2025 Прогнозы: Год Сложного ИИ для корпоративного внедрения

Новый год принесет внедрение ИИ способами, которые мы ранее не видели, после перерасчета того, что мы теперь знаем, можно достичь в рамках корпоративного сектора. Познавательные графы, которые поддерживают сложный ИИ, будут на переднем плане, поскольку они добавляют топливо для преобразования неструктурированной информации в действенные знания. Вместе с другими инструментами, такими как GraphRAG, которые делают Генеративный ИИ (GenAI) более эффективным, они будут продолжать прокладывать путь для того, как ИИ интегрируется в нашу повседневную жизнь.

Реалистичные взгляды на то, что можно сделать с моделями Генеративного ИИ, принесут год сложного ИИ

Организации начинают реализовывать потенциал GenAI для решения реальных проблем. В новом году мы увидим его внедрение способами, которые ранее не видели, но когда речь идет о внедрении ИИ для корпоративных пользователей, модели сами по себе еще не достаточны для решения сложных проблем. Возьмем, к примеру, нас самих, мы умнее и более эффективны с инструментами, и мы смогли достичь гораздо больше с доступом к калькуляторам, библиотеке и компьютеру. Мы не можем ожидать, что языковые модели будут делать все, что нам нужно, на этом этапе, особенно в корпоративной среде, без надлежащего инструментария. Добавление познавательных графов, которые поддерживают сложные рабочие нагрузки ИИ, позволит системам быть широко использованными и полезными в рамках корпоративного сектора.

Революция ранжирования информации с GraphRAG

В ранние дни Интернета основными поисковыми системами были AltaVista и Lycos. Поисковый запрос индексировал все слова на странице и предлагал результаты в порядке ранжирования страниц. В конечном итоге Google переработал это, посмотрев, как страницы относятся друг к другу. Страницы стали более важными, если другие важные страницы указывали на них. Этот рекурсивный правило было возможно только тогда, когда вы смотрели на Веб как на граф. Это то, как мы в итоге получили Google и ранжирование страниц, которые мы знаем сегодня. Кроме того, когда Google начал преобразовывать текстовые данные в познавательный граф в 2012 году, мы увидели эволюцию того, как пользователи получали структурированную информацию о реальных сущностях при поиске.

В наступающем году будет подобный прогресс, который мы видели с Интернетом от поиска по ключевым словам до поиска на основе сетевой и графической структуры. Поиск на основе преобразования текста в структурированное представление также произойдет с языковыми моделями, что принесет огромную пользу корпоративному сектору. Когда мы прогрессируем с GenAI, мы начинаем видеть что-то подобное с GenAI, использующим RAG, который преобразует каждое слово или каждый фрагмент документа в вектор, что позволяет нам взять вопрос и сопоставить его с отдельными словами в документе.

Я считаю, что следующая итерация поиска перейдет на использование комбинации познавательного графа и RAG. Это то, что позволяет перекрестно ссылать документы и быстро находить, что у них есть общего, и связывать их как связь, работая над ответом на запрос. Со временем, вероятно, большинство того, что мы задокументировали, будет преобразовано в структурированную информацию, которая будет помещена в познавательные графы, что позволит осуществлять рассуждения, когда мы запрашиваем поиск. Будет сделан акцент на быстром преобразовании неструктурированной текстовой информации в структурированную информацию для символических знаний, чтобы она стала действенной.

Интерфейс Интернета меняется, наша повседневная жизнь увидит внедрение ИИ до рабочей силы

Как человек, выросший на Google, невозможно не заметить, что интерфейс Интернета начинает меняться. Рост внедрения ChatGPT прогрессировал в то, что стало основным механизмом для того, как следующее поколение общается с Интернетом. Когда мы продолжим видеть это внедрение в 2025 году и далее, оно окажет значительное влияние на то, как отрасли, такие как реклама, будут эволюционировать, чтобы сохранить конкурентное преимущество.

Как и большинство технологических инноваций, мы будем реализовывать их в нашей личной жизни сначала. Я считаю, что мы увидим это с личными помощниками, такими как Siri или Alexa, основанными на языковых моделях, которые рассуждают и развивают естественные закономерности для нашей повседневной жизни. Когда мы начнем видеть, как люди больше полагаются на личную помощь вне работы, ожидания от того, что у них будут подобные помощники на работе, последуют.

Перерасчет бюджета на внедрение Генеративного ИИ в корпоративном секторе

Теперь, когда пик цикла ажиотажа вокруг ИИ остался позади, люди гораздо более прагматичны в своем подходе к GenAI. За последние полтора года многие потратили большую часть своего бюджета на GenAI и, возможно, отодвинули на второй план другие важные области ИТ-инфраструктуры и данных. Итак, в следующем году мы увидим, как многие организации будут корректировать бюджет, чтобы сделать больше. Теперь, когда у нас есть видимость и понимание того, как GenAI может работать или не работать для организации, эти бизнесы смогут сбалансировать инвестиции между GenAI и всеми другими важными инициативами.