Если, в эти последние два года, появление генеративного искусственного интеллекта дало нам представление о потенциале этой технологии – и, мы должны согласиться – имел разумное влияние на такие области, как обслуживание клиентов, в 2025 году мы должны будем наблюдать за развитием "агентных ИИ", которые обещают существенно изменить ландшафт технологий. Вместе с все более широким распространением моделей ИИ для еще большего числа компаний и ниш, факт в том, что, сегодня, ни одна компания не может игнорировать потенциальное применение ИИ в инновациях или операциях.
В отличие от традиционных ИИ, которые требуют постоянного человеческого надзора, агентные ИИ разрабатываются для работы независимо, выполнение сложных задач без прямого человеческого вмешательства. Этот прогресс возможен благодаря алгоритмам глубокого обучения, которые позволяют системам понимать и обрабатывать большие объемы данных в реальном времени, быстро адаптируясь к новой информации и контекстам
Кроме того, агентные системы ИИ используют большие объемы данных из различных источников для независимого анализа задач, разрабатывать стратегии и выполнять сложные задачи последовательно. Потенциал применения этого типа ИИ огромен, начиная с обслуживания клиентов, проходя через обработку любой информации или процессов компании, и также по кибербезопасности, где возможно автоматизировать задачи, которые сегодня требуют вмешательства человека, как анализировать и исправлять уязвимости в системах, например.
В Бразилии, принятие агентного ИИ все еще находится на начальной стадии. Уже есть несколько секторов, тестирующих новую модель, и согласно исследованию, проведенному Институтом прикладных экономических исследований (IPEA), до 2025, около 40% крупных бразильских компаний планируют интегрировать агентные системы ИИ в свои операции
Влияние агентного ИИ
Потенциал воздействия агентного ИИ огромен. Банки и финансовые учреждения смогут снизить на 50% количество мошенничеств с помощью технологии, согласно Бразильской федерации банков (FEBRABAN).
Сектор здравоохранения также сможет применить новую технологию. Бразильская медицинская ассоциация (AMB) подчеркивает, что агентный ИИ имеет потенциал снизить количество медицинских ошибок до 30%, так как технология способна анализировать медицинские карты, результаты анализов и история здоровья пациентов для предложения более точных диагнозов. В промышленности, умная автоматизация будет стимулироваться агентным ИИ, что позволяет осуществлять работу машин и процессов автономно.
Распространение генеративного ИИ на производственную среду
Даже с распространением использования генеративного ИИ, его влияние все еще было низким в производственной среде, с более интенсивным использованием в некоторых нишах, как создание изображений и видео. Согласно Gartner, принятие этой модели ИИ должно увеличиться в производственной среде до 2026 года – достигая принятия до 80% компаний.
В Бразилии, принятие инструментов генеративного ИИ компаниями растет, по мере того как организации признают ценность этих технологий в оптимизации процессов и инновациях. Компании различных секторов, включая рекламу, медиа, и дизайн, используют генеративный ИИ для создания персонализированного контента и более эффективных кампаний.
Кроме того, крупные корпорации начинают интегрировать генеративный ИИ в свои повседневные операции для улучшения анализа данных, автоматизация повторяющихся задач и прогнозирование рыночных тенденций. Принятие этих инструментов может изменить способ, которым работают бразильские компании, увеличение эффективности и конкурентоспособности на глобальном рынке
ИИ будет становиться все более гуманизированным
Запуск ChatGPT-5 должен состояться в ближайшие месяцы, и одной из самых ожидаемых возможностей этой новой версии является улучшенная способность инструмента поддерживать естественные беседы. Это означает, что чат-бот будет способен следовать ходу разговора, понять контекст и скрытый смысл, и даже отвечать "эмоционально"
Кроме того, специалисты предполагают, что GPT-5 будет обладать способностями к рассуждению, аналогичными человеческим, будучи способным понимать контекст разговора более широко
2025: Год малых моделей ИИ
Когда возникла ИИ, модели обучения, называемые LLMs – Большие языковые модели были массово приняты, чтобы на рынке появились популярные инструменты. Эти модели обучаются на больших объемах данных – однако, эта информация более поверхностная.
Малые модели дешевле в строительстве и эксплуатации и легче адаптируются к специализированным приложениям. Вместо того чтобы пытаться сделать всё, малые модели адаптированы для выполнения более ограниченного набора повседневных задач для конкретной бизнес-необходимости
LLM имеют миллиарды параметров и требуют огромных объемов данных и вычислительной мощности для обучения и выполнения. Маленькие модели, с другой стороны, могут быть эффективно обучены с меньшим количеством данных и требуют гораздо меньше вычислительной мощности, поэтому, энергия) для выполнения
В итоге, эти изменения обещают преобразовать различные секторы и принести значительные инновации в повседневную жизнь людей и компаний. Продвижение ИИ, как в терминах доступности, так и в терминах sophistication, еще больше демократизирует доступ к передовым технологиям, прокладывая путь к будущему, в котором технологии будут глубоко интегрированы во все аспекты общества.
С распространением небольших и более специализированных моделей ИИ, ожидается, что персонализация и эффективность достигнут новых высот, предоставляя решения, все более соответствующие специфическим потребностям каждого сектора. Поэтому, год 2025 обещает быть, без сомнения, год великих революций для ИИ.
