Моделі та платформи ШІ
Еволюція генеративного штучного інтелекту у 2025 році: Від новинки до необхідності
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google
Рік 2025 відзначає важливий етап у розвитку генеративного штучного інтелекту (Gen AI). Що почалося як захоплююча технологічна новинка, тепер перетворилося на критичний інструмент для бізнесу в різних галузях.
Генеративний штучний інтелект: Від пошуку рішення для проблеми до потужного інструменту для вирішення проблем
Перший сплеск ентузіазму щодо Gen AI був викликаний суровою новизною взаємодії з большими мовними моделями (LLM), які тренуються на великих публічних наборах даних. Бізнес і окремі особи були справедливо захоплені можливістю вводити природні мовні запити і отримувати детальні, послідовні відповіді від публічних моделей. Людська якість виведення з LLM призвела до того, що багато галузей кинулися в проекти з цією новою технологією, часто без чіткої бізнес-проблеми для вирішення або будь-якого реального показника ефективності. Хоча були деякі великі успіхи в перші дні Gen AI, це явний сигнал того, що ми перебуваємо в циклі інновацій (або гіпу), коли бізнес кинулися в проекти з цією новою технологією, часто без чіткої бізнес-проблеми для вирішення.
У 2025 році ми очікуємо, що маятник знову зміщується. Організації будуть шукати бізнес-оцінку Gen AI, спочатку визначаючи проблеми, які ця технологія може вирішити. Будуть багато добре фінансованих наукових проектів, і перша хвиля випадків використання Gen AI для підсумовування, чат-ботів, генерації контенту і коду продовжить розвиватися, але виконавчі директори почнуть вимагати від проектів штучного інтелекту звітність про ефективність цього року. Технологічна увага також зсунеться від публічних загальних мовних моделей, які генерують контент, до ансамблю вузьких моделей, які можна контролювати і постійно тренувати на особливій мові бізнесу для вирішення реальних проблем, які впливають на динаміку компанії в вимірюваному вигляді.
2025 рік буде роком, коли штучний інтелект стане ядром підприємства. Підприємницькі дані – це шлях до розблокування реальної цінності штучного інтелекту, але тренувальні дані, необхідні для побудови трансформаційної стратегії, не знаходяться на Вікіпедії і ніколи там не будуть. Вони живуть у контрактах, клієнтських і пацієнтських записах, і в неструктурованих взаємодіях, які часто протікають через бек-офіс або живуть в коробках паперу. Отримання цих даних ускладнене, а загальні мовні моделі – поганий технологічний вибір тут, не зважаючи на проблеми конфіденційності, безпеки та управління даними. Підприємства все частіше будуть采用вати архітектури RAG і малі мовні моделі (SLM) у приватних хмарах, що дозволить їм використовувати внутрішні організаційні набори даних для побудови власних штучних інтелектуальних рішень з портфелем тренованих моделей. Цільові SLM можуть зрозуміти особливу мову бізнесу і нюанси його даних, забезпечуючи вищу точність і прозорість за нижчу ціну – залишаючись у межах вимог конфіденційності та безпеки.
Критична роль очищення даних у реалізації штучного інтелекту
З поширенням ініціатив штучного інтелекту організації повинні пріоритезувати якість даних. Перший і найважливіший крок у реалізації штучного інтелекту, як з великими мовними моделями, так і з малими, полягає в тому, щоб забезпечити, щоб внутрішні дані були вільні від помилок і неточностей. Цей процес, відомий як “очищення даних”, є суттєвим для створення чистого набору даних, який є ключем до успіху проектів штучного інтелекту.
Багато організацій все ще використовують паперові документи, які потрібно оцифрувати і очистити для щоденної діяльності. Ідеально, ці дані мали б потрапляти у марковані тренувальні набори для власного штучного інтелекту організації, але ми тільки на початку спостереження цього процесу. Фактично, у недавньому опитуванні, яке ми провели у співпраці з Harris Poll, де ми інтерв’ювали понад 500 керівників ІТ-відділів між серпнем і вереснем, виявилося, що 59% організацій навіть не використовують весь свій набір даних. Той самий звіт показав, що 63% організацій погоджуються, що вони не мають достатнього розуміння своїх власних даних, і це ускладнює їхню здатність максимізувати потенціал GenAI та подібних технологій. Проблеми конфіденційності, безпеки та управління даними, безумовно, є перешкодами, але точні і чисті дані є критично важливими, навіть незначні помилки тренування можуть призвести до складних проблем, які важко розгорнути, коли модель штучного інтелекту помиляється. У 2025 році очищення даних і трубопроводи для забезпечення якості даних стануть критичною інвестиційною областю, забезпечуючи, що нове покоління систем штучного інтелекту підприємства зможе працювати на надійній і точній інформації.
Розширення впливу ролі технічного директора
Роль технічного директора завжди була важливою, але її вплив має збільшитися у десять разів у 2025 році. Проводячи паралелі з “епохою CMO”, коли досвід клієнта під керівництвом головного маркетингового директора був головним, майбутні роки будуть “епохою технічного директора”.
Хоча основні обов’язки технічного директора залишаються незмінними, вплив його рішень буде більш значним, ніж будь-коли. Успішні технічні директори повинні мати глибоке розуміння того, як нові технології можуть змінити їх організації. Вони також повинні зрозуміти, як штучний інтелект і пов’язані сучасні технології стимулюють бізнес-трансформацію, а не тільки ефективність всередині компанії. Рішення, прийняті технічними директорами у 2025 році, визначать майбутню траєкторію їхніх організацій, роблячи їх роль більш впливовою, ніж будь-коли.
Прогнози на 2025 рік підкреслюють трансформаційний рік для генеративного штучного інтелекту, управління даними та ролі технічного директора. Коли генеративний штучний інтелект переходить від пошуку рішення для проблеми до потужного інструменту для вирішення проблем, важливість очищення даних, цінність підприємств-датасетів та розширення впливу технічного директора сформують майбутнє підприємств. Організації, які приймуть ці зміни, будуть добре позиціоновані для процвітання в еволюційному технологічному ландшафті.
