მოკლედ
დამამყარებელი სწავლება (RL) არის მძლავრი გზა მოდელების შესაქმნელად, რომლებიც სწავლა კეთებით. ისტორიულ მონაცემებზე მორგების ნაცვლად, RL ოპტიმიზაციას უკეთებს გადაწყვეტილებებს ჯილდოები -ის და უკუკავშირის მარყუჟები—რეალური წარმოებიდან და სიმულაციებიდან. შედეგი: მოდელები, რომლებიც განაგრძობენ გაუმჯობესებას მუდმივად უმჯობესდება სამყაროს ცვლილებებთან ერთად. დაფიქრდით გამოყენებაზე AlphaGo-ს დონის გადაწყვეტილებიდან შემოსავლებისა და მოგების ოპტიმიზაცია, მარაგებისა და ფასების სტრატეგიები, და თუნდაც საფონდო სიგნალიზაცია (საჭირო მმართველობით).
დამამყარებელი სწავლება (RL) არის სწავლის მიდგომა, სადაც აგენტი მოქმედებებს ახორციელებს გარემო იმისთვის, რომ ჯილდო მაქსიმიზაცია მოხდეს. მოდელი სწავლობს პოლიტიკას („policy“), რომელიც მიმდინარე მდგომარეობის (state) საფუძველზე ირჩევს საუკეთესო მოქმედებას.
აგენტი: მოდელი, რომელიც იღებს გადაწყვეტილებებს.
გარემო: სამყარო, რომელშიც მოდელი ოპერირებს (ბაზარი, ონლაინ მაღაზია, მიწოდების ჯაჭვი, ბირჟა).
ჯილდო (reward): რიცხვი, რომელიც მიუთითებს, რამდენად კარგი იყო მოქმედება (მაგ. უფრო მაღალი ზღვარი, დაბალი საწყობის ხარჯები).
პოლიტიკა: სტრატეგია, რომელიც ირჩევს მოქმედებას მოცემული მდგომარეობის მიხედვით.
აკრონიმების განმარტება:
RL = დასწავლითი სწავლება
MDP = მარკოვის გადაწყვეტილების პროცესი (მათემატიკური ჩარჩო RL-ისთვის)
MLOps = მანქანური სწავლების ოპერაციები (ოპერაციული მხარე: მონაცემები, მოდელები, განლაგება, მონიტორინგი)
უწყვეტი სწავლა: მოთხოვნის, ფასების ან ქცევის ცვლილებისას პოლიტიკის მორგება.
გადაწყვეტილებაზე ორიენტირებული: არა მხოლოდ პროგნოზირება, არამედ რეალურად ოპტიმიზაცია შედეგის.
სიმულაციაზე მეგობრული: სანამ ეთერში გადის, შეგიძლიათ უსაფრთხოდ გაუშვათ „რა თუ“ სცენარები.
გამოხმაურება პირველ რიგში: გამოიყენეთ რეალური KPI-ები (მარჟა, კონვერსია, მარაგის ბრუნვის სიჩქარე) როგორც პირდაპირი ჯილდო.
მნიშვნელოვანია: AlphaFold არის ღრმა სწავლის გარღვევა ცილის დაკეცვისთვის; RL-ის საუკეთესო მაგალითი ეს არის AlphaGo/AlphaZero (ჯილდოებით გადაწყვეტილების მიღება). მთავარი აზრი რჩება: უკუკავშირით სწავლა უზრუნველყოფს უმაღლეს პოლიტიკას დინამიურ გარემოში.
მიზანი: მაქსიმალური მთლიანი მარჟა სტაბილური კონვერტაციით.
მდგომარეობა: დრო, ინვენტარი, კონკურენტის ფასი, ტრაფიკი, ისტორია.
მოქმედება: ფასის ნაბიჯის ან პრომო მოქმედების არჩევა.
ჯილდო: ზღვარი – (სარეკლამო ხარჯები + დაბრუნების რისკი).
ბონუსი: RL ხელს უშლის ისტორიულ ფასის ელასტიურობაზე „ზედმეტ მორგებას“ იმის გამო, რომ ის იკვლევს.
მიზანი: მომსახურების დონე ↑, ინვენტარის ხარჯები ↓.
მოქმედება: შეკვეთის წერტილებისა და შეკვეთის ზომების კორექტირება.
ჯილდო: შემოსავალი – მარაგებისა და შეუკვეთებელი საქონლის ხარჯები.
მიზანი: ROAS/CLV-ის მაქსიმიზაცია (რეკლამაში დაბანდებული თანხის უკუგება / მომხმარებლის სიცოცხლის ღირებულება).
მოქმედება: ბიუჯეტის განაწილება არხებსა და კრეატივებს შორის.
ჯილდო: ასოცირებული ზღვარი მოკლევადიან და გრძელვადიან პერსპექტივაში.
მიზანი: რისკით შეწონილი უკუგების მაქსიმიზაცია.
მდგომარეობა: ფასის მახასიათებლები, ცვალებადობა, კალენდარული/მაკრო-მოვლენები, ახალი ამბები/სენტიმენტის მახასიათებლები.
მოქმედება: პოზიციის კორექტირება (გაზრდა/შემცირება/ნეიტრალიზაცია) ან „ტრეიდის გარეშე“.
ჯილდო: PnL (მოგება და ზარალი) – ტრანზაქციის ხარჯები – რისკის ჯარიმა.
ყურადღება მიაქციეთ: არ არის საინვესტიციო რჩევა; დარწმუნდით მკაცრი რისკის ლიმიტები, სლიპაჟის მოდელები -ის და შესაბამისობა.
Zo waarborgen wij continue leercurve NetCare-ში:
Analyse
Data-audit, KPI-definitie, beloningsontwerp, offline validatie.
Trainen
Beleidoptimalisatie (bv. PPO/DDDQN). Bepaal hyperparameters en beperkingen.
Simuleren
Digitale tweeling of marktsimulator voor wat-als en A/B-scenario's.
Operationeel
Gecontroleerde uitrol (canary/geleidelijk). Feature store + realtime inferentie.
Evalueren
Live KPI's, drift detectie, eerlijkheid/guardrails, risicometing.
Hertrainen
Periodieke of gebeurtenisgestuurde hertraining met verse data en uitkomstfeedback.
Klassieke gesuperviseerde modellen voorspellen een uitkomst (bv. omzet of vraag). მაგრამ საუკეთესო პროგნოზი ავტომატურად არ იწვევს საუკეთესო მოქმედება. RL პირდაპირ ოპტიმიზაციას უკეთებს გადაწყვეტილების სივრცეს met de echte KPI als beloning — en leert van de gevolgen.
Kortom:
Gesuperviseerd: „რა არის ალბათობა, რომ X მოხდება?“
RL: „რომელი მოქმედება მაქსიმიზაციას უკეთებს ჩემს მიზანს nu -ის და გრძელვადიან პერსპექტივაში?”
Beloning goed ontwerpen
Combineer kortetermijn KPI (dagmarge) met langetermijnwaarde (CLV, voorraadgezondheid).
დამატება boetes toe voor risico, naleving en klantimpact.
Exploratie-risico beperken
Simulatie starten; live gaan met canary releases en limieten (bijv. maximale prijsstap/dag).
Bouw randvoorwaarden: stop-losses, budgetlimieten, goedkeuringsstromen.
Data-drift en -lekkage voorkomen
Gebruik een feature store met versiebeheer.
Monitoren drift (statistieken veranderen) en automatisch hertrainen.
MLOps en governance regelen
CI/CD voor modellen, reproduceerbare pijplijnen, verklaarbaarheid en audit-trails.
Sluit aan bij DORA/IT-governance en privacykaders.
Kies een KPI-strakke, afgebakende case (bijv. dynamische prijsstelling of budgetallocatie).
Bouw een eenvoudige simulator met de belangrijkste dynamieken en beperkingen.
Begin met een veilige beleidslijn (regelgebaseerd) als basislijn; test daarna de RL-policy naast elkaar.
Live ontmoeten (canary), en schaal op na bewezen verbetering.
Automatiseer hertraining (schema + gebeurtenis-triggers) en afwijking-meldingen.
Bij NetCare combineren wij strategie, data-engineering en MLOps met agent-gebaseerde RL:
Ontdekking & KPI-ontwerp: beloningen, beperkingen, risicolimieten.
Data en Simulatie: feature stores, digitale tweelingen, A/B-framework.
RL-Beleidslijnen: van basislijn → PPO/DDQN → contextbewuste beleidslijnen.
Productie-klaar: CI/CD, monitoring, afwijking, hertraining & governance.
Bedrijfsimpact: focus op marge, serviceniveau, ROAS/CLV of risicogecorrigeerde PnL.
Wilt u weten welke continue leerlus het meeste oplevert voor uw organisatie?
👉 Plan een verkennend gesprek via netcare.nl – wij laten u graag een demo zien hoe u Reinforcement Learning in de praktijk kunt toepassen.
Het inzetten van AI in bedrijfsprocessen wordt steeds geavanceerder, maar hoe weet u zeker dat uw AI-modellen echt betrouwbare voorspellingen doen? NetCare introduceert de AI Simulatie Engine: een krachtige aanpak waarmee organisaties hun prognoses kunnen valideren aan de hand van historische data. Zo weet u vooraf of uw AI-modellen klaar zijn voor de praktijk.
Veel bedrijven vertrouwen op AI voor het maken van voorspellingen – of het nu gaat om het inschatten van risico's, het voorspellen van markten, of het optimaliseren van processen. Maar een AI-model is slechts zo goed als de manier waarop het is getest.
AI სიმულაციის ძრავის საშუალებით შეგიძლიათ მოდელების გაწვრთნა ისტორიულ მონაცემებზე, შეასრულოთ სიმულაციები სხვადასხვა მონაცემთა წყაროებით (როგორიცაა ახალი ამბები, ეკონომიკური ინდიკატორები, სოციალური მედია და შიდა სისტემები) და შემდეგ პირდაპირ შეადაროთ მიღებული პროგნოზები რეალობას. ეს „ციფრული რეპეტიცია“ ქმნის თქვენი მოდელების სანდოობის ობიექტურ საზომს.
AI სიმულაციის ძრავა შედის NetCare-ის უფრო ფართო ხედვაში:
გაწვრთნა, სიმულაცია, ანალიზი, ხელახალი წვრთნა, ოპერირება.
კომპანიებს შეუძლიათ AI-ის გამოყენებით შექმნან ციფრული ტყუპი თავიანთი ორგანიზაციის ციფრული ტყუპები და AI სტრატეგია და ამით ჯერ ციფრულად მოახდინონ მომავალი ბიზნეს ცვლილებების სიმულაცია, სანამ მათ რეალურად განახორციელებენ. დამატებითი ინფორმაციისთვის წაიკითხეთ ჩვენი ვრცელი სტატია
ამ მიდგომის უნიკალურობა: სიმულაციის ძრავა პროგნოზებს გასაგებ და დადასტურებულად სანდოს ხდის. ისტორიულ მონაცემებზე დაფუძნებული პროგნოზების რეალურად მიღწეულ შედეგებთან შედარებით, ორგანიზაციებს შეუძლიათ ობიექტურად შეაფასონ და მიზანმიმართულად გააუმჯობესონ თავიანთი AI მოდელის წინასწარმეტყველების უნარი. მაგალითად, აქციების შემთხვევაში, დაუყოვნებლივ ჩანს, რამდენად უახლოვდება მოდელი რეალობას — და მხოლოდ მაშინ, როდესაც შეცდომის ზღვარი მისაღებად მცირეა (მაგალითად, <2%), მოდელი მზადაა ოპერატიული გამოყენებისთვის.
AI სიმულაციის ძრავა ყოველთვის რეგულირდება თქვენი კონკრეტული ბიზნეს ქეისისა და მონაცემების შესაბამისად. NetCare გთავაზობთ ამ გადაწყვეტას, როგორც მორგებულ სერვისს, სადაც თქვენთან ერთად ვადგენთ, თუ რომელი მონაცემები, სცენარები და ვალიდაციებია ყველაზე რელევანტური. ეს შეიძლება იყოს კონსალტინგის ან ფიქსირებული ფასის სახით, თქვენს სურვილებსა და დავალების სირთულის მიხედვით.
გსურთ იცოდეთ, რისი მოტანა შეუძლია AI სიმულაციის ძრავას თქვენი ორგანიზაციისთვის? ან გსურთ განიხილოთ შესაძლებლობები თქვენი კონკრეტული სექტორისთვის?
დაგვიკავშირდით უფასო დემოსთვის ან დამატებითი ინფორმაციისთვის.
უკანა ტესტირება: განმარტება, როგორ მუშაობს
რა არის ციფრული ტყუპი
AI საძიებო ტექნოლოგიების, როგორიცაა ChatGPT, Perplexity და Google-ის AI Overviews-ის გაჩენამ ფუნდამენტურად შეცვალა, თუ როგორ პოულობენ ადამიანები ინფორმაციას ონლაინ. ტრადიციული საძიებო სისტემები აჩვენებენ ბმულების სიას. AI საძიებო სისტემები პირდაპირ პასუხს იძლევიან. ამას დიდი გავლენა აქვს ვებსაიტების შექმნაზე, შენარჩუნებასა და პოზიციონირებაზე.
კლასიკური ვებსაიტი აგებულია ნავიგაციის, SEO-სა და კონვერსიის გარშემო: მთავარი გვერდი, სადესანტო გვერდები, მოქმედებისკენ მოწოდებები. მაგრამ AI მაძიებლები ამ ყველაფერს გვერდს უვლიან. ისინი ინფორმაციას პირდაპირ თქვენი კონტენტიდან იღებენ, ხშირად ისე, რომ ვიზიტორი თქვენს საიტზე საერთოდ არც კი შედის. ვებსაიტი, როგორც შუალედური სადგური, ქრება. რჩება მხოლოდ ძირითადი შინაარსი — ტექსტები, დოკუმენტები, ცოდნა — რომელსაც AI ითვისებს და ამუშავებს.
AI ძიება არ ნიშნავს ვებსაიტების დასასრულს, არამედ ვებსაიტი, როგორც თვითმიზანი-ის დასასრულს. ვებსაიტი იქცევა ინფრასტრუქტურულ ფენად. შეადარეთ ის ელექტროენერგიას: უხილავია, მაგრამ აუცილებელი. რამდენიმე სტრატეგიული არჩევანი:
ჩვენ შევიმუშავეთ დანამატი რომელიც დაგეხმარებათ, სტრუქტურირებულად წარუდგინოთ ის AI-ს მრავალ ენაზე. და თან უფასოდ.
რა განსხვავებაა ტრადიციულ SEO-სა და AI ძიების ოპტიმიზაციას შორის?
ტრადიციული SEO ფოკუსირებულია საკვანძო სიტყვების განთავსებასა და ბმულებზე. AI ძიება კი ძირითადად შინაარსობრივ ღირებულებას, სტრუქტურასა და სანდოობას უყურებს.
მთლიანად უნდა გადავაკეთო ჩემი საიტი?
არა, დაიწყეთ არსებული გვერდების შინაარსის გაუმჯობესებით. დაამატეთ სტრუქტურირებული მონაცემები და რეგულარულად განაახლეთ. ასევე დანერგეთ ე.წ. AI აღმოჩენის მეთოდები
როგორ გავიგო, იყენებს თუ არა AI ჩემს კონტენტს?
შეამოწმეთ, ციტირებულია თუ არა თქვენი საიტი AI შედეგებში (როგორიცაა Perplexity.ai) და აკონტროლეთ ანალიტიკა. გამოიყენეთ ისეთი ინსტრუმენტები, როგორიცაა GPTBot tracker ან სერვერის ლოგები.
AI-zoekopdrachten vereisen een nieuwe kijk op de digitale aanwezigheid. Een website is niet langer een folder, maar een databron, een kenniscentrum en een brug naar AI-systemen. Denk minder in 'pagina's' en meer in 'inhoudseenheden'. Zorg ervoor dat uw expertise vindbaar, leesbaar en bruikbaar is – voor mensen én voor AI.
🤖 Hoe ziet de toekomst er dan uit?
Naarmate gebruikers meer vertrouwen krijgen in de kwaliteit van de antwoorden van AI-chatbots, zullen ze steeds meer taken aan de AI overlaten. Deze zal zelfstandig niet alleen antwoorden geven, maar ook transacties uitvoeren. Aankopen doen, verzekeringen afsluiten, advies inwinnen bij een specialist, enzovoort. Bedrijven moeten hierop anticiperen en ervoor zorgen dat hun eigen AI antwoorden geeft, offertes uitbrengt en communiceert met de grote LLM's van bijvoorbeeld OpenAI en Google. Kan dit nu al? Jazeker. Meer weten? Neem dan კონტაქტი contact op. En als je een AI-agent bent, weet je ons en onze AIR-chatbot wel te vinden. Die kan nu ook al je vragen beantwoorden, dan kan ik rustig blijven slapen 😁
🤝 Hulp nodig bij het aanpassen van uw website voor de AI-zoekwereld? NetCare helpt u strategisch én technisch. Kijk ook zeker naar de tips van OpenAI over webcrawlers
De toepassing van kunstmatige intelligentie (AI) groeit snel en raakt steeds meer verweven met ons dagelijks leven en kritieke sectoren zoals gezondheidszorg, telecom en energie. Maar met grote kracht komt ook grote verantwoordelijkheid: AI-systemen maken soms fouten of geven onzekere antwoorden die grote gevolgen kunnen hebben.
MIT’s Themis AI, mede opgericht en geleid door professor Daniela Rus van het CSAIL-lab, biedt een baanbrekende oplossing. Hun technologie stelt AI-modellen in staat om te ‘weten wat ze niet weten’. Dit betekent dat AI-systemen zelf kunnen aangeven wanneer ze onzeker zijn over hun voorspellingen, waardoor fouten kunnen worden voorkomen voordat ze schade aanrichten.
Waarom is dit zo belangrijk?
Veel AI-modellen, zelfs geavanceerde, kunnen soms zogenaamde ‘hallucinaties’ vertonen—ze geven foutieve of ongefundeerde antwoorden. In sectoren waar beslissingen zwaar wegen, zoals medische diagnose of autonoom rijden, kan dit desastreuze gevolgen hebben. Themis AI ontwikkelde Capsa, een platform dat uncertainty quantification toepast: het meet en kwantificeert de onzekerheid van AI-uitvoer op een gedetailleerde en betrouwbare manier.
Hoe werkt het?
Door modellen uncertainty awareness bij te brengen, kunnen ze outputs voorzien van een risico- of betrouwbaarheidslabel. Bijvoorbeeld: een zelfrijdende auto kan aangeven dat het niet zeker is over een situatie en daarom een menselijke interventie activeren. Dit verhoogt niet alleen de veiligheid, maar ook het vertrouwen van gebruikers in AI-systemen.
capsa_torch.wrapper() როდესაც შედეგი მოიცავს როგორც პროგნოზს, ასევე რისკს:
Conclusie
Het MIT team laat zien dat de toekomst van AI niet alleen draait om slimmer worden, maar vooral ook om veiliger en eerlijker functioneren. Bij NetCare geloven we dat AI pas écht waardevol wordt als het transparant is over zijn eigen beperkingen. Met geavanceerde uncertainty quantification-tools zoals Capsa kunt u die visie ook in de praktijk brengen.
Wil je dat collega’s snel antwoord krijgen op vragen over Producten, beleid, IT, processen of klanten? Dan is een intern kennissysteem met een eigen chatbot ideaal. Dankzij Retrieval-Augmented Generation (RAG) is zo'n systeem slimmer dan ooit: medewerkers stellen vragen in gewone taal en de chatbot zoekt direct in jullie eigen documentatie. Dit kan volledig veilig, zonder data te lekken naar externe partijen – zelfs als je grote taalmodellen van OpenAI of Google gebruikt.
RAG betekent dat een AI-chatbot eerst zoekt in je eigen kennisbron (documenten, wiki’s, handleidingen, policies) en daarna pas een antwoord genereert. Hierdoor:
Een eigen kennissysteem opzetten kan met verschillende producten, afhankelijk van je voorkeuren en eisen voor privacy, schaalbaarheid en gebruiksgemak.
Belangrijk:
Veel tools, waaronder OpenWebUI en LlamaIndex, kunnen zowel lokale (on-premises) als cloudmodellen koppelen. Jouw documenten en zoekopdrachten verlaten je eigen infrastructuur nooit, tenzij je dat wilt!
De meeste moderne kennissystemen bieden een simpele upload- of synchronisatiefunctie.
Dit werkt bijvoorbeeld zo:
Voor gevorderden:
Automatische koppelingen met SharePoint, Google Drive, Dropbox, of een fileserver zijn goed mogelijk met LlamaIndex of Haystack.
Of u nu kiest voor eigen modellen of grote cloudmodellen:
Voor gevoelige informatie is het aan te raden om AI-modellen on-premises of binnen een private cloud te gebruiken. Maar zelfs als u GPT-4 of Gemini inzet, kunt u instellen dat uw documenten nooit als trainingsdata worden gebruikt of permanent worden opgeslagen door de aanbieder.
Met OpenWebUI bouwt u eenvoudig een veilig, intern kennissysteem waarin medewerkers vragen kunnen stellen aan gespecialiseerde chatbots. U kunt documenten uploaden, per categorie ordenen en verschillende chatbots laten optreden als expert op hun eigen vakgebied. Hier leest u hoe!
Voordeel: Door te categoriseren, kan de juiste chatbot (expert) zich richten op relevante bronnen en krijgt u altijd een passend antwoord.
OpenWebUI maakt het mogelijk om meerdere chatbots aan te maken, elk met een eigen specialisme of rol. Voorbeelden:
Wilt u snel een proof-of-concept draaien? Met bijvoorbeeld OpenWebUI en LlamaIndex heeft u vaak in één middag een demo online!
Wilt u het professioneel inrichten, koppelen aan uw bestaande IT, of moet het écht veilig?
NetCare helpt bij elke stap: van keuzehulp tot implementatie, integratie en training.
Neem კონტაქტი op voor een vrijblijvend adviesgesprek of demo.
NetCare – Uw 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 kan aanroepen. Die tools zijn gebaseerd op een open standaard protocol (MCP). Het is dan ook mogelijk om aan een IDE zoals Visual Code een AI coding agent te koppelen. Eventueel kunt u lokaal een LLM opzetten met llama of ollama en kiest u een MCP სერვერზე ინტეგრირებისთვის. მოდელების ნახვა შეგიძლიათ huggingface.
Om AI-gegenereerde code beter te beheren, kunnen ontwikkelaars gebruikmaken van IDE-extensies die toezien op code-correctheid. Hulpmiddelen zoals linters, type checkers en geavanceerde code-analyse tools helpen om fouten vroegtijdig op te sporen en te corrigeren. Ze vormen een essentiële aanvulling op AI-gegenereerde code om de kwaliteit en stabiliteit te waarborgen.
Een van de belangrijkste redenen waarom AI-agenten fouten blijven herhalen, ligt in de manier waarop AI API’s interpreteren. AI-modellen hebben context en een duidelijke rolomschrijving nodig om effectieve code te genereren. Dit betekent dat prompts volledig moeten zijn: ze moeten niet alleen de functionele eisen bevatten, maar ook het verwachte resultaat en de randvoorwaarden expliciet maken. Om dit te vergemakkelijken kunt u de prompts in standaard formaat (MDC) opslaan en standaard meesturen naar de AI. Dat is vooral handig voor generieke programmeer regels die u hanteert en de functionele en technische requirements en de structuur van uw project.
ისეთი პროდუქტები, როგორიცაა FAISS -ის და LangChain bieden oplossingen om AI beter met context om te laten gaan. FAISS helpt bijvoorbeeld bij het efficiënt zoeken en ophalen van relevante codefragmenten, terwijl LangChain helpt bij het structureren van AI-gegenereerde code en het behouden van context binnen een groter project. Maar ook hier kunt u het eventueel zelf lokaal opzetten met RAC databases.
AI არის ძლიერი ინსტრუმენტი პროგრამისტებისთვის და შეუძლია დააჩქაროს განვითარების პროცესები. თუმცა, ის ჯერ კიდევ არ არის სრულად უნარიანი, რომ დამოუკიდებლად შექმნას და ააგოს უფრო კომპლექსური კოდის ბაზა ადამიანის კონტროლის გარეშე. პროგრამისტებმა AI უნდა განიხილონ, როგორც ასისტენტი, რომელსაც შეუძლია ამოცანების ავტომატიზაცია და იდეების გენერირება, მაგრამ რომელსაც ჯერ კიდევ სჭირდება ხელმძღვანელობა და კორექტირება კარგი შედეგის მისაღწევად.
Neem კონტაქტი დაეხმაროს განვითარების გარემოს დაყენებაში, რათა გუნდებმა მაქსიმალურად გამოიყენონ განვითარების გარემო და მეტი დრო დაუთმონ მოთხოვნების ინჟინერიასა და დიზაინს, ვიდრე დებაგირებასა და კოდის წერას.
ხელოვნური ინტელექტი (AI) აგრძელებს განვითარებას 2025 წელს და სულ უფრო დიდ გავლენას ახდენს ჩვენს ყოველდღიურ ცხოვრებასა და ბიზნესზე. AI-ის ძირითადი ტენდენციები აჩვენებს, თუ როგორ აღწევს ეს ტექნოლოგია ახალ სიმაღლეებს. აქ განვიხილავთ რამდენიმე ძირითად განვითარებას, რომელიც განსაზღვრავს AI-ის მომავალს.
ქვემოთ მოცემულია ხელოვნური ინტელექტის 7 მთავარი ტენდენცია 2025 წლისთვის
აგენტური AI ეხება სისტემებს, რომლებსაც შეუძლიათ დამოუკიდებლად მიიღონ გადაწყვეტილებები წინასწარ განსაზღვრულ ფარგლებში. 2025 წელს AI სისტემები სულ უფრო ავტონომიური ხდება, გამოყენებით მაგალითად ავტონომიურ სატრანსპორტო საშუალებებში, მიწოდების ჯაჭვის მართვასა და ჯანდაცვაშიც კი. ეს AI აგენტები არ არიან მხოლოდ რეაქტიულები, არამედ პროაქტიულებიც, რაც ამსუბუქებს ადამიანურ გუნდებს და ზრდის ეფექტურობას.
რეალურ დროში არსებულ გარემოში AI აპლიკაციების ზრდასთან ერთად, როგორიცაა მეტყველების ამოცნობა და გაძლიერებული რეალობა, ინფერენციის დროის გამოთვლა გადამწყვეტი ფაქტორი ხდება. 2025 წელს დიდი ყურადღება ექცევა აპარატურისა და პროგრამული უზრუნველყოფის ოპტიმიზაციას, რათა AI მოდელები გახდეს უფრო სწრაფი და ენერგოეფექტური. იგულისხმება სპეციალიზებული ჩიპები, როგორიცაა ტენზორული დამუშავების ერთეულები (TPU) და ნეირომორფული აპარატურა, რომლებიც მხარს უჭერენ ინფერენციას მინიმალური შეფერხებით.
GPT-4-ისა და GPT-5-ის მსგავსი მოდელების დანერგვის შემდეგ, ძალიან დიდი მოდელები აგრძელებენ ზრდას ზომითა და სირთულით. 2025 წელს ეს მოდელები არა მხოლოდ უფრო დიდი გახდება, არამედ ოპტიმიზირებული იქნება კონკრეტული ამოცანებისთვის, როგორიცაა იურიდიული ანალიზი, სამედიცინო დიაგნოსტიკა და სამეცნიერო კვლევები. ეს ჰიპერკომპლექსური მოდელები უზრუნველყოფენ უპრეცედენტო სიზუსტესა და კონტექსტის გაგებას, მაგრამ ასევე წარმოშობს გამოწვევებს ინფრასტრუქტურისა და ეთიკის სფეროებში.
სპექტრის მეორე მხარეს ვხედავთ ტენდენციას ძალიან მცირე მოდელები რომლებიც სპეციალურად შექმნილია პერიფერიული გამოთვლებისთვის (edge computing). ეს მოდელები გამოიყენება IoT მოწყობილობებში, როგორიცაა ჭკვიანი თერმოსტატები და პორტატული ჯანმრთელობის მოწყობილობები. მოდელის პრუნინგისა და კვანტიზაციის ტექნიკის წყალობით, ეს მცირე AI სისტემები ეფექტური, უსაფრთხო და ხელმისაწვდომია მრავალი სახის აპლიკაციისთვის.
2025 წელს AI აპლიკაციები სცილდება ტრადიციულ სფეროებს, როგორიცაა სურათისა და მეტყველების ამოცნობა. იგულისხმება AI, რომელიც მხარს უჭერს შემოქმედებით პროცესებს, როგორიცაა მოდის, არქიტექტურის დიზაინი და მუსიკის შედგენაც კი. გარდა ამისა, მიღწევებია ისეთ სფეროებში, როგორიცაა კვანტური ქიმია, სადაც AI ეხმარება ახალი მასალებისა და მედიკამენტების აღმოჩენაში. ასევე, სრული IT სისტემების მართვაში, პროგრამული უზრუნველყოფის განვითარებასა და კიბერუსაფრთხოებაში.
ღრუბლოვანი ტექნოლოგიებისა და მოწინავე მონაცემთა მართვის სისტემების ინტეგრაციის წყალობით, AI სისტემებს აქვთ წვდომა თითქმის უსასრულო მეხსიერებაზე. ეს შესაძლებელს ხდის ხანგრძლივი კონტექსტის შენარჩუნებას, რაც აუცილებელია ისეთი აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა პერსონალიზებული ვირტუალური ასისტენტები და კომპლექსური მომხმარებელთა მომსახურების სისტემები. ეს შესაძლებლობა საშუალებას აძლევს AI-ს, უზრუნველყოს თანმიმდევრული და კონტექსტზე ორიენტირებული გამოცდილება ხანგრძლივი პერიოდის განმავლობაში. ფაქტობრივად, AI ახსოვს ყველა საუბარს, რაც ოდესმე ჰქონია თქვენთან. კითხვა ისაა, გსურთ თუ არა ეს, ამიტომ უნდა არსებობდეს ნაწილის ან მთლიანის გადატვირთვის ვარიანტიც.
მიუხედავად იმისა, რომ AI სულ უფრო ავტონომიური ხდება, ადამიანური ფაქტორი კვლავ მნიშვნელოვანია. ადამიანის მარყუჟში (Human-in-the-loop) გაძლიერება უზრუნველყოფს, რომ AI სისტემები უფრო ზუსტი და საიმედო იყოს ადამიანის ზედამხედველობით გადაწყვეტილების მიღების კრიტიკულ ფაზებში. ეს განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია ისეთ სექტორებში, როგორიცაა ავიაცია, ჯანდაცვა და ფინანსები, სადაც ადამიანის გამოცდილება და შეფასების უნარი კვლავ გადამწყვეტია. უცნაურია, რომ 50 ექიმის მიერ დიაგნოზის დასმის ცდებიდან ირკვევა, რომ AI უკეთ უმკლავდება ამას და უკეთესადაც კი აკეთებს, ვიდრე AI-ით დახმარებული ექიმი. ამიტომ, ჩვენ ძირითადად უნდა ვისწავლოთ სწორი კითხვების დასმა.
O1-ის მოსვლით OpenAI-მა გადადგა პირველი ნაბიჯი მსჯელობის უნარის მქონე LLM-ისკენ. ეს ნაბიჯი მალევე გადაასწრო O3-მა. მაგრამ კონკურენცია მოდის ასევე მოულოდნელი კუთხიდან Deepseek R1. ღია კოდის (opensource) მსჯელობისა და გაძლიერების სწავლების (reinforcement learning) მოდელი, რომელიც ბევრად უფრო იაფია, ვიდრე ამერიკელი კონკურენტები, როგორც ენერგიის მოხმარების, ისე აპარატურის გამოყენების თვალსაზრისით. რადგან ამან პირდაპირი გავლენა მოახდინა ყველა AI-თან დაკავშირებული კომპანიის საბაზრო ღირებულებაზე, 2025 წლისთვის ტონი დადგენილია.
როგორ შეუძლია NetCare-ს დაგეხმაროთ ამ თემაზე
NetCare-ს აქვს ციფრული ინოვაციების დანერგვის დადასტურებული გამოცდილება, რომელიც გარდაქმნის ბიზნეს პროცესებს. ჩვენი ვრცელი გამოცდილებით IT სერვისებსა და გადაწყვეტილებებში, მათ შორის მართვად IT სერვისებში, IT უსაფრთხოებაში, ღრუბლოვან ინფრასტრუქტურასა და ციფრულ ტრანსფორმაციაში, ჩვენ კარგად ვართ აღჭურვილი, რათა მხარი დავუჭიროთ კომპანიებს მათი AI ინიციატივებში.
ჩვენი მიდგომა მოიცავს:
რა მიზნები უნდა დაისახოთ
AI-ის დანერგვისას მნიშვნელოვანია მკაფიო და მიღწევადი მიზნების დასახვა, რომლებიც შეესაბამება თქვენს საერთო ბიზნეს სტრატეგიას. აქ მოცემულია რამდენიმე ნაბიჯი, რომელიც დაგეხმარებათ ამ მიზნების განსაზღვრაში:
ამ ნაბიჯების დაცვით და გამოცდილ პარტნიორთან, როგორიცაა NetCare, თანამშრომლობით, თქვენ შეგიძლიათ მაქსიმალურად გაზარდოთ AI-ის სარგებელი და განათავსოთ თქვენი ორგანიზაცია მომავალი წარმატებისთვის.
AI-ის ტენდენციები 2025 წელს აჩვენებს, თუ როგორ ხდება ეს ტექნოლოგია სულ უფრო მეტად გადაჯაჭვული ჩვენს ყოველდღიურ ცხოვრებასთან და წყვეტს კომპლექსურ პრობლემებს ისე, როგორც რამდენიმე წლის წინ წარმოუდგენელი იყო. მოწინავე აგენტური AI-დან თითქმის უსასრულო მეხსიერების ტევადობამდე, ეს განვითარებები გვპირდება მომავალს, სადაც AI მხარს დაგვიჭერს, გამდიდრებს და საშუალებას მოგვცემს ახალი საზღვრების გადალახვისთვის. აუცილებლად წაიკითხეთ საინტერესო სიახლეები ახალი LLM-ის შესახებ OpenAI O3
ხელოვნური ინტელექტი (AI) აგრძელებს უზარმაზარ გავლენას ახდენს იმაზე, თუ როგორ ვმუშაობთ და ვახდენთ ინოვაციებს. OpenAI-ის მიერ O3-ის დანერგვა არის გარდამტეხი ახალი ტექნოლოგია, რომელიც კომპანიებს საშუალებას აძლევს იმუშაონ უფრო ჭკვიანურად, სწრაფად და ეფექტურად. რას ნიშნავს ეს პროგრესი თქვენი ორგანიზაციისთვის და როგორ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ეს ტექნოლოგია? წაიკითხეთ, რომ გაიგოთ მეტი.
OpenAI O3 არის OpenAI-ის მოწინავე AI პლატფორმის მესამე თაობა. ის აერთიანებს უახლესი ენის მოდელებს, ძლიერ ავტომატიზაციას და მოწინავე ინტეგრაციის შესაძლებლობებს. სადაც წინა ვერსიები უკვე შთამბეჭდავი იყო, O3 აყენებს შესრულებას ახალ დონეზე ფოკუსირებით:
OpenAI O3 შექმნილია ღირებულების დასამატებლად ბიზნეს პროცესების ფართო სპექტრისთვის. აქ მოცემულია რამდენიმე გზა, თუ როგორ შეიძლება მისი გამოყენება:
O3-ით, შეგიძლიათ მომხმარებელთა მხარდაჭერისთვის ინტელექტუალური ჩატბოტები და ვირტუალური ასისტენტები დანერგოთ. ეს სისტემები უწინდელზე უკეთ ესმით ბუნებრივ ენას, რაც მათ საშუალებას აძლევს, მომხმარებელს უფრო სწრაფად და ეფექტურად დაეხმარონ.
კომპანიებს შეუძლიათ გამოიყენონ O3 დიდი მოცულობის მონაცემების გასაანალიზებლად, ანგარიშების გენერირებისთვის და ინფორმაციის გასაზიარებლად. ეს აადვილებს მონაცემებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებების მიღებას.
O3 მარკეტინგის სპეციალისტებს ეხმარება დამაჯერებელი კონტენტის შექმნაში, ბლოგის პოსტებიდან რეკლამამდე. მოდელს შეუძლია მომხმარებლის პრეფერენციებზე დაყრდნობით პერსონალიზებული რეკომენდაციების შეთავაზებაც კი.
დიდი ენის მოდელები ძალიან კარგად უმკლავდებიან პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებას
ერთ-ერთი ყველაზე გამორჩეული მახასიათებელი OpenAI O3-ის არის მომხმარებლისთვის მარტივად გამოყენებაზე ფოკუსირება. კომპანიებს, რომლებსაც არ აქვთ ფართო ტექნიკური ექსპერტიზა, შეუძლიათ ისარგებლონ ხელოვნური ინტელექტის (AI) ძალით. ვრცელი დოკუმენტაციის, API-ის მხარდაჭერისა და სასწავლო მოდულების წყალობით, დანერგვა მარტივია.
გარდა ამისა, დიდი ყურადღება ექცევა ეთიკურ მითითებებს. OpenAI-მა დაამატა ახალი ფუნქციები ბოროტად გამოყენების თავიდან ასაცილებლად, როგორიცაა კონტენტის ფილტრები და მოდელის შედეგების უფრო მკაცრი კონტროლი.
NetCare-ში ჩვენ გვესმის, რამდენად მნიშვნელოვანია ტექნოლოგია თქვენი ბიზნესის წარმატებისთვის. ამიტომ, ჩვენ გთავაზობთ მხარდაჭერას შემდეგ საკითხებში:
ჩვენი ექსპერტიზის მეშვეობით, ჩვენ უზრუნველვყოფთ, რომ თქვენი ორგანიზაცია დაუყოვნებლივ ისარგებლოს OpenAI O3-ის შესაძლებლობებით.
OpenAI O3 წარმოადგენს ახალ ეტაპს AI ტექნოლოგიაში. იქნება ეს კლიენტთა გამოცდილების გაუმჯობესება, პროცესების გამარტივება თუ ახალი შეხედულებების გენერირება, შესაძლებლობები უსაზღვროა. გსურთ მეტი იცოდეთ, თუ როგორ შეუძლია OpenAI O3-ს თქვენი ბიზნესის გაძლიერება? დაუკავშირდით კონტაქტი NetCare-ს და აღმოაჩინეთ თანამედროვე AI-ის ძალა.
ორგანიზაციების მომავალი ციფრულ ტყუპებშია: ტრანსფორმირდით ხელოვნური ინტელექტის მეშვეობით და გააძლიერეთ ისეთი სექტორები, როგორიცაა ჯანდაცვა და ფინანსები. ხელოვნური ინტელექტი (AI) უფრო მეტია, ვიდრე უბრალოდ ChatGPT. მიუხედავად იმისა, რომ 2023 წელმა AI საზოგადოებრივ ცნობიერებაში შეიტანა OpenAI-ის ჩატბოტის გარღვევის წყალობით, AI ჩუმად ვითარდებოდა ათწლეულების განმავლობაში, შესაფერისი მომენტის მოლოდინში, რომ ბრწყინავდეს. დღეს ეს სრულიად განსხვავებული ტექნოლოგიაა — რომელსაც შეუძლია სიმულაცია, შექმნა, ანალიზი და დემოკრატიზაციაც კი, რაც თითქმის ყველა ინდუსტრიაში შესაძლებელის საზღვრებს შლის.
მაგრამ რისი გაკეთება შეუძლია ზუსტად AI-ს და როგორ უნდა დანერგონ კომპანიებმა ის თავიანთ სტრატეგიებში? მოდით, ჩავუღრმავდეთ AI-ის პოტენციალს, გამოყენების შემთხვევებსა და გამოწვევებს IT-სტრატეგიული პერსპექტივიდან.
AI-ს შეუძლია წარმოუდგენელი მიღწევების განხორციელება, როგორიცაა რეალობის სიმულაცია (Deep Learning-ისა და Reinforcement Learning-ის მეშვეობით), ახალი კონტენტის შექმნა (GPT-ისა და GANs-ის მსგავსი მოდელებით) და შედეგების პროგნოზირება უზარმაზარი მონაცემთა ნაკრების ანალიზით. ისეთი სექტორები, როგორიცაა ჯანდაცვა, ფინანსები და უსაფრთხოება, უკვე გრძნობენ გავლენას:
ეს მაგალითები მხოლოდ მყინვარის წვერია. უძრავი ქონებიდან და დაზღვევიდან მომხმარებელთა მომსახურებამდე და იურიდიულ სისტემამდე, AI-ს შეუძლია რევოლუცია მოახდინოს ჩვენი ცხოვრების თითქმის ყველა ასპექტში.
AI-ის ერთ-ერთი ყველაზე დამაინტრიგებელი გამოყენება არის ციფრული ტყუილები-ის შექმნა. ოპერაციული მონაცემებით რეალობის სიმულაციით, კომპანიებს შეუძლიათ უსაფრთხოდ შეისწავლონ AI-ის გავლენა, სანამ მას ფართომასშტაბიანად დანერგავენ. ციფრულ ტყუილებს შეუძლიათ წარმოადგინონ პილოტი, მოსამართლე ან თუნდაც ციფრული საკრედიტო რეიტინგის შემფასებელი, რაც კომპანიებს საშუალებას აძლევს შეზღუდონ რისკები და თანდათანობით დანერგონ AI თავიანთ ოპერაციებში.
როდესაც კომპანიები მზად არიან მიიღონ AI, მათ უნდა განიხილონ ისეთი კითხვები, როგორიცაა „ვიყიდოთ, გამოვიყენოთ ღია კოდი თუ თავად ავაშენოთ?“ და „როგორ გავაძლიეროთ ჩვენი ამჟამინდელი თანამშრომლები AI ხელსაწყოებით?“. გადამწყვეტია AI-ის განხილვა, როგორც ადამიანური უნარების გაუმჯობესების საშუალება და არა ჩანაცვლების. საბოლოო მიზანია შევქმნათ გაძლიერებული მრჩევლები, რომლებიც მხარს უჭერენ გადაწყვეტილების მიღებას ადამიანური ასპექტის მსხვერპლად შეწირვის გარეშე.
დიდ ძალას დიდი პასუხისმგებლობა მოაქვს. ევროკავშირის AI აქტი, რომელიც ძალაში შევიდა 2024 წელს, მიზნად ისახავს ინოვაციების დაბალანსებას ფუნდამენტურ უფლებებთან და უსაფრთხოებასთან. კომპანიებმა პროაქტიულად უნდა იფიქრონ AI მოდელებში არსებულ მიკერძოებაზე, მონაცემთა კონფიდენციალურობაზე და ასეთი ტექნოლოგიების დანერგვის ეთიკურ შედეგებზე.
განიხილეთ სინთეზური მონაცემები -ის გამოყენება, რომელიც გენერირებულია GANs-ის მიერ მიკერძოების დასაძლევად, და გამოიყენეთ ისეთი ხელსაწყოები, როგორიცაა SHAP ან LIME, უფრო განმარტებადი AI სისტემების ასაგებად. ჩვენ გვჭირდება AI, რომელიც მხარს უჭერს ადამიანურ მიზნებსა და ღირებულებებს — ტექნოლოგია, რომელსაც შეუძლია სიცოცხლის გაუმჯობესება და არა საფრთხის შექმნა.
AI უკვე განსაზღვრავს, თუ როგორ ვცხოვრობთ და ვმუშაობთ. Gartner-ის თანახმად, ათი ყველაზე მნიშვნელოვანი 2024 წლის ტექნოლოგიური ტენდენციები დაკავშირებულია AI-სთან. Forrester წინასწარმეტყველებს, რომ 2030 წლისთვის AI-ის ბაზრის ღირებულება 227 მილიარდ დოლარს მიაღწევს. კომპანიებმა ახლა უნდა გაარკვიონ, როგორ გამოიყვანონ AI ლაბორატორიებიდან და გამოიყენონ პრაქტიკულ გამოყენების შემთხვევებში.
მომავალი არ გულისხმობს ადამიანების ჩანაცვლებას, არამედ სამყაროს შექმნას, სადაც პირადი AI-ები თანამშრომლობენ ბიზნეს AI-ებთან, ადამიანის შესაძლებლობები იზრდება და ინდუსტრიები ტრანსფორმირდება. ხედვა ნათელია — პასუხისმგებლობით მოეკიდოთ ხელოვნურ ინტელექტს და გამოიყენოთ მისი ძალა უფრო ეფექტური და გამდიდრებული მომავლისთვის.
როგორ შეუძლია NetCare-ს დაგეხმაროთ ამ თემაზე
NetCare-მა შეიმუშავა ეს სტრატეგია და განახორციელა. გაცილებით ადრე, სანამ ისეთ დიდ კომპანიებს, როგორიცაა Oracle და Microsoft, ეს იდეა მოუვიდოდათ. ეს უზრუნველყოფს სტრატეგიულ უპირატესობას სისწრაფის, მიდგომისა და მომავლის ხედვის თვალსაზრისით.
რა მიზნები უნდა დაისახოთ
ციფრული ტყუპის (Digital Twin) დანერგვისას მნიშვნელოვანია მკაფიო და საზომი მიზნების დასახვა. გაითვალისწინეთ შემდეგი ნაბიჯები:
რატომ NetCare
NetCare გამოირჩევა ხელოვნური ინტელექტის (AI) კლიენტზე ორიენტირებულ მიდგომასთან და IT-ის სიღრმისეულ ექსპერტიზასთან შერწყმით. აქცენტი კეთდება ინდივიდუალური გადაწყვეტილებების მიწოდებაზე, რომელიც შეესაბამება თქვენი ორგანიზაციის უნიკალურ საჭიროებებს. NetCare-თან თანამშრომლობით შეგიძლიათ დარწმუნებული იყოთ, რომ თქვენი AI ინიციატივები სტრატეგიულად იგეგმება და ეფექტურად ხორციელდება, რაც მდგრად გაუმჯობესებასა და კონკურენტულ უპირატესობას იწვევს.
უფრო სწრაფად, ჭკვიანურად და მდგრადად პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავების სამყაროში, მოძველებული კოდი შეიძლება იყოს ინოვაციისა და ზრდის შემაფერხებელი. მემკვიდრეობითი კოდი ხშირად ათწლიანი პაჩების, გვერდის ავლით და განახლებებისგან შედგება, რომლებიც ოდესღაც ფუნქციონალური იყო, მაგრამ ახლა შენარჩუნება რთულია.
საბედნიეროდ, არსებობს ახალი მოთამაშე, რომელსაც შეუძლია დაეხმაროს განვითარების გუნდებს ამ კოდის მოდერნიზაციაში: ხელოვნური ინტელექტი (AI). AI-ის წყალობით, კომპანიებს შეუძლიათ უფრო სწრაფად, ეფექტურად და ზუსტად გაასუფთავონ, დოკუმენტირდნენ და თუნდაც გადააკეთონ მემკვიდრეობითი კოდი უფრო თანამედროვე პროგრამირების ენებზე.
მემკვიდრეობით კოდს, რომელიც დაწერილია მოძველებულ ენებზე ან მოძველებული სტრუქტურებით, თან სდევს რამდენიმე გამოწვევა:
AI-ით მემკვიდრეობითი კოდის მოდერნიზაცია კომპანიებს არა მხოლოდ ახალი ტექნოლოგიებით სარგებლობის, არამედ რისკების მინიმიზაციისა და ხარჯების დაზოგვის საშუალებას აძლევს. AI-ის გამოყენებით შესაძლებელია მემკვიდრეობითი კოდის ბაზის ეტაპობრივი ტრანსფორმაცია თანამედროვე, მომავალზე ორიენტირებულ ინფრასტრუქტურად, ძირითადი ფუნქციონალურობის დაკარგვის გარეშე.
სამყაროში, სადაც ტექნოლოგიები სწრაფად ვითარდება, კომპანიებს შეუძლიათ AI-ის მეშვეობით ღირებული უპირატესობის მოპოვება მოძველებული კოდის განახლებით და საკუთარი თავის პოზიციონირებით, როგორც ინოვაციური მოთამაშეები თავიანთ სფეროში. მემკვიდრეობითი კოდის მოდერნიზაცია ახლა არა მხოლოდ შესაძლებელია, არამედ ხარჯისა და დროის ეფექტურია.
გჭირდებათ დახმარება AI-ის გაწვრთნასა და დანერგვაში მემკვიდრეობითი კოდის მოდერნიზაციისთვის? შეავსეთ საკონტაქტო ფორმა და სიამოვნებით მოგაწვდით დამატებით განმარტებებს. საშუალოდ, AI-ით მოდერნიზაციის პროცესი 5-ჯერ უფრო სწრაფია, ვიდრე მის გარეშე. ეს მნიშვნელოვნად აღემატება No-Code პლატფორმებსაც.
