인공지능 시스템을 운영에 통합할 계획이다
대리 인공지능의 영향
AI 에이전트의 잠재적 영향력은 막대하다. 은행과 금융 기관은 기술을 통해 사기 발생률을 최대 50%까지 줄일 수 있다, 브라질 은행 연합(FEBRABAN)에 따르면.
보건 분야도 새로운 기술을 적용할 수 있습니다. 브라질 의사 협회(AMB)는 에이전트 AI가 의료 오류를 최대 30%까지 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 강조합니다, 기술이 의료 기록을 분석할 수 있으므로, 환자의 검사 결과와 건강 기록을 통해 보다 정확한 진단을 제안하기 위해. 산업에서, 지능형 자동화는 에이전트 AI에 의해 촉진될 것이다, 기계와 프로세스의 자율적인 작동을 허용하는.
생산 환경을 위한 생성적 AI의 확장
생성적 AI 사용의 확산에도 불구하고, 그의 영향은 여전히 생산 환경에서 낮은 편이다, 일부 틈새 시장에서 더 집중적으로 사용됨, 이미지 및 비디오 생성. 가트너에 따르면, 이 AI 모델의 채택은 2026년까지 생산 환경에서 증가할 것으로 예상된다 – 최대 80%의 기업에서 채택될 수 있음.
브라질에서, 기업의 생성적 AI 도구 채택이 증가하고 있다, 조직들이 이러한 기술이 프로세스 최적화와 혁신에 미치는 가치를 인식함에 따라. 다양한 산업의 기업들, 광고 포함, 미디어, 디자인, 개인화된 콘텐츠와 더 효과적인 캠페인을 만들기 위해 생성적 AI를 사용하고 있다.
더불어, 대기업들이 데이터 분석을 개선하기 위해 일상 운영에 생성적 AI를 통합하기 시작하고 있다, 반복적인 작업의 자동화와 시장 트렌드 예측. 이 도구들의 채택은 브라질 기업들이 운영하는 방식을 변화시킬 수 있다, 글로벌 시장에서 효율성과 경쟁력을 높이다
AI는 점점 더 인간화될 것이다
ChatGPT-5의 출시가 다음 몇 달 안에 이루어질 것으로 보입니다, 이 새로운 버전에서 가장 기대되는 기능 중 하나는 자연스러운 대화를 유지하는 도구의 향상된 능력이다. 이것은 챗봇이 대화의 흐름을 따라갈 수 있음을 의미합니다, 맥락과 숨겨진 의미를 이해하다, 그리고 심지어 "감정적으로" 대답하다
더불어, 전문가들은 GPT-5가 인간과 유사한 추론 능력을 가질 것이라고 제안하고 있다, 대화의 맥락을 보다 포괄적으로 이해할 수 있는 능력
2025: AI 소형 모델의 해
인공지능이 등장했을 때, LLM이라고 불리는 학습 모델들 – 대형 언어 모델이 대중적으로 채택되어 인기 있는 도구들이 시장에 등장했다. 이 모델들은 대량의 데이터로 훈련됩니다 – 그러나, 이 정보는 더 피상적입니다.
소형 모델은 건설 및 운영 비용이 더 저렴하고 전문화된 응용 프로그램에 더 쉽게 적응할 수 있다. 모든 것을 하려고 하기보다는, 소형 모델은 특정 비즈니스 요구에 맞춰 일상적인 작업의 더 제한된 집합을 수행하도록 맞춤화되어 있습니다
LLM은 수십억 개의 매개변수를 가지고 있으며 훈련하고 실행하는 데 막대한 양의 데이터와 컴퓨팅 파워가 필요하다. 작은 모델들, 다른 한편으로, 효과적으로 적은 데이터로 훈련될 수 있으며 훨씬 적은 컴퓨팅 파워를 요구한다, 그러므로, 에너지를 실행하기 위해
요약하자면, 이러한 변화는 다양한 분야를 변화시키고 사람들과 기업의 일상에 중요한 혁신을 가져올 것으로 약속합니다. AI의 발전, 접근성 측면과 정교함 측면 모두에서, 더욱 더 고급 기술에 대한 접근을 민주화할 것이다, 기술이 사회의 모든 측면에 깊이 통합된 미래를 위한 길을 닦고 있다.
작고 더 전문화된 AI 모델의 확산과 함께, 개인화와 효율성이 새로운 수준에 도달할 것으로 기대된다, 각 분야의 특정 요구에 점점 더 부합하는 솔루션을 제공하고 있습니다. 그러므로, 2025년은 될 것으로 보인다, 확실히, AI를 위한 큰 혁명의 해.
