Eğer, bu son iki yılda, Üretken Yapay Zekanın ortaya çıkışı bize bu teknolojinin potansiyeline bir bakış olarak hizmet ettiyse ve, 2025“te kabul etmeliyiz ki, Üretken Yapay Zekanın ortaya çıkışı müşteri hizmetleri gibi alanlarda makul bir etki yarattıysa, teknoloji manzarasını önemli ölçüde dönüştürmeyi vaat eden ”IAs agentic” in gelişimini görmeliyiz Yapay zeka modellerinin daha da geniş bir şirket ve niş yelpazesine giderek artan genişlemesiyle birlikte, gerçek şu ki, bugün hiçbir şirket yapay zekanın inovasyon veya operasyonlardaki potansiyel uygulamasını göz ardı edemez.
Sürekli insan denetimi gerektiren geleneksel yapay zekaların aksine, aracı yapay zekalar bağımsız çalışacak ve karmaşık görevleri doğrudan insan müdahalesi olmadan gerçekleştirecek şekilde tasarlanmıştır. Bu ilerleme, sistemlerin büyük hacimli verileri gerçek zamanlı olarak anlamasına ve işlemesine olanak tanıyan derin öğrenme algoritmaları ile mümkün olur. yeni bilgilere ve bağlamlara hızla uyum sağlar.
Buna ek olarak, ajan AI sistemleri, zorlukları bağımsız olarak analiz etmek, stratejiler geliştirmek ve karmaşık görevleri sırayla gerçekleştirmek için çeşitli kaynaklardan gelen büyük miktarda veri kullanır.Bu tür AI'nın uygulama potansiyeli, müşteri hizmetlerinden başlayarak, her türlü bilginin veya şirket sürecinin işlenmesi yoluyla ve ayrıca siber güvenlik yoluyla, örneğin sistemlerdeki güvenlik açıklarını analiz etmek ve düzeltmek gibi günümüzde insan müdahalesiyle yapılması gereken görevleri otomatikleştirmenin mümkün olduğu çok büyüktür.
Brezilya'da, ajan AI'nın benimsenmesi hala erken aşamalarındadır.Yeni modeli test eden bazı sektörler zaten var ve Uygulamalı Ekonomik Araştırma Enstitüsü (IPEA) tarafından yapılan bir ankete göre, 2025 yılına kadar, yaklaşık 40% büyük Brezilyalı şirketler ajan AI sistemlerini operasyonlarına entegre etmeyi planlıyor.
Ajan AI'nın etkisi
Brezilya Bankalar Federasyonu'na (FEBRABAN) göre bankalar ve finans kurumları teknolojiyle dolandırıcılık vakalarını 50%'ye kadar azaltabilir.
Brezilya Tabipler Birliği (AMB), teknolojinin daha doğru teşhisler önermek için tıbbi kayıtları, test sonuçlarını ve hasta sağlık geçmişini analiz edebilmesi nedeniyle, ajan yapay zekanın tıbbi hataları 30%'ye kadar azaltma potansiyeline sahip olduğunu vurguluyor. Endüstride akıllı otomasyon, makinelerin ve süreçlerin otonom olarak çalışmasına olanak tanıyan ajan yapay zeka tarafından yönlendirilecek.
Üretken yapay zekayı üretken ortama genişletmek
Üretken AI kullanımının yaygınlaşmasıyla bile, etkisi üretken ortamda hala düşük, görüntü ve video oluşturma gibi bazı nişlerde daha yoğun kullanımla birlikte Gartner'a göre, bu AI modelinin benimsenmesi üretken ortamda şirketlerin 2026 80%'sine kadar artmalıdır.
Brezilya'da, üretken yapay zeka araçlarının şirketler tarafından benimsenmesi, kuruluşların bu teknolojilerin süreç optimizasyonu ve inovasyondaki değerini fark etmesiyle büyüyor. Reklamcılık, medya ve tasarım da dahil olmak üzere çeşitli sektörlerden şirketler, kişiselleştirilmiş içerik ve daha etkili kampanyalar oluşturmak için üretken yapay zekayı kullandı.
Buna ek olarak, büyük şirketler veri analizini, tekrarlanan görevlerin otomasyonunu ve pazar eğilimlerinin tahminini geliştirmek için üretken yapay zekayı günlük operasyonlarına entegre etmeye başlıyor. Bu araçların benimsenmesi, Brezilyalı şirketlerin çalışma şeklini dönüştürebilir, küresel ölçekte verimliliği ve rekabet gücünü artırabilir. pazar.
AI giderek insanlaştırılacak
ChatGPT-5“in lansmanının önümüzdeki aylarda gerçekleşmesi bekleniyor ve bu yeni sürümün en çok beklenen özelliklerinden biri, aracın doğal konuşmalar yapma yeteneğinin arttırılmasıdır. Bu, chatbot'un bir konuşmanın akışını takip edebileceği, bağlamı ve gizli anlamı anlayabileceği ve hatta ”duygusal olarak” yanıt verebileceği anlamına gelir.
Ayrıca uzmanlar, GPT-5'in insanlarınkine benzer akıl yürütme becerilerine sahip olacağını ve konuşmanın bağlamını daha kapsamlı bir şekilde anlayabileceğini öne sürdü.
2025: Küçük yapay zeka modellerinin yılı
AI ortaya çıktığında, LLMs UD veya Büyük Dil Modelleri olarak adlandırılan öğrenme modelleri kitlesel olarak benimsendi, böylece popüler araçlar piyasada ortaya çıktı.Bu modeller büyük miktarda veri üzerinde eğitiliyor ^ AMA, bu bilgi daha yüzeysel.
Küçük modeller inşa etmek ve işletmek için daha ucuzdur ve özel uygulamalara daha kolay uyarlanır.Her şeyi yapmaya çalışmak yerine, küçük modeller belirli bir iş ihtiyacı için daha sınırlı bir günlük görev kümesini gerçekleştirmek üzere özelleştirilir.
LLM'ler milyarlarca parametreye sahiptir ve eğitmek ve yürütmek için büyük miktarda veri ve hesaplama gücü gerektirir. Öte yandan küçük modeller, daha az veriyle etkili bir şekilde eğitilebilir ve yürütmek için çok daha az hesaplama gücü (ve dolayısıyla enerji) gerektirir.
Kısacası, bu değişiklikler çeşitli sektörleri dönüştürmeyi ve insanların ve şirketlerin günlük yaşamlarına önemli yenilikler getirmeyi vaat ediyor. Hem erişilebilirlik hem de gelişmişlik açısından yapay zekanın ilerletilmesi, ileri teknolojilere erişimi daha da demokratikleştirecek ve teknolojinin toplumun tüm yönlerine derinlemesine entegre olacağı bir geleceğin yolunu açacak.
Küçük ve daha uzmanlaşmış AI modellerinin çoğalmasıyla, kişiselleştirme ve verimliliğin yeni zirvelere ulaşması ve her sektörün özel ihtiyaçlarına giderek daha fazla uyum sağlayan çözümler sunması bekleniyor.Bu nedenle 2025, şüphesiz AI için büyük devrimlerin yılı olmayı vaat ediyor.
