Prediksi 2025: Tahun AI Komponen untuk Adopsi Perusahaan

Tahun baru akan membawa adopsi AI dengan cara yang belum pernah kita lihat sebelumnya, setelah penyesuaian kembali apa yang sekarang kita ketahui dapat dicapai dalam perusahaan. Grafik pengetahuan yang mendukung AI komponen akan berada di garis depan karena mereka menambahkan bahan bakar untuk mengubah informasi tidak terstruktur menjadi pengetahuan yang dapat digunakan. Bersama dengan alat lain seperti GraphRAG yang membuat AI Generatif (GenAI) lebih efisien, mereka akan terus membuka jalan bagi bagaimana AI terintegrasi ke dalam kehidupan sehari-hari kita.

Pandangan realistis tentang apa yang dapat dilakukan dengan model AI Generatif akan membawa tahun AI komponen

Organisasi mulai mengimplementasikan potensi GenAI untuk memecahkan masalah nyata. Di tahun baru, kita akan melihat adopsi yang belum pernah kita lihat sebelumnya, tetapi ketika datang ke adopsi AI untuk pengguna perusahaan, model tersebut masih belum cukup untuk memecahkan masalah kompleks. Ambil kita manusia, misalnya, kita lebih pintar dan efektif dengan alat, dan kita telah dapat mencapai banyak hal dengan akses ke kalkulator, perpustakaan, dan komputer. Kita tidak dapat mengharapkan model bahasa melakukan semua yang kita butuhkan tanpa alat yang tepat, terutama dalam pengaturan perusahaan. Menambahkan grafik pengetahuan yang mendukung beban kerja AI komponen akan memungkinkan sistem untuk digunakan secara luas dan diuntungkan dalam perusahaan.

Revolusi peringkat informasi dengan GraphRAG

Di awal hari internet, mesin pencari utama adalah AltaVista dan Lycos. Sebuah query pencarian akan mengindeks semua kata pada halaman dan menawarkan hasil dalam urutan peringkat halaman. Akhirnya, Google mengubah ini dengan melihat bagaimana halaman terkait. Halaman menjadi lebih penting jika halaman lain yang penting menunjuk ke mereka. Aturan rekursif ini hanya mungkin ketika Anda melihat web sebagai grafik. Ini adalah bagaimana kita akhirnya memiliki Google dan peringkat halaman yang kita kenal hari ini. Lebih lanjut, ketika Google mulai mengubah data teks menjadi grafik pengetahuan pada 2012, kita melihat evolusi bagaimana pengguna menerima informasi terstruktur tentang entitas dunia nyata saat mencari.

Di tahun mendatang, akan ada kemajuan serupa yang kita lihat dengan internet dari pencarian kata kunci ke pencarian berdasarkan struktur jaringan dan grafik. Pencarian berdasarkan teks yang dikonversi menjadi representasi terstruktur juga akan terjadi dengan model bahasa, sangat menguntungkan perusahaan. Ketika kita maju dengan GenAI, kita mulai melihat sesuatu yang serupa dengan GenAI yang menggunakan RAG, yang mengubah setiap kata atau setiap bagian dokumen menjadi vektor, memungkinkan kita untuk mengambil pertanyaan dan memetakan ke kata-kata individu pada dokumen.

Saya percaya iterasi berikutnya dari pencarian akan menggunakan kombinasi grafik pengetahuan dan RAG. Apa yang dilakukan adalah mencari silang dokumen dan dengan cepat menemukan bahwa mereka memiliki sesuatu yang sama dan menghubungkannya sebagai koneksi ketika bekerja untuk merespons query. Dalam waktu, kemungkinan sebagian besar dari apa yang telah kita dokumentasikan akan dikonversi menjadi informasi terstruktur yang akan dimasukkan ke dalam grafik pengetahuan yang akan memungkinkan alasan terjadi ketika kita diminta untuk melakukan pencarian. Akan ada penekanan pada mengubah informasi teks tidak terstruktur menjadi informasi terstruktur untuk pengetahuan simbolik agar dapat digunakan.

Antarmuka internet sedang berubah, kehidupan sehari-hari kita akan melihat adopsi AI sebelum tenaga kerja

Sebagai seseorang yang tumbuh dewasa dengan Google, tidak dapat dihindari untuk melihat bahwa antarmuka internet mulai bergeser. Munculnya adopsi ChatGPT telah berkembang menjadi mekanisme utama bagi bagaimana generasi berikutnya berkomunikasi dengan internet. Ketika kita terus melihat adopsi ini pada 2025 dan seterusnya, akan memiliki dampak signifikan pada bagaimana industri seperti periklanan berkembang untuk mempertahankan keunggulan kompetitif.

Seperti dengan sebagian besar inovasi teknologi, kita akan mengimplementasikannya dalam kehidupan pribadi kita terlebih dahulu. Saya percaya kita akan melihat ini terjadi dengan asisten pribadi seperti Siri atau Alexa berdasarkan model bahasa yang beralasan dan mengembangkan pola alami untuk kebiasaan sehari-hari kita. Ketika kita mulai melihat orang lebih mengandalkan asisten pribadi di luar pekerjaan, harapan memiliki asisten serupa di tempat kerja akan mengikuti.

Penyesuaian kembali anggaran untuk mengimplementasikan AI Generatif dalam perusahaan

Sekarang bahwa puncak siklus hiper AI telah berlalu, orang-orang menjadi lebih pragmatis dalam pendekatan mereka terhadap GenAI. Dalam setahun terakhir, banyak telah menghabiskan sebagian besar anggaran mereka untuk GenAI, dan mereka mungkin telah meletakkan area lain yang penting dari jejak IT dan data di belakang dan tidak cukup berinvestasi. Jadi, tahun depan, kita akan melihat banyak organisasi menyesuaikan kembali anggaran mereka untuk melakukan lebih banyak. Sekarang bahwa kita memiliki visibilitas dan paparan tentang bagaimana GenAI dapat bekerja atau tidak bekerja untuk sebuah organisasi, bisnis dapat menyeimbangkan investasi antara GenAI dan semua inisiatif penting lainnya.