Якщо за ці останні два роки поява Generative Artificial Intelligence послужила нам проблиском потенціалу цієї технології, і, ми повинні погодитися з 2025 роком, поява Generative Artificial Intelligence мала розумний вплив у таких сферах, як обслуговування клієнтів, ми повинні побачити розвиток агентського “IAs, який обіцяє суттєво трансформувати технологічний ландшаф Поряд із постійно зростаючим розширенням моделей ШІ на ще ширше коло компаній і ніш, справа в тому, що сьогодні жодна компанія не може ігнорувати потенційне застосування ШІ в інноваціях або операціях.
На відміну від традиційних ШІ, які вимагають постійного нагляду людини, агентні ШІ призначені для самостійної роботи, виконуючи складні завдання без прямого втручання людин е просування стає можливим завдяки алгоритмам глибокого навчання, які дозволяють системам розуміти і обробляти великі обсяги даних в режимі реального часу, швидко адаптуючись до нової інформації та контекстів.
Крім того, агентні системи ШІ використовують великі обсяги даних з різних джерел для самостійного аналізу викликів, розробки стратегій і послідовного виконання складних завдан отенціал застосування цього типу ШІ величезний, починаючи з обслуговування клієнтів, через обробку будь-якого типу інформації або процесів компанії, а також кібербезпекою, де можна автоматизувати завдання, які сьогодні потрібно виконувати за допомогою втручання людини, наприклад, аналізу та виправлення вразливостей у системах.
У Бразилії прийняття агентного ШІ все ще знаходиться на ранніх стадія here вже є деякі сектори, які тестують нову модель, і згідно з опитуванням Інституту прикладних економічних досліджень (IPEA), до 2025 року близько 40% великих бразильських компаній планують інтегрувати системи агентного ШІ в свої операції.
Вплив агентного ШІ
За даними Бразильської федерації банків (FEBRABAN), банки та фінансові установи можуть зменшити випадки шахрайства з технологією до 50%.
Бразильська медична асоціація (AMB) підкреслює, що агентний ШІ має потенціал для зменшення медичних помилок до 30%, оскільки технологія здатна аналізувати медичні записи, результати тестів та історію здоров'я пацієнтів, щоб запропонувати більш точні diagnoses n промисловості, інтелектуальна автоматизація буде керуватися агентним ШІ, що дозволяє працювати машини та процеси автономно.
Розширення генеративного ШІ у продуктивне середовище
Навіть з поширенням використання генеративного ШІ, його вплив все ще був низьким у продуктивному середовищі, з більш інтенсивним використанням в деяких нішах, таких як створення зображень і віде а словами Gartner, прийняття цієї моделі ШІ має збільшитися у продуктивному середовищі до 2026 року 80% компаній.
У Бразилії впровадження генеративних інструментів ШІ компаніями зростає, оскільки організації визнають цінність цих технологій в оптимізації процесів та інноваціях Компанії з різних секторів, включаючи рекламу, медіа та дизайн, використовували генеративний ШІ для створення персоналізованого контенту та більш ефективних кампаній.
Крім того, великі корпорації починають інтегрувати генеративний ШІ в свої щоденні операції, щоб поліпшити аналіз даних, автоматизацію повторюваних завдань і прогнозування ринкових тенденці he прийняття цих інструментів може змінити спосіб роботи бразильських компаній, підвищуючи ефективність і конкурентоспроможність на світовому ринку.
ШІ буде все більше гуманізуватися
Очікується, що запуск ChatGPT-5 відбудеться в найближчі місяці, і однією з найбільш очікуваних особливостей цієї нової версії є розширена здатність інструменту проводити природні бесід his означає, що чат-бот зможе стежити за потоком розмови, розуміти контекст і прихований сенс і навіть реагувати на “emotionally”.
Крім того, експерти припустили, що GPT-5 матиме навички міркування, подібні до людських, вміючи розуміти контекст розмови більш комплексно.
2025 рік: рік малих моделей AI
Коли з'явився AI, моделі навчання, які називаються LLMs SO або Large Language Models, були масово прийняті, щоб дати можливість популярним інструментам з'явитися на ринк е моделі навчаються на великих обсягах даних SO однак ця інформація є більш поверхневою.
Малі моделі менш дорогі в створенні та експлуатації і легше адаптуються до спеціалізованих додаткі амість того, щоб намагатися робити все, невеликі моделі налаштовуються для виконання більш обмеженого набору повсякденних завдань для конкретної потреби бізнесу.
LLM мають мільярди параметрів і вимагають величезних обсягів даних і обчислювальної потужності для навчання і виконанн алекі моделі, з іншого боку, можуть бути ефективно навчені з меншою кількістю даних і вимагають набагато менше обчислювальної потужності (і, отже, енергії) для виконання.
Коротше кажучи, ці зміни обіцяють трансформувати різноманітні сектори та привнести значні інновації в повсякденне життя людей і компані росування ШІ, як з точки зору доступності, так і витонченості, ще більше демократизує доступ до передових технологій, прокладаючи шлях до майбутнього, в якому технології будуть глибоко інтегровані в усі аспекти суспільства.
З поширенням невеликих і більш спеціалізованих моделей ШІ, очікується, що персоналізація та ефективність досягнуть нових висот, забезпечуючи рішення, що все більше узгоджуються з конкретними потребами кожного сектор ому 2025 рік обіцяє, безсумнівно, стати роком великих революцій для ШІ.
