Ewolucja Sztucznej Inteligencji Generatywnej w 2025 roku: Od nowości do konieczności

Rok 2025 to przełomowy moment w rozwoju Sztucznej Inteligencji Generatywnej (Gen AI). To, co zaczęło się jako fascynująca nowość technologiczna, ewoluowało w niezwykle ważne narzędzie dla firm z różnych branż.

Sztuczna Inteligencja Generatywna: Od poszukiwania rozwiązania dla problemu do potęgi rozwiązywania problemów

Początkowy zapał związany z Gen AI był napędzany przez samą nowość interakcji z dużymi modelami językowymi (LLM), które są szkolone na ogromnych zbiorach danych publicznych. Firmy i osoby prywatne były słusznie zachwycone możliwością wpisywania naturalnych poleceń językowych i otrzymywania szczegółowych, spójnych odpowiedzi od modeli publicznych. Ludzka jakość wyjść z LLM doprowadziła wiele branż do rozpoczęcia projektów z tą nową technologią, często bez wyraźnego problemu biznesowego do rozwiązania lub rzeczywistych wskaźników KPI do mierzenia sukcesu. Chociaż były pewne wielkie wartości w pierwszych dniach Gen AI, jest to wyraźny sygnał, że jesteśmy w cyklu innowacji (lub hossy) gdy firmy porzucają praktykę identyfikowania problemu najpierw, a następnie poszukiwania rozwiązania technologicznego, które mogłoby rozwiązać ten problem.

W 2025 roku spodziewamy się, że wahadło zawróci. Organizacje będą szukać Gen AI dla wartości biznesowej, identyfikując najpierw problemy, które ta technologia może rozwiązać. Na pewno będą jeszcze więcej dobrze finansowanych projektów naukowych, a pierwsza fala przypadków użycia Gen AI dla podsumowań, czatbotów, generacji treści i kodu będzie nadal kwitła, ale dyrektorzy wykonawczy zaczną wymagać od projektów AI odpowiedzialności za ROI w tym roku. Ukierunkowanie technologiczne również przesunie się od publicznych, ogólnych modeli językowych, które generują treści, do zespołu węższych modeli, które mogą być kontrolowane i ciągle szkolone na odrębnym języku biznesu, aby rozwiązywać rzeczywiste problemy, które wpływają na dolną linię w sposób mierzalny.

2025 rok będzie rokiem, w którym AI przeniesie się do rdzenia przedsiębiorstwa. Dane przedsiębiorstwa to droga do odblokowania prawdziwej wartości z AI, ale dane szkoleniowe potrzebne do budowy transformacyjnej strategii nie znajdują się na Wikipedii i nigdy tam nie będą. Znajdują się one w umowach, rekordach klientów i pacjentów, oraz w nieuporządkowanych, niestrukturyzowanych interakcjach, które często płyną przez biuro lub żyją w pudełkach papieru. Uzyskanie tych danych jest skomplikowane, a ogólne LLM są słabym dopasowaniem technologicznym, pomimo problemów z prywatnością, bezpieczeństwem i zarządzaniem danymi. Przedsiębiorstwa będą coraz częściej przyjmować architektury RAG i małe modele językowe (SLM) w ustawieniach chmury prywatnej, umożliwiając im wykorzystanie wewnętrznych zestawów danych organizacyjnych do budowy własnych rozwiązań AI z portfolio szkolonych modeli. Ukierunkowane SLM mogą zrozumieć specyficzny język biznesu i nuansów jego danych, oraz zapewnić wyższą dokładność i przejrzystość przy niższym punkcie kosztowym – pozostając w zgodzie z wymogami dotyczącymi prywatności i bezpieczeństwa danych.

Krytyczna rola czyszczenia danych w wdrożeniu AI

Wraz ze wzrostem inicjatyw AI, organizacje muszą priorytetowo traktować jakość danych. Pierwszym i najważniejszym krokiem w wdrożeniu AI, niezależnie od tego, czy używa się LLM, czy SLM, jest upewnienie się, że wewnętrzne dane są wolne od błędów i nieścisłości. Ten proces, znany jako “czyszczenie danych”, jest niezbędny do kuracji czystego majątku danych, który jest kluczem do sukcesu projektów AI.

Wiele organizacji nadal polega na dokumentach papierowych, które muszą być zdigitalizowane i oczyszczone do codziennych operacji biznesowych. Idealnie, te dane powinny płynąć do oznaczonych zestawów szkoleniowych dla własnego AI organizacji, ale jesteśmy na wczesnym etapie, aby to zobaczyć. W rzeczywistości, w niedawnym badaniu, które przeprowadziliśmy we współpracy z Harris Poll, gdzie wywiady przeprowadzono z ponad 500 decydentami IT między sierpniem a wrześniem, stwierdzono, że 59% organizacji w ogóle nie używa swojego całego majątku danych. Ten sam raport wykazał, że 63% organizacji zgadza się, iż mają brak zrozumienia własnych danych, co utrudnia im maksymalizowanie potencjału GenAI i podobnych technologii. Problemy z prywatnością, bezpieczeństwem i zarządzaniem są pewnie przeszkodami, ale dokładne i czyste dane są kluczowe, nawet niewielkie błędy szkoleniowe mogą prowadzić do problemów, które są trudne do rozwiązania, gdy model AI popełni błąd. W 2025 roku czyszczenie danych i potoki zapewniające jakość danych staną się kluczową dziedziną inwestycyjną, zapewniając, że nowy rodzaj systemów AI przedsiębiorstw może działać na niezawodnych i dokładnych informacjach.

Rozszerzający się wpływ roli CTO

Rola Dyrektora ds. Technologii (CTO) zawsze była kluczowa, ale jej wpływ będzie się rozciągał dziesięciokrotnie w 2025 roku. Prowadząc paralele do “ery CMO”, gdzie doświadczenie klienta pod kierunkiem Dyrektora Marketingu było najważniejsze, nadchodzące lata będą “pokoleniem CTO”.

Chociaż podstawowe odpowiedzialności CTO pozostają niezmienne, wpływ ich decyzji będzie bardziej znaczący niż kiedykolwiek. Pomyślni CTO muszą mieć głębokie zrozumienie, jak nowe technologie mogą zmienić ich organizacje. Muszą również zrozumieć, jak AI i pokrewne nowoczesne technologie napędzają transformację biznesu, a nie tylko efektywność w ramach firmy. Decyzje podjęte przez CTO w 2025 roku określą przyszłą trajektorię ich organizacji, czyniąc ich rolę bardziej wpływową niż kiedykolwiek.

Przewidywania na 2025 rok podkreślają przełomowy rok dla Gen AI, zarządzania danymi i roli CTO. Wraz z tym, jak Gen AI przechodzi od bycia rozwiązaniem w poszukiwaniu problemu do potęgi rozwiązywania problemów, znaczenie czyszczenia danych, wartość majątku danych przedsiębiorstwa oraz rozszerzający się wpływ CTO ukształtują przyszłość przedsiębiorstw. Organizacje, które zaakceptują te zmiany, będą dobrze przygotowane do prosperowania w ewoluującym krajobrazie technologicznym.