Przewidywania na 2025 rok: rok złożonego AI dla przyjęcia w przedsiębiorstwach

Nowy rok przyniesie przyjęcie AI w sposób, jaki dotąd nie widzieliśmy, po ponownej kalibracji tego, co teraz wiemy, że można osiągnąć w przedsiębiorstwie. Grafy wiedzy, które wspierają złożone AI, będą na pierwszym planie, ponieważ dodają paliwa do konwersji nieustrukturyzowanej informacji w aktywną wiedzę. Wraz z innymi narzędziami, takimi jak GraphRAG, które sprawiają, że Generative AI (GenAI) staje się bardziej wydajne, będą kontynuowały torowanie drogi dla tego, jak AI integruje się z naszym codziennym życiem.

Rzeczywiste poglądy na to, co można osiągnąć z modelem Generative AI, przyniosą rok złożonego AI

Organizacje zaczynają wdrażać potencjał GenAI, aby rozwiązać prawdziwe problemy. W nowym roku zobaczymy jego przyjęcie w sposób, jaki dotąd nie widzieliśmy, ale jeśli chodzi o przyjęcie AI dla użytkowników przedsiębiorstw, modele te nie są jeszcze wystarczające, aby rozwiązać złożone problemy. Weźmy nas, ludzi, na przykład, jesteśmy mądrzejsi i bardziej skuteczni z narzędziami, i byliśmy w stanie osiągnąć o wiele więcej z dostępem do kalkulatorów, biblioteki i komputera. Nie możemy oczekiwać, że modele językowe zrobią wszystko, czego potrzebujemy, na tym etapie, zwłaszcza w środowisku przedsiębiorstwa, bez odpowiednich narzędzi. Dodanie grafów wiedzy, które wspierają złożone AI, pozwoli systemom na szerokie wykorzystanie i korzystanie z nich w przedsiębiorstwie.

Rewolucja rankingowania informacji z GraphRAG

W początkowych dniach Internetu głównymi silnikami wyszukiwania były AltaVista i Lycos. Zapytanie wyszukiwania indeksowało wszystkie słowa na stronie i oferowało wyniki w kolejności rangi strony. Ostatecznie Google wynalazł to na nowo, patrząc, jak strony są powiązane ze sobą. Strony stały się bardziej istotne, jeśli inne ważne strony wskazywały na nie. Ta rekursywna reguła była możliwa tylko wtedy, gdy patrzyło się na sieć jako na graf. To jest to, jak ostatecznie otrzymaliśmy Google i rangę strony, które znamy dzisiaj. Dalej, gdy Google zaczął konwertować dane tekstowe na graf wiedzy w 2012 roku, zobaczyliśmy ewolucję, jak użytkownicy otrzymywali ustrukturyzowaną informację o rzeczywistych encjach, gdy wyszukiwali.

W nadchodzącym roku zobaczymy podobny postęp, jaki widzieliśmy w Internecie od wyszukiwania słów kluczowych do wyszukiwania opartego na sieci i strukturze grafu. Wyszukiwania oparte na konwersji tekstu na reprezentację ustrukturyzowaną również będą miały miejsce z modelem językowym, korzystając ogromnie przedsiębiorstwom. Podczas gdy postępujemy z GenAI, zaczynamy widzieć coś podobnego z GenAI wykorzystując RAG, które konwertuje każde słowo lub każdy fragment dokumentu na wektor, pozwalając nam wziąć pytanie i mapować je na poszczególne słowa w dokumencie.

Uważam, że następna iteracja wyszukiwania przejdzie na korzystanie z kombinacji grafu wiedzy i RAG. To, co robi, to skrzyżowanie dokumentów i szybkie znalezienie, że mają coś wspólnego i połączenie ich jako połączenie, gdy pracuje nad odpowiedzią na zapytanie. Z czasem prawdopodobne jest, że większość tego, co udokumentowaliśmy, zostanie przekonwertowana na informacje ustrukturyzowane, które zostaną umieszczone w grafach wiedzy, co pozwoli na rozumowanie, gdy zostaniemy poproszeni o zapytanie wyszukiwania. Będzie nacisk na szybkie konwertowanie nieustrukturyzowanej informacji tekstowej w informację ustrukturyzowaną dla wiedzy symbolicznej, aby stała się aktywna.

Interfejs Internetu się zmienia, nasze codzienne życie zobaczy przyjęcie AI przed siłą roboczą

Jako ktoś, kto dorastał na Google, nieuniknione jest zauważenie, że interfejs Internetu zaczyna się zmieniać. Wzrost przyjęcia ChatGPT przeszedł do tego, aby stać się podstawowym mechanizmem, za pomocą którego następne pokolenie komunikuje się z Internetem. Podczas gdy będziemy kontynuować to przyjęcie w 2025 roku i później, będzie to miało znaczący wpływ na to, jak branże takie jak reklama ewoluują, aby utrzymać przewagę konkurencyjną.

Jak w przypadku większości innowacji technologicznych, będziemy wdrażać je w naszym życiu osobistym jako pierwszych. Uważam, że zobaczymy to z asystentami osobistymi, takimi jak Siri lub Alexa, opartymi na modelach językowych, które rozumieją i rozwijają naturalne wzorce naszych codziennych zwyczajów. Podczas gdy zaczniemy widzieć, jak ludzie polegają bardziej na asystentach osobistych poza pracą, oczekiwania dotyczące posiadania podobnych asystentów w pracy będą następować.

Ponowna kalibracja budżetu na wdrożenie Generative AI w przedsiębiorstwie

Teraz, gdy szczytowy cykl hossy AI jest za nami, ludzie są o wiele bardziej pragmatyczni w swoim podejściu do GenAI. W ciągu ostatnich półtora roku wiele osób wydało dużą część swojego budżetu na GenAI i mogli umieścić inne ważne obszary śladu IT i danych na boku i under-invested. Tak więc w nadchodzącym roku zobaczymy, jak wiele organizacji będzie kalibrować budżet lepiej, aby zrobić więcej. Teraz, gdy mamy widoczność i ekspozycję na to, jak GenAI może działać lub nie działać dla organizacji, te firmy będą mogły zrównoważyć inwestycje między GenAI a wszystkimi innymi ważnymi inicjatywami.