2025 Predictions: Year of Compound AI for Enterprise Adoption

Nový rok přinese přijetí umělé inteligence způsoby, které jsme dosud neviděli, po překalibrování toho, co nyní víme, že lze dosáhnout v rámci podniku. Knowledge graphs, které podporují složitou umělou inteligenci, budou na předním místě, protože přidávají palivo pro přeměnu 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 umělá inteligence integruje do našeho denního života.

Realistické názory na to, co lze udělat s Generative AI modely, přinesou rok složené umělé inteligence

Organizace začínají implementovat potenciál GenAI pro řešení skutečných problémů. V novém roce uvidíme jeho přijetí způsoby, které jsme dosud neviděli, ale pokud jde o přijetí umělé inteligence pro podnikové uživatele, modely jsou samy o sobě stále nedostatečné 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, zejména v podnikovém prostředí, bez řádného nástrojového vybavení. Přidání znalostních grafů, které podporují složitou umělou inteligenci, 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 by indexoval všechna slova na stránce a nabídl výsledky v pořadí stránky. Nakonec Google toto přetvořil tak, že se podíval na to, jak se stránky navzájem vztahují. Stránky se staly důležitějšími, pokud na ně odkazovaly jiné důležité stránky. Tento rekurzivní pravidlo bylo možné pouze tehdy, když jste se na web podívali jako na graf. To je to, jak jsme nakonec dostali Google a hodnocení stránky, které známe dnes. Dále, když Google začal převádět textová data do znalostního grafu v roce 2012, jsme viděli evoluci toho, jak uživatelé dostávali strukturované informace o skutečných entitách při vyhledávání.

V příštím roce bude podobný pokrok, jaký jsme viděli s internetem od vyhledávání klíčových slov k vyhledávání založenému na síti a grafických strukturách. Vyhledávání založené na převodu textu na strukturovanou reprezentaci se také bude dít s jazykovými modely, což bude prospěšné pro podniky. Jak postupujeme s GenAI, začínáme vidět něco podobného s GenAI, využívajícím 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 budou využívat kombinaci znalostního grafu a RAG. To, co toto dělá, je křížově odkazovat dokumenty a rychle najít, že mají něco společného, a propojit 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, aby se mohla stát akčními. Bude kladen důraz na rychlou konverzi nestrukturovaných textových informací na strukturované informace pro symbolické znalosti, aby se staly akčními.

Rozhraní internetu se mění, naše denní život bude vidět přijetí umělé inteligence před pracovní silou

Jako někdo, kdo vyrostl na Googlu, 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 významný dopad na to, jak se odvětví, jako je reklama, budou vyvíjet, aby udržely konkurenční výhodu.

Jako u většiny inovací technologií, budeme je implementovat v našich osobních životech jako první. Věřím, že uvidíme, že se to stane s osobními asistenty, jako je Siri nebo Alexa, založenými na jazykových modelech, které rozumí a vyvíjejí přirozené vzorce pro naše denní návyky. Jak začneme vidět, že lidé se více spoléhají na osobní asistenci mimo práci, očekávání mít podobné asistenty na jejich pracovišti bude následovat.

Překalibrování rozpočtu pro implementaci Generative AI v podniku

Teď, když je za námi vrcholový AI hype cyklus, lidé jsou mnohem pragmatičtější ve svém přístupu k GenAI. V posledním roce a půl, mnoho z nich strávilo velkou část svého rozpočtu na GenAI a možná podinvestovali do jiných důležitých oblastí IT stop a dat. Takže v příštím roce uvidíme, jak mnoho organizací lépe kalibruje rozpočet, aby dělalo 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.