Če, v teh dveh zadnjih letih, pojavitev generativne umetne inteligence nam je služila kot vpogled v potencial te tehnologije – in, moramo se strinjati – imela je razmeren vpliv na področjih, kot je storitev za stranke, v letu 2025 bomo verjetno priča razvoju "agentskih AI", ki obljubljajo, da bodo bistveno spremenili panoramo tehnologije. Ob tem naraščajoče širitev modelov umetne inteligence za še širši spekter podjetij in niš, dejstvo je da, danes, nobena podjetja ne morejo prezreti potencialne uporabe umetne inteligence pri inovacijah ali operacijah.
Drugače od tradicionalnih IA, ki potrebujejo stalno človeško nadzorovanje, agencijske IA so zasnovane za delovanje neodvisno, izvajanje kompleksnih nalog brez neposrednega človeškega posredovanja. Ta napredka omogočajo algoritmi globokega učenja, ki sistemom omogočajo razumevanje in obdelavo velikih količin podatkov v realnem času, hitro prilagajanje novim informacijam in kontekstom
Poleg tega, sistemi agenti umetne inteligence uporabljajo velike količine podatkov iz različnih virov za neodvisno analizo izzivov, razvijati strategije in izvajati kompleksne in zaporedne naloge. Potencial uporabe te vrste umetne inteligence je ogromen, začnemo s storitvami za stranke, prehod skozi obdelavo kakršnih koli informacij ali procesov podjetja, in tudi za kibernetsko varnost, kjer je mogoče avtomatizirati naloge, ki jih danes je treba opraviti z človeškim posredovanjem, kako analizirati i ispraviti ranjivosti u sustavima, na primer.
V Braziliji, sprejemanje agencijske umetne inteligence je še vedno v začetni fazi. Že že nekateri sektorji že testirajo nov model, in in skladu z raziskavo, ki jo je izvedel Inštitut za ekonomske raziskave (IPEA), do 2025, približno 40% velikih brazilskih podjetij načrtuje integracijo agencijskih sistemov umetne inteligence v svoje operacije
Vpliv agencijske IA
Potencial vpliva agentične IA je ogromen. Banke in finančne institucije bodo lahko zmanjšale pojavnost prevar za do 50% s tehnologijo, po podatkih Brazilske federacije bank (FEBRABAN).
Tudi na področju zdravstva bo prav tako lahko uporabilo novo tehnologijo. Brazilska medicinska udruga (AMB) ističe da agencijska IA ima potencijal smanjiti medicinske greške do 30%, ker tehnologija sposobna analizirati medicinske zapise, rezultati preiskav in zdravstvena zgodovina pacientov za predlaganje natančnejših diagnoz. V industriji, pametna avtomatizacija bo spodbujena z agencijsko umetno inteligenco, kar omogoča delovanje strojev in procesov na avtonomen način.
Širitev generativne umetne inteligence v proizvodno okolje
Tudi z razširjeno uporabo generativne umetne inteligence, njegov vpliv je še vedno nizek v proizvodnem okolju, z intenzivnejšo uporabo v nekaterih nišah, kot ustvarjanje slik in videov. Po podatkih podjetja Gartner, sprejetje tega modela umetne inteligence se bo do leta 2026 povečalo v proizvodnem okolju – doseže do 80% podjetij.
V Braziliji, sprejemanje orodij generativne umetne inteligence s strani podjetij narašča, ko se organizacije zavedajo vrednosti teh tehnologij pri optimizaciji procesov in inovacijah. Podjetja iz različnih sektorjev, vključno z oglaševanjem, mediji, in oblikovanje, so uporabljajo generativno umetno inteligenco za ustvarjanje prilagojenih vsebin in bolj učinkovitih kampanj.
Poleg tega, velike korporacije začnejo integrirati generativno umetno inteligenco v svoje vsakodnevne operacije za izboljšanje analize podatkov, avtomatizacija ponavljajočih se nalog in napovedovanje tržnih trendov. Sprejemanje teh orodij lahko spremeni način delovanja brazilskih podjetij, povečanje učinkovitosti in konkurenčnosti na globalnem trgu
IA bo postaja vse bolj humanizirana
Izdaja ChatGPT-5 naj bi se zgodila v naslednjih mesecih, e um dos recursos mais esperados dessa nova versão é a capacidade aprimorada da ferramenta de manter conversas naturais. To pomeni, da bo chatbot sposoben slediti toku pogovora, razumeti kontekst in skrito pomen, in celo tudi odgovoriti "čustveno"
Poleg tega, strokovnjaki so predlagali, da bo GPT-5 imel sposobnosti razmišljanja, podobne človeškim, sposoben razumeti kontekst pogovora na širši način
2025: leto majhnih modelov umetne inteligence
Kdaj je umetna inteligenca nastala, modeli učenja nazvani LLM-ovi – veliki jezikovni modeli so bili množično sprejeti, da bi na trgu nastala priljubljena orodja. Ti modeli so usposobljeni na velikih količinah podatkov – vendar, te informacije so bolj površinske.
Majhni modeli so ceneje za gradnjo in delovanje ter so lažje prilagodljivi specializiranim aplikacijam. Namesto da poskušanja, da bi naredili vse, majhni modeli so prilagojeni za izvajanje omejenega nabora vsakodnevnih nalog za specifične poslovne potrebe
LLM-ji imajo milijarde parametrov in zahtevajo ogromne količine podatkov ter računalniške moči za usposabljanje in izvajanje. Majhni modeli, po drugi strani, lahko se učinkovito usposabljajo z manj podatki in zahtevajo veliko manj računalniške moči, torej, energija) za izvajanje
Na kratko, te spremembe obljubljajo, da bodo preoblikovale različne sektorje in prinesle pomembne inovacije v vsakdanje življenje ljudi in podjetij. Napredek umetne inteligence, tako v smislu dostopnosti kot tudi sofisticiranosti, demokratiziral bo še bolj dostop do naprednih tehnologij, pavziranje poti za prihodnost, v kateri bo tehnologija globoko integrirana v vse vidike družbe.
S s proliferacijo manjših in bolj specializiranih modelov umetne inteligence, pričakuje se, da bosta personalizacija in učinkovitost dosegli nove ravni, nudenje rešitev, ki so vedno bolj usklajene s specifičnimi potrebami vsakega sektorja. Torej, leto 2025 obeta obljube biti, brez dvoma, eno leto velikih revolucij za IA.
