Vuonna 2025 GenAI Copilotit Muodostuvat Tappeluaplikaatiksi, Joka Muuttaa Liiketoimintaa ja Tietojen Hallintaa

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

GenAI on teknologiana tehnyt merkittäviä askelia viime vuosina. Vaikka otsikot ja hype ovat olleet runsaita, sen omaksuminen yrityksissä on edelleen alkuvaiheessa. 2024 Gartner CIO and Tech Executive Survey laskee omaksumisen vain 9 prosentiksi haastatelluista, ja 34 prosenttia sanoo aikovansa tehdä niin seuraavan vuoden aikana. Viimeaikainen Enterprise Strategy Groupin tutkimus laskee GenAI-omaksumisen 30 prosentiksi. Mutta kaikki tutkimukset johtavat samaan johtopäätökseen vuoden 2025 osalta.

Ennuste 1. Useimmat Yritykset Käyttävät GenAI:ia Tuotannossa Vuoden 2025 Loppuun Mennessä

GenAI-omaksumista pidetään tuottavuuden ja kannattavuuden parantamisen kannalta kriittisenä, ja se on tullut useimpien yritysten tärkeimmäksi prioriteetiksi. Mutta se tarkoittaa, että yritysten on voitettava haasteet, joita on kohdattu tähän asti GenAI-projekteissa, mukaan lukien:

• Heikko datan laatu: GenAI on yhtä hyvä kuin se data, jota se käyttää, ja monilla yrityksillä ei edelleenkään ole luottamuksellista dataa. Datan laatu, epätäydellinen tai vinoutunut data ovat kaikki olleet ongelmia, jotka johtavat heikkoihin tuloksiin.
• GenAI-kustannukset: GenAI-mallien kouluttaminen, kuten ChatGPT, on tehty pääasiassa vain parhaimmilla GenAI-tiimeillä, ja se maksaa miljoonia tietokoneen laskentakapasiteetista. Sen sijaan ihmiset ovat käyttäneet tekniikkaa, jota kutsutaan hakuvälineellä (RAG). Mutta jopa RAG: n kanssa se tulee nopeasti kalliiksi päästä käsiksi ja valmistella dataa ja kokoontaa asiantuntijoita, 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.
• Harhat: GenAI ei ole täydellinen. Se voi harhautua ja antaa väärän vastauksen, kun se luulee olevansa oikeassa. Sinun tarvitsee olla strategia estämään väärät vastaukset vaikuttamasta liiketoimintaasi.
• Tietoturva: GenAI on altistanut dataa väärille ihmisille, koska sitä on käytetty koulutukseen, hienosäätöön tai RAG: hen.

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

Ennuste 2. Modulaariset RAG-copilotit Tulevat Yleisimmäksi GenAI:n Käytöksi

GenAI:n yleisin käyttö on luoda avustajia tai copiloteja, jotka auttavat ihmisiä löytämään tietoa nopeammin. Copilotit rakennetaan yleensä RAG-pipelinejen avulla. RAG on tapa. Se on yleisin tapa käyttää GenAI: a. Koska suuret kielen mallit (LLM) ovat yleispäteviä malleja, joilla ei ole kaikkea tai edes viimeisintä dataa, sinun on yhdistettävä kyselyjä, tai niitä kutsutaan myös syötteinä, jotta saat tarkemman vastauksen.
Copilotit auttavat tietotyöntekijöitä olemaan tuottavampia, käsittelemään aiemmin ratkaisemattomia kysymyksiä ja tarjoavat asiantuntijaneuvontaa ja joissain tapauksissa myös suorittavat rutiininomaisia tehtäviä. Ehkä menestyksekkäin copilotin käyttötapaus tähän asti on se, miten ne auttavat ohjelmistokehittäjiä koodaamaan tai modernisoimaan perinteistä koodia.

Mutta copilotit odotetaan vaikuttavan suuremmassa määrin, kun niitä käytetään IT:n ulkopuolella. Esimerkkejä:

• Asiakaspalvelussa copilotit voivat vastaanottaa tukipyynnön ja joko siirtää sen ihmiselle tai tarjota ratkaisun yksinkertaisiin kysymyksiin, kuten salasanan palautukseen tai tilin pääsyyn, mikä johtaa korkeampiin asiakastyytyväisyyden arvioihin.
• Valmistuksessa copilotit voivat auttaa tekniikoita diagnosoimaan ja suosittelemaan tiettyjä toimia tai korjauksia monimutkaisiin koneisiin, mikä vähentää käyttökatkoja.
• Terveydenhuollossa klinikoitsijat voivat käyttää copiloteja päästäkseen käsiksi potilaiden taustatietoihin ja relevanttiin tutkimukseen ja auttamaan diagnosoinnissa ja kliinisessä hoidossa, mikä parantaa tehokkuutta ja kliinisiä tuloksia.

RAG-pipelinejen on pääasiassa toimittu samalla tavalla. Ensimmäinen vaihe on ladata tietokanta vektorigrafiikkaan. Kun ihminen esittää kysymyksen, GenAI RAG-pipeline kutsutaan. Se uudelleenmuotoilee kysymyksen syötteeksi, kysyy vektorigrafiikkaa koodaamalla syötteen löytääkseen tärkeimmän tiedon, kutsuu LLM: ää syötteen avulla käyttäen hakemaan tiedon kontekstina, arvioi ja muotoilee tulokset ja näyttää ne käyttäjälle.

Mutta käytännössä et voi tukea kaikkia copiloteja yhtä hyvin yhdellä RAG-pipelineillä. RAG on kehittynyt enemmän modulaariseksi arkkitehtuuriksi, jota kutsutaan modulaariseksi RAG: ksi, jossa voit käyttää eri moduuleja monille vaiheille:

• Indeksointi, mukaan lukien data-paloinen ja järjestäminen
• Ennen hakua, mukaan lukien kysymyksen (syötteen) insinööritieteellinen ja optimointi
• Haku, jossa on hakijan hienosäätö ja muita tekniikoita
• Jälkeen hakua uudelleenluokittelu ja valinta
• Luominen, jossa on generaattorin hienosäätö, useiden LLM:ien vertailu ja vahvistus
• Orkestraatio, joka hallitsee tätä prosessia ja tekee siitä iteraatiivisen auttamaan saamaan parhaat tulokset

Sinun on toteutettava modulaarinen RAG-arkkitehtuuri tukemaan useita copiloteja.

Ennuste 3. Ei-koodi / matalan koodin GenAI-työkalut Tulevat Tavaksi

Tähän asti sinun pitäisi ymmärtää, että GenAI RAG on hyvin monimutkainen ja nopeasti muuttuva. Se ei ole vain sitä, että uudet parhaat käytännöt ovat jatkuvasti nousevia. Kaikki GenAI-pipelineihin osallistuva teknologia muuttuu niin nopeasti, että sinun on lopulta vaihdettava joitain niistä tai tuettava useita. GenAI ei myöskään ole vain modulaarista RAG: tä. Hakuvälineellä hienosäätö (RAFT) ja täysi mallin koulutus tulevat myös kustannustehokkaiksi. Arkkitehtuurisi on oltava valmis tukemaan kaikkia näitä muutoksia ja piilottamaan monimutkaisuuden insinööreiltäsi.
Onneksi parhaat GenAI ei-koodi / matalan koodin -työkalut tarjoavat tämän arkkitehtuurin. Ne lisäävät jatkuvasti tukea johtaville data-lähteille, vektorigrafiikoille ja LLM:ille, ja tekevät mahdolliseksi rakentaa modulaarisen RAG: n tai syöttää dataa LLM: iin hienosäätöön tai koulutukseen. Yritykset käyttävät onnistuneesti näitä työkaluja ottaakseen copilotit käyttöön sisäisillä resursseillaan.

Nexla ei ainoastaan käytä GenAI: a yksinkertaisemman integraation tekemiseen. Se sisältää modulaarisen RAG-pipeline-arkkitehtuurin, jossa on edistynyt data-paloittelu, kysymyksen insinööritieteellinen, uudelleenluokittelu ja valinta, useiden LLM:ien tuki tuloksien luokittelulla ja valinnalla, orkestraatio ja paljon muuta – kaikki ilman koodaamista.

Ennuste 4. Copilotien ja Agenttien Välinen Raja Tulee Häipyämään

GenAI-copilotit, kuten chatbotit, ovat agenteja, jotka tukevat ihmisiä. Lopulta ihmiset tekevät päätöksen siitä, mitä tehdä generoituilla tuloksilla. Mutta GenAI-agenteja voidaan täysin automatisoida ilman ihmisten osallistumista. Nämä ovat usein viitatut agenteiksi tai agenteille älykkäiksi.

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

Odotetaan, että copilotit kehittyvät ajan myötä yhdistelemällä copiloteja ja agenteja. Niin kuin sovellukset auttavat uudelleenmuotoilemaan ja suoristamaan liiketoimintaprosesseja, avustajat voivat ja pitäisi alkaa käyttää niitä keskitason askelten automatisointiin tehtävissä, joita ne tukevat. GenAI-pohjaiset agentit pitäisi myös sisältää ihmisiä poikkeusten käsittelyyn tai hyväksymään suunnitelman, joka on luotu LLM: n avulla.

Ennuste 5. GenAI Kiihdyttää Datakankaiden, Datatuotteiden ja Avointen Datatietojen Omaksumista

GenAI: a odotetaan olevan suurin muutoksen ajuri IT: ssä seuraavien vuosien aikana, koska IT: n on sopeuduttava siihen, jotta yritykset voivat toteuttaa GenAI: n täyden hyödyn.

Gartner Hype Cycles for Data Management 2024: n osana Gartner on tunnistanut 3, ja vain 3 teknologiaa muodonmuuttaviksi datahallinnolle ja niille organisaatioille, jotka riippuvat datasta: Datakankaat, Datatuotteet ja Avoin taulukkomuoto. Kaikki 3 auttavat tekemään dataa helpommin käytettävissä GenAI: n kanssa, koska ne tekevät siitä helpommin käytettävissä näille uusille GenAI-työkaluille.

Nexla on toteuttanut datatuotearkkitehtuurin, joka perustuu datakankaaseen tähän tarkoitukseen. Datakangas tarjoaa yhdenmukaisen kerroksen hallita kaikkea dataa samalla tavalla riippumatta eroista muodoissa, nopeuksissa tai pääsyoikeuksissa. Datatuotteet luodaan tukemaan tiettyjä datatarpeita, kuten RAG: ää varten.

Esimerkiksi yksi suuri rahoituspalveluyritys toteuttaa GenAI: a riskienhallinnan parantamiseksi. He käyttävät Nexlaa luomaan yhdenmukaisen datakankaan. Nexla havaitsee automaattisesti skeeman ja luodaan liittymät ja datatuotteet. Yritys määrittelee datatuotteet tiettyjen riskimittareiden mukaan, jotka aggregoivat, puhdistavat ja muuntavat dataa oikeaan muotoon RAG-agenttien dynaamiseen sääntelyraportointiin. Nexla tarjoaa datanhallintatoiminnot, mukaan lukien datapolun ja pääsyoikeudet, varmistaaksesi sääntelymukaisuuden.