Прогнозы на 2025 год: год составного ИИ для внедрения в корпоративном секторе

Новый год принесет внедрение ИИ способами, которые мы ранее не видели, после переоценки того, что мы теперь знаем можно достичь в корпоративном секторе. Графы знаний, которые поддерживают составной 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 помощью моделей генеративного ИИ, принесут год составного 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 достаточно 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 смогут сделать все, что нам нужно, на этом этапе, особенно в корпоративной среде, без надлежащего инструментария. Добавление графов знаний, которые поддерживают составной ИИ, позволит системам быть широко использованными и полезными в корпоративном секторе.

Революция рейтинга 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. Позже Google изобрела это, глядя на то, как страницы связаны между собой. Страницы стали более важными, если другие важные страницы указывали на них. Этот рекурсивный алгоритм был возможен только тогда, когда вы смотрели на Интернет как на граф. Это то, как мы в итоге получили Google и ранжирование страниц, которые мы знаем сегодня. Кроме того, когда Google начала преобразовывать текстовые данные в граф знаний 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 к поиску на основе сетевых и графических структур. Поиск на основе преобразования текста в структурированное представление также произойдет с языковыми моделями, что принесет огромную пользу корпоративным пользователям. Когда мы продвигаемся с GenAI, мы начинаем видеть что-то подобное с GenAI, использующим RAG, который преобразует каждое слово или каждый фрагмент документа в вектор, позволяя нам взять вопрос и сопоставить его с отдельными словами в документе.

Я считаю, что следующая итерация поиска будет использовать комбинацию графов знаний и RAG. Это позволяет быстро найти, что документы имеют общее и связать их как связь, когда они работают над ответом на запрос. Со временем, вероятно, что большая часть того, что мы задокументировали, будет преобразована в структурированную информацию, которая будет помещена в графы знаний, что позволит осуществлять рассуждения, когда мы запрашиваем поиск. Будет сделан упор на быстрое преобразование неструктурированной текстовой информации в структурированную информацию для символических знаний, чтобы она стала действенной.

Интерфейс Интернета меняется, наша повседневная жизнь увидит внедрение ИИ раньше, чем на рабочем месте

Как человек, выросший на Google, невозможно не заметить, что интерфейс Интернета начинает меняться. Рост внедрения ChatGPT прогрессировал до того, что он стал основным механизмом, с помощью которого следующее поколение общается с Интернетом. Когда мы продолжаем видеть это внедрение в 2025 году и далее, оно окажет значительное влияние на то, как отрасли, такие как реклама, будут развиваться, 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 персональными помощниками, такими как Siri или Alexa, основанными на языковых моделях, которые рассуждают и развивают естественные закономерности для нашей повседневной жизни. Когда мы начнем видеть, что люди больше полагаются на персональную помощь вне работы, ожидания иметь подобных помощников на работе будут следовать.

Переоценка бюджета для внедрения генеративного ИИ в корпоративном секторе

Теперь, когда пик цикла ажиотажа вокруг ИИ остался позади, люди подходят к GenAI гораздо более прагматично. За последний год и половину многие потратили значительную часть своего бюджета на GenAI и, возможно, отложили другие важные области ИТ-инфраструктуры и данных на задний план и недоинвестировали. Итак, в следующем году мы увидим, как многие организации будут лучше 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.