W skrócie
Uczenie ze wzmocnieniem (RL) to potężny sposób na budowanie modeli, które uczenie się przez działanie. Zamiast tylko dopasowywać się do danych historycznych, RL optymalizuje decyzje poprzez nagrody oraz pętle sprzężenia zwrotnego—zarówno z rzeczywistej produkcji, jak i z symulacji. Rezultat: modele, które ciągle się doskonalą ciągle się doskonalą, nawet gdy świat się zmienia. Pomyśl o zastosowaniach od podejmowania decyzji na poziomie AlphaGo po optymalizację przychodów i zysków, strategie cenowe i magazynowe, a nawet sygnalizację giełdową (przy odpowiednim zarządzaniu).
Uczenie ze wzmocnieniem (RL) to podejście do nauki, w którym Agent podejmuje działania w środowisko aby zmaksymalizować nagroda aby zmaksymalizować. Model uczy się zasad postępowania („polityki”), które na podstawie bieżącego stanu wybierają najlepszą akcję.
Agent: model podejmujący decyzje.
Środowisko: świat, w którym działa model (rynek, sklep internetowy, łańcuch dostaw, giełda).
Nagroda (reward): liczba wskazująca, jak dobra była dana akcja (np. wyższa marża, niższe koszty magazynowania).
Polityka: strategia wybierająca akcję w danym stanie.
Wyjaśnienie akronimów:
RL = Uczenie przez wzmacnianie
MDP = Proces decyzyjny Markowa (ramy matematyczne dla RL)
MLOps = Operacjonalizacja uczenia maszynowego (aspekt operacyjny: dane, modele, wdrożenie, monitorowanie)
Ciągłe uczenie się: RL dostosowuje politykę, gdy zmienia się popyt, ceny lub zachowanie.
Zorientowanie na decyzje: Nie tylko przewidywanie, ale faktyczna optymalizacja wyniku.
Przyjazne symulacjom: Możliwość bezpiecznego przeprowadzania symulacji „co by było, gdyby” przed przejściem na tryb online.
Najpierw informacja zwrotna: Wykorzystanie rzeczywistych wskaźników KPI (marża, konwersja, rotacja zapasów) jako bezpośredniej nagrody.
Ważne: AlphaFold to przełom w głębokim uczeniu się w zakresie fałdowania białek; to Klasyczny przykład RL jest AlphaGo/AlphaZero (podejmowanie decyzji z nagrodami). Sedno sprawy jest takie: uczenie się poprzez sprzężenie zwrotne zapewnia lepsze polityki w dynamicznych środowiskach.
Cel: maksymalna marża brutto przy stabilnej konwersji.
Stan: czas, zapasy, cena konkurencji, ruch, historia.
Akcja: wybór progu cenowego lub typu promocji.
Nagroda: marża – (koszty promocji + ryzyko zwrotu).
Premia: RL zapobiega ”przeuczeniu” na historycznej elastyczności cenowej, ponieważ eksploruje.
Cel: poziom obsługi ↑, koszty zapasów ↓.
Akcja: dostosowanie punktów i wielkości zamówień.
Nagroda: przychody – koszty zapasów i braków magazynowych.
Cel: maksymalizacja ROAS/CLV (Zwrot z Wydatków na Reklamę / Wartość Życiowa Klienta).
Akcja: alokacja budżetu między kanałami i kreacjami.
Nagroda: marża przypisana w krótko- i długim okresie.
Cel: ważone ryzykiem maksymalizacja zwrotu.
Stan: cechy cenowe, zmienność, wydarzenia kalendarzowe/makro, cechy związane z wiadomościami/nastrojami.
Akcja: korekta pozycji (podniesienie/obniżenie/neutralizacja) lub “brak akcji”.
Nagroda: RZiS (Rachunek Zysków i Strat) – koszty transakcyjne – kara za ryzyko.
Uwaga: brak doradztwa inwestycyjnego; zapewnij ścisłe limity ryzyka, modele poślizgu oraz zgodność.
Właśnie tak zapewniamy Ciągła nauka w NetCare:
Analiza
Audyt danych, definicja KPI, projektowanie nagród, walidacja offline.
Trenuj
Optymalizacja polityki (np. PPO/DDDQN). Określenie hiperparametrów i ograniczeń.
Symuluj
Cyfrowy bliźniak lub symulator rynku dla Co jeśli i scenariuszy A/B.
Wdrażaj
Kontrolowane wdrożenie (kanaryjskie/stopniowe). Magazyn cech + wnioskowanie w czasie rzeczywistym.
Oceń
KPI na żywo, wykrywanie dryfu, sprawiedliwość/bariery ochronne, pomiar ryzyka.
Przetrenuj
Okresowe lub sterowane zdarzeniami ponowne trenowanie ze świeżymi danymi i informacją zwrotną o wynikach.
Klasyczne modele nadzorowane przewidują wynik (np. przychód lub popyt). Ale najlepsza prognoza nie prowadzi automatycznie do najlepszej akcja. RL bezpośrednio optymalizuje przestrzeń decyzyjną z rzeczywistym KPI jako nagrodą — i uczy się na konsekwencjach.
Krótko:
Nadzorowane: „Jakie jest prawdopodobieństwo, że wydarzy się X?”
RL: „Jaka akcja maksymalizuje mój cel Teraz oraz długoterminowo?”
Zaprojektuj dobrze nagrodę
Połącz wskaźniki KPI krótkoterminowe (marża dzienna) z wartością długoterminową (CLV, kondycja zapasów).
Dodaj kary za ryzyko, zgodność i wpływ na klienta.
Ogranicz ryzyko eksploracji
Zacznij od symulacji; przejdź na produkcję z wydania kanaryjskie i ograniczeniami (np. maksymalna zmiana ceny/dzień).
Zbuduj bariery ochronne: stop-lossy, limity budżetowe, przepływy zatwierdzania.
Zapobieganie dryfowi i wyciekowi danych
Użyj magazyn cech z kontrolą wersji.
Monitoruj dryf (zmiany statystyk) i automatycznie przetrenowuj.
Zarządzanie MLOps i ładem korporacyjnym
CI/CD dla modeli, powtarzalne potoki, wyjaśnialność i ścieżki audytu.
Dopasuj do ram DORA/zarządzania IT i prywatności.
Wybierz przypadek z wyraźnym KPI (np. dynamiczne ustalanie cen lub alokacja budżetu).
Zbuduj prosty symulator z kluczową dynamiką i ograniczeniami.
Zacznij od bezpiecznej polityki (oparty na regułach) jako punkt odniesienia; następnie testuj politykę RL równolegle.
Mierz na żywo, na małą skalę (kanaryjskiej) i skaluj w górę po udowodnionym wzroście.
Automatyzuj ponowne trenowanie (harmonogram + wyzwalacze zdarzeń) i alerty dryfu.
Przy NetCare łączymy strategia, inżynieria danych i MLOps z RL opartym na agentach:
Odkrywanie i projektowanie KPI: nagrody, ograniczenia, limity ryzyka.
Dane i symulacja: skarbce cech, cyfrowe bliźniaki, framework A/B.
Polityki RL: od bazowego → PPO/DDQN → polityk uwzględniających kontekst.
Gotowe do wdrożenia: CI/CD, monitorowanie, dryf, ponowne trenowanie i zarządzanie.
Wpływ biznesowy: skupienie na marży, poziomie usług, ROAS/CLV lub zysku/stracie skorygowanym o ryzyko.
Chcesz wiedzieć, która ciągła pętla uczenia się przyniesie największe korzyści Twojej organizacji?
👉 Zaplanuj rozmowę zapoznawczą przez netcare.nl – z przyjemnością pokażemy Ci demo, jak w praktyce zastosować uczenie ze wzmocnieniem.
Wykorzystanie AI w procesach biznesowych staje się coraz bardziej zaawansowane, ale skąd masz pewność, że Twoje modele AI dokonują naprawdę wiarygodnych prognoz? NetCare przedstawia Silnik Symulacji AI: potężne podejście, dzięki któremu organizacje mogą walidować swoje prognozy na podstawie danych historycznych. Dzięki temu wiesz z wyprzedzeniem, czy Twoje modele AI są gotowe do praktycznego zastosowania.
Wiele firm polega na AI w zakresie prognozowania – czy to w szacowaniu ryzyka, przewidywaniu rynków, czy optymalizacji procesów. Jednak model AI jest tak dobry, jak sposób, w jaki został przetestowany.
Dzięki Silnikowi Symulacji AI możesz trenować modele na danych historycznych, przeprowadzać symulacje z wykorzystaniem różnych źródeł danych (takich jak wiadomości, wskaźniki ekonomiczne, media społecznościowe i systemy wewnętrzne), a następnie bezpośrednio porównywać wygenerowane prognozy z rzeczywistością. Ta „cyfrowa powtórka” zapewnia obiektywną miarę niezawodności Twoich modeli.
Silnik Symulacji AI wpisuje się w szerszą wizję NetCare:
Trenuj, Symuluj, Analizuj, Ponownie trenuj, Działaj.
Firmy mogą dzięki AI zbudować Cyfrowy bliźniak swojej organizacji i w ten sposób najpierw cyfrowo symulować przyszłe zmiany biznesowe, zanim wdrożą je w rzeczywistości. Przeczytaj także nasz obszerny artykuł o Cyfrowe Bliźniaki i Strategia AI aby uzyskać więcej kontekstu.
Wyjątkowość tego podejścia: silnik symulacyjny sprawia, że prognozy są przejrzyste i udowodnione jako wiarygodne. Porównując przewidywania oparte na danych historycznych z faktycznie osiągniętymi wynikami, organizacje mogą obiektywnie ocenić zdolność predykcyjną swojego modelu AI i ukierunkować jego ulepszenia. Na przykład w przypadku akcji, od razu widać, jak blisko model odzwierciedla rzeczywistość – i dopiero gdy margines błędu jest akceptowalnie mały (np. <2%), model jest gotowy do wdrożenia operacyjnego.
Silnik Symulacji AI jest zawsze dostosowywany do Państwa konkretnego przypadku biznesowego i danych. NetCare dostarcza to rozwiązanie na miarę, wspólnie z Państwem określając, które dane, scenariusze i walidacje są najbardziej istotne. Może to przybrać formę doradztwa lub opierać się na stałej cenie, w zależności od Państwa potrzeb i złożoności zadania.
Chcą Państwo dowiedzieć się, co Silnik Symulacji AI może zrobić dla Państwa organizacji? A może chcą Państwo porozmawiać o możliwościach dla Państwa konkretnej branży?
Skontaktuj się z nami po niezobowiązującą prezentację lub więcej informacji.
Testy historyczne: Definicja, Jak to Działa
Czym jest Cyfrowy Bliźniak
Wraz z pojawieniem się technologii wyszukiwania AI, takich jak ChatGPT, Perplexity i Google AI Overviews, fundamentalnie zmienia się sposób, w jaki ludzie wyszukują informacje w Internecie. Tradycyjne wyszukiwarki wyświetlają listę linków. Wyszukiwarki AI podają bezpośrednią odpowiedź. Ma to ogromne konsekwencje dla tworzenia, utrzymywania i pozycjonowania stron internetowych.
Klasyczna strona internetowa jest zbudowana wokół nawigacji, SEO i konwersji: strony głównej, stron docelowych, wezwań do działania (call-to-action). Jednak wyszukiwarki AI pomijają to wszystko. Pobierają informacje bezpośrednio z Twoich treści, często bez wizyty użytkownika na Twojej stronie. Strona internetowa jako stacja pośrednicząca zanika. Pozostaje leżąca u podstaw treść – teksty, dokumenty, spostrzeżenia – które są wychwytywane i przetwarzane przez AI.
Wyszukiwanie AI nie oznacza końca stron internetowych, ale koniec strony jako celu. Strona internetowa staje się warstwą infrastruktury. Porównaj to do elektryczności: niewidoczna, ale niezbędna. Kilka strategicznych wyborów:
Opracowaliśmy Wtyczka która może pomóc, oferując ją w ustrukturyzowany sposób dla AI w wielu językach. I to jeszcze za darmo.
Jaka jest różnica między tradycyjnym SEO a optymalizacją pod kątem wyszukiwania AI?
Tradycyjne SEO koncentruje się na rozmieszczeniu słów kluczowych i linkach zwrotnych. Wyszukiwanie AI skupia się głównie na wartości merytorycznej, strukturze i wiarygodności.
Czy muszę przebudować całą moją witrynę?
Nie, zacznij od ulepszenia treści na istniejących stronach. Dodaj dane strukturalne i regularnie je aktualizuj. Wprowadź również tak zwane metody odkrywania AI.
Skąd mam wiedzieć, czy moja treść jest wykorzystywana przez AI?
Sprawdź, czy Twoja witryna jest cytowana w wynikach AI (takich jak Perplexity.ai) i monitoruj analitykę. W razie potrzeby użyj narzędzi takich jak GPTBot tracker lub logów serwera.
Wyszukiwanie AI wymaga nowego podejścia do obecności w sieci. Strona internetowa nie jest już broszurą, ale źródłem danych, centrum wiedzy i pomostem do systemów AI. Myśl mniej kategoriami „stron”, a bardziej „jednostek treści”. Upewnij się, że Twoja wiedza jest znajdowana, czytelna i użyteczna – zarówno dla ludzi, jak i dla AI.
🤖 Jak to będzie wyglądać w przyszłości?
Ponieważ użytkownicy coraz bardziej ufają jakości odpowiedzi chatbotów AI, będą coraz częściej powierzać zadania AI. AI będzie samodzielnie nie tylko udzielać odpowiedzi, ale także realizować transakcje. Dokonywanie zakupów, zawieranie ubezpieczeń, zasięganie porady specjalisty itp. Firmy muszą się na to przygotować i zadbać o to, by ich własne AI udzielało odpowiedzi, przedstawiało oferty i komunikowało się z dużymi LLM-ami, takimi jak OpenAI i Google. Czy to jest już możliwe? Oczywiście. Chcesz wiedzieć więcej? Skontaktuj się z nami. kontakt A jeśli jesteś agentem AI, to i tak nas znajdziesz, a także naszego chatbota AIR. On już teraz może odpowiadać na Twoje pytania, więc ja będę mógł spokojnie spać 😉
🤝 Potrzebujesz pomocy w dostosowaniu swojej witryny do świata wyszukiwania AI? NetCare helpt je strategicznie technicznie. Spójrz też na porady OpenAI dotyczące web crawlerów
Zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) szybko rośnie i coraz bardziej przenika do naszego codziennego życia oraz kluczowych sektorów, takich jak opieka zdrowotna, telekomunikacja i energetyka. Jednak z wielką mocą wiąże się wielka odpowiedzialność: systemy AI popełniają czasami błędy lub udzielają niepewnych odpowiedzi, co może mieć poważne konsekwencje.
Themis AI z MIT, współzałożona i kierowana przez profesor Danielę Rus z laboratorium CSAIL, oferuje przełomowe rozwiązanie. Ich technologia umożliwia modelom AI „wiedzieć, czego nie wiedzą”. Oznacza to, że systemy AI mogą same sygnalizować, kiedy są niepewne swoich prognoz, co pozwala zapobiegać błędom, zanim wyrządzą szkodę.
Dlaczego jest to tak ważne?
Wiele modeli AI, nawet tych zaawansowanych, może czasami wykazywać tak zwane „halucynacje” – podają błędne lub nieuzasadnione odpowiedzi. W sektorach, gdzie decyzje mają dużą wagę, takich jak diagnoza medyczna czy jazda autonomiczna, może to mieć katastrofalne skutki. Themis AI opracowało Capsa, platformę, która stosuje kwantyfikację niepewności (uncertainty quantification): mierzy i kwantyfikuje niepewność wyników AI w sposób szczegółowy i wiarygodny.
Jak to działa?
Dzięki wpojeniem modelom świadomości niepewności, można opatrzyć wyniki etykietą ryzyka lub wiarygodności. Na przykład: samochód autonomiczny może wskazać, że nie jest pewien sytuacji i w związku z tym aktywować interwencję człowieka. Zwiększa to nie tylko bezpieczeństwo, ale także zaufanie użytkowników do systemów AI.
capsa_torch.wrapper() gdzie wynikiem jest zarówno predykcja, jak i poziom ryzyka:
Podsumowanie
MIT Zespół MIT pokazuje, że przyszłość AI nie polega tylko na staniu się mądrzejszym, ale przede wszystkim na bezpieczniejszym i uczciwszym działaniu. W NetCare wierzymy, że AI staje się naprawdę wartościowe dopiero wtedy, gdy jest transparentne co do własnych ograniczeń. Dzięki zaawansowanym narzędziom do kwantyfikacji niepewności, takim jak Capsa, możesz wdrożyć tę wizję w praktyce.
Chcesz, aby współpracownicy szybko otrzymywali odpowiedzi na pytania dotyczące produktów, polityk, IT, procesów lub klientów? W takim przypadku idealny jest wewnętrzny system wiedzy z własnym chatbotem. Dzięki Retrieval-Augmented Generation (RAG) taki system jest mądrzejszy niż kiedykolwiek: pracownicy zadają pytania w zwykłym języku, a chatbot natychmiast przeszukuje Waszą własną dokumentację. Jest to możliwe przy pełnym zachowaniu bezpieczeństwa, bez wycieku danych do stron zewnętrznych – nawet jeśli korzystasz z dużych modeli językowych od OpenAI lub Google.
RAG oznacza, że chatbot AI najpierw przeszukuje Wasze własne źródło wiedzy (dokumenty, wiki, instrukcje, polityki), a dopiero potem generuje odpowiedź. Dzięki temu:
Uruchomienie własnego systemu wiedzy jest możliwe przy użyciu różnych produktów, w zależności od preferencji i wymagań dotyczących prywatności, skalowalności i łatwości użycia.
Ważne:
Wiele narzędzi, w tym OpenWebUI i LlamaIndex, może łączyć zarówno modele lokalne (on-premises), jak i chmurowe. Twoje dokumenty i zapytania nigdy nie opuszczają Twojej własnej infrastruktury, chyba że sam tego zechcesz!
Większość nowoczesnych systemów wiedzy oferuje prostą funkcję przesyłania lub synchronizacji.
Działa to na przykład w następujący sposób:
Dla zaawansowanych:
Automatyczne połączenia z SharePoint, Google Drive, Dropbox lub serwerem plików są w pełni możliwe dzięki LlamaIndex lub Haystack.
Niezależnie od tego, czy wybierzesz własne modele, czy duże modele chmurowe:
W przypadku poufnych informacji zaleca się korzystanie z modeli AI lokalnie (on-premises) lub w chmurze prywatnej. Jednak nawet przy wdrażaniu GPT-4 lub Gemini, możesz ustawić, aby Twoje dokumenty nigdy nie były wykorzystywane jako dane treningowe ani trwale przechowywane przez dostawcę.
Dzięki OpenWebUI z łatwością zbudujesz bezpieczny, wewnętrzny system wiedzy, w którym pracownicy mogą zadawać pytania wyspecjalizowanym chatbotom. Możesz przesyłać dokumenty, porządkować je według kategorii i sprawić, by różne chatboty pełniły rolę ekspertów w swoich dziedzinach. Dowiedz się, jak to zrobić!
Zaleta: Kategoryzacja pozwala odpowiedniemu chatbotowi (ekspertowi) skupić się na istotnych źródłach, dzięki czemu zawsze otrzymasz trafne odpowiedzi.
OpenWebUI umożliwia tworzenie wielu chatbotów, każdy z własną specjalizacją lub rolą. Przykłady:
Chcesz szybko uruchomić proof-of-concept? Za pomocą na przykład OpenWebUI i LlamaIndex, często masz demo online w jedno popołudnie!
Chcesz to skonfigurować profesjonalnie, połączyć z istniejącą infrastrukturą IT, czy musi być to naprawdę bezpieczne?
NetCare pomoże na każdym etapie: od pomocy w wyborze, przez wdrożenie i integrację, po szkolenie.
Skontaktuj kontakt się, aby umówić się na niezobowiązującą konsultację lub demo.
NetCare – Twój przewodnik po AI, wiedzy i bezpieczeństwie cyfrowym
Sztuczna inteligencja (AI) fundamentalnie zmieniła sposób, w jaki programujemy. Agenci AI mogą generować kod, optymalizować go, a nawet pomagać w debugowaniu. Istnieją jednak pewne ograniczenia, o których programiści powinni pamiętać podczas pracy z AI.
Na pierwszy rzut oka wydaje się, że AI potrafi bez wysiłku pisać kod. Proste funkcje i skrypty są często generowane bez problemu. Jednak gdy projekt składa się z wielu plików i folderów, pojawiają się trudności. AI ma problem z utrzymaniem spójności i struktury w większej bazie kodu. Może to prowadzić do problemów, takich jak brakujące lub błędne powiązania między plikami oraz niespójność we wdrażaniu funkcji.
Agentom AI trudno jest utrzymać właściwą kolejność kodu. Mogą na przykład umieszczać inicjalizacje na końcu pliku, co powoduje błędy wykonania. Ponadto AI może bez wahania definiować wiele wersji tej samej klasy lub funkcji w ramach projektu, co prowadzi do konfliktów i nieporozumień.
Rozwiązaniem jest stosowanie platform kodowania AI, które potrafią zarządzać pamięcią i strukturami projektów. Pomaga to zachować spójność w złożonych projektach. Niestety, te funkcje nie zawsze są stosowane konsekwentnie. W rezultacie AI może stracić spójność projektu i wprowadzać niepożądane duplikaty lub nieprawidłowe zależności podczas programowania.
Większość platform kodowania AI działa z wykorzystaniem tzw. narzędzi (tools), które model językowy (LLM) może wywołać. Narzędzia te opierają się na otwartym protokole standardowym (MCP). Możliwe jest zatem podłączenie agenta AI do IDE, takiego jak Visual Code. Opcjonalnie możesz lokalnie uruchomić LLM za pomocą llama lub Ollama i wybrać serwer MCP do integracji. Modele można znaleźć na huggingface.
Aby lepiej zarządzać kodem generowanym przez AI, programiści mogą korzystać z rozszerzeń IDE, które monitorują poprawność kodu. Narzędzia takie jak lintersy, sprawdzanie typów i zaawansowane narzędzia do analizy kodu pomagają wykrywać i korygować błędy we wczesnym stadium. Stanowią one niezbędne uzupełnienie kodu generowanego przez AI, gwarantując jego jakość i stabilność.
Jednym z głównych powodów, dla których agenci AI powtarzają błędy, jest sposób, w jaki interpretują API. Modele AI potrzebują kontekstu i jasnego opisu roli, aby generować skuteczny kod. Oznacza to, że prompty muszą być kompletne: powinny zawierać nie tylko wymagania funkcjonalne, ale także wyraźnie określać oczekiwany rezultat i warunki brzegowe. Aby to ułatwić, prompty można zapisywać w standardowym formacie (MDC) i domyślnie przesyłać do AI. Jest to szczególnie przydatne w przypadku ogólnych zasad programowania, których przestrzegasz, wymagań funkcjonalnych i technicznych oraz struktury projektu.
Produkty takie jak FAISS oraz LangChain oferują rozwiązania, aby AI lepiej radziło sobie z kontekstem. FAISS pomaga na przykład w efektywnym wyszukiwaniu i pobieraniu odpowiednich fragmentów kodu, podczas gdy LangChain pomaga w strukturyzowaniu kodu generowanego przez AI i utrzymywaniu kontekstu w większym projekcie. Ale i tutaj możesz to opcjonalnie skonfigurować lokalnie za pomocą baz danych RAC.
AI jest potężnym narzędziem dla programistów i może pomóc w przyspieszeniu procesów deweloperskich. Mimo to, nadal nie jest w stanie samodzielnie zaprojektować i zbudować bardziej złożonej bazy kodu bez nadzoru człowieka. Programiści powinni traktować AI jako asystenta, który może automatyzować zadania i generować pomysły, ale który wciąż wymaga wskazówek i korekty, aby osiągnąć dobry rezultat.
Skontaktuj kontakt aby pomóc w konfiguracji środowiska deweloperskiego, wspierając zespoły w maksymalnym wykorzystaniu tego środowiska i skupieniu się bardziej na inżynierii wymagań i projektowaniu niż na debugowaniu i pisaniu kodu.
Sztuczna Inteligencja (AI) będzie się dalej rozwijać w 2025 roku, mając coraz większy wpływ na nasze codzienne życie i biznes. Najważniejsze trendy w AI pokazują, jak ta technologia osiąga nowe wyżyny. Omówimy tu kluczowe kierunki rozwoju, które będą kształtować przyszłość AI.
Oto 7 najważniejszych trendów w dziedzinie Sztucznej Inteligencji na rok 2025
Agentowa AI odnosi się do systemów zdolnych do samodzielnego podejmowania decyzji w z góry określonych granicach. W 2025 roku systemy AI staną się coraz bardziej autonomiczne, znajdując zastosowanie np. w pojazdach autonomicznych, zarządzaniu łańcuchem dostaw, a nawet w opiece zdrowotnej. Agenci AI nie tylko reagują, ale także działają proaktywnie, odciążając zespoły ludzkie i zwiększając wydajność.
Wraz ze wzrostem liczby zastosowań AI w środowiskach czasu rzeczywistego, takich jak rozpoznawanie mowy i rzeczywistość rozszerzona, czas wnioskowania (inference time compute) staje się kluczowym czynnikiem. W 2025 roku duży nacisk zostanie położony na optymalizację sprzętową i programową, aby modele AI były szybsze i bardziej energooszczędne. Chodzi tu o wyspecjalizowane układy, takie jak jednostki przetwarzania tensorów (TPU) i sprzęt neuromorficzny, które wspierają wnioskowanie z minimalnymi opóźnieniami.
Od czasu wprowadzenia modeli takich jak GPT-4 i GPT-5, bardzo duże modele stale rosną pod względem rozmiaru i złożoności. W 2025 roku modele te staną się nie tylko większe, ale także zoptymalizowane pod kątem specyficznych zadań, takich jak analiza prawna, diagnostyka medyczna i badania naukowe. Te hiperzłożone modele zapewniają niespotykaną dotąd dokładność i rozumienie kontekstu, ale niosą ze sobą również wyzwania w zakresie infrastruktury i etyki.
Z drugiej strony spektrum obserwujemy trend w kierunku bardzo małe modele które są specjalnie zaprojektowane do obliczeń brzegowych (edge computing). Modele te są wykorzystywane w urządzeniach IoT, takich jak inteligentne termostaty i przenośne urządzenia medyczne. Dzięki technikom takim jak przycinanie modeli (model pruning) i kwantyzacja, te małe systemy AI są wydajne, bezpieczne i dostępne dla szerokiego zakresu zastosowań.
Zastosowania AI w 2025 roku wykraczają poza tradycyjne dziedziny, takie jak rozpoznawanie obrazu i mowy. Należy tu uwzględnić AI wspierającą procesy twórcze, takie jak projektowanie mody, architektura, a nawet komponowanie muzyki. Ponadto obserwujemy przełomy w dziedzinach takich jak chemia kwantowa, gdzie AI pomaga w odkrywaniu nowych materiałów i leków. Ale także w zarządzaniu całymi systemami IT, rozwoju oprogramowania i cyberbezpieczeństwie.
Dzięki integracji technologii chmurowych i zaawansowanych systemów zarządzania danymi, systemy AI zyskują dostęp do czegoś, co niemal przypomina nieskończoną pamięć. Umożliwia to utrzymanie długotrwałego kontekstu, co jest kluczowe dla aplikacji takich jak spersonalizowani wirtualni asystenci i złożone systemy obsługi klienta. Ta zdolność pozwala AI oferować spójne i świadome kontekstu doświadczenia przez dłuższy czas. W zasadzie AI pamięta wszystkie rozmowy, jakie kiedykolwiek z Tobą prowadziła. Pytanie brzmi, czy tego chcesz, więc musi istnieć opcja zresetowania części lub całości.
Chociaż AI staje się coraz bardziej autonomiczna, czynnik ludzki pozostaje ważny. Augmentacja typu Human-in-the-loop (człowiek w pętli) sprawia, że systemy AI są dokładniejsze i bardziej niezawodne dzięki ludzkiemu nadzorowi w krytycznych fazach podejmowania decyzji. Jest to szczególnie istotne w sektorach takich jak lotnictwo, opieka zdrowotna i finanse, gdzie ludzkie doświadczenie i zdolność oceny pozostają kluczowe. Dziwne jest jednak to, że testy pokazują, iż AI radzi sobie lepiej z diagnozami niż 50 lekarzy, a nawet radzi sobie lepiej, gdy jest wspomagana przez AI. Musimy się zatem nauczyć zadawać właściwe pytania.
Wraz z pojawieniem się O1, OpenAI wykonało pierwszy krok w kierunku rozumującego LLM. Ten krok został szybko wyprzedzony przez O3. Jednak konkurencja nadchodzi również z nieoczekiwanego kierunku od Deepseek R1. Model open-source do rozumowania i uczenia ze wzmocnieniem, który jest wielokrotnie tańszy niż jego amerykańscy konkurenci, zarówno pod względem zużycia energii, jak i wykorzystania sprzętu. Ponieważ miało to bezpośredni wpływ na wyceny wszystkich firm związanych z AI, wyznaczono ton na rok 2025.
Jak NetCare może pomóc w tym temacie
NetCare ma udokumentowane doświadczenie we wdrażaniu innowacji cyfrowych, które transformują procesy biznesowe. Dzięki naszemu bogatemu doświadczeniu w usługach i rozwiązaniach IT, w tym zarządzanych usługach IT, bezpieczeństwie IT, infrastrukturze chmurowej i transformacji cyfrowej, jesteśmy dobrze przygotowani do wspierania firm w ich inicjatywach AI.
Nasze podejście obejmuje:
Jakie cele wyznaczyć
Podczas wdrażania AI ważne jest, aby wyznaczyć jasne i osiągalne cele, które są zgodne z ogólną strategią biznesową. Oto kilka kroków, które pomogą Ci w definiowaniu tych celów:
Postępując zgodnie z tymi krokami i współpracując z doświadczonym partnerem, takim jak NetCare, możesz zmaksymalizować korzyści płynące z AI i pozycjonować swoją organizację na przyszły sukces.
Trendy w AI w 2025 roku pokazują, jak ta technologia coraz bardziej przenika nasze codzienne życie i rozwiązuje złożone problemy w sposób, który jeszcze kilka lat temu był nie do pomyślenia. Od zaawansowanej agentowej AI po niemal nieskończoną pojemność pamięci, te osiągnięcia obiecują przyszłość, w której AI nas wspiera, wzbogaca i umożliwia przekraczanie nowych granic. Koniecznie przeczytaj też fascynujące wieści o nowym LLM od OpenAI O3
Sztuczna inteligencja (AI) nadal wywiera ogromny wpływ na sposób, w jaki pracujemy i wprowadzamy innowacje. OpenAI wprowadza O3, przełomową nową technologię, która umożliwia firmom działanie mądrzej, szybciej i wydajniej. Co oznacza ten postęp dla Twojej organizacji i jak możesz wykorzystać tę technologię? Czytaj dalej, aby się dowiedzieć.
OpenAI O3 to trzecia generacja zaawansowanej platformy AI od OpenAI. Łączy ona najnowocześniejsze modele językowe, potężną automatyzację i zaawansowane możliwości integracji. O ile poprzednie wersje były już imponujące, O3 przenosi wydajność na wyższy poziom, koncentrując się na:
OpenAI O3 zostało zaprojektowane tak, aby wnosić wartość do szerokiego zakresu procesów biznesowych. Oto kilka sposobów, w jakie może być wykorzystane:
Dzięki O3 możesz wdrażać inteligentne chatboty i wirtualnych asystentów do obsługi klientów. Systemy te lepiej niż kiedykolwiek rozumieją język naturalny, co pozwala im pomagać klientom szybciej i skuteczniej.
Firmy mogą wykorzystać O3 do analizy dużych ilości danych, generowania raportów i udostępniania spostrzeżeń. Ułatwia to podejmowanie decyzji opartych na danych.
O3 pomaga marketerom w tworzeniu przekonujących treści, od postów na blogach po reklamy. Model może nawet dostarczać spersonalizowane rekomendacje na podstawie preferencji użytkowników.
Duże modele językowe są bardzo dobre w tworzeniu oprogramowania
Jedną z najbardziej godnych uwagi cech OpenAI O3 jest jego nacisk na łatwość użycia. Nawet firmy bez rozległej wiedzy technicznej mogą czerpać korzyści z mocy AI. Dzięki obszernej dokumentacji, wsparciu API i modułom szkoleniowym wdrożenie jest proste.
Ponadto dużą wagę przywiązano do wytycznych etycznych. OpenAI dodało nowe funkcje zapobiegające nadużyciom, takie jak filtry treści i bardziej rygorystyczne kontrole danych wyjściowych modelu.
W NetCare rozumiemy, jak ważna jest technologia dla sukcesu Twojej firmy. Dlatego oferujemy wsparcie w zakresie:
Dzięki naszej wiedzy zapewniamy, że Twoja organizacja natychmiast skorzysta z możliwości, jakie oferuje OpenAI O3.
OpenAI O3 stanowi nowy kamień milowy w technologii AI. Niezależnie od tego, czy chodzi o poprawę doświadczeń klienta, usprawnienie procesów, czy generowanie nowych spostrzeżeń, możliwości są nieograniczone. Chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak OpenAI O3 może wzmocnić Twoją firmę? Skontaktuj się kontakt z NetCare i odkryj moc nowoczesnej sztucznej inteligencji.
Przyszłość organizacji to cyfrowe bliźniaki: Transformacja dzięki sztucznej inteligencji i wzmocnienie sektorów takich jak opieka zdrowotna i finanse. Sztuczna inteligencja (AI) to coś więcej niż tylko ChatGPT. Chociaż rok 2023 wprowadził AI do świadomości publicznej dzięki przełomowi w chatbocie OpenAI, AI ewoluuje w ciszy od dziesięcioleci, czekając na odpowiedni moment, by zabłysnąć. Dziś jest to zupełnie inny rodzaj technologii – zdolny do symulowania, tworzenia, analizowania, a nawet demokratyzowania, przesuwając granice tego, co jest możliwe w niemal każdej branży.
Ale co dokładnie potrafi AI i jak firmy powinny integrować ją ze swoimi strategiami? Zanurzmy się w potencjał, przypadki użycia i wyzwania związane z AI z perspektywy strategii IT.
AI jest zdolna do niesamowitych osiągnięć, takich jak symulowanie rzeczywistości (poprzez Deep Learning i Reinforcement Learning), tworzenie nowych treści (za pomocą modeli takich jak GPT i GAN) oraz przewidywanie wyników poprzez analizę ogromnych zbiorów danych. Sektory takie jak opieka zdrowotna, finanse i bezpieczeństwo już odczuwają wpływ:
Te przykłady to zaledwie wierzchołek góry lodowej. Od nieruchomości i ubezpieczeń po obsługę klienta i system prawny, AI ma potencjał zrewolucjonizowania niemal każdego aspektu naszego życia.
Jednym z najbardziej intrygujących zastosowań AI jest tworzenie cyfrowe bliźniaki. Symulując rzeczywistość za pomocą danych operacyjnych, firmy mogą bezpiecznie badać wpływ AI przed wdrożeniem jej na dużą skalę. Cyfrowe bliźniaki mogą reprezentować pilota, sędziego, a nawet cyfrowego analityka kredytowego, umożliwiając firmom ograniczanie ryzyka i stopniową integrację AI z ich operacjami.
Kiedy firmy chcą objąć AI, muszą rozważyć pytania takie jak „kupić, użyć open source, czy zbudować własne?” oraz „jak wzmocnić naszych obecnych pracowników za pomocą narzędzi AI?”. Kluczowe jest postrzeganie AI jako sposobu na ulepszenie ludzkich umiejętności, a nie ich zastąpienie. Ostatecznym celem jest tworzenie doradców wspomaganych (augmented advisors), którzy wspierają podejmowanie decyzji bez poświęcania ludzkiego aspektu.
Z wielką mocą wiąże się wielka odpowiedzialność. Akt o sztucznej inteligencji UEweszła w życie w 2024 roku i ma na celu zrównoważenie innowacji z podstawowymi prawami i bezpieczeństwem. Firmy muszą proaktywnie myśleć o uprzedzeniach w modelach AI, prywatności danych i etycznych implikacjach wdrażania takich technologii.
Rozważ użycie dane syntetyczne generowanych przez GANy, aby zaradzić uprzedzeniom, i wykorzystaj narzędzia takie jak SHAP lub LIME do budowania bardziej wyjaśnialnych systemów AI. Potrzebujemy AI, która wspiera ludzkie cele i wartości – technologii, która może poprawiać, a nie zagrażać życiu.
AI już decyduje o tym, jak żyjemy i pracujemy. Według Gartnera sześć z dziesięciu najważniejszych trendy technologiczne na 2024 jest związanych z AI. Forrester przewiduje, że rynek AI osiągnie wartość 227 miliardów dolarów do 2030 roku. Firmy muszą teraz ustalić, jak przenieść AI z laboratoriów do praktycznych przypadków użycia.
Przyszłość nie polega na zastępowaniu ludzi, ale na tworzeniu świata, w którym osobiste AI współpracują z biznesowymi AI, wzmacniane są ludzkie zdolności i transformowane całe branże. Wizja jest jasna — odpowiedzialnie wdrażać AI i wykorzystywać jej moc dla bardziej efektywnej i bogatszej przyszłości.
Jak NetCare może pomóc w tym temacie
NetCare opracowało i wdrożyło tę strategię. Na długo przed tym, jak wielkie firmy, takie jak Oracle i Microsoft, wpadły na ten pomysł. Daje to strategiczną przewagę pod względem szybkości, podejścia i wizji przyszłości.
Jakie cele wyznaczyć
Podczas wdrażania cyfrowego bliźniaka ważne jest wyznaczenie jasnych i mierzalnych celów. Rozważ następujące kroki:
Dlaczego NetCare
NetCare wyróżnia się połączeniem AI z podejściem skoncentrowanym na kliencie i dogłębną wiedzą IT. Koncentrujemy się na dostarczaniu rozwiązań szytych na miarę, które odpowiadają unikalnym potrzebom Twojej organizacji. Współpracując z NetCare, możesz mieć pewność, że Twoje inicjatywy AI są strategicznie planowane i skutecznie wdrażane, co prowadzi do trwałej poprawy i przewagi konkurencyjnej.
Szybciej, Mądrzej i Trwalej W świecie tworzenia oprogramowania przestarzały kod może stanowić przeszkodę dla innowacji i wzrostu. Kod legacy często składa się z dziesięcioleci poprawek, obejść i aktualizacji, które kiedyś były funkcjonalne, ale teraz są trudne w utrzymaniu.
Na szczęście pojawił się nowy gracz, który może pomóc zespołom deweloperskim w modernizacji tego kodu: sztuczna inteligencja (AI). Dzięki AI firmy mogą szybciej, wydajniej i dokładniej czyścić, dokumentować, a nawet konwertować kod legacy na nowocześniejsze języki programowania.
Kod legacy, napisany w przestarzałych językach lub przy użyciu nieaktualnych struktur, niesie ze sobą szereg wyzwań:
Modernizacja kodu legacy za pomocą AI daje firmom nie tylko szansę na skorzystanie z nowych technologii, ale także na minimalizację ryzyka i oszczędność kosztów. Dzięki AI możliwe jest stopniowe przekształcenie bazy kodu legacy w nowoczesną, przyszłościową infrastrukturę, bez utraty podstawowej funkcjonalności.
W świecie, w którym technologia rozwija się w zawrotnym tempie, firmy mogą zyskać cenny atut dzięki AI, odnawiając przestarzały kod i pozycjonując się jako innowacyjni gracze w swojej dziedzinie. Modernizacja kodu legacy jest teraz nie tylko wykonalna, ale także opłacalna pod względem kosztów i czasu.
Potrzebujesz pomocy w coachingu i wdrażaniu AI do modernizacji kodu legacy? Wypełnij formularz kontaktowy, a chętnie przedstawię więcej szczegółów. Średnio proces modernizacji z AI jest 5 razy szybszy niż bez AI. To znacznie przewyższa również platformy no-code.
