2025 Ennusteet: Yhdistetty Äly Tekoäly Enterprise Omaksumisen Vuosi

Uusi vuosi tuo älyomaksumisen tavoin, jota emme ole aiemmin nähneet, kun otetaan huomioon se, mitä voidaan saavuttaa yrityksissä. Tietokannat, jotka tukevat yhdistettyä tekoälyä, ovat eturintamassa, koska ne lisäävät polttoainetta muuttamalla rakenteettomia tietoja toimivaksi tiedoksi. Muiden työkalujen, kuten GraphRAG:n, ohella, jotka tekevät generatiivisen tekoälyn (GenAI) tehokkaammaksi, ne jatkavat avaamista tielle, miten tekoäly integroituu arkeen.

Realistiset näkymät siitä, mitä voidaan tehdä generatiivisen tekoälyn mallien kanssa, tuo yhdistetyn tekoälyn vuosi

Organisaatiot alkavat toteuttaa generatiivisen tekoälyn potentiaalia ratkaisemaan todellisia ongelmia. Uudessa vuodessa näemme sen omaksumisen tavoin, jota emme ole aiemmin nähneet, mutta kun on kyse tekoälyn omaksumisesta yrityksissä, mallit eivät ole yksistään riittäviä ratkaisemaan monimutkaisia ongelmia. Otetaan esimerkiksi ihmiset, jotka ovat älykkäämpiä ja tehokkaampia työkalujen kanssa, ja olemme pystyneet saavuttamaan paljon enemmän, kun meillä on pääsy laskimiin, kirjastoon ja tietokoneeseen. Emme voi odottaa, että kielimallit tekevät kaiken, mitä tarvitsemme, tässä vaiheessa, erityisesti yritysmaailmassa, ilman asianmukaisia työkaluja. Lisäämällä tietokantoja, jotka tukevat yhdistettyä tekoälyä, järjestelmät voidaan laajasti hyödyntää ja hyötyä yrityksissä.

Tietojen luokittelun vallankumous GraphRAG:in avulla

Internetin varhaisina päivinä pääasialliset hakukoneet olivat AltaVista ja Lycos. Hakukysely indeksoi kaikki sivun sanat ja tarjosi tulokset sivun määräyksen mukaisessa järjestyksessä. Myöhemmin Google keksi uudelleen tarkastelemalla, miten sivut liittyvät toisiinsa. Sivut tulivat tärkeämmiksi, jos muut tärkeät sivut osoittivat niihin. Tämä rekursiivinen sääntö oli mahdollista vain, kun tarkasteltiin verkkoa graafina. Tästä syystä päädyimme Googlen ja sivun määräyksen, jonka tunnemme tänään. Lisäksi, kun Google alkoi muuttaa tekstuaalista dataa tietokantaan vuonna 2012, näimme kehityksen, miten käyttäjät saivat rakenteista tietoa todellisista entiteeteistä etsiessään.

Tulevassa vuodessa nähdään samanlainen kehitys, jonka näimme internetin kehityksessä hakusanasta verkon ja graafirakenteiden perusteella. Hakujen perusteella, jotka muuttavat tekstin rakenteelliseksi edustukseksi, tapahtuvat myös kielimalleissa, mikä hyödyttää yrityksiä suuresti. Kun edetään generatiivisen tekoälyn kanssa, näemme jotain samanlaista, kun generatiivinen tekoäly hyödyntää RAG:ia, joka muuttaa jokaisen sanan tai asiakirjan osan vektoriksi, jolloin voimme ottaa kysymyksen ja kartoittaa sen yksittäisiin sanoihin asiakirjassa.

Uskon, että seuraava hakujen iterointi siirtyy käyttämään yhdistelmää tietokantaa ja RAG:ia. Tämä tekee yhteyden asiakirjojen välille ja löytää nopeasti, että niillä on yhteistä ja linkittää sen yhteydeksi, kun se vastaa kysymykseen. Ajan myötä on todennäköistä, että suurin osa asiakirjoistamme muutetaan rakenteelliseksi tiedoksi, joka sijoitetaan tietokantoihin, jolloin voidaan tehdä päättely, kun kysymyksiin vastataan. Korostuu nopea muutos rakenteettomasta tekstiinformaatiosta rakenteelliseksi tiedoksi symbolisen tiedon vuoksi, jotta se voi muuttua toimivaksi.

Internetin käyttöliittymä muuttuu, ja päivittäinen elämä näkee tekoälyn omaksumisen ennen työvoimaa

Kasvettuani Googlella, on vaikea olla huomaamatta, että internetin käyttöliittymä alkaa muuttua. ChatGPT:n omaksumisen nousu on edennyt pääasialliseksi mekanismiksi, jolla seuraava sukupolvi viestii internetin kanssa. Kun jatkamme tämän omaksumisen näkemistä vuonna 2025 ja sen jälkeen, se vaikuttaa merkittävästi siihen, miten alan yritykset, kuten mainonta, kehittävät kilpailukykyään.

Kuten useimmissa teknologisen kehityksen tapauksissa, toteutamme ne henkilökohtaisessa elämässämme ensin. Uskon, että näemme tämän tapahtuvan henkilökohtaisten avustajien, kuten Sirin tai Alexan, kanssa, jotka perustuvat kielimalleihin, jotka päättävät ja kehittävät luonnollisia malleja päivittäisille tottumuksillemme. Kun ihmiset alkavat riippuvaisemmaksi henkilökohtaisista avustajista työnsä ulkopuolella, odotukset samanlaisista avustajista työpaikalla seuraavat.

Tekoälyn budjetin uudelleenkalibrointi yrityksissä

Nyt, kun tekoälyn huipputrendi on takana, ihmiset ovat paljon pragmaattisempia lähestymistavaltaan generatiiviseen tekoälyyn. Viimeisen vuoden ja puolen aikana monet ovat käyttäneet suuren osan budjetistaan generatiiviseen tekoälyyn, ja he saattavat jättäneet muut tärkeät IT-jalanjäljen ja datan taakse ja alivarmistaneet. Joten ensi vuonna nähdään monia organisaatioita, jotka kalibroivat budjettiaan paremmin tekemään enemmän. Nyt, kun meillä on näkyvyys ja altistus siitä, miten generatiivinen tekoäly voi toimia tai ei toimi organisaatiolle, yritykset voivat tasapainottaa investointeja generatiivisen tekoälyn ja muiden tärkeiden aloitteiden välillä.