Η Εξέλιξη του Generative AI το 2025: Από την Καινοτομία στην Αναγκαιότητα

Το έτος 2025 σηματοδοτεί μια κομβική στιγμή στο ταξίδι της Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη (Gen AI). Αυτό που ξεκίνησε ως μια συναρπαστική τεχνολογική καινοτομία έχει πλέον εξελιχθεί σε ένα κρίσιμο εργαλείο για τις επιχειρήσεις σε διάφορους κλάδους.

Generative AI: Από την αναζήτηση λύσης για ένα πρόβλημα στο Powerhouse επίλυσης προβλημάτων

Η αρχική αύξηση του ενθουσιασμού της Gen AI προήλθε από την ακατέργαστη καινοτομία της αλληλεπίδρασης με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs), τα οποία εκπαιδεύονται σε τεράστια δημόσια σύνολα δεδομένων. Οι επιχειρήσεις και τα άτομα δικαίως συναρπάστηκαν με την ικανότητα να πληκτρολογούν προτροπές φυσικής γλώσσας και να λαμβάνουν λεπτομερείς, συνεκτικές απαντήσεις από τα μοντέλα των δημοσίων συνόρων. Η ανθρώπινη ποιότητα των αποτελεσμάτων από τα LLM οδήγησε πολλές βιομηχανίες να χρεώνουν απροσδόκητα έργα με αυτή τη νέα τεχνολογία, συχνά χωρίς ένα σαφές επιχειρηματικό πρόβλημα προς επίλυση ή κανένα πραγματικό KPI για τη μέτρηση της επιτυχίας. Ενώ υπήρξαν μερικά ξεκλειδώματα μεγάλης αξίας στις πρώτες μέρες της Gen AI, είναι ένα σαφές μήνυμα ότι βρισκόμαστε σε έναν κύκλο καινοτομίας (ή διαφημιστικής εκστρατείας) όταν οι επιχειρήσεις εγκαταλείπουν την πρακτική να εντοπίζουν πρώτα ένα πρόβλημα και μετά να αναζητούν μια εφαρμόσιμη τεχνολογική λύση για λύσε το.

Το 2025, αναμένουμε ότι το εκκρεμές θα γυρίσει πίσω. Οι οργανισμοί θα αναζητήσουν επιχειρηματική αξία στο Gen AI, εντοπίζοντας πρώτα προβλήματα που μπορεί να αντιμετωπίσει η τεχνολογία. Σίγουρα θα υπάρξουν πολλά περισσότερα καλά χρηματοδοτούμενα επιστημονικά έργα και το πρώτο κύμα περιπτώσεων χρήσης Gen AI για σύνοψη, chatbots, δημιουργία περιεχομένου και κώδικα θα συνεχίσει να ανθίζει, αλλά τα στελέχη θα αρχίσουν να θεωρούν έργα τεχνητής νοημοσύνης υπεύθυνα για την απόδοση επένδυσης φέτος. Η εστίαση της τεχνολογίας θα μετατοπιστεί επίσης από δημόσια μοντέλα γλώσσας γενικής χρήσης που παράγουν περιεχόμενο σε ένα σύνολο στενότερων μοντέλων που μπορούν να ελέγχονται και να εκπαιδεύονται συνεχώς στη ξεχωριστή γλώσσα μιας επιχείρησης για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων που επηρεάζουν το τελικό αποτέλεσμα με μετρήσιμο τρόπο. τρόπος.

Το 2025 θα είναι η χρονιά που η τεχνητή νοημοσύνη θα μετακινηθεί στον πυρήνα της επιχείρησης. Τα εταιρικά δεδομένα είναι η διαδρομή για το ξεκλείδωμα της πραγματικής αξίας με την τεχνητή νοημοσύνη, αλλά τα δεδομένα εκπαίδευσης που απαιτούνται για τη δημιουργία μιας στρατηγικής μετασχηματισμού δεν βρίσκονται στη Wikipedia και δεν θα είναι ποτέ. Ζει σε συμβόλαια, αρχεία πελατών και ασθενών και στις ακατάστατες αδόμητες αλληλεπιδράσεις που ρέουν συχνά στο back office ή σε χαρτοκιβώτια. Η λήψη αυτών των δεδομένων είναι περίπλοκη και τα LLM γενικού σκοπού δεν ταιριάζουν στην τεχνολογία εδώ, παρά την ζητήματα απορρήτου, ασφάλειας και διακυβέρνησης δεδομένων. Οι επιχειρήσεις θα υιοθετούν όλο και περισσότερο αρχιτεκτονικές RAG και μικρά γλωσσικά μοντέλα (SLM) σε ιδιωτικές ρυθμίσεις cloud, επιτρέποντάς τους να αξιοποιήσουν εσωτερικά οργανωτικά σύνολα δεδομένων για να δημιουργήσουν ιδιόκτητες λύσεις AI με ένα χαρτοφυλάκιο εκπαιδεύσιμων μοντέλων. Τα στοχευμένα SLM μπορούν να κατανοήσουν τη συγκεκριμένη γλώσσα μιας επιχείρησης και τις αποχρώσεις των δεδομένων της και να παρέχουν μεγαλύτερη ακρίβεια και διαφάνεια σε χαμηλότερο σημείο κόστους – ενώ τηρούν τις απαιτήσεις απορρήτου και ασφάλειας δεδομένων.

Ο κρίσιμος ρόλος του καθαρισμού δεδομένων στην υλοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης

Καθώς οι πρωτοβουλίες τεχνητής νοημοσύνης πολλαπλασιάζονται, οι οργανισμοί πρέπει να δώσουν προτεραιότητα στην ποιότητα των δεδομένων. Το πρώτο και πιο κρίσιμο βήμα στην εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης, είτε με χρήση LLM είτε SLM, είναι να διασφαλιστεί ότι τα εσωτερικά δεδομένα είναι απαλλαγμένα από σφάλματα και ανακρίβειες. Αυτή η διαδικασία, γνωστή ως «καθαρισμός δεδομένων», είναι ουσιαστική για την επιμέλεια μιας καθαρής περιουσίας δεδομένων, η οποία αποτελεί το κλειδί για την επιτυχία των έργων τεχνητής νοημοσύνης.

Πολλοί οργανισμοί εξακολουθούν να βασίζονται σε έντυπα έγγραφα, τα οποία πρέπει να ψηφιοποιούνται και να καθαρίζονται για τις καθημερινές επιχειρηματικές τους δραστηριότητες. Ιδανικά, αυτά τα δεδομένα θα ρέουν σε ετικέτες σετ εκπαίδευσης για την ιδιόκτητη Τεχνητή Νοημοσύνη ενός οργανισμού, αλλά είμαστε ακόμα νωρίς στο να το βλέπουμε αυτό να συμβαίνει. Μάλιστα, σε μια πρόσφατη έρευνα που διεξήγαμε σε συνεργασία με την Harris Poll, όπου κάναμε συνεντεύξεις με περισσότερους από 500 υπεύθυνους λήψης αποφάσεων πληροφορικής μεταξύ Αυγούστου-Σεπτεμβρίου, διαπιστώθηκε ότι το 59% των οργανισμών δεν χρησιμοποιεί καν ολόκληρη την περιουσία δεδομένων του. Η ίδια έκθεση διαπίστωσε ότι το 63% των οργανισμών συμφωνεί ότι δεν κατανοεί τα δικά του δεδομένα και αυτό εμποδίζει την ικανότητά τους να μεγιστοποιήσουν τις δυνατότητες της Γενετικής Τεχνητής Νοημοσύνης και παρόμοιων τεχνολογιών. Οι ανησυχίες για την προστασία της ιδιωτικής ζωής, την ασφάλεια και τη διακυβέρνηση αποτελούν σίγουρα εμπόδια, αλλά τα ακριβή και καθαρά δεδομένα είναι κρίσιμα, ακόμη και μικρά σφάλματα εκπαίδευσης μπορούν να οδηγήσουν σε επιδείνωση των προβλημάτων που είναι δύσκολο να επιλυθούν όταν ένα μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης κάνει λάθος. Το 2025, η επεξεργασία δεδομένων και οι αγωγοί για τη διασφάλιση της ποιότητας των δεδομένων θα γίνουν ένας κρίσιμος τομέας επένδυσης, διασφαλίζοντας ότι μια νέα γενιά συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης επιχειρήσεων μπορεί να λειτουργεί με αξιόπιστες και ακριβείς πληροφορίες.

Ο διευρυνόμενος αντίκτυπος του ρόλου του ΚΟΤ

Ο ρόλος του Chief Technology Officer (CTO) ήταν πάντα κρίσιμος, αλλά ο αντίκτυπός του πρόκειται να δεκαπλασιαστεί το 2025. Κάνοντας παραλληλισμούς με την «εποχή CMO», όπου η εμπειρία των πελατών υπό τον Chief Marketing Officer ήταν πρωταρχικής σημασίας, τα επόμενα χρόνια θα είναι η «γενιά του ΚΟΤ».

Ενώ οι βασικές αρμοδιότητες του CTO παραμένουν αμετάβλητες, η επιρροή των αποφάσεών του θα είναι πιο σημαντική από ποτέ. Οι επιτυχημένοι CTO θα χρειαστούν μια βαθιά κατανόηση του πώς οι αναδυόμενες τεχνολογίες μπορούν να αναδιαμορφώσουν τους οργανισμούς τους. Πρέπει επίσης να κατανοήσουν πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη και οι σχετικές σύγχρονες τεχνολογίες οδηγούν τον επιχειρηματικό μετασχηματισμό, όχι μόνο την αποτελεσματικότητα εντός των τεσσάρων τειχών της εταιρείας. Οι αποφάσεις που θα λάβουν οι CTO το 2025 θα καθορίσουν τη μελλοντική πορεία των οργανισμών τους, καθιστώντας τον ρόλο τους πιο αποτελεσματικό από ποτέ.

Οι προβλέψεις για το 2025 υπογραμμίζουν μια μεταμορφωτική χρονιά για τη Gen AI, τη διαχείριση δεδομένων και τον ρόλο του CTO. Καθώς η Gen AI μεταβαίνει από μια λύση για την αναζήτηση ενός προβλήματος σε μια ισχυρή μονάδα επίλυσης προβλημάτων, η σημασία του scrubbing δεδομένων, η αξία των εταιρικών δεδομένων και ο διευρυνόμενος αντίκτυπος του CTO θα διαμορφώσουν το μέλλον των επιχειρήσεων. Οι οργανισμοί που ενστερνίζονται αυτές τις αλλαγές θα είναι σε καλή θέση για να ευδοκιμήσουν στο εξελισσόμενο τεχνολογικό τοπίο.