Если в эти последние два года появление генеративного искусственного интеллекта послужило нам проблеском потенциала этой технологии и, мы должны согласиться с 2025 годом, появление генеративного искусственного интеллекта оказало разумное влияние в таких областях, как обслуживание клиентов, мы должны увидеть развитие “IAs agentic”, который обещает существенно преобразовать технологический ландшафт Наряду с постоянно растущим расширением моделей ИИ на еще более широкий круг компаний и ниш, факт заключается в том, что сегодня ни одна компания не может игнорировать потенциальное применение ИИ в инновациях или операциях.
В отличие от традиционных ИИ, которые требуют постоянного наблюдения человека, агентные ИИ предназначены для работы независимо, выполняя сложные задачи без прямого вмешательства человека. Это продвижение становится возможным благодаря алгоритмам глубокого обучения, которые позволяют системам понимать и обрабатывать большие объемы данных в реальном времени, быстро адаптируясь к новой информации и контекстам.
Кроме того, агентные системы ИИ используют большие объемы данных из различных источников для самостоятельного анализа проблем, разработки стратегий и последовательного выполнения сложных задач Потенциал применения этого типа ИИ огромен, начиная с обслуживания клиентов, через обработку любого типа информации или процессов компании, а также посредством кибербезопасности, где можно автоматизировать задачи, которые сегодня необходимо выполнять с вмешательством человека, такие как анализ и исправление уязвимостей в системах, например.
В Бразилии внедрение агентного ИИ все еще находится на ранней стадии. Уже есть некоторые сектора, тестирующие новую модель, и, согласно опросу Института прикладных экономических исследований (IPEA), к 2025 году около 40% крупных бразильских компаний планируют интегрировать агентные системы ИИ в свою деятельность.
Влияние агентного ИИ
По данным Бразильской федерации банков (FEBRABAN), банки и финансовые учреждения могут снизить количество случаев мошенничества с этой технологией до 50%.
Бразильская медицинская ассоциация (AMB) подчеркивает, что агентный ИИ имеет потенциал для снижения медицинских ошибок до 30%, так как технология способна анализировать медицинские записи, результаты анализов и историю здоровья пациентов, чтобы предложить более точные диагнозы.В промышленности интеллектуальная автоматизация будет управляться агентным ИИ, который позволяет работать машинам и процессам автономно.
Расширение генеративного ИИ в производственную среду
Даже с распространением использования генеративного ИИ, его влияние все еще было низким в производственной среде, с более интенсивным использованием в некоторых нишах, таких как создание изображений и видео, По мнению Gartner, принятие этой модели ИИ должно увеличиться в производственной среде до 2026 года 80% компаний.
В Бразилии растет внедрение компаниями инструментов генеративного ИИ, поскольку организации признают ценность этих технологий в оптимизации процессов и инновациях Компании из различных секторов, включая рекламу, средства массовой информации и дизайн, использовали генеративный ИИ для создания персонализированного контента и более эффективных кампаний.
Кроме того, крупные корпорации начинают интегрировать генеративный ИИ в свою повседневную деятельность для улучшения анализа данных, автоматизации повторяющихся задач и прогнозирования рыночных тенденций. Внедрение этих инструментов может изменить методы работы бразильских компаний, повышая эффективность и конкурентоспособность на мировом рынке.
ИИ будет все более гуманизированным
Запуск ChatGPT-5, как ожидается, произойдет в ближайшие месяцы, и одной из самых ожидаемых особенностей этой новой версии является расширенная способность инструмента проводить естественные talkings.This означает, что чат-бот сможет следить за ходом разговора, понимать контекст и скрытый смысл и даже отвечать “emotionally”.
Кроме того, эксперты предположили, что GPT-5 будет обладать навыками рассуждения, аналогичными человеческим, и сможет более полно понимать контекст разговора.
2025: год небольших моделей искусственного интеллекта
Когда появился ИИ, модели обучения, называемые LLMs SO или Большие языковые модели были массово приняты, чтобы дать возможность популярным инструментам появиться на рынке. эти модели обучены на больших объемах данных SO однако, эта информация более поверхностна.
Маленькие модели менее дороги в создании и эксплуатации и легче адаптируются к специализированным приложениям. вместо того, чтобы пытаться делать все, небольшие модели настраиваются для выполнения более ограниченного набора повседневных задач для конкретной потребности бизнеса.
LLM имеют миллиарды параметров и требуют огромных объемов данных и вычислительной мощности для обучения и выполнения. Маленькие модели, с другой стороны, можно эффективно обучать с меньшим количеством данных и требовать гораздо меньше вычислительной мощности (и, следовательно, энергии) для выполнения.
Короче говоря, эти изменения обещают преобразовать различные сектора и привнести значительные инновации в повседневную жизнь людей и компаний. продвижение ИИ, как с точки зрения доступности, так и сложности, будет способствовать дальнейшей демократизации доступа к передовым технологиям, открывая путь к будущему, в котором технологии будут глубоко интегрированы во все аспекты жизни общества.
Ожидается, что с распространением небольших и более специализированных моделей ИИ персонализация и эффективность достигнут новых высот, предоставляя решения, все больше соответствующие конкретным потребностям каждого сектора. Таким образом, 2025 год обещает быть, несомненно, годом больших революций для ИИ.
