Összefoglalva
A megerősítéses tanulás (RL) egy hatékony módszer olyan modellek felépítésére, amelyek próba-szerencse alapon tanulás. Ahelyett, hogy csak a múltbeli adatokhoz igazodnának, az RL a döntéshozatalt optimalizálja a jutalmak és visszacsatolási hurkok—valós termelésből és szimulációkból egyaránt. Az eredmény: olyan modellek, amelyek folyamatosan javulnak folyamatosan javulnak, miközben a világ változik. Gondoljunk az AlphaGo szintű döntéshozataltól kezdve az bevétel- és nyereségoptimalizálás, készlet- és árképzési stratégiák, sőt még a részvénysignálozás (megfelelő irányítás mellett).
Megerősítéses tanulás (RL) egy olyan tanulási megközelítés, ahol egy agens akciókat hajt végre egy környezetben a jutalom maximalizálása érdekében. A modell olyan szabályokat („politikát”) tanul, amelyek az aktuális állapot alapján választják ki a legjobb cselekvést.
Ügynök (Agent): a döntéseket hozó modell.
Környezet: az a világ, amelyben a modell működik (piac, webáruház, ellátási lánc, tőzsde).
Jutalmazás (Reward): egy szám, amely jelzi, mennyire volt jó egy adott akció (pl. magasabb árrés, alacsonyabb készletköltség).
Politika: egy állapot alapján cselekvést választó stratégia.
Magyarázat a rövidítésekhez:
RL = Megerősítéses Tanulás
MDP = Markov-döntési folyamat (matematikai keretrendszer az RL-hez)
MLOps = Gépi Tanulási Műveletek (operatív oldal: adatok, modellek, telepítés, monitorozás)
Folyamatos tanulás: Az RL a politikát a kereslet, az árak vagy a viselkedés változásakor módosítja.
Döntés-központú: Nem csak előrejelzés, hanem valójában optimalizálás az eredmény.
Szimuláció-barát: Biztonságosan futtathat „mi lenne, ha” forgatókönyveket, mielőtt élesben elindulna.
Visszajelzés első: Közvetlen jutalomként használjon valós KPI-kat (árrés, konverzió, készletforgási sebesség).
Fontos: Az AlphaFold egy mélytanulási áttörés a fehérjehajtogatásban; ez nem Az RL kiváló példája az AlphaGo/AlphaZero (döntéshozatal jutalmakkal). A lényeg az, hogy tanulás visszajelzésen keresztül kiemelkedő politikákat eredményez dinamikus környezetben.
Cél: maximális bruttó árrés stabil konverzió mellett.
Állapot: idő, készlet, versenytársi ár, forgalom, előzmények.
Akció: ár lépcsőfok vagy promóció típusának kiválasztása.
Jutalék: árrés – (promóciós költségek + visszaküldési kockázat).
Bónusz: az RL megakadályozza a történelmi árrugalmassághoz való „túlzott illeszkedést”, mivel feltár.
Cél: szolgáltatási szint ↑, készletköltségek ↓.
Akció: rendelési pontok és rendelési mennyiségek kiigazítása.
Jutalék: bevétel – készlet- és hiánykészlet költségek.
Cél: ROAS/CLV maximalizálása (Hirdetési Költség Megtérülése / Ügyfél Életre Szóló Értéke).
Akció: költségvetés elosztása csatornák és kreatívok között.
Jutalék: rövid és hosszú távú hozzárendelt árrés.
Cél: kockázattal súlyozott hozam maximalizálása.
Állapot: árjellemzők, volatilitás, naptári/makroesemények, hír-/hangulatjellemzők.
Akció: pozíció módosítása (növelés/csökkentés/semlegesítés) vagy „nincs kereskedés”.
Jutalék: PnL (Nyereség és Veszteség) – tranzakciós költségek – kockázati büntetés.
Figyelem: nem befektetési tanácsadás; biztosítsa a szigorú kockázati limitek, csúszási modellek és megfelelőséget.
Így biztosítjuk folyamatos tanulás a NetCare-nél:
Elemzés (Analyze)
Adat-audit, KPI-definíció, jutalmazási struktúra, offline validáció.
Képzés
Szabályzat-optimalizálás (pl. PPO/DDDQN). Hiperparaméterek és korlátok meghatározása.
Szimuláció
Digitális iker vagy piaci szimulátor mi-ha és A/B tesztekhez.
Működtetés
Ellenőrzött bevezetés (kanáris/fokozatos). Feature store + valós idejű következtetés.
Értékelés
Élő KPI-k, driftdetektálás, méltányosság/védőkorlátok, kockázatbecslés.
Újraképzés
Időszakos vagy eseményvezérelt újraképzés friss adatokkal és kimeneti visszajelzéssel.
A klasszikus felügyelt modellek egy kimenetelt jósolnak meg (pl. bevétel vagy kereslet). De a legjobb előrejelzés nem vezet automatikusan a legjobb akciót. RL közvetlenül az optimális a tényleges KPI-t jutalomként használva – és tanul a következményekből.
Röviden:
Felügyelt: „Mi a valószínűsége, hogy X történik?”
RL: „Melyik művelet maximalizálja a célomat Most és hosszú távon?”
A jutalom megfelelő kialakítása
Kombinálja a rövid távú KPI-t (napi árrés) a hosszú távú értékkel (CLV, készlet-egészség).
Adjon büntetéseket hozzá a kockázat, a megfelelőség és az ügyfélhatás érdekében.
Korlátozza az explorációs kockázatot
Kezdje szimulációban; élesben indítsa el a kanáris bevezetéseket és korlátokat (pl. maximális árfolyamlépés/nap).
Építsen be védőkorlátokat: stop-lossok, költségvetési korlátok, jóváhagyási folyamatok.
Megelőzheti az adateltolódást és a szivárgást
Használjon egy feature store-t verzióvezérléssel.
Monitorozza eltolódást (a statisztikák változása) és automatikus újratanítás.
MLOps és irányítás beállítása
CI/CD modellekhez, reprodukálható pipeline-okhoz, magyarázhatóság és audit-nyomvonalakhoz.
Igazodjon a DORA/IT-irányítási és adatvédelmi keretekhez.
Válasszon egy KPI-központú, jól körülhatárolt esetet (pl. dinamikus árazás vagy költségvetés-allokáció).
Készítsen egy egyszerű szimulátort a legfontosabb dinamikákkal és korlátozásokkal.
Kezdje biztonságos szabályzattal (szabályalapú) alapvonalként; ezután tesztelje egymás mellett a RL-politikákat.
Élő, kis léptékű mérés (kanári), majd a bevált emelkedés után skálázzon.
Automatizálja az újratanulást (séma + esemény-trigger) és eltérés-riasztások.
A NetCare kombináljuk stratégiát, adatmérnökséget és MLOps-ot a ügynökalapú RL:
Felfedezés és KPI-tervezés: jutalmak, korlátozások, kockázati limitek.
Adat és szimuláció: feature store-ok, digitális ikrek, A/B keretrendszer.
RL-szabályzatok: alapvonalról → PPO/DDQN → kontextus-érzékeny szabályzatokig.
Produkcióra kész: CI/CD, monitorozás, eltérés, újratanulás és irányítás.
Üzleti hatás: fókusz a marzsra, szolgáltatási szintre, ROAS/CLV-re vagy kockázattal korrigált PnL-re.
Szeretné tudni, melyik folyamatos tanulási ciklus hozza a legtöbbet az Ön szervezetének?
👉 Foglaljon feltáró megbeszélést a netcare.nl – szívesen bemutatunk egy demót arról, hogyan alkalmazhatja a megerősítő tanulást a gyakorlatban.
Az MI bevezetése az üzleti folyamatokba egyre kifinomultabbá válik, de hogyan biztosíthatja, hogy MI-modelljei valóban megbízható előrejelzéseket tegyenek? A NetCare bemutatja a MI Szimulációs Motor: egy hatékony megközelítés, amellyel a szervezetek a múltbeli adatok alapján validálhatják előrejelzéseiket. Így előre tudhatja, hogy MI-modelljei készen állnak-e a gyakorlatra.
Sok vállalat támaszkodik az MI-re előrejelzések készítéséhez – legyen szó kockázatok felméréséről, piacok előrejelzéséről vagy folyamatok optimalizálásáról. Azonban egy MI-modell csak annyira jó, amennyire jól tesztelték.
Az AI Szimulációs Motorral modelleket képezhet történelmi adatokon, szimulációkat futtathat különböző adatforrásokkal (például hírek, gazdasági mutatók, közösségi média és belső rendszerek), majd a kapott előrejelzéseket közvetlenül összehasonlíthatja a valósággal. Ez a „digitális ismétlés” objektív mércét ad a modellek megbízhatóságáról.
Az AI Szimulációs Motor illeszkedik a szélesebb NetCare vízióba:
Képzés, Szimuláció, Elemzés, Újraképzés, Működtetés.
Vállalatok képesek MI segítségével digitális iker szervezetet építeni, és így először digitálisan szimulálhatják a jövőbeli üzleti változásokat, mielőtt azokat a valóságban is végrehajtanák. Olvasson bővebben a Digitális Iker és MI Stratégia című átfogó cikkünkben.
Ennek a megközelítésnek az egyedisége: a szimulációs motor átláthatóvá és bizonyíthatóan megbízhatóvá teszi a prognózisokat. A történelmi adatokon alapuló előrejelzések ténylegesen realizált eredményekkel való összehasonlításával a szervezetek objektíven értékelhetik és célzottan javíthatják MI-modelljük előrejelző képességét. Például egy részvényesetben azonnal kiderül, mennyire közelíti meg a modell a valóságot – és csak akkor tekinthető a modell üzemkésznek, ha a hibahatár elfogadhatóan kicsi (például <2%).
Az AI Szimulációs Motort mindig az Ön specifikus üzleti esetéhez és adataihoz igazítjuk. A NetCare ezt a megoldást testreszabottan szállítja, ahol közösen határozzuk meg, mely adatok, forgatókönyvek és validációk a legrelevánsabbak. Ez történhet tanácsadás formájában vagy fix áron, az Ön igényeitől és a megbízás összetettségétől függően.
Szeretné tudni, mit jelenthet az AI Szimulációs Motor az Ön számára? Vagy szeretne beszélgetni az Ön specifikus iparágára vonatkozó lehetőségekről?
Kapcsolatfelvétel egy kötelezettség nélküli demóért vagy további információkért.
Visszatesztelés: Definíció, Működés
Mi az a Digitális Iker
Az olyan MI-alapú keresési technológiák megjelenésével, mint a ChatGPT, a Perplexity és a Google AI Overviews, alapvetően változik meg az emberek online információkeresési módja. A hagyományos keresőmotorok linklistát jelenítenek meg. Az MI-keresők közvetlenül adják meg a választ. Ennek nagy hatása van a weboldalak létrehozására, karbantartására és pozicionálására.
A klasszikus weboldal a navigációra, SEO-ra és konverzióra épül: kezdőlap, céloldalak, cselekvésre ösztönzések. Az MI-keresők azonban mindezt átugorják. Közvetlenül az Ön tartalmaiból nyerik ki az információt, gyakran anélkül, hogy a látogató valaha is felkeresné az oldalát. A weboldal mint köztes állomás eltűnik. Ami marad, az az alapul szolgáló tartalom – szövegek, dokumentumok, betekintések –, amelyet az MI feldolgoz és felhasznál.
Az MI-keresés nem a weboldalak végét jelenti, hanem a öncélú weboldal végét. A weboldal infrastruktúra réteggé válik. Hasonlítsa ezt az elektromossághoz: láthatatlan, de elengedhetetlen. Néhány stratégiai döntés:
Kifejlesztettünk egy bővítmény eszközt, amely segíthet, mivel azt több nyelven strukturáltan kínálja fel az MI számára. És ráadásul ingyenesen.
Mi a különbség a hagyományos SEO és az MI-keresés optimalizálása között?
A hagyományos SEO a kulcsszavak elhelyezésére és a backlinkekre összpontosít. Az MI-keresés elsősorban a tartalmi értékre, a struktúrára és a megbízhatóságra figyel.
Teljesen át kell építenem az oldalamat?
Nem, kezdje a meglévő oldalak tartalmának javításával. Adjon hozzá strukturált adatokat, és frissítse rendszeresen. Implementáljon úgynevezett MI-felfedezési módszereket is.
Honnan tudhatom, hogy a tartalmaimat AI használja-e?
Ellenőrizze, hogy az Ön oldalát idézik-e az MI-eredményekben (például a Perplexity.ai-ban), és figyelje az analitikát. Használjon esetleg olyan eszközöket, mint a GPTBot tracker vagy a szervernaplók.
Az AI keresés új megközelítést igényel a digitális jelenlét terén. Egy weboldal már nem csupán egy brosúra, hanem adatforrás, tudásközpont és híd az AI-rendszerek felé. Gondolkodjon kevésbé „oldalakban”, és inkább „tartalmi egységekben”. Gondoskodjon arról, hogy szakértelme megtalálható, olvasható és használható legyen – mind emberek, mind AI számára.
🤖 Hogyan alakul ez a jövőben?
Mivel a felhasználók egyre jobban bíznak az AI chatbotok válaszainak minőségében, egyre több kérdést fognak az AI-ra bízni. Az AI önállóan nemcsak válaszolni fog, hanem tranzakciókat is végrehajt. Vásárlások lebonyolítása, biztosítások megkötése, szakértői tanácsadás kérése stb. A vállalatoknak előre fel kell készülniük erre, és biztosítaniuk kell, hogy saját AI-juk válaszoljon, árajánlatokat adjon, és kommunikáljon például az OpenAI és a Google nagy nyelvi modelljeivel. Lehetséges ez már most? Igen. Szeretne többet megtudni? Akkor vegye fel velünk a Kapcsolat kapcsolatot. És ha Ön egy AI ügynök, akkor tudni fogja, hogyan találjon meg minket, valamint az AIR chatbotunkat is. Az is meg tudja válaszolni a kérdéseit, így én nyugodtan alhatok tovább 😁
🤝 Segítségre van szüksége a webhelye átalakításához az AI-keresési világhoz? NetCare stratégiailag és technikailag. Nézze meg különösen az OpenAI tippjeit az webkúszókról
A mesterséges intelligencia (MI) alkalmazása gyorsan növekszik, és egyre szorosabban beépül mindennapi életünkbe, valamint az olyan kritikus iparágakba, mint az egészségügy, a távközlés és az energia. De nagy erőhöz nagy felelősség is társul: az MI-rendszerek néha hibáznak, vagy bizonytalan válaszokat adnak, amelyek komoly következményekkel járhatnak.
Az MIT Themis AI-ja, amelyet Daniela Rus professzor, a CSAIL labor vezetője társalapított és vezet, áttörést jelentő megoldást kínál. Technológiájuk lehetővé teszi az MI-modellek számára, hogy „tudják, mit nem tudnak”. Ez azt jelenti, hogy az MI-rendszerek maguk jelezhetik, ha bizonytalanok a jóslataikkal kapcsolatban, így a károk bekövetkezése előtt megelőzhetők a hibák.
Miért olyan fontos ez?
Sok a fejlett AI-modellek is hajlamosak az úgynevezett „hallucinációkra” – hibás vagy megalapozatlan válaszokat adnak. Olyan ágazatokban, ahol a döntések súlyos következményekkel járnak, mint például az orvosi diagnosztika vagy az autonóm vezetés, ez katasztrofális hatással lehet. A Themis AI kifejlesztette a Capsa platformot, amely az „uncertainty quantification”-t (bizonytalanság kvantifikálása) alkalmazza: részletes és megbízható módon méri és kvantifikálja az AI kimeneteinek bizonytalanságát.
Hogyan működik?
A modellek bizonytalanságtudatossá tételével a kimeneteket kockázati vagy megbízhatósági címkével lehet ellátni. Például egy önvezető autó jelezheti, hogy nem biztos egy helyzetben, és ezért emberi beavatkozást aktiválhat. Ez nemcsak a biztonságot növeli, hanem a felhasználók bizalmát is az AI-rendszerekben.
capsa_torch.wrapper() amelynek kimenete mind az előrejelzést, mind a kockázatot tartalmazza:
Összegzés
Az MIT csapat megmutatja, hogy az AI jövője nem csupán arról szól, hogy okosabb legyen, hanem mindenekelőtt arról, hogy biztonságosabban és tisztességesebben működjön. A NetCare-nél hiszünk abban, hogy az AI csak akkor válik igazán értékessé, ha átlátható a saját korlátaival kapcsolatban. Az olyan fejlett bizonytalanság-kvantifikáló eszközökkel, mint a Capsa, Ön is megvalósíthatja ezt a víziót a gyakorlatban.
Szeretné, ha kollégái gyors választ kapnának a termékekkel, szabályzatokkal, IT-vel, folyamatokkal vagy ügyfelekkel kapcsolatos kérdéseikre? Akkor ideális egy belső tudásbázis saját chatbot-tal. Köszönhetően Retrieval-Augmented Generation (RAG) az ilyen rendszer okosabb, mint valaha: a munkatársak egyszerű nyelven tesznek fel kérdéseket, a chatbot pedig közvetlenül az Önök saját dokumentációjában keres. Ez teljes biztonságban, külső feleknek adatokat kiadása nélkül is megvalósítható – még akkor is, ha az OpenAI vagy a Google nagy nyelvi modelljeit használják.
A RAG azt jelenti, hogy egy AI-chatbot először az Ön saját tudásforrásában (dokumentumok, wiki-k, kézikönyvek, szabályzatok) keres, és csak utána generál választ. Ennek eredményeként:
Saját tudásbázis felállítása különböző termékekkel lehetséges, az Ön preferenciáitól, valamint a magánélet védelmével, skálázhatóságával és használhatóságával kapcsolatos követelményektől függően.
Fontos:
Számos eszköz, köztük az OpenWebUI és a LlamaIndex, képes mind a helyi (on-premises), mind a felhőalapú modellek összekapcsolására. A dokumentumai és a keresési lekérdezései soha nem hagyják el saját infrastruktúráját, hacsak Ön nem szeretné!
A legtöbb modern tudásrendszer egyszerű feltöltési vagy szinkronizálási funkciót kínál.
Például így működik:
Haladóknak:
A SharePoint, a Google Drive, a Dropbox vagy egy fájlszerver automatikus összekapcsolása jól megvalósítható a LlamaIndex vagy a Haystack segítségével.
Függetlenül attól, hogy saját modelleket vagy nagy felhőalapú modelleket választ:
Érzékeny információk esetén javasolt az AI-modelleket helyben (on-premises) vagy privát felhőben használni. De még akkor is, ha GPT-4-et vagy Geminit vet be, beállíthatja, hogy a dokumentumait az szolgáltató soha ne használja fel tréningadatként, és ne is tárolja azokat véglegesen.
Ezzel OpenWebUI könnyedén építhet egy biztonságos, belső tudásbázist, ahol az alkalmazottak kérdéseket tehetnek fel speciális chatbotoknak. Feltöltheti a dokumentumokat, kategóriák szerint rendszerezheti, és különböző chatbotok működhetnek szakértőként a saját szakterületükön. Itt olvashatja el, hogyan!
Előny: A kategorizálás révén a megfelelő chatbot (szakértő) a releváns forrásokra összpontosíthat, így mindig megfelelő választ kap.
Az OpenWebUI lehetővé teszi több chatbot létrehozását, mindegyik saját specialitással vagy szereppel. Példák:
Gyorsan szeretne egy proof-of-concept-et futtatni? Például OpenWebUI és a LlamaIndex segítségével gyakran már egy délután alatt online van egy demó!
Professzionálisan szeretné bevezetni, összekapcsolni a meglévő IT-rendszerével, vagy valóban biztonságos megoldásra van szüksége?
NetCare helpt bij elke stap: van keuzehulp tot implementatie, integratie en training.
Neem Kapcsolat op voor een vrijblijvend adviesgesprek of demo.
NetCare – Jouw gids bij AI, kennis en digitale veiligheid
Artificial intelligence (AI) heeft de manier waarop we programmeren fundamenteel veranderd. AI-agents kunnen code genereren, optimaliseren en zelfs helpen bij debugging. Toch zijn er enkele beperkingen die programmeurs in gedachten moeten houden bij het werken met AI.
Op het eerste gezicht lijkt het alsof AI moeiteloos code kan schrijven. Eenvoudige functies en scripts worden vaak zonder problemen gegenereerd. Maar zodra een project uit meerdere bestanden en mappen bestaat, ontstaan er problemen. AI heeft moeite met het behouden van consistentie en structuur in een grotere codebase. Dit kan leiden tot problemen zoals ontbrekende of foutieve koppelingen tussen bestanden en inconsistentie in de implementatie van functies.
AI-agents hebben moeite met de juiste volgorde van code. Ze kunnen bijvoorbeeld initialisaties aan het einde van een bestand plaatsen, wat runtime-fouten veroorzaakt. Daarnaast kan AI zonder aarzeling meerdere versies van dezelfde klasse of functie definiëren binnen een project, wat tot conflicten en verwarring leidt.
Een oplossing hiervoor is het gebruik van AI-codeplatforms die geheugen en projectstructuren kunnen beheren. Dit helpt bij het bewaren van consistentie in complexe projecten. Helaas worden deze functies niet altijd consequent toegepast. Hierdoor kan het voorkomen dat de AI de samenhang van een project verliest en ongewenste duplicaties of incorrecte afhankelijkheden introduceert tijdens het programmeren.
De meeste AI coding platformen werken met zogenaamde tools die het large language model aan kan roepen. Die tools zijn gebaseerd op een open standaard protocol (MCP). Het is dan ook mogelijk om aan een IDE zoals Visual Code aan een AI coding agent te koppelen. Eventueel kan je lokaal een LLM opzetten met llama of ollama en kies je een MCP szerveren integrálására. Modellek találhatók a huggingface.
Az AI által generált kód jobb kezelése érdekében a fejlesztők olyan IDE-kiterjesztéseket használhatnak, amelyek felügyelik a kód helyességét. Az olyan eszközök, mint a linterek, típusellenőrzők és fejlett kódanalizáló eszközök segítenek a hibák korai felismerésében és javításában. Ezek elengedhetetlen kiegészítői az AI által generált kódnak a minőség és a stabilitás biztosítása érdekében.
Az egyik fő oka annak, hogy az AI-ügynökök továbbra is ismétlik a hibákat, az az, ahogyan az AI értelmezi az API-kat. Az AI-modelleknek kontextusra és egyértelmű szerepleírásra van szükségük a hatékony kódgeneráláshoz. Ez azt jelenti, hogy a promptoknak teljesnek kell lenniük: nemcsak a funkcionális követelményeket kell tartalmazniuk, hanem explicit módon meg kell határozniuk a várt eredményt és a feltételeket is. Ennek megkönnyítése érdekében a promptokat szabványos formátumban (MDC) tárolhatja, és alapértelmezés szerint elküldheti az AI-nak. Ez különösen hasznos az alkalmazott általános programozási szabályok, valamint a projekt funkcionális és műszaki követelményei és struktúrája esetén.
Olyan termékek, mint a FAISS és LangChain megoldásokat kínálnak arra, hogy az AI jobban kezelje a kontextust. A FAISS például segíti a releváns kódrészletek hatékony keresését és lekérését, míg a LangChain segít az AI által generált kód strukturálásában és a kontextus megőrzésében egy nagyobb projekten belül. De akár helyben is beállíthatja ezt RAC adatbázisokkal.
Az AI hatékony eszköz a programozók számára, és segíthet a fejlesztési folyamatok felgyorsításában. Azonban még nem igazán képes önállóan, emberi felügyelet nélkül összetettebb kódbázis tervezésére és felépítésére. A programozóknak az AI-t asszisztensként kell kezelniük, amely képes automatizálni a feladatokat és ötleteket generálni, de még mindig útmutatásra és korrekcióra szorul a jó eredmény eléréséhez.
Neem Kapcsolat a fejlesztési környezet beállításának támogatására, hogy a csapatok a legtöbbet hozzák ki a fejlesztési környezetből, és több időt fordítsanak a követelményelemzésre és a tervezésre, mint a hibakeresésre és a kódírásra.
A mesterséges intelligencia (MI) 2025-ben is tovább fejlődik, és egyre nagyobb hatással van mindennapi életünkre és az üzleti világra. A legfontosabb MI-trendek azt mutatják, hogy ez a technológia új magasságokat ér el. Itt néhány kulcsfontosságú fejlesztést tárgyalunk, amelyek meghatározzák az MI jövőjét.
Az alábbiakban bemutatjuk a 7 legfontosabb trendet a mesterséges intelligencia területén 2025-re
Ügynökalapú AI olyan rendszerekre utal, amelyek előre meghatározott kereteken belül képesek önálló döntéseket hozni. 2025-ben az MI-rendszerek egyre autonómabbá válnak, alkalmazásokkal például autonóm járművekben, ellátásilánc-menedzsmentben, sőt az egészségügyben is. Ezek az MI-agensek nemcsak reaktívak, hanem proaktívak is, ezáltal tehermentesítik az emberi csapatokat és növelik a hatékonyságot.
A valós idejű környezetekben, mint például a hangfelismerés és a kiterjesztett valóság, az MI-alkalmazások növekedésével az inferenciális idő számítási igénye kritikus tényezővé válik. 2025-ben nagy hangsúlyt fektetnek a hardver- és szoftveroptimalizálásokra, hogy az MI-modellek gyorsabbak és energiahatékonyabbak legyenek. Gondoljunk itt speciális chipekre, mint a tenzorfeldolgozó egységek (TPU-k) és a neuromorf hardverek, amelyek minimális késleltetéssel támogatják az inferenciát.
A GPT-4 és GPT-5 modellek bevezetése óta a nagyon nagy modellek mérete és komplexitása tovább növekszik. 2025-ben ezek a modellek nemcsak nagyobbak lesznek, hanem optimalizálva lesznek specifikus feladatokra is, mint például jogi elemzések, orvosi diagnosztika és tudományos kutatás. Ezek a hiperkomplex modellek példátlan pontosságot és kontextusértést nyújtanak, de kihívásokat is jelentenek az infrastruktúra és az etika terén.
A spektrum másik végén egy trendet látunk a nagyon kis modellek amelyek kifejezetten élhálózati (edge computing) számítástechnikára vannak tervezve. Ezeket a modelleket IoT-eszközökben használják, mint például okos termosztátok és hordható egészségügyi eszközök. Olyan technikáknak köszönhetően, mint a modellmetszés (pruning) és a kvantálás, ezek a kis MI-rendszerek hatékonyak, biztonságosak és széles körben elérhetők számos alkalmazáshoz.
Az MI-alkalmazások 2025-ben túlmutatnak a hagyományos területeken, mint a kép- és hangfelismerés. Gondoljunk az MI-re, amely támogatja a kreatív folyamatokat, mint például divattervezés, építészet, sőt zeneszerzés. Emellett áttörések várhatók olyan területeken, mint a kvantumkémia, ahol az MI segít új anyagok és gyógyszerek felfedezésében. De a teljes IT-rendszerek, szoftverfejlesztés és kiberbiztonság kezelésében is.
A felhőtechnológia és a fejlett adatkezelési rendszerek integrációjával az MI-rendszerek szinte végtelen memóriához férnek hozzá. Ez lehetővé teszi a hosszú távú kontextus fenntartását, ami elengedhetetlen olyan alkalmazásokhoz, mint a személyre szabott virtuális asszisztensek és a komplex ügyfélszolgálati rendszerek. Ez a képesség lehetővé teszi az MI számára, hogy következetes és kontextus-tudatos élményeket nyújtson hosszabb időn keresztül. Valójában az MI megjegyzi az összes beszélgetést, amit valaha is folytatott veled. A kérdés persze az, hogy ezt akarod-e, ezért legyen lehetőség a részleges vagy teljes visszaállításra is.
Bár az MI egyre autonómabbá válik, az emberi tényező továbbra is fontos marad. A 'Human-in-the-loop' (ember a hurokban) augmentáció pontosabbá és megbízhatóbbá teszi az MI-rendszereket azáltal, hogy az emberi felügyelet bevonódik a döntéshozatal kritikus fázisaiba. Ez különösen fontos olyan ágazatokban, mint a repüléstechnika, az egészségügy és a pénzügyek, ahol az emberi tapasztalat és ítélőkép továbbra is kulcsfontosságú. Furcsa módon a kísérletek azt mutatják, hogy 50 orvos diagnózisa esetén az MI jobban teljesít, és még akkor is jobbnak bizonyul, ha csak egy AI segíti. Tehát elsősorban azt kell megtanulnunk, hogyan tegyük fel a megfelelő kérdéseket.
Az O1 megjelenésével az OpenAI megtette az első lépést egy érvelő LLM felé. Ezt a lépést gyorsan behozta az O3. De váratlan irányból is érkezik a verseny a Deepseek R1. Egy nyílt forráskódú érvelési és megerősítéses tanulási modell, amely sokkal olcsóbb, mint amerikai versenytársai, mind energiafelhasználás, mind hardverhasználat tekintetében. Mivel ez közvetlen hatással volt minden MI-vel kapcsolatos vállalat tőzsdei értékére, megteremtette a hangulatot 2025-re.
Hogyan segíthet a NetCare ebben a témában
A NetCare bizonyított múlttal rendelkezik olyan digitális innovációk bevezetésében, amelyek átalakítják az üzleti folyamatokat. Kiterjedt IT-szolgáltatási és megoldási tapasztalatunkkal, beleértve a menedzselt IT-szolgáltatásokat, az IT-biztonságot, a felhőinfrastruktúrát és a digitális transzformációt, jól felkészültek vagyunk arra, hogy támogassuk a vállalatokat MI-kezdeményezéseikben.
Megközelítésünk a következőket foglalja magában:
Célok meghatározása
Az MI bevezetésekor fontos, hogy világos és elérhető célokat tűzzünk ki, amelyek összhangban vannak az általános üzleti stratégiájával. Íme néhány lépés, amelyek segítenek e célok meghatározásában:
Ezeket a lépéseket követve és egy olyan tapasztalt partnerrel, mint a NetCare, együttműködve maximalizálhatja az MI előnyeit, és pozícionálhatja szervezetét a jövőbeli siker érdekében.
Az MI 2025-ös trendjei azt mutatják, hogy ez a technológia egyre inkább átszövi mindennapi életünket, és olyan komplex problémákat old meg, amelyek néhány évvel ezelőtt még elképzelhetetlenek voltak. A fejlett agentic MI-től a szinte végtelen memóriakapacitásig ezek a fejlesztések olyan jövőt ígérnek, ahol az MI támogat minket, gazdagítja életünket, és lehetővé teszi számunkra, hogy új határokat fessegessünk. Olvassa el az izgalmas híreket is az új LLM-ről a OpenAI O3
A mesterséges intelligencia (MI) továbbra is hatalmas hatást gyakorol arra, hogyan dolgozunk és innoválunk. Az OpenAI az O3-mal egy úttörő új technológiát vezet be, amely lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy okosabban, gyorsabban és hatékonyabban működjenek. Mit jelent ez az előrelépés az Ön szervezete számára, és hogyan használhatja ki ezt a technológiát? Olvasson tovább, hogy megtudja.
Az OpenAI O3 az OpenAI fejlett MI-platformjának harmadik generációja. Egyesíti a legmodernebb nyelvi modelleket, az erőteljes automatizálást és a fejlett integrációs képességeket. Míg a korábbi verziók már lenyűgözőek voltak, az O3 a teljesítményt magasabb szintre emeli, a következőkre összpontosítva:
Az OpenAI O3-at úgy tervezték, hogy széles körű üzleti folyamatokhoz adjon értéket. Íme néhány módja annak, hogyan lehet bevetni:
Az O3 segítségével intelligens chatbotokat és virtuális asszisztenseket vethet be ügyféltámogatásra. Ezek a rendszerek jobban megértik a természetes nyelvet, mint valaha, lehetővé téve számukra, hogy gyorsabban és hatékonyabban segítsenek az ügyfeleknek.
A vállalatok felhasználhatják az O3-at nagy mennyiségű adat elemzésére, jelentések generálására és betekintések megosztására. Ez megkönnyíti az adatvezérelt döntések meghozatalát.
Az O3 segít a marketingeseknek meggyőző tartalom létrehozásában, a blogbejegyzésektől a hirdetésekig. A modell még személyre szabott ajánlásokat is tehet felhasználói preferenciák alapján.
A nagy nyelvi modellek nagyon jók a szoftverfejlesztésben
Az egyik legszembetűnőbb jellemzője OpenAI az O3-nak a felhasználóbarátságra való összpontosítása. Még a kiterjedt technikai szakértelemmel nem rendelkező vállalatok is profitálhatnak az AI erejéből. Az átfogó dokumentációnak, API-támogatásnak és képzési moduloknak köszönhetően az implementáció egyszerű.
Ezenkívül nagy figyelmet fordítottak az etikai irányelvekre. Az OpenAI új funkciókat vezetett be a visszaélések megelőzésére, például tartalomszűrőket és szigorúbb ellenőrzéseket a modell kimenetén.
Mi, a NetCare-nél megértjük, milyen fontos a technológia az Ön vállalkozása sikeréhez. Ezért nyújtunk támogatást a következő területeken:
Szakértelmünkkel biztosítjuk, hogy szervezete azonnal profitáljon az OpenAI O3 által kínált lehetőségekből.
Az OpenAI O3 új mérföldkövet jelent az AI technológiában. Legyen szó az ügyfélélmény javításáról, a folyamatok egyszerűsítéséről vagy új betekintések generálásáról, a lehetőségek végtelenek. Szeretne többet megtudni arról, hogyan erősítheti vállalkozását az OpenAI O3 segítségével? Vegye fel a Kapcsolat kapcsolatot a NetCare-rel, és fedezze fel a modern AI erejét.
A szervezetek jövője a digitális ikrekben rejlik: Alakítsa át a mesterséges intelligenciával, és erősítse meg olyan ágazatokat, mint az egészségügy és a pénzügy. A mesterséges intelligencia (AI) több, mint csupán a ChatGPT. Bár 2023-ban az OpenAI chatbotjának áttörése révén az AI bekerült a köztudatba, az AI évtizedek óta csendben fejlődik, várva a megfelelő pillanatra, hogy ragyogjon. Ma már egészen másfajta technológiáról van szó – képes szimulálni, alkotni, elemezni, sőt demokratizálni, ezzel kitágítva a határokat arról, hogy mi lehetséges szinte minden iparágban.
De mit is tehet pontosan az AI, és hogyan integrálják a vállalatok a stratégiáikba? Merüljünk el a potenciálban, a használati esetekben és az AI kihívásaiban IT-stratégiai szemszögből.
Az AI hihetetlen teljesítményre képes, mint például a valóság szimulálása (Deep Learning és Reinforcement Learning révén), új tartalmak létrehozása (olyan modellekkel, mint a GPT és a GAN-ok), valamint kimenetelek előrejelzése hatalmas adathalmazok elemzésével. Az olyan ágazatok, mint az egészségügy, a pénzügy és a biztonság már érzik a hatást:
Ezek a példák csak a jéghegy csúcsát jelentik. Az ingatlantól és biztosítástól kezdve az ügyfélszolgálaton át a jogrendszerig az AI képes forradalmasítani életünk szinte minden aspektusát.
Az AI egyik legérdekesebb alkalmazása a digitális ikreklétrehozása. Az operatív adatokkal történő valóság szimulálásával a vállalatok biztonságosan feltárhatják az AI hatását, mielőtt nagyszabásúan bevetnék. A digitális ikrek képviselhetnek egy pilótát, bírót vagy akár egy digitális hitelbírálót, lehetővé téve a vállalatok számára a kockázatok korlátozását és az AI fokozatos integrálását a működésükbe.
Amikor a vállalatok az AI befogadására törekszenek, olyan kérdéseket kell megfontolniuk, mint hogy „megvásároljuk, nyílt forráskódot használunk, vagy saját magunk építjük?”, és „hogyan erősítsük meg jelenlegi munkavállalóinkat AI-eszközökkel?”. Kulcsfontosságú, hogy az AI-t az emberi készségek javításának módjaként lássuk – nem helyettesítésének. A végső cél olyan kiterjesztett tanácsadók létrehozása, amelyek támogatják a döntéshozatalt anélkül, hogy feláldoznák az emberi tényezőt.
Nagy erővel nagy felelősség is jár. A EU AI törvény2024-ben lépett hatályba, és célja az innováció és az alapvető jogok és biztonság közötti egyensúly megteremtése. A vállalatoknak proaktívan kell gondolkodniuk az AI-modellek elfogultságáról, az adatvédelemről és az ilyen technológiák bevetésének etikai következményeiről.
Fontolja meg a szintetikus adatok használatát, amelyet a GAN-ok generálnak az elfogultság kezelésére, és használjon olyan eszközöket, mint a SHAP vagy a LIME, hogy magyarázhatóbb AI-rendszereket építsen. Olyan AI-ra van szükségünk, amely támogatja az emberi célokat és értékeket – olyan technológiára, amely javíthatja az életeket a veszélyeztetés helyett.
Az AI már meghatározza, hogyan élünk és dolgozunk. A Gartner szerint a tíz legfontosabb Technológiai trendek 2024-re az AI-hoz kapcsolódik. Forrester előrejelzi, hogy az AI piac 2030-ra 227 milliárd dolláros értékű lesz. A vállalatoknak most kell kitalálniuk, hogyan lehet az AI-t kivonni a laboratóriumokból és gyakorlati használati esetekbe helyezni.
A jövő nem az emberek leváltásáról szól, hanem egy olyan világ létrehozásáról, amely Személyes MI-k együttműködése vállalati MI-kkel, növeli az emberi képességeket és átalakítja az iparágakat. A vízió világos: fogadjuk el felelősségteljesen az MI-t, és használjuk ki erejét egy hatékonyabb és gazdagabb jövő érdekében.
Hogyan segíthet a NetCare ebben a témában
A NetCare alkotta meg és dolgozta ki ezt a stratégiát. Jóval azelőtt, hogy az olyan nagyvállalatok, mint az Oracle és a Microsoft, erre a gondolatra jutottak volna. Ez stratégiai előnyt biztosít a sebesség, a megközelítés és a jövőkép tekintetében.
Célok meghatározása
A digitális iker bevezetésekor fontos világos és mérhető célokat kitűzni. Fontolja meg a következő lépéseket:
Miért NetCare
A NetCare azzal tűnik ki, hogy az MI-t ügyfélközpontú megközelítéssel és mély IT-szakértelemmel ötvözi. A hangsúly az egyedi szervezeti igényekhez igazított, testreszabott megoldások szállításán van. A NetCare-rel való együttműködéssel bízhat abban, hogy MI-kezdeményezései stratégiailag megtervezettek és hatékonyan végrehajtottak, ami fenntartható javuláshoz és versenyelőnyhöz vezet.
Gyorsabb, Okosabb és Fenntarthatóbb A szoftverfejlesztés világában az elavult kód akadályozhatja az innovációt és a növekedést. A „legacy” kód gyakran évtizedeknyi javításokból, kerülő megoldásokból és frissítésekből áll, amelyek egykor funkcionálisak voltak, de ma már nehezen karbantarthatók.
Szerencsére van egy új szereplő, amely segíthet a fejlesztőcsapatoknak e kód modernizálásában: a mesterséges intelligencia (MI). Az MI segítségével a vállalatok gyorsabban, hatékonyabban és pontosabban tisztíthatják, dokumentálhatják, sőt, modernebb programozási nyelvekre is átalakíthatják a „legacy” kódot.
A „legacy” kód, amelyet elavult nyelveken vagy elavult struktúrákkal írtak, több kihívást is rejt magában:
A „legacy” kód MI-vel történő modernizálása nemcsak lehetőséget ad a vállalatoknak az új technológiák kiaknázására, hanem a kockázatok minimalizálására és a költségek megtakarítására is. Az MI segítségével lehetséges a „legacy” kódbázis lépésről lépésre történő átalakítása modern, jövőbiztos infrastruktúrává anélkül, hogy az alapvető funkcionalitás elveszne.
Egy olyan világban, ahol a technológia rohamosan fejlődik, a vállalatok értékes előnyre tehetnek szert az MI segítségével azáltal, hogy megújítják elavult kódjukat, és innovatív szereplőként pozícionálják magukat szakterületükön. A „legacy” kód modernizálása ma már nemcsak megvalósítható, hanem költség- és időhatékony is.
Segítségre van szüksége az MI bevezetésében és irányításában a „legacy” kód modernizálásához? Töltse ki a kapcsolatfelvételi űrlapot, és szívesen elmagyarázok többet. Átlagosan egy MI-vel támogatott modernizációs folyamat ötször gyorsabb, mint MI nélkül. Ez messze felülmúlja a no-code platformokat is.
