Jeśli w ciągu tych dwóch ostatnich lat pojawienie się Generatywnej Sztucznej Inteligencji posłużyło nam jako przebłysk potencjału tej technologii i, musimy zgodzić się z 2025 r., pojawienie się Generatywnej Sztucznej Inteligencji miało rozsądny wpływ w takich obszarach jak obsługa klienta, powinniśmy zobaczyć rozwój agentic” “IAs, które obiecują zasadniczo przekształcić krajobraz technologiczny Wraz ze stale rosnącą ekspansją modeli AI na jeszcze szerszą gamę firm i nisz, faktem jest, że dziś żadna firma nie może ignorować potencjalnego zastosowania AI w innowacjach lub operacjach.
W przeciwieństwie do tradycyjnych AI, które wymagają stałego nadzoru człowieka, agentyczne AI są zaprojektowane do niezależnego działania, wykonując złożone zadania bez bezpośredniej interwencji człowieka. Postęp ten jest możliwy dzięki algorytmom głębokiego uczenia się, które pozwalają systemom rozumieć i przetwarzać duże ilości danych w czasie rzeczywistym, szybko dostosowując się do nowych informacji i kontekstów.
Ponadto agentyczne systemy AI wykorzystują duże ilości danych z różnych źródeł do samodzielnej analizy wyzwań, opracowywania strategii i wykonywania złożonych zadań w kolejności Potencjał zastosowania tego typu AI jest ogromny, począwszy od obsługi klienta, poprzez przetwarzanie wszelkiego rodzaju informacji lub procesów firmowych, a także przez cyberbezpieczeństwo, gdzie możliwa jest automatyzacja zadań, które dziś trzeba wykonać z ingerencją człowieka, takich jak na przykład analiza i korygowanie podatności w systemach.
W Brazylii przyjęcie agentycznej sztucznej inteligencji jest wciąż na wczesnym etapie. Niektóre sektory testują już nowy model, a według ankiety przeprowadzonej przez Instytut Stosowanych Badań Ekonomicznych (IPEA) do 2025 r. około 40% dużych brazylijskich firm planują zintegrować agentyczne systemy sztucznej inteligencji ze swoją działalnością.
Wpływ agentycznej sztucznej inteligencji
Według Brazylijskiej Federacji Banków (FEBRABAN) banki i instytucje finansowe mogą zmniejszyć liczbę oszustw związanych z tą technologią nawet o 501 TP3T.
Brazylijskie Stowarzyszenie Medyczne (AMB) podkreśla, że agentowa sztuczna inteligencja może potencjalnie zmniejszyć liczbę błędów medycznych nawet o 301 TP3 T, ponieważ technologia ta umożliwia analizę dokumentacji medycznej, wyników badań i historii zdrowia pacjentów w celu zaproponowania dokładniejszych diagnoz. W przemyśle inteligentna automatyzacja będzie napędzana agentyczną sztuczną inteligencją, która umożliwia autonomiczną pracę maszyn i procesów.
Rozszerzenie generatywnej sztucznej inteligencji na środowisko produkcyjne
Nawet przy rozpowszechnieniu stosowania generatywnej sztucznej inteligencji jej wpływ w środowisku produkcyjnym jest nadal niski, przy intensywniejszym wykorzystaniu w niektórych niszach, takich jak tworzenie obrazów i wideo, Według Gartnera przyjęcie tego modelu sztucznej inteligencji powinno wzrosnąć w środowisku produkcyjnym do 2026 r. 801TP3 T firm.
W Brazylii, przyjęcie generatywnych narzędzi AI przez firmy rośnie, ponieważ organizacje uznają wartość tych technologii w optymalizacji procesów i innowacji Firmy z różnych sektorów, w tym reklamy, mediów i projektowania, wykorzystały generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia spersonalizowanych treści i bardziej skutecznych kampanii.
Ponadto duże korporacje zaczynają włączać generatywną sztuczną inteligencję do swojej codziennej działalności, aby usprawnić analizę danych, automatyzację powtarzalnych zadań i przewidywanie trendów rynkowych. Przyjęcie tych narzędzi może zmienić sposób działania brazylijskich firm, zwiększając wydajność i konkurencyjność na świecie rynek.
AI będzie coraz bardziej humanizowana
Uruchomienie ChatGPT-5 ma nastąpić w nadchodzących miesiącach, a jedną z najbardziej oczekiwanych funkcji tej nowej wersji jest zwiększona zdolność narzędzia do prowadzenia naturalnych rozmów. Oznacza to, że chatbot będzie mógł śledzić przebieg rozmowy, zrozumieć kontekst i ukryte znaczenie, a nawet odpowiedzieć “emocjonalnie".
Ponadto eksperci sugerują, że GPT-5 będzie miał umiejętności rozumowania podobne do ludzkich, dzięki czemu będzie w stanie zrozumieć kontekst rozmowy w bardziej kompleksowy sposób.
2025: rok małych modeli AI
Kiedy pojawiła się sztuczna inteligencja, modele uczenia się zwane LLM UD lub modele wielkojęzykowe zostały masowo przyjęte, dzięki czemu na rynku pojawiły się popularne narzędzia Modele te są szkolone na dużych ilościach danych ^ ALE, informacje te są bardziej powierzchowne.
Małe modele są tańsze w budowie i obsłudze i łatwiej je dostosować do specjalistycznych zastosowań Zamiast próbować zrobić wszystko, małe modele są dostosowywane do wykonywania bardziej ograniczonego zestawu codziennych zadań dla konkretnej potrzeby biznesowej.
LLM mają miliardy parametrów i wymagają ogromnych ilości danych i mocy obliczeniowej do szkolenia i wykonywania Małe modele, z drugiej strony, mogą być skutecznie szkolone przy mniejszej ilości danych i wymagają znacznie mniejszej mocy obliczeniowej (a tym samym energii) do wykonania.
Krótko mówiąc, zmiany te obiecują przekształcenie różnorodnych sektorów i wprowadzenie znaczących innowacji do codziennego życia ludzi i firm Postęp AI, zarówno pod względem dostępności, jak i wyrafinowania, jeszcze bardziej zdemokratyzuje dostęp do zaawansowanych technologii, torując drogę do przyszłości, w której technologia będzie głęboko zintegrowana ze wszystkimi aspektami społeczeństwa.
Wraz z rozprzestrzenianiem się małych i bardziej wyspecjalizowanych modeli AI, oczekuje się, że personalizacja i wydajność osiągną nowy poziom, dostarczając rozwiązania, które są coraz bardziej dostosowane do specyficznych potrzeb każdego sektora Dlatego rok 2025 zapowiada się bez wątpienia rokiem wielkich rewolucji dla AI.
