Najważniejsze trendy AI w 2025 roku

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.

1. AI Agentowa: Samodzielna i Decyzyjna AI

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 są nie tylko reaktywni, ale i proaktywni, co odciąża zespoły ludzkie i zwiększa wydajność.

2. Czas Inferencji Obliczeniowej: Optymalizacja Decyzji w Czasie Rzeczywistym

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 sprzętu i oprogramowania, aby modele AI były szybsze i bardziej energooszczędne. Chodzi tu o specjalistyczne układy, takie jak jednostki przetwarzania tensorów (TPU) i sprzęt neuromorficzny, które wspierają wnioskowanie z minimalnymi opóźnieniami.

3. Bardzo Duże Modele: Następna Generacja AI

Od czasu wprowadzenia modeli takich jak GPT-4 i GPT-5, bardzo duże modele stale rosną pod względem skali i złożoności. W 2025 roku modele te nie tylko staną się większe, ale zostaną również zoptymalizowane pod kątem specyficznych zadań, takich jak analizy prawne, 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.

4. Bardzo Małe Modele: AI dla Urządzeń Brzegowych

Na drugim biegunie spektrum obserwujemy trend 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.

5. Zaawansowane Przypadki Użycia: AI 

Zastosowania AI w 2025 roku wykraczają poza tradycyjne dziedziny, takie jak rozpoznawanie obrazu i mowy. Mowa tu o AI wspierającej 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.

6. Prawie Nieskończona Pamięć: AI Bez Granic

Dzięki integracji technologii chmurowych i zaawansowanych systemów zarządzania danymi, systemy AI zyskują dostęp do niemal nieskończonej pamięci. Umożliwia to utrzymanie długotrwałego kontekstu, co jest kluczowe dla zastosowań 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 każdą rozmowę, jaką kiedykolwiek z Tobą odbyła. Pytanie, czy tego chcesz, więc musi istnieć opcja zresetowania części lub całości.

7. Augmentacja Human-in-the-Loop: Współpraca z AI

Chociaż AI staje się coraz bardziej autonomiczna, czynnik ludzki pozostaje kluczowy. Augmentacja typu Human-in-the-loop zapewnia, że systemy AI są dokładniejsze i bardziej niezawodne dzięki ludzkiemu nadzorowi w krytycznych fazach podejmowania decyzji. Jest to szczególnie ważne w sektorach takich jak lotnictwo, opieka zdrowotna i finanse, gdzie ludzkie doświadczenie i osąd pozostają kluczowe. Co ciekawe, testy wykazały, że diagnozy stawiane przez 50 lekarzy są lepsze, a nawet lepsze, gdy są wspomagane przez AI. Musimy się zatem przede wszystkim nauczyć zadawać właściwe pytania.

7. Rozumowanie AI

Wraz z pojawieniem się O1, OpenAI wykonało pierwszy krok w kierunku rozumującego LLM. Ten krok został szybko wyprzedzony przez O3. Ale konkurencja nadchodzi również z nieoczekiwanego kierunku, 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 wycenę wszystkich firm związanych z AI, wyznaczono ton na rok 2025.

Jak NetCare może pomóc w tym temacie

NetCare ma udokumentowane osiągnięcia 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:

• Doradztwo i Strategia: Współpracujemy z Twoim zespołem, aby zidentyfikować możliwości AI zgodne z celami biznesowymi i opracować spersonalizowaną strategię dla pomyślnej implementacji.
• Analiza i Zarządzanie Danymi: Pomoc w gromadzeniu, analizie i zarządzaniu danymi, co jest kluczowe dla skutecznych rozwiązań AI.
• Rozwój i Integracja AI: Projektowanie i integracja rozwiązań AI dostosowanych do Twoich potrzeb, niezależnie od tego, czy dotyczy to automatyzacji procesów, interakcji z klientem, czy podejmowania decyzji.
• Szkolenia i Wsparcie: Chociaż sami nie prowadzimy szkoleń, pomagamy w ich organizacji w ramach programu

Jakie cele należy wyznaczyć

Podczas wdrażania AI ważne jest wyznaczenie jasnych i osiągalnych celów, które są zgodne z ogólną strategią biznesową. Oto kilka kroków, które pomogą Ci zdefiniować te cele:

1. Identyfikacja Potrzeb Biznesowych: Określ, które obszary w Twojej organizacji mogą skorzystać z AI. Może to obejmować automatyzację powtarzalnych zadań lub poprawę relacji z klientami.
2. Ocena Zasobów: Oceń zasoby technologiczne i ludzkie dostępne do wdrożenia AI. Czy Twoja organizacja ma odpowiednią infrastrukturę i umiejętności?
3. Ustal Cele Mierzalne: Sformułuj jasne cele, takie jak „zmniejszenie czasu przetwarzania danych o 30% w ciągu sześciu miesięcy”.
4. Definicja KPI i Metod: Określ, w jaki sposób będziesz mierzyć postępy i sukces swoich inicjatyw AI.
5. Wdrożenie i Ocena: Wdróż strategię AI i regularnie oceniaj wyniki, aby wprowadzać korekty dla ciągłego doskonalenia.

Dzięki podążaniu za tymi krokami i współpracy z doświadczonym partnerem, takim jak NetCare, mogą Państwo zmaksymalizować korzyści płynące z AI i ustawić swoją organizację na przyszły sukces.

Podsumowanie

Trendy w AI w 2025 roku pokazują, jak ta technologia coraz bardziej przenika do naszego codziennego życia i rozwiązuje złożone problemy w sposób, który jeszcze kilka lat temu był nie do pomyślenia. Od zaawansowanej AI agentowej po niemal nieograniczoną pojemność pamięci, te osiągnięcia obiecują przyszłość, w której AI nas wspiera, wzbogaca i umożliwia przekraczanie nowych granic. Koniecznie zapoznajcie się również z fascynującymi wiadomościami o nowym LLM od OpenAI O3