Vuonna 2025 GenAI-kopilotit tulevat esiin tappavana sovelluksena, joka muuttaa liiketoimintaa ja tietojen hallintaa

Jokainen teknologinen vallankumous on määrittävä hetki, jolloin tietty käyttötapa ajaa teknologian laajaan käyttöön. Tämä aika on tullut generatiiviselle tekoälylle (GenAI) nopean kopilotien leviämisen myötä.

GenAI on edennyt merkittävästi viime vuosina. Vaikka otsikot ja hype ovat olleet runsaita, sen käyttöönotto yrityksissä on edelleen alkuvaiheessa. Vuoden 2024 Gartner CIO ja Tech Executive -tutkimus arvioi käyttöönoton vain 9 prosentiksi haastatelluista, ja 34 prosenttia sanoo aikovan tehdä niin seuraavan vuoden aikana. Enterprise Strategy Groupin tuore tutkimus arvioi GenAI-käyttöönoton 30 prosentiksi. Mutta kaikki tutkimukset päätyvät samaan johtopäätökseen vuonna 2025.

Ennuste 1. Useimmat yritykset käyttävät GenAI:a tuotannossa vuoden 2025 loppuun mennessä

GenAI-käyttöönotto nähdään kriittisenä tuottavuuden ja kannattavuuden parantamisessa ja on tullut useimpien yritysten ensisijaiseksi tavoitteeksi. Mutta se tarkoittaa, että yritysten on voitettava GenAI-projekteissa kohtuut haasteet, mukaan lukien:

• Huono tietojen laatu: GenAI on vain yhtä hyvä kuin siihen käytettävät tiedot, ja monet yritykset eivät edelleenkään luota tietoihinsa. Tietojen laatu, epätäydelliset tai vinoutuneet tiedot ovat kaikki olleet ongelmia, jotka johtavat huonoihin tuloksiin.
• GenAI-kustannukset: GenAI-mallien kouluttaminen, kuten ChatGPT, on pääasiassa tehty vain parhaimmillaan GenAI-tiimillä ja maksaa miljoonia laskentatehossa. Sen vuoksi ihmiset ovat käyttäneet hakuvälineellistettyä luontia (RAG) -tekniikkaa. Mutta jopa RAG: n kanssa se tulee nopeasti kalliiksi pääsyyn ja tietojen valmisteluun ja asiantuntijoiden kokoamiseen, joita tarvitaan menestykseen.
• Rajoitetut taitojoukot: Monet varhaisista GenAI-käyttöönotoista vaativat paljon koodaamista pieneltä joukolta GenAI-asiantuntijoita. Vaikka tämä ryhmä kasvaa, on edelleen olemassa todellinen pula.
• Hallusinaatiot: GenAI ei ole täydellinen. Se voi hallusinoida ja antaa väärät vastaukset, kun se luulee olevansa oikeassa. Tarvitset strategian estämään väärät vastaukset vaikuttamasta liiketoimintaasi.
• Tietoturva: GenAI on altistanut tietoja väärille ihmisille, koska sitä on käytetty koulutukseen, hienosäätöön tai RAG: hen. Tarvitset turvallisuusjärjestelyjä suojelemiseksi näiden vuotojen varalta.

Onneksi ohjelmistoteollisuus on ratkaissut nämä haasteet viime vuosina. Vuosi 2025 näyttää siltä, että useat näistä haasteista alkavat ratketa, ja GenAI tulee valtavirtaan.

Ennuste 2. Modulaariset RAG-kopilotit tulevat yleisimmäksi GenAI-käytöksi

GenAI:n yleisin käyttö on luoda avustajia tai kopiloteja, jotka auttavat ihmisiä löytämään tietoa nopeammin. Kopilotit on yleensä rakennettu RAG-putkistojen avulla. RAG on tapa. Se on yleisin tapa käyttää GenAI: ta. Koska suuret kielimallit (LLM) ovat yleispäteviä malleja, joilla ei ole kaikkia tai edes uusimpia tietoja, tarvitaan kyselyjen täydentämistä, jotta voidaan saada tarkempi vastaus.
Kopilotit auttavat tietotyöntekijöitä olemaan tuottavampia, ratkaisemaan aiemmin ratkaisemattomia kysymyksiä ja tarjoamaan asiantuntijaohjausta ja joissain tapauksissa suorittamaan myös rutiininomaisia tehtäviä. Ehkä menestyksekkäin kopilotti-sovellus on ollut siinä, miten ne auttavat ohjelmistokehittäjiä koodaamaan tai modernisoimaan perinteistä koodia.

Mutta kopilotit odotetaan vaikuttavan suuremmassa mittakaavassa, kun niitä käytetään IT: n ulkopuolella. Esimerkkejä:

• Asiakaspalvelussa kopilotit voivat vastaanottaa tukipyynnön ja joko siirtää sen ihmisen puututtavaksi tai tarjota ratkaisun yksinkertaisiin kysymyksiin, kuten salasanan palautukseen tai tilin saavutettavuuteen, mikä johtaa korkeampiin asiakastyytyväisyyden arvoihin.
• Valmistuksessa kopilotit voivat auttaa teknikoita diagnosoida ja suositella tiettyjä toimia tai korjauksia monimutkaiselle koneistolle, mikä vähentää keskeytysten määrää.
• Terveydenhuollossa klinikat voivat käyttää kopiloteja päästäkseen potilaiden historiaan ja relevanttiin tutkimukseen ja auttamaan diagnostiikkaa ja kliinistä hoitoa, mikä parantaa tehokkuutta ja kliinistä lopputulosta.

RAG-putkistot ovat toimineet pääosin samalla tavalla. Ensimmäinen vaihe on ladata tietokanta vektorigeneraattoriin. Kun henkilö esittää kysymyksen, GenAI RAG-putki kutsutaan. Se uudelleenmuokkaa kysymyksen kyselyksi, kysyy vektorigeneraattorilta ja etsii tärkeimmän tiedon, kutsuu LLM: n kyselyllä ja käyttää palautettua tietoa kontekstina, arvioi ja muotoilee tulokset ja näyttää ne käyttäjälle.

Mutta käytännössä et voi tukea kaikkia kopiloteja yhtä hyvin yhdellä RAG-putkistolla. RAG on kehittynyt modulaariseksi arkkitehtuuriksi, jossa voidaan käyttää eri moduuleja kussakin vaiheessa:

• Indeksointi, mukaan lukien tietojen paloittelu ja järjestäminen
• Ennakkohaku, mukaan lukien kyselyn (kyselyn) insinöörinti ja optimointi
• Haku, mukaan lukien hakijan hienosäätö ja muut tekniikat
• Jälkimmäinen uudelleenjärjestäminen ja valinta
• Luonti, mukaan lukien generaattorin hienosäätö, useiden LLM:ien vertailu ja vahvistus
• Orkestraatio, joka hallitsee tätä prosessia ja tekee siitä iteratiivisen prosessin parhaiden tuloksien saavuttamiseksi

Tarvitset modulaarisen RAG-arkkitehtuurin useiden kopilottien tukemiseksi.

Ennuste 3. Ei-koodi/matalan koodin GenAI-työkalut tulevat tulemaan

Tähän asti saat ehkä ymmärtää, että GenAI RAG on hyvin monimutkainen ja nopeasti muuttuva. Se ei ole vain sitä, että uudet parhaat käytännöt kehittyvät jatkuvasti. Kaikki GenAI-putkistoihin liittyvä teknologia muuttuu niin nopeasti, että joudut vaihtamaan joitain niistä tai tukemaan useita. GenAI ei myöskään ole vain modulaarista RAG: ia. Hakuvälineellistetty hienosäätö (RAFT) ja täysi mallikoulutus tulevat myös kustannustehokkaiksi. Arkkitehtuurisi on oltava kykenevä tukemaan kaikki tämä muutos ja piilottamaan monimutkaisuus insinööreiltäsi.
Onneksi parhaat GenAI-työkalut tarjoavat tämän arkkitehtuurin. Ne lisäävät jatkuvasti tukeakseen johtavia tietolähteitä, vektorigeneraattoreita ja LLM: iä, ja tekevät mahdolliseksi modulaarisen RAG: n tai tietojen syöttämisen LLM: iin hienosäätöä tai koulutusta varten. Yritykset käyttävät onnistuneesti näitä työkaluja kopilottien käyttöönotossa sisäisillä resursseillaan.

Nexla ei käytä GenAI: ta vain yhdistämisen helpottamiseen. Se sisältää modulaarisen RAG-putkiston, jossa on edistynyt tietojen paloittelu, kyselyn insinöörinti, uudelleenjärjestäminen ja valinta, useiden LLM:ien tuki tuloksien luokittelulla ja valinnalla, orkestraatio ja paljon muuta – kaikki ilman koodaamista.

Ennuste 4. Kopilotien ja agenttien välinen raja tulee hämärtymään

GenAI-kopilotit, kuten chatbotit, ovat agenteja, jotka tukevat ihmisiä. Lopulta ihmiset tekevät päätöksen siitä, mitä tehdä luodulla tuloksella. Mutta GenAI-agenteilla voidaan täysin automatisoida vastaukset ilman ihmisten osallistumista. Nämä ovat usein kutsuttu agenteiksi tai agenteille tekoälyksi.

Jotkut ihmiset pitävät näitä kahta eri lähestymistapaa. Mutta todellisuus on monimutkaisempi. Kopilotit ovat jo alkanneet automatisoida joitain perustason tehtäviä ja antavat käyttäjille mahdollisuuden vahvistaa toimia ja automatisoida tarvittavat vaiheet niiden suorittamiseksi.

Odotetaan, että kopilotit kehittyvät ajan myötä yhdistelmäksi kopiloteista ja agenteista. Niin kuin sovellukset auttavat uudelleenmuokkaamaan ja suoristamaan liiketoimintaprosesseja, avustajat voivat ja pitäisi alkaa käyttää automatisoimaan välimuotoisia tehtävien vaiheita, joita ne tukevat. GenAI-pohjaiset agentit pitäisi myös sisältää ihmisiä poikkeusten käsittelyyn tai hyväksymään suunnitelman, joka on luotu LLM: n avulla.

Ennuste 5. GenAI ajaa tietoverkkoihin, tietotuotteisiin ja avoimiin tietovirtoihin perustuvan sovelluksen omaksumista

GenAI: ta odotetaan olevan suurin muutoksen ajaja IT: ssä seuraavien vuosien aikana, koska IT: n on sopeuduttava mahdollistamaan yritysten GenAI: n täydellisen hyödyntämisen.

Gartnerin Hype Cycles for Data Management 2024 -tutkimuksessa Gartner on tunnistanut 3 ja vain 3 teknologiaa tietohallinnan ja riippuvien organisaatioiden muodonmuutokseksi: tietoverkot, tietotuotteet ja avoimet tietotaulukot. Kaikki 3 tekevät tietoja paljon helpommin saatavilla GenAI: n käytölle, koska ne tekevät tietoja helpommin käytettäviksi näille uusille GenAI-työkaluille.

Nexla on toteuttanut tietotuote-arkkitehtuurin tietoverkon päällä. Tietoverkko tarjoaa yhdenmukaisen tason hallita kaikkia tietoja samalla tavalla, riippumatta tiedostomuodoista, nopeuksista tai pääsytavoista. Tietotuotteet luodaan tukemaan tiettyjä tietotarpeita, kuten RAG: iä.

Esimerkiksi yksi suuri rahoituspalveluyritys toteuttaa GenAI: ta riskienhallinnan parantamiseksi. He käyttävät Nexlaa luomaan yhdenmukaisen tietoverkon. Nexla havaitsee automaattisesti skeeman ja generoi liittymiä ja tietotuotteita. Yritys määrittelee tietotuotteet tiettyjä riskimittareita varten, jotka aggregoivat, puhdistavat ja muuttavat tietoja oikeaan muotoon RAG-agenttien dynaamiseen sääntelyraportointiin. Nexla tarjoaa tietohallintaa, mukaan lukien tietojen jäljitys ja pääsytunnukset, varmistaakseen sääntelynmukaisuuden.

Integrointialustamme analytiikkaa, toimintoja, B2B: tä ja GenAI: ta on toteutettu tietoverkkorakenteella, jossa GenAI: ta käytetään luomaan uudelleenkäytettäviä liittymiä, tietotuotteita ja työvirran malleja. Tuen avoimille tietovirroille, kuten Apache Iceberg, tekee siitä helpomman pääsyn yhä useampiin tietoihin.

Miten pääset alkuun GenAI: n kanssa ja ohjaat sen kohti agenteille tekoälyä

Miten pitäisi valmistautua GenAI: n tekemiseen valtavirtaan yrityksesi kanssa näiden ennusteiden perusteella?
Ensinnäkin, jos et ole jo aloittanut, aloita ensimmäinen GenAI RAG-avustajasi asiakkaiden tai työntekijöiden kanssa. Tunista tärkeä ja suhteellisen suoraviivainen käyttötapa, jossa sinulla on jo oikea tietokanta onnistumisen mahdollistamiseksi.

Toiseksi varmista, että sinulla on pieni joukko GenAI-asiantuntijoita, jotka voivat auttaa asettamaan oikean modulaarisen RAG-arkkitehtuurin ja oikeat integraatiotyökalut ensimmäisten projektien tukemiseksi. Älä pelkästään arvioi uusia toimittajia, joilla on ei-koodi/matalan koodin työkalut.

Kolmanneksi, aloita tunnistaminen niistä tietojen hallintatavoista, joita tarvitset menestyäkseen. Tämä ei ole vain tietoverkko ja käsitteet, kuten tietotuotteet. Sinun on myös hallittava tietojasi tekoälyä varten.

Aika on nyt. Vuosi 2025 on vuosi, jolloin enemmistö onnistuu. Älä jää paitsi.