Jos, näiden kahden viime vuoden aikana, Generatiivisen tekoälyn synty on antanut meille vilauksen tämän teknologian potentiaalista – ja, meidän on sovittava – oli merkittävä vaikutus alueilla kuten asiakaspalvelu, vuonna 2025 meidän pitäisi nähdä "agentti-IA:iden" kehitys, jotka lupaavat muuttaa merkittävästi teknologian maisemaa. Yhä laajenevien tekoälymallien myötä yhä suuremmalle joukolle yrityksiä ja nichejä, asia on se että, tänään, yksikään yritys ei voi sivuuttaa tekoälyn mahdollisia sovelluksia innovaatiossa tai toiminnassa.
Eri erilainen perinteisistä tekoälyistä, jotka tarvitsevat jatkuvaa ihmisen valvontaa, agenttipohjaiset IA:t on suunniteltu toimimaan itsenäisesti, suorittamalla monimutkaisia tehtäviä ilman suoraa ihmisen väliintuloa. Tämä edistys mahdollistuu syväoppimisalgoritmien avulla, jotka sallivat järjestelmien ymmärtää ja käsitellä suuria tietomääriä reaaliajassa, sopeutuen nopeasti uusiin tietoihin ja konteksteihin
Lisäksi, agenttipohjaiset tekoälyjärjestelmät hyödyntävät suuria määriä tietoa eri lähteistä analysoidakseen haasteita itsenäisesti, kehittää strategioita ja suorittaa monimutkaisia ja peräkkäisiä tehtäviä. Tämän tyyppisen tekoälyn soveltamismahdollisuudet ovat valtavat, asiakaspalvelusta aloittaminen, käsitellessään mitä tahansa tietotyyppiä tai yrityksen prosesseja, ja myös kyberturvallisuudesta, missä on mahdollista automatisoida tehtäviä, jotka nykyään vaativat ihmisen väliintuloa, kuinka analysoida ja korjata haavoittuvuuksia järjestelmissä, esimerkiksi.
Brasiliassa, agenttisen tekoälyn käyttöönotto on edelleen alkuvaiheessa. Joissakin sektoreissa testataan jo uutta mallia, ja ja tutkimuksen mukaan, jonka on tehnyt Taloudellisen tutkimuksen instituutti (IPEA), vuoteen 2025, noin 40% Brasilian suurista yrityksistä aikoo integroida agenttipohjaisia tekoälyjärjestelmiä toimintaansa
Agenttisen tekoälyn vaikutus
Agenttisen tekoälyn vaikutuspotentiaali on valtava. Pankit ja rahoituslaitokset voivat vähentää petosten esiintyvyyttä jopa 50 % teknologian avulla, Brasilian pankkien liiton (FEBRABAN) mukaan.
Terveysala voi myös hyödyntää uutta teknologiaa. Brasilian Lääkäriseura (AMB) korostaa, että agenttipohjaisella tekoälyllä on potentiaalia vähentää lääkärivirheitä jopa 30%, koska teknologia pystyy analysoimaan potilastietoja, potilaitosten tutkimustulokset ja terveystiedot tarkempien diagnoosien ehdottamiseksi. Teollisuudessa, älykäs automaatio tulee saamaan vauhtia agenttisesta tekoälystä, joka mahdollistaa koneiden ja prosessien toiminnan itsenäisesti.
Generatiivisen tekoälyn laajentaminen tuotantoympäristöön
Vaikka generatiivisen tekoälyn käyttö on levinnyt, sen vaikutus on edelleen ollut alhainen tuotantoympäristössä, korkeammalla käytöllä tietyillä alueilla, kuva- ja videotuotanto. Gartnerin mukaan, tämän tekoälymallin käyttöönoton odotetaan lisääntyvän tuotantoympäristössä vuoteen 2026 mennessä – saavuttamassa jopa 80 %:n hyväksynnän yrityksissä.
Brasiliassa, generatiivisen tekoälyn työkalujen käyttöönotto yrityksissä on kasvamassa, kun organisaatiot tunnistavat näiden teknologioiden arvon prosessien optimoinnissa ja innovaatiossa. Eri erilaisilta aloilta, mukaan lukien mainonta, media, ja muotoilu, ovat käyttäneet generatiivista tekoälyä luodakseen räätälöityjä sisältöjä ja tehokkaampia kampanjoita.
Lisäksi, suuret yritykset alkavat integroida generatiivista tekoälyä päivittäisiin toimintoihinsa parantaakseen tietoanalyysiä, toistuvien tehtävien automatisointi ja markkinatrendien ennustaminen. Näiden työkalujen käyttöönotto voi muuttaa sitä, miten brasilialaiset yritykset toimivat, lisätty tehokkuus ja kilpailukyky globaalilla markkinalla
IA tulee olemaan yhä enemmän inhimillistetty
ChatGPT-5:n julkaisu tapahtunee seuraavien kuukausien aikana, ja yksi odotetuimmista ominaisuuksista tässä uudessa versiossa on työkalun parannettu kyky ylläpitää luonnollisia keskusteluja. Tämä tarkoittaa, että chatbot pystyy seuraamaan keskustelun kulkua, ymmärtää konteksti ja piilotettu merkitys, ja jopa vastata "emotionaalisesti"
Lisäksi, asiantuntijat ovat ehdottaneet, että GPT-5:llä on ihmisten kaltaisia päättelykykyjä, olemaan kykenevä ymmärtämään keskustelun kontekstia laajemmin
2025: pienten tekoälymallien vuosi
Kun tekoäly syntyi, oppimisjärjestelmät, joita kutsutaan LLM:iksi – Suuret kielimallit on otettu laajasti käyttöön, jotta suosittuja työkaluja olisi syntynyt markkinoille. Nämä mallit on koulutettu suurilla tietomäärillä – kuitenkin, nämä tiedot ovat pinnallisempia.
Pienet mallit ovat halvempia rakentaa ja käyttää, ja ne soveltuvat helpommin erikoissovelluksiin. Sen sijaan, että yrittäisit tehdä kaikkea, pienet mallit on räätälöity suorittamaan rajoitetumpi joukko päivittäisiä tehtäviä tiettyyn liiketoimintatarpeeseen
LLM:illä on miljardeja parametreja, ja ne vaativat valtavia määriä tietoa ja laskentatehoa kouluttamiseen ja suorittamiseen. Pienet mallit, toisaalta, voivat olla tehokkaasti koulutettuja vähemmällä datalla ja vaativat paljon vähemmän laskentatehoa, siksi, energia) suorittamiseen
Yhteenvetona, nämä muutokset lupaavat muuttaa useita aloja ja tuoda merkittäviä innovaatioita ihmisten ja yritysten arkeen. AI:n kehitys, sekä saavutettavuuden että hienostuneisuuden kannalta, demokratisoi entistä enemmän pääsyn edistyneisiin teknologioihin, pavimentamalla tietä tulevaisuuteen, jossa teknologia on syvästi integroitu kaikkiin yhteiskunnan osa-alueisiin.
Pienten ja erikoistuneiden tekoälymallien lisääntymisen myötä, odotetaan, että personointi ja tehokkuus saavuttavat uusia tasoja, tarjoamalla yhä enemmän kunkin sektorin erityistarpeisiin räätälöityjä ratkaisuja. Joten, vuosi 2025 lupaa olla, ilman epäilystä, vuosi suurille vallankumouksille tekoälyssä.
