Če nam je v teh zadnjih dveh letih pojav generativne umetne inteligence služil kot vpogled v potencial te tehnologije in, moramo se strinjati, da je imel pojav generativne umetne inteligence razumen vpliv na področjih, kot je storitve za stranke, bi morali videti razvoj “IAs agenticй, ki obljublja bistveno preoblikovanje tehnološke krajine. Skupaj z vedno večjim širjenjem modelov umetne inteligence na še širši krog podjetij in niš je dejstvo, da danes nobeno podjetje ne more prezreti potencialne uporabe umetne inteligence v inovacijah ali operacijah.
Za razliko od tradicionalnih AI, ki zahtevajo stalen človeški nadzor, so agentični AI zasnovani za neodvisno delovanje in izvajanje kompleksnih nalog brez neposrednega človeškega posredovanja. Ta napredek omogočajo algoritmi globokega učenja, ki sistemom omogočajo razumevanje in obdelavo velikih količin podatkov v realnem času, hitro prilagajanje novim informacijam in kontekstom.
Poleg tega agentični sistemi umetne inteligence uporabljajo velike količine podatkov iz različnih virov za samostojno analizo izzivov, razvoj strategij in izvajanje kompleksnih nalog v zaporedju.Potencial za uporabo te vrste umetne inteligence je ogromen, začenši s storitvami za stranke, z obdelavo katere koli vrste informacij ali procesov podjetja in tudi s kibernetsko varnostjo, kjer je mogoče avtomatizirati naloge, ki jih je danes treba opraviti s človeškim posredovanjem, kot je na primer analiza in odpravljanje ranljivosti v sistemih.
V Braziliji je sprejetje agentske umetne inteligence še vedno v zgodnjih fazah.Nekateri sektorji že preizkušajo novi model in glede na raziskavo Inštituta za uporabne ekonomske raziskave (IPEA) do leta 2025 približno 40% velikih brazilskih podjetij načrtuje integracijo agentskih sistemov umetne inteligence v svoje delovanje.
Vpliv agentske umetne inteligence
Banke in finančne institucije bi lahko zmanjšale pojavnost goljufij s tehnologijo do 50%, glede na brazilsko zvezo bank (FEBRABAN).
Brazilsko zdravniško združenje (AMB) poudarja, da ima agentska umetna inteligenca potencial za zmanjšanje zdravniških napak do 30%, saj je tehnologija sposobna analizirati zdravstvene kartoteke, rezultate testov in zdravstveno zgodovino pacientov, da bi predlagala natančnejše diagnoze. V industriji bo inteligentno avtomatizacijo poganjala agentska umetna inteligenca, ki omogoča avtonomno delovanje strojev in procesov.
Širjenje generativne umetne inteligence v produktivno okolje
Tudi s širjenjem uporabe generativne umetne inteligence je bil njen vpliv v produktivnem okolju še vedno nizek, z intenzivnejšo uporabo v nekaterih nišah, kot sta ustvarjanje slik in videa.Po Gartnerju naj bi se sprejetje tega modela umetne inteligence v produktivnem okolju povečalo do leta 2026 80% podjetij.
V Braziliji sprejemanje generativnih orodij umetne inteligence s strani podjetij narašča, saj organizacije priznavajo vrednost teh tehnologij pri optimizaciji procesov in inovacijah.Podjetja iz različnih sektorjev, vključno z oglaševanjem, mediji in oblikovanjem, so uporabila generativno umetno inteligenco za ustvarjanje prilagojenih vsebin in učinkovitejših kampanj.
Poleg tega velike korporacije začenjajo vključevati generativno umetno inteligenco v svoje vsakodnevne operacije, da bi izboljšale analizo podatkov, avtomatizacijo ponavljajočih se nalog in napovedovanje tržnih trendov. Sprejetje teh orodij lahko spremeni način delovanja brazilskih podjetij, poveča učinkovitost in konkurenčnost v svetu. trgu.
AI bo vse bolj humanizirana
Predstavitev ChatGPT-5 naj bi se zgodila v prihodnjih mesecih, ena najbolj pričakovanih lastnosti te nove različice pa je izboljšana sposobnost orodja za vodenje naravnih pogovorov. To pomeni, da bo chatbot lahko spremljal tok pogovor, razumeti kontekst in skriti pomen ter se celo odzvati “emotionallyй.
Poleg tega so strokovnjaki predlagali, da bo imel GPT-5 sposobnosti sklepanja, podobne človeškim, saj bo lahko razumel kontekst pogovora na bolj celovit način.
2025: leto majhnih modelov AI
Ko se je pojavila umetna inteligenca, so bili učni modeli, imenovani LLM UD ali veliki jezikovni modeli, množično sprejeti, tako da so se na trgu pojavila priljubljena orodja. Ti modeli so usposobljeni za velike količine podatkov ^ AMPAK, te informacije so bolj površne.
Majhni modeli so cenejši za izdelavo in delovanje ter se lažje prilagajajo specializiranim aplikacijam. Namesto da bi poskušali narediti vse, so majhni modeli prilagojeni za izvajanje bolj omejenega nabora vsakodnevnih nalog za določeno poslovno potrebo.
LLM imajo milijarde parametrov in za usposabljanje in izvajanje potrebujejo ogromne količine podatkov in računske moči.Majhne modele pa je mogoče učinkovito usposobiti z manj podatki in za izvajanje potrebujejo veliko manj računske moči (in s tem energije).
Skratka, te spremembe obljubljajo preoblikovanje različnih sektorjev in prinašanje pomembnih inovacij v vsakdanje življenje ljudi in podjetij.Napredek umetne inteligence, tako v smislu dostopnosti kot sofisticiranosti, bo še bolj demokratiziral dostop do naprednih tehnologij in utrl pot prihodnosti, v kateri bo tehnologija globoko vključena v vse vidike družbe.
S širjenjem majhnih in bolj specializiranih modelov umetne inteligence naj bi personalizacija in učinkovitost dosegli nove višine, kar bo zagotovilo rešitve, ki bodo vse bolj usklajene s posebnimi potrebami vsakega sektorja. Zato se obeta, da bo leto 2025 brez dvoma leto velikih revolucij za umetno inteligenco.
