2025 Predictions: Rok složeného AI pro podnikové přijetí

Nový rok přinese přijetí AI způsoby, které jsme dosud neviděli, po přepočtu toho, co nyní víme, že lze dosáhnout v rámci podniku. Knowledge grafy, které podporují složený AI, budou na předním místě, protože přidávají palivo pro převod nestrukturovaných informací na akční znalosti. Společně s dalšími nástroji, jako je GraphRAG, které činí Generative AI (GenAI) efektivnější, budou pokračovat v vytváření cesty pro to, jak se AI integruje do našeho denního života.

Realistické názory na to, co lze udělat s modely Generative AI, přinesou rok složeného AI

Organizace začínají využívat potenciál GenAI pro řešení skutečných problémů. V novém roce uvidíme jeho přijetí způsoby, které jsme dosud neviděli, ale pokud jde o přijetí AI pro podnikové uživatele, modely jsou samy o sobě stále nedostačující pro řešení složitých problémů. Vezměme si nás lidi, například, jsme chytřejší a efektivnější s nástroji a byli jsme schopni dosáhnout mnohem více s přístupem ke kalkulačkám, knihovně a počítači. Nemůžeme očekávat, že jazykové modely budou dělat vše, co potřebujeme, aby dělaly, alespoň ne v tomto stadiu, zejména v podnikovém prostředí, bez řádného nástrojového vybavení. Přidání znalostních grafů, které podporují složený AI, umožní systémům být široce využity a prospěšné v rámci podniku.

Revoluce informačního hodnocení s GraphRAG

V raných dnech internetu byly primárními vyhledávači AltaVista a Lycos. Vyhledávací dotaz indexoval všechna slova na stránce a nabízel výsledky v pořadí stránky. Nakonec Google tuto metodu přepracoval tak, že se díval na to, jak stránky souvisejí. Stránky se staly důležitějšími, pokud na ně odkazovaly jiné důležité stránky. Tento rekurzivní pravidlo bylo možné pouze tehdy, když jste se na web dívali jako na graf. To je způsob, jakým jsme se dostali k dnešnímu Google a page rank. Dále, když Google začal převádět textová data do znalostního grafu v roce 2012, viděli jsme evoluci toho, jak uživatelé dostávali strukturované informace o skutečných entitách při vyhledávání.

V příštím roce uvidíme podobný pokrok, jaký jsme viděli u internetu od vyhledávání klíčových slov k vyhledávání založenému na síti a grafických strukturách. Vyhledávání založené na převodu textu na strukturovanou reprezentaci se také bude dít u jazykových modelů, což bude prospěšné pro podniky. Jak postupujeme s GenAI, začínáme vidět něco podobného s GenAI, které využívá RAG, které převádí každé slovo nebo každý kus dokumentu na vektor, což nám umožňuje vzít otázku a mapovat ji na jednotlivá slova v dokumentu.

Věřím, že další iterace vyhledávání se bude pohybovat směrem k použití kombinace znalostního grafu a RAG. To, co to dělá, je křížově odkazuje dokumenty a rychle najde, že mají něco společného a propojuje je jako spojení, zatímco pracuje na odpovědi na dotaz. S časem je pravděpodobné, že většina toho, co jsme zdokumentovali, bude převedena do strukturovaných informací, které budou vloženy do znalostních grafů, což umožní, aby se stalo rozumným, když budeme požádáni o vyhledávací dotaz. Bude kladen důraz na rychlé převádění nestrukturovaných textových informací na strukturované informace pro symbolické znalosti, aby se staly akčními.

Rozhraní internetu se mění, náš denní život uvidí přijetí AI před pracovní silou

Jako někdo, kdo vyrostl na Google, je nevyhnutelné si všimnout, že rozhraní internetu začíná měnit. Růst přijetí ChatGPT pokročil do primárního mechanismu, jakým se následující generace komunikuje s internetem. Jak budeme pokračovat v tomto přijetí v roce 2025 a dále, bude mít to významný dopad na to, jak se budou odvětví, jako je reklama, vyvíjet, aby udržela konkurenceschopnost.

Jako u většiny technologických inovací, budeme je implementovat v našich osobních životech jako první. Věřím, že uvidíme, že se to stane u osobních asistentů, jako je Siri nebo Alexa, založených na jazykových modelech, které rozumí a vyvíjejí přirozené vzorce pro naše denní návyky. Jak začneme vidět lidi, kteří se více spoléhají na osobní asistenci mimo práci, budou následovat očekávání, že budou mít podobné asistenty na svých pracovních místech.

Přepočtení rozpočtu pro implementaci Generative AI v podniku

Teď, když je za námi vrchol AI hype cyklu, lidé jsou mnohem více pragmatičtí ve svém přístupu k GenAI. V posledním roce a půl, mnoho z nich vydalo velkou část svého rozpočtu na GenAI a možná umístili jiná důležitá místa IT stop a data na zadní hořící a podinvestovali. Takže v příštím roce uvidíme, že mnoho organizací bude lépe kalibrovat rozpočet, aby dělali více. Teď, když máme viditelnost a expozici toho, jak GenAI může nebo nemůže fungovat pro organizaci, tyto podniky mohou vyvážit investice mezi GenAI a všechny ostatní důležité iniciativy.