Pe scurt
Învățarea prin Consolidare (RL) este o metodă puternică pentru a construi modele care a învăța prin practică. În loc să se potrivească doar pe date istorice, RL optimizează deciziile prin recompense și bucle de feedback—din producția reală și din simulări. Rezultatul: modele care continuă să se îmbunătățească continuă să se îmbunătățească pe măsură ce lumea se schimbă. Gândiți-vă la aplicații de la luarea deciziilor la nivelul AlphaGo până la optimizarea veniturilor și profitului, strategii de stoc și prețuri, și chiar semnalizare acțiuni (cu guvernanța adecvată).
Învățarea prin Consolidare (RL) este o abordare de învățare în care un Agent ia acțiuni într-un mediu pentru a maximiza o recompensă pentru a maximiza o. Modelul învață reguli de comportament („policy”) care aleg cea mai bună acțiune pe baza stării curente (state).
Agent: modelul care ia deciziile.
Mediu: lumea în care operează modelul (piață, magazin online, lanț de aprovizionare, bursă).
Recompensă: număr care indică cât de bună a fost o acțiune (ex: marjă mai mare, costuri de stoc mai mici).
Politica: o strategie care alege o acțiune dată o stare.
Acronime explicate:
RL = Învățare prin consolidare
MDP = Proces de decizie Markov (cadru matematic pentru RL)
MLOps = Operațiuni de învățare automată (partea operațională: date, modele, implementare, monitorizare)
Învățare continuă: RL ajustează politica atunci când cererea, prețurile sau comportamentul se schimbă.
Orientat pe decizie: Nu doar prezicere, ci optimizare efectivă a rezultatului.
Prietenos cu simularea: Puteți rula în siguranță scenarii “ece-ar fi dacă” înainte de a trece în direct.
Feedback prioritar: Utilizați KPI-uri reale (marjă, conversie, rotația stocurilor) ca recompensă directă.
Important: AlphaFold este un progres în deep learning pentru plierea proteinelor; acesta Exemplu RL prin excelență este AlphaGo/AlphaZero (luarea deciziilor cu recompense). Ideea rămâne: învățare prin feedback oferă politici superioare în medii dinamice.
Obiectiv: maximă marjă brută la conversie stabilă.
Stare: timp, stoc, preț concurențial, trafic, istoric.
Acțiune: alegerea unui prag de preț sau a unui tip de promoție.
Recompensă: marjă – (costuri promoționale + risc de retur).
Bonus: RL previne „supra-adaptarea” la elasticitatea istorică a prețurilor deoarece explorează.
Obiectiv: nivel de serviciu ↑, costuri de stoc ↓.
Acțiune: ajustarea punctelor și a mărimilor de comandă.
Recompensă: venituri – costuri de stoc și de comandă restantă.
Obiectiv: maximizarea ROAS/CLV (Rentabilitatea Cheltuielilor Publicitare / Valoarea Duratei de Viață a Clientului).
Acțiune: alocarea bugetului între canale și materiale creative.
Recompensă: marja atribuită pe termen scurt și lung.
Obiectiv: ponderat în funcție de risc maximizarea randamentului.
Stare: caracteristici de preț, volatilitate, evenimente calendaristice/macro, caracteristici de știri/sentiment.
Acțiune: ajustarea poziției (creștere/scădere/neutralizare) sau „fără tranzacție”.
Recompensă: PnL (Profit și Pierdere) – costuri de tranzacție – penalizare de risc.
Atenție: fără consultanță în investiții; asigurați limite stricte de risc, modele de alunecare și conformitatea.
Așa asigurăm învățare continuă la NetCare:
Analiză
Audit de date, definirea KPI-urilor, proiectarea recompenselor, validare offline.
Antrenare
Optimizarea politicii (ex. PPO/DDDQN). Determinarea hiperparametrilor și a constrângerilor.
Simulare
Geamăn digital sau simulator de piață pentru ce-ar fi dacă și scenarii A/B.
Operare
Implementare controlată (canar/graduală). Stoc de caracteristici + inferență în timp real.
Evaluare
KPI-uri live, detectarea derivei, echitate/mecanisme de siguranță, măsurarea riscului.
Reantrenare
Reantrenare periodică sau bazată pe evenimente cu date noi și feedback pe rezultat.
Modelele clasice supervizate prezic un rezultat (ex. venituri sau cerere). Dar cea mai bună predicție nu duce automat la cea mai bună acțiune. RL optimizează direct pe spațiul de decizie cu KPI-ul real ca recompensă — și învață din consecințe.
Pe scurt:
Supervizat: „Care este probabilitatea ca X să se întâmple?”
RL: „Ce acțiune îmi maximizează obiectivul acum și pe termen lung?”
Proiectați recompensa corect
Combinați KPI-uri pe termen scurt (marjă zilnică) cu valoarea pe termen lung (CLV, sănătatea stocurilor).
Adăugați penalități pentru risc, conformitate și impact asupra clienților.
Limitați riscul de explorare
Începeți în simulare; treceți în producție cu lansări canary și limite (de ex. pas maxim de preț/zi).
Construiți mecanisme de siguranță: stop-loss-uri, limite bugetare, fluxuri de aprobare.
Preveniți deriva și scurgerea datelor
Utilizați un magazin de caracteristici cu control de versiune.
Monitorizați derivă (statistici în schimbare) și re-antrenați automat.
Gestionați MLOps și guvernanța
CI/CD pentru modele, pipeline-uri reproductibile, explicabilitate și jurnale de audit.
Aliniați-vă la cadrele DORA/guvernanță IT și confidențialitate.
Alegeți un caz bine definit, centrat pe KPI (de ex. preț dinamic sau alocare bugetară).
Construiți un simulator simplu cu cele mai importante dinamici și constrângeri.
Începeți cu o politică sigură (bazat pe reguli) ca referință; apoi testați politica RL în paralel.
Măsurați în timp real, la scară mică (canar) și scalați după creșterea dovedită.
Automatizați re-antrenarea (schema + declanșatoare de evenimente) și alerte de derivă.
La NetCare combinăm strategie, ingineria datelor și MLOps cu RL bazat pe agenți:
Descoperire și Proiectare KPI: recompense, constrângeri, limite de risc.
Date și Simulare: depozite de caracteristici, gemeni digitali, cadru A/B.
Politici RL: de la linie de bază → PPO/DDQN → politici conștiente de context.
Pregătit pentru producție: CI/CD, monitorizare, derivă, re-antrenare și guvernanță.
Impactul asupra afacerii: concentrare pe marjă, nivel de serviciu, ROAS/CLV sau P&L ajustat la risc.
Doriți să aflați care buclă de învățare continuă aduce cele mai multe beneficii organizației dvs.?
👉 Programați o discuție exploratorie prin netcare.nl – suntem bucuroși să vă arătăm un demo despre cum puteți aplica Învățarea prin Consolidare în practică.
Implementarea AI în procesele de afaceri devine din ce în ce mai avansată, dar cum vă asigurați că modelele dvs. AI fac predicții cu adevărat fiabile? NetCare introduce Motor de Simulare AI: o abordare puternică prin care organizațiile își pot valida prognozele pe baza datelor istorice. Astfel, veți ști din timp dacă modelele dvs. AI sunt pregătite pentru practică.
Multe companii se bazează pe AI pentru a face predicții – fie că este vorba de estimarea riscurilor, de prognozarea piețelor sau de optimizarea proceselor. Dar un model AI este bun doar în măsura în care este testat.
Cu Engine-ul de Simulare AI, puteți antrena modele pe date istorice, puteți rula simulări folosind diverse surse de date (cum ar fi știri, indicatori economici, rețele sociale și sisteme interne) și apoi puteți compara direct predicțiile realizate cu realitatea. Prin această „repetiție digitală”, se obține o măsură obiectivă a fiabilității modelelor dumneavoastră.
Engine-ul de Simulare AI se încadrează în viziunea mai largă a NetCare:
Antrenează, Simulează, Analizează, Reantrenează, Oprează.
Companiile pot construi cu ajutorul AI un geamăn digital al organizației lor și pot simula astfel schimbările viitoare de business mai întâi digital, înainte de a le implementa în realitate. Citiți și articolul nostru detaliat despre Gemeni Digitali și Strategie AI pentru mai multe informații de fundal.
Elementul unic al acestei abordări: motorul de simulare face ca prognozele să fie inteligibile și demonstrabil de fiabile. Comparând predicțiile bazate pe date istorice cu rezultatele realizate efectiv, organizațiile pot evalua obiectiv capacitatea de predicție a modelului lor AI și o pot îmbunătăți în mod țintit. De exemplu, într-un caz legat de acțiuni, se vede imediat cât de aproape ajunge un model de realitate — și abia când marja de eroare este acceptabil de mică (de exemplu, <2%), modelul este gata pentru implementare operațională.
Engine-ul de Simulare AI este întotdeauna adaptat la cazul dumneavoastră specific de business și la datele dumneavoastră. NetCare livrează această soluție ca un serviciu personalizat, în cadrul căruia stabilim împreună cu dumneavoastră ce date, scenarii și validări sunt cele mai relevante. Acest lucru se poate realiza sub forma de consultanță sau pe baza unui preț fix, în funcție de dorințele dumneavoastră și de complexitatea sarcinii.
Doriți să aflați ce poate face Engine-ul de Simulare AI pentru organizația dumneavoastră? Sau doriți să discutați despre posibilitățile pentru sectorul dumneavoastră specific?
Contactați-ne pentru o demonstrație fără obligații sau mai multe informații.
Testare retrospectivă: Definiție, Cum Funcționează
Ce este un Geamăn Digital
Odată cu apariția tehnologiilor de căutare bazate pe AI, cum ar fi ChatGPT, Perplexity și AI Overviews de la Google, modul în care oamenii găsesc informații online se schimbă fundamental. Motoarele de căutare tradiționale afișează o listă de linkuri. Motoarele de căutare AI oferă direct răspunsul. Acest lucru are consecințe majore pentru crearea, întreținerea și poziționarea site-urilor web.
Site-ul web clasic este structurat în jurul navigației, SEO și conversiei: o pagină principală, pagini de destinație, îndemnuri la acțiune (call-to-action). Însă, motoarele de căutare AI le ocolesc pe toate acestea. Ele extrag informațiile direct din conținutul dumneavoastră, adesea fără ca un vizitator să ajungă vreodată pe site-ul dumneavoastră. Site-ul web ca stație intermediară dispare. Ceea ce rămâne este conținutul de bază — texte, documente, informații — care este preluat și procesat de AI.
Căutarea AI nu înseamnă sfârșitul site-urilor web, ci sfârșitul site-ul ca scop în sine. Site-ul web devine un strat de infrastructură. Comparați-l cu electricitatea: invizibil, dar esențial. Câteva alegeri strategice:
Am dezvoltat un modul care poate ajuta, prin prezentarea structurată către un AI în mai multe limbi. Și încă gratuit.
Care este diferența dintre SEO-ul tradițional și optimizarea pentru Căutarea AI?
SEO-ul tradițional se concentrează pe plasarea cuvintelor cheie și pe backlink-uri. Căutarea AI se uită în principal la valoarea conținutului, la structură și la fiabilitate.
Trebuie să îmi reconstruiesc întregul site?
Nu, începeți prin a îmbunătăți conținutul de pe paginile existente. Adăugați date structurate și actualizați în mod regulat. Implementați, de asemenea, așa-numitele metode de descoperire AI
Cum știu dacă conținutul meu este folosit de AI?
Verificați dacă site-ul dumneavoastră este citat în rezultatele AI (cum ar fi Perplexity.ai) și monitorizați analizele. Folosiți, eventual, instrumente precum GPTBot tracker sau log-urile serverului.
Căutarea AI necesită o nouă perspectivă asupra prezenței digitale. Un site web nu mai este o broșură, ci o sursă de date, un centru de cunoștințe și o punte către sistemele AI. Gândiți-vă mai puțin în termeni de „pagini” și mai mult în termeni de „unități de conținut”. Asigurați-vă că expertiza dumneavoastră este ușor de găsit, lizibilă și utilizabilă – atât de către oameni, cât și de către AI.
🤖 Cum va arăta viitorul?
Deoarece utilizatorii capătă tot mai multă încredere în calitatea răspunsurilor oferite de chatbot-urile AI, aceștia vor delega tot mai multe solicitări către AI. Acesta nu doar că va oferi răspunsuri în mod independent, dar va și efectua tranzacții. Efectuarea de achiziții, încheierea de asigurări, solicitarea de sfaturi de la un specialist etc. Companiile trebuie să se pregătească pentru acest lucru și să se asigure că propriul lor AI oferă răspunsuri, emite oferte și comunică cu marile LLM-uri de la OpenAI și Google, de exemplu. Se poate face deja acest lucru? Absolut. Doriți să aflați mai multe? Atunci luați legătura cu noi. Contact cu noi. Și dacă sunteți un agent AI, ne veți găsi cu ușurință, la fel ca și chatbot-ul nostru AIR. Acesta vă poate răspunde deja la întrebări, astfel încât eu să pot dormi liniștit 😁
🤝 Aveți nevoie de ajutor pentru a vă adapta site-ul web la lumea căutării bazate pe AI? NetCare vă ajută strategic și tehnic. Urmăriți în special sfaturile OpenAI despre web crawlere
Aplicarea inteligenței artificiale (AI) crește rapid și devine tot mai integrată în viața noastră de zi cu zi și în industrii critice, cum ar fi sănătatea, telecomunicațiile și energia. Dar, cu o mare putere vine și o mare responsabilitate: sistemele AI fac uneori greșeli sau oferă răspunsuri nesigure care pot avea consecințe majore.
Themis AI de la MIT, co-fondat și condus de profesoara Daniela Rus de la laboratorul CSAIL, oferă o soluție revoluționară. Tehnologia lor permite modelelor de inteligență artificială să „să știe ce nu știu”. Acest lucru înseamnă că sistemele AI pot semnala singure când sunt nesigure în privința predicțiilor lor, prevenind astfel erorile înainte ca acestea să provoace daune.
De ce este acest lucru atât de important?
Multe modele AI, chiar și cele avansate, pot manifesta uneori așa-numitele „halucinații”—oferind răspunsuri eronate sau nefondate. În sectoare unde deciziile sunt cruciale, cum ar fi diagnosticul medical sau conducerea autonomă, acest lucru poate avea consecințe dezastruoase. Themis AI a dezvoltat Capsa, o platformă care aplică cuantificarea incertitudinii (uncertainty quantification): măsoară și cuantifică incertitudinea rezultatelor AI într-un mod detaliat și fiabil.
Cum funcționează?
Prin dotarea modelelor cu conștientizarea incertitudinii, acestea pot eticheta rezultatele cu un indicator de risc sau de încredere. De exemplu, o mașină autonomă poate indica faptul că nu este sigură într-o anumită situație și, prin urmare, poate activa intervenția umană. Acest lucru nu numai că sporește siguranța, dar crește și încrederea utilizatorilor în sistemele AI.
capsa_torch.wrapper() unde rezultatul constă atât în predicție, cât și în risc:
Concluzie
Echipa MIT Echipă demonstrează că viitorul AI nu înseamnă doar a deveni mai inteligent, ci mai ales a funcționa mai sigur și mai echitabil. La NetCare, credem că AI devine cu adevărat valoros doar atunci când este transparent cu privire la propriile limitări. Cu instrumente avansate de cuantificare a incertitudinii, cum ar fi Capsa, puteți implementa și dumneavoastră această viziune.
Doriți ca angajații să primească rapid răspunsuri la întrebări despre Produse, politici, IT, procese sau clienți? Atunci un sistem intern de cunoștințe cu un chatbot propriu este ideal. Datorită Generare Augmentată prin Regăsire (RAG) este sistem este mai inteligent ca oricând: angajații pun întrebări în limbaj natural, iar chatbot-ul caută imediat în documentația proprie. Acest lucru este posibil în condiții de securitate totală, fără a scurge date către terți – chiar dacă utilizați modele lingvistice mari de la OpenAI sau Google.
RAG înseamnă că un chatbot AI caută mai întâi în sursa dvs. de cunoștințe (documente, wiki-uri, manuale, politici) și abia apoi generează un răspuns. Datorită acestui fapt:
Configurarea unui sistem propriu de cunoștințe poate fi realizată cu diverse produse, în funcție de preferințele și cerințele dvs. privind confidențialitatea, scalabilitatea și ușurința în utilizare.
Important:
Multe instrumente, inclusiv OpenWebUI și LlamaIndex, pot conecta modele locale (on-premises) și pe cele din cloud. Documentele și interogările dvs. nu părăsesc niciodată propria infrastructură, decât dacă doriți acest lucru!
Majoritatea sistemelor moderne de cunoștințe oferă o funcție simplă de încărcare sau sincronizare.
Funcționează, de exemplu, astfel:
Pentru avansați:
Conexiunile automate cu SharePoint, Google Drive, Dropbox sau un server de fișiere sunt foarte posibile cu LlamaIndex sau Haystack.
Indiferent dacă alegeți modele proprii sau modele mari din cloud:
Pentru informații sensibile, este recomandat să utilizați modele AI on-premises sau în cadrul unui cloud privat. Dar chiar și atunci când implementați GPT-4 sau Gemini, puteți seta ca documentele dumneavoastră să nu fie niciodată folosite ca date de antrenament sau stocate permanent de furnizor.
Cu OpenWebUI puteți construi cu ușurință un sistem de cunoștințe intern, sigur, în care angajații pot adresa întrebări chatbot-urilor specializate. Puteți încărca documente, le puteți organiza pe categorii și puteți desemna chatbot-uri diferite să acționeze ca experți în domeniul lor de expertiză. Aflați cum aici!
Avantaj: Prin categorizare, chatbot-ul (expertul) corect se poate concentra pe sursele relevante și veți primi întotdeauna un răspuns adecvat.
OpenWebUI permite crearea mai multor chatbot-uri, fiecare cu specializarea sau rolul său propriu. Exemple:
Doriți să rulați rapid un concept de dovadă (proof-of-concept)? Cu, de exemplu, OpenWebUI și LlamaIndex, aveți adesea o demonstrație online într-o singură după-amiază!
Doriți să îl configurați profesional, să îl conectați la IT-ul existent sau trebuie să fie cu adevărat sigur?
NetCare vă ajută la fiecare pas: de la asistență la alegere, până la implementare, integrare și instruire.
Contactați-ne Contact pentru o discuție consultativă fără obligații sau o demonstrație.
NetCare – Ghidul dumneavoastră pentru AI, cunoștințe și securitate digitală
Inteligența artificială (AI) a schimbat fundamental modul în care programăm. Agenții AI pot genera cod, îl pot optimiza și chiar pot ajuta la depanare. Cu toate acestea, există câteva limitări pe care programatorii ar trebui să le aibă în vedere atunci când lucrează cu AI.
La prima vedere, se pare că AI poate scrie cod fără efort. Funcțiile și scripturile simple sunt adesea generate fără probleme. Dar de îndată ce un proiect constă din mai multe fișiere și directoare, apar probleme. AI are dificultăți în menținerea coerenței și structurii într-o bază de cod mai mare. Acest lucru poate duce la probleme precum legături lipsă sau incorecte între fișiere și inconsecvență în implementarea funcțiilor.
Agenții AI au dificultăți cu ordinea corectă a codului. De exemplu, pot plasa inițializările la sfârșitul unui fișier, ceea ce provoacă erori de rulare. În plus, AI poate defini fără ezitare mai multe versiuni ale aceleiași clase sau funcții în cadrul unui proiect, ceea ce duce la conflicte și confuzie.
O soluție pentru aceasta este utilizarea platformelor de cod AI care pot gestiona memoria și structurile proiectului. Acest lucru ajută la menținerea coerenței în proiecte complexe. Din păcate, aceste funcții nu sunt întotdeauna aplicate consecvent. Ca urmare, este posibil ca AI să piardă coeziunea unui proiect și să introducă duplicări nedorite sau dependențe incorecte în timpul programării.
Majoritatea platformelor de cod AI funcționează cu așa-numitele instrumente pe care modelul lingvistic mare (LLM) le poate apela. Aceste instrumente se bazează pe un protocol standard deschis (MCP). Prin urmare, este posibil să conectați un agent de cod AI la un IDE precum Visual Code. Opțional, puteți configura un LLM local cu llama sau ollama și alegeți un server MCP pentru a vă integra. Modelele pot fi găsite pe huggingface.
Pentru a gestiona mai bine codul generat de AI, dezvoltatorii pot folosi extensii IDE care monitorizează corectitudinea codului. Instrumente precum linters, type checkers și instrumente avansate de analiză a codului ajută la detectarea și corectarea timpurie a erorilor. Acestea reprezintă un supliment esențial la codul generat de AI pentru a asigura calitatea și stabilitatea.
Unul dintre motivele principale pentru care agenții AI continuă să repete erori constă în modul în care interpretează API-urile. Modelele AI au nevoie de context și de o descriere clară a rolului pentru a genera cod eficient. Acest lucru înseamnă că prompturile trebuie să fie complete: ele trebuie să includă nu numai cerințele funcționale, ci și să specifice explicit rezultatul așteptat și condițiile limită. Pentru a facilita acest lucru, puteți stoca prompturile într-un format standard (MDC) și le puteți trimite automat către AI. Acest lucru este deosebit de util pentru regulile de programare generice pe care le aplicați, precum și pentru cerințele funcționale și tehnice și structura proiectului dumneavoastră.
Produse precum FAISS și LangChain oferă soluții pentru a ajuta AI să gestioneze mai bine contextul. FAISS ajută, de exemplu, la căutarea și regăsirea eficientă a fragmentelor de cod relevante, în timp ce LangChain ajută la structurarea codului generat de AI și la menținerea contextului într-un proiect mai mare. Dar și aici puteți, opțional, să le configurați local cu baze de date RAC.
Inteligența Artificială (IA) este un instrument puternic pentru programatori și poate ajuta la accelerarea proceselor de dezvoltare. Cu toate acestea, nu este încă pe deplin capabilă să proiecteze și să construiască o bază de cod complexă în mod independent, fără supraveghere umană. Programatorii ar trebui să considere IA ca pe un asistent care poate automatiza sarcini și genera idei, dar care necesită în continuare îndrumare și corecție pentru a ajunge la un rezultat bun.
Contactați-ne Contact pentru a ajuta la configurarea mediului de dezvoltare, pentru a sprijini echipele să obțină maximum din mediul de dezvoltare și să se concentreze mai mult pe ingineria cerințelor și proiectare decât pe depanare și scrierea de cod.
Inteligența Artificială (IA) continuă să evolueze în 2025 și are un impact din ce în ce mai mare asupra vieții noastre de zi cu zi și a mediului de afaceri. Principalele tendințe în IA arată cum această tehnologie atinge noi culmi. Aici discutăm câteva evoluții cheie care vor defini viitorul IA.
Mai jos sunt cele 7 tendințe principale în domeniul Inteligenței Artificiale pentru 2025
IA Agentică se referă la sisteme capabile să ia decizii în mod autonom în limite predefinite. În 2025, sistemele IA devin din ce în ce mai autonome, cu aplicații în domenii precum vehiculele autonome, managementul lanțului de aprovizionare și chiar în domeniul sănătății. Acești agenți IA nu sunt doar reactivi, ci și proactivi, ușurând astfel echipele umane și sporind eficiența.
Odată cu creșterea aplicațiilor IA în medii în timp real, cum ar fi recunoașterea vocală și realitatea augmentată, timpul de inferență de calcul devine un factor crucial. În 2025, se va acorda o atenție deosebită optimizărilor hardware și software pentru a face modelele IA mai rapide și mai eficiente energetic. Ne referim aici la cipuri specializate, cum ar fi unitățile de procesare tensorială (TPU) și hardware-ul neuromorfic, care susțin inferența cu o latență minimă.
De la introducerea unor modele precum GPT-4 și GPT-5, modelele foarte mari continuă să crească în dimensiune și complexitate. În 2025, aceste modele nu vor fi doar mai mari, ci și optimizate pentru sarcini specifice, cum ar fi analize juridice, diagnosticare medicală și cercetare științifică. Aceste modele hipercomplexe oferă o precizie și o înțelegere contextuală fără precedent, dar aduc și provocări în ceea ce privește infrastructura și etica.
Pe cealaltă parte a spectrului, observăm o tendință de modele foarte mici care sunt proiectate specific pentru calculul la margine (edge computing). Aceste modele sunt utilizate în dispozitive IoT, cum ar fi termostatele inteligente și dispozitivele portabile de monitorizare a sănătății. Datorită tehnicilor precum tunderea modelului (model pruning) și cuantificarea (quantization), aceste sisteme IA mici sunt eficiente, sigure și accesibile pentru o gamă largă de aplicații.
Aplicațiile IA în 2025 depășesc domeniile tradiționale, cum ar fi recunoașterea imaginilor și a vorbirii. Ne putem gândi la IA care sprijină procesele creative, cum ar fi proiectarea de modă, arhitectură și chiar compunerea muzicii. În plus, asistăm la progrese în domenii precum chimia cuantică, unde IA ajută la descoperirea de noi materiale și medicamente. Dar și în gestionarea sistemelor IT complete, dezvoltarea de software și securitatea cibernetică.
Prin integrarea tehnologiei cloud și a sistemelor avansate de gestionare a datelor, sistemele IA au acces la ceea ce pare a fi o memorie infinită. Acest lucru permite menținerea unui context pe termen lung, esențial pentru aplicații precum asistenții virtuali personalizați și sistemele complexe de servicii pentru clienți. Această capacitate permite IA să ofere experiențe consistente și conștiente de context pe perioade mai lungi. De fapt, IA își amintește toate conversațiile pe care le-a avut vreodată cu tine. Întrebarea este dacă îți dorești acest lucru, desigur, așa că trebuie să existe și o opțiune de a reseta o parte sau întregul istoric.
Deși IA devine din ce în ce mai autonomă, factorul uman rămâne important. Augmentarea de tipul „uman în buclă” (Human-in-the-loop) asigură că sistemele IA sunt mai precise și mai fiabile prin supravegherea umană în fazele critice de luare a deciziilor. Acest lucru este deosebit de important în sectoare precum aviația, sănătatea și finanțele, unde experiența și judecata umană rămân cruciale. În mod ciudat, testele arată că un IA care face diagnostice depășește 50 de medici, și chiar și atunci când este asistat de un IA, rezultatul este mai bun. Prin urmare, trebuie să învățăm mai ales să punem întrebările corecte.
Odată cu apariția O1, OpenAI a făcut primul pas către un LLM capabil de raționament. Acest pas a fost rapid recuperat de O3. Dar concurența vine și dintr-o direcție neașteptată de la Deepseek R1. Un model open-source de raționament și învățare prin consolidare (reinforcement learning) care este de multe ori mai ieftin decât concurenții americani, atât în ceea ce privește consumul de energie, cât și utilizarea hardware-ului. Deoarece acest lucru a avut un impact direct asupra valorii bursiere a tuturor companiilor legate de IA, tonul pentru 2025 a fost dat.
Cum vă poate ajuta NetCare cu acest subiect
NetCare are un istoric dovedit în implementarea inovațiilor digitale care transformă procesele de afaceri. Cu experiența noastră vastă în servicii și soluții IT, inclusiv servicii IT gestionate, securitate IT, infrastructură cloud și transformare digitală, suntem bine echipați pentru a sprijini companiile în inițiativele lor de IA.
Abordarea noastră include:
Obiective de stabilit
Atunci când implementați IA, este important să stabiliți obiective clare și realizabile, aliniate cu strategia generală a afacerii dumneavoastră. Iată câțiva pași pentru a vă ajuta să definiți aceste obiective:
Urmând acești pași și colaborând cu un partener experimentat precum NetCare, puteți maximiza beneficiile IA și vă puteți poziționa organizația pentru succesul viitor.
Tendințele în IA în 2025 arată cum această tehnologie devine din ce în ce mai împletită cu viața noastră de zi cu zi și rezolvă probleme complexe în moduri care erau de neconceput acum câțiva ani. De la IA agentică avansată la capacitate de memorie aproape infinită, aceste evoluții promit un viitor în care IA ne sprijină, ne îmbogățește și ne permite să depășim noi limite. Citiți neapărat și știrile captivante despre noul LLM de la OpenAI O3
Inteligența Artificială (IA) continuă să aibă un impact enorm asupra modului în care lucrăm și inovăm. OpenAI introduce cu O3 o tehnologie revoluționară care permite companiilor să opereze mai inteligent, mai rapid și mai eficient. Ce înseamnă acest progres pentru organizația dumneavoastră și cum puteți valorifica această tehnologie? Citiți mai departe pentru a afla.
OpenAI O3 este a treia generație a platformei avansate de IA de la OpenAI. Combină modele lingvistice de ultimă generație, automatizare puternică și capabilități avansate de integrare. În timp ce versiunile anterioare erau deja impresionante, O3 duce performanța la un nivel superior, concentrându-se pe:
OpenAI O3 este conceput pentru a adăuga valoare unei game largi de procese de afaceri. Iată câteva moduri în care poate fi implementat:
Cu O3, puteți implementa chatbot-uri inteligente și asistenți virtuali pentru a sprijini clienții. Aceste sisteme înțeleg limbajul natural mai bine ca niciodată, permițându-le să ajute clienții mai rapid și mai eficient.
Companiile pot utiliza O3 pentru a analiza volume mari de date, a genera rapoarte și a partaja informații. Acest lucru facilitează luarea deciziilor bazate pe date.
O3 ajută specialiștii în marketing la generarea de conținut convingător, de la articole de blog la reclame. Modelul poate chiar oferi recomandări personalizate pe baza preferințelor utilizatorilor.
Modelele lingvistice mari sunt foarte bune la dezvoltarea de software
Una dintre cele mai notabile caracteristici ale OpenAI O3 este accentul pus pe ușurința în utilizare. Chiar și companiile fără expertiză tehnică extinsă pot beneficia de puterea AI. Datorită documentației cuprinzătoare, suportului API și modulelor de formare, implementarea este simplă.
În plus, s-a acordat o mare atenție liniilor directoare etice. OpenAI a adăugat funcționalități noi care previn utilizarea abuzivă, cum ar fi filtrele de conținut și controale mai stricte asupra rezultatelor modelului.
La NetCare, înțelegem cât de importantă este tehnologia pentru succesul afacerii dumneavoastră. De aceea, oferim suport pentru:
Cu expertiza noastră, ne asigurăm că organizația dumneavoastră beneficiază imediat de posibilitățile oferite de OpenAI O3.
OpenAI O3 reprezintă o nouă etapă importantă în tehnologia AI. Fie că este vorba de îmbunătățirea experienței clienților, eficientizarea proceselor sau generarea de noi perspective, posibilitățile sunt nelimitate. Doriți să aflați mai multe despre cum OpenAI O3 vă poate consolida afacerea? Contactați Contact NetCare și descoperiți puterea AI-ului modern.
Viitorul organizațiilor constă în gemenii digitali: Transformați cu inteligența artificială și consolidați sectoare precum sănătatea și finanțele. Inteligența Artificială (AI) este mai mult decât ChatGPT. Deși 2023 a adus AI-ul în conștiința publică datorită progresului chatbot-ului OpenAI, AI evoluează în tăcere de decenii, așteptând momentul potrivit pentru a străluci. Astăzi, este un tip de tehnologie cu totul diferit — capabil să simuleze, să creeze, să analizeze și chiar să democratizeze, împingând limitele a ceea ce este posibil în aproape orice industrie.
Dar ce poate face exact AI și cum ar trebui companiile să o integreze în strategiile lor? Să explorăm potențialul, cazurile de utilizare și provocările AI dintr-o perspectivă strategică IT.
AI este capabilă de performanțe incredibile, cum ar fi simularea realității (prin Deep Learning și Reinforcement Learning), crearea de conținut nou (cu modele precum GPT și GAN-uri) și predicția rezultatelor prin analiza unor seturi masive de date. Sectoare precum sănătatea, finanțele și securitatea resimt deja impactul:
Aceste exemple sunt doar vârful aisbergului. De la imobiliare și asigurări, până la serviciul pentru clienți și sistemul juridic, AI are potențialul de a revoluționa aproape fiecare aspect al vieții noastre.
Una dintre cele mai fascinante aplicații ale AI este crearea de gemeni digitali. Prin simularea realității cu date operaționale, companiile pot explora în siguranță impactul AI înainte de implementarea la scară largă. Gemeni digitali pot reprezenta un pilot, un judecător sau chiar un evaluator de credit digital, permițând companiilor să limiteze riscurile și să integreze AI treptat în operațiunile lor.
Atunci când companiile doresc să adopte AI, trebuie să ia în considerare întrebări precum „cumpărăm, folosim open source sau construim noi?” și „cum ne putem spori angajații actuali cu instrumente AI?”. Este crucial să privim AI ca pe o modalitate de a spori abilitățile umane — nu de a le înlocui. Scopul final este crearea de consultanți augmentați care să susțină luarea deciziilor fără a sacrifica aspectul uman.
O mare putere vine cu o mare responsabilitate. Legea AI a UE, a intrat în vigoare în 2024 și urmărește să echilibreze inovația cu drepturile fundamentale și siguranța. Companiile trebuie să gândească proactiv la părtinirea din modelele AI, la confidențialitatea datelor și la implicațiile etice ale implementării unor astfel de tehnologii.
Luați în considerare utilizarea date sintetice generate de GAN-uri pentru a aborda părtinirea și utilizați instrumente precum SHAP sau LIME pentru a construi sisteme AI mai explicabile. Avem nevoie de o IA care să susțină obiectivele și valorile umane — tehnologie care poate îmbunătăți vieți, nu să le pună în pericol.
IA determină deja modul în care trăim și lucrăm. Conform Gartner, șase dintre cele mai importante zece tendințe tehnologice pentru 2024 sunt legate de IA. Forrester preconizează că piața IA va atinge o valoare de 227 de miliarde de dolari până în 2030. Companiile trebuie să afle acum cum să scoată IA din laboratoare și să o aplice în scenarii practice.
Viitorul nu înseamnă înlocuirea oamenilor, ci crearea unei lumi în care AI-uri personale colaborează cu AI-uri de business, se măresc capacitățile umane și se transformă industrii. Viziunea este clară—îmbrățișați AI-ul într-un mod responsabil și valorificați puterea acestuia pentru un viitor mai eficient și îmbogățit.
Cum vă poate ajuta NetCare cu acest subiect
NetCare a conceput și dezvoltat această strategie. Cu mult înainte ca marile companii precum Oracle și Microsoft să ajungă la această idee. Acest lucru oferă un avantaj strategic în ceea ce privește viteza, abordarea și viziunea de viitor.
Obiective de stabilit
La implementarea unui geamăn digital (digital twin), este important să stabiliți obiective clare și măsurabile. Luați în considerare următorii pași:
De ce NetCare
NetCare se diferențiază prin combinarea AI-ului cu o abordare centrată pe client și o expertiză IT aprofundată. Accentul este pus pe furnizarea de soluții personalizate care să se alinieze nevoilor unice ale organizației dumneavoastră. Colaborând cu NetCare, puteți avea încredere că inițiativele dumneavoastră AI sunt planificate strategic și executate eficient, ceea ce duce la îmbunătățiri durabile și avantaj competitiv.
Mai Rapid, Mai Inteligent și Mai Durabil În lumea dezvoltării de software, codul învechit poate reprezenta o barieră în calea inovației și a creșterii. Codul moștenit este adesea construit din decenii de patch-uri, soluții temporare și actualizări care, deși au fost funcționale la un moment dat, sunt acum dificil de întreținut.
Din fericire, există un nou jucător care poate ajuta echipele de dezvoltare să modernizeze acest cod: inteligența artificială (AI). Datorită AI, companiile pot curăța, documenta și chiar converti codul legacy în limbaje de programare mai moderne mai rapid, mai eficient și mai precis.
Codul moștenit, scris în limbaje sau cu structuri depășite, prezintă mai multe provocări:
Modernizarea codului moștenit cu ajutorul AI nu numai că oferă companiilor oportunitatea de a beneficia de noile tehnologii, dar și de a minimiza riscurile și de a economisi costuri. Cu AI, este posibilă transformarea treptată a unei baze de cod moștenite într-o infrastructură modernă, pregătită pentru viitor, fără a pierde funcționalitatea de bază.
Într-o lume în care tehnologia evoluează rapid, companiile pot obține un avantaj valoros prin reînnoirea codului învechit cu ajutorul AI, poziționându-se ca jucători inovatori în domeniul lor. Modernizarea codului moștenit este acum nu doar realizabilă, ci și eficientă din punct de vedere al costurilor și timpului.
Aveți nevoie de ajutor pentru a ghida și implementa AI în vederea modernizării codului moștenit? Completați formularul de contact și voi reveni cu plăcere pentru a oferi mai multe detalii. În medie, un proces de modernizare cu AI este de 5 ori mai rapid decât unul fără AI. Acest lucru depășește cu mult chiar și platformele no-code.
