Кратко
Обучение с подкреплением (RL) — это мощный метод создания моделей, которые Обучение на практике. Вместо того чтобы просто подстраиваться под исторические данные, RL оптимизирует решения посредством Вознаграждения и Петли обратной связи— как в реальном производстве, так и в симуляциях. Результат: модели, которые продолжают совершенствоваться продолжают совершенствоваться по мере изменения мира. Примеры варьируются от принятия решений уровня AlphaGo до оптимизация выручки и прибыли, стратегии запасов и ценообразования, и даже сигнализирование по акциям (при наличии надлежащего управления).
Обучение с подкреплением (RL) это подход к обучению, при котором агент принимает действия в среда для максимизации вознаграждение Модель изучает правила поведения («политику»), которые выбирают наилучшее действие на основе текущего состояния.
Агент: модель, принимающая решения.
Среда: мир, в котором оперирует модель (рынок, интернет-магазин, цепочка поставок, биржа).
Вознаграждение (reward): число, указывающее, насколько хорошим было действие (например, более высокая маржа, более низкие затраты на хранение).
Политика (Policy): стратегия выбора действия при заданном состоянии.
Расшифровка аббревиатур:
RL = Обучение с подкреплением
MDP = Марковский процесс принятия решений (математическая основа для RL)
MLOps = Машинное обучение и операции (операционная сторона: данные, модели, развертывание, мониторинг)
Непрерывное обучение: RL адаптирует политику при изменении спроса, цен или поведения.
Ориентированность на решения: Не просто прогнозирование, а фактически оптимизировать результата.
Удобство симуляции: Вы можете безопасно прогонять сценарии «что, если» перед запуском в реальном времени.
Обратная связь прежде всего: Использование реальных KPI (маржа, конверсия, оборачиваемость запасов) в качестве прямого вознаграждения.
Важно: AlphaFold — это прорыв в глубоком обучении для сворачивания белков; это Классический пример RL AlphaGo/AlphaZero (принятие решений с вознаграждениями). Суть в том, что: обучение через обратную связь дает превосходные политики в динамичных средах.
Цель: максимальная валовая маржа при стабильной конверсии.
Состояние: время, запасы, цена конкурента, трафик, история.
Действие: выбор шага цены или типа промоакции.
Вознаграждение: маржа – (затраты на промо + риск возврата).
Бонус: RL предотвращает «переобучение» исторической ценовой эластичности, поскольку он исследует.
Цель: уровень обслуживания ↑, затраты на хранение ↓.
Действие: корректировка точек и размеров заказа.
Вознаграждение: выручка – затраты на запасы и дефицит.
Цель: максимизация ROAS/CLV (Окупаемость рекламы / Пожизненная ценность клиента).
Действие: распределение бюджета по каналам и креативам.
Вознаграждение: атрибутированная маржа в краткосрочной и долгосрочной перспективе.
Цель: с учетом риска максимизировать доходность.
Состояние: ценовые признаки, волатильность, календарные/макро-события, новостные/сентимент-признаки.
Действие: корректировка позиции (увеличение/уменьшение/нейтрализация) или «нет сделки».
Вознаграждение: PnL (Прибыли и убытки) – транзакционные издержки – штраф за риск.
Внимание: не является инвестиционной консультацией; обеспечить строгие лимиты риска, модели проскальзывания и соответствие требованиям.
Таким образом мы гарантируем непрерывное обучение в NetCare:
Анализ
Аудит данных, определение KPI, разработка системы вознаграждений, офлайн-валидация.
Обучение
Оптимизация политики (например, PPO/DDDQN). Определение гиперпараметров и ограничений.
Моделирование
Цифровой двойник или рыночный симулятор для что-если и A/B-сценариев.
Эксплуатация
Контролируемое развертывание (канареечное/постепенное). Хранилище признаков + инференс в реальном времени.
Оценка
Живые KPI, обнаружение дрейфа, механизмы справедливости/защиты, измерение риска.
Переобучение
Периодическое или событийно-ориентированное переобучение на свежих данных и обратной связи по результатам.
Классические модели с учителем предсказывают результат (например, оборот или спрос). Но лучший прогноз не всегда ведет к наилучшему действие. МО оптимизирует непосредственно пространство решений с фактическим KPI в качестве вознаграждения — и учится на последствиях.
Короче:
С учителем: «Какова вероятность, что произойдет X?»
RL: «Какое действие максимизирует мою цель сейчас и в долгосрочной перспективе?»
Правильно спроектируйте вознаграждение
Сочетайте краткосрочный KPI (дневная маржа) с долгосрочной ценностью (CLV, состояние запасов).
Добавьте штрафы для учета риска, соответствия требованиям и влияния на клиента.
Ограничьте риск исследования
Начните с симуляции; переходите к работе в реальном времени с канареечные релизы и ограничениями (например, максимальный шаг цены/день).
Создайте ограничители: стоп-лоссы, бюджетные лимиты, рабочие процессы утверждения.
Предотвратите дрейф и утечку данных
Используйте хранилище признаков с контролем версий.
Мониторинг дрейф (статистика меняется) и автоматическое переобучение.
Настройка MLOps и управления
CI/CD для моделей, воспроизводимые конвейеры, объяснимость и аудиторские журналы.
Соответствие DORA/IT-управлению и нормам конфиденциальности.
Выберите конкретный кейс с четкими KPI (например, динамическое ценообразование или распределение бюджета).
Создайте простой симулятор с учетом ключевой динамики и ограничений.
Начните с безопасной политики (на основе правил) в качестве базовой линии; затем протестируйте RL-политики параллельно.
Измеряйте в реальном времени, в малом масштабе (канареечной), и масштабируйтесь после подтверждения прироста.
Автоматизируйте переобучение (схема + триггеры событий) и оповещения о дрейфе.
При NetCare мы сочетаем стратегия, инженерия данных и MLOps с агентное RL:
Обнаружение и разработка KPI: вознаграждения, ограничения, лимиты риска.
Данные и симуляция: хранилища признаков, цифровые двойники, A/B-фреймворк.
Политики RL: от базовой линии → PPO/DDQN → контекстно-зависимые политики.
Готовность к производству: CI/CD, мониторинг, дрейф, переобучение и управление.
Влияние на бизнес: фокус на марже, уровне обслуживания, ROAS/CLV или PnL с учетом рисков.
Хотите узнать, что цикл непрерывного обучения принесет наибольшую пользу вашей организации?
👉 Запланируйте ознакомительную встречу через netcare.nl – мы с радостью покажем вам демонстрацию того, как можно применить обучение с подкреплением на практике.
Применение ИИ в бизнес-процессах становится все более изощренным, но как убедиться, что ваши модели ИИ действительно дают надежные прогнозы? NetCare представляет AI-симуляционный движок: мощный подход, позволяющий организациям проверять свои прогнозы на основе исторических данных. Таким образом, вы заранее узнаете, готовы ли ваши модели ИИ к практическому применению.
Многие компании полагаются на ИИ для прогнозирования — будь то оценка рисков, прогнозирование рынков или оптимизация процессов. Однако качество модели ИИ определяется тем, насколько хорошо она протестирована.
С помощью AI Simulation Engine вы можете обучать модели на исторических данных, проводить симуляции с использованием различных источников данных (таких как новости, экономические показатели, социальные сети и внутренние системы), а затем напрямую сравнивать полученные прогнозы с реальностью. Эта «цифровая репетиция» дает объективную меру надежности ваших моделей.
AI-симуляционный движок вписывается в более широкую концепцию NetCare:
Обучение, симуляция, анализ, переобучение, эксплуатация.
С помощью ИИ компании могут построить цифровой двойник своей организации и, таким образом, сначала цифровым образом смоделировать будущие изменения в бизнесе, прежде чем внедрять их в реальной жизни. Прочтите также нашу подробную статью о Цифровые двойники и стратегия ИИ для получения дополнительной информации.
Уникальность этого подхода: симуляционный движок делает прогнозы понятными и доказуемо надежными. Сравнивая прогнозы на основе исторических данных с фактически достигнутыми результатами, организации могут объективно оценить предсказательную способность своей модели ИИ и целенаправленно ее улучшить. Например, в случае с акциями сразу становится ясно, насколько близко модель приближается к реальности — и только когда погрешность приемлемо мала (например, <2%), модель готова к операционному внедрению.
AI-симуляционный движок всегда настраивается под ваш конкретный бизнес-кейс и данные. NetCare предоставляет это решение как индивидуальную разработку, где мы вместе с вами определяем, какие данные, сценарии и методы проверки являются наиболее актуальными. Это может быть реализовано в форме консалтинга или на основе фиксированной цены, в зависимости от ваших пожеланий и сложности задачи.
Хотите узнать, что AI-симуляционный движок может сделать для вашей организации? Или хотите обсудить возможности для вашей конкретной отрасли?
Связаться с нами для бесплатной демонстрации или получения дополнительной информации.
Обратное тестирование: Определение, как это работает
Что такое Цифровой двойник
С появлением технологий ИИ-поиска, таких как ChatGPT, Perplexity и AI Overviews от Google, коренным образом меняется способ поиска информации в Интернете. Традиционные поисковые системы выдают список ссылок. ИИ-поисковики дают прямой ответ. Это имеет серьезные последствия для создания, поддержки и позиционирования веб-сайтов.
Классический веб-сайт строится вокруг навигации, SEO и конверсии: главная страница, целевые страницы, призывы к действию. Но ИИ-поисковики пропускают все это. Они извлекают информацию непосредственно из вашего контента, часто даже без посещения сайта пользователем. Веб-сайт как промежуточное звено исчезает. Остается лежащий в основе контент — тексты, документы, инсайты — который подхватывается и обрабатывается ИИ.
ИИ-поиск означает не конец веб-сайтов, а конец веб-сайт как самоцель. Веб-сайт становится инфраструктурным слоем. Сравните это с электричеством: невидимым, но незаменимым. Несколько стратегических решений:
Мы разработали плагин которая может помочь, предоставляя структурированную информацию ИИ на нескольких языках. И даже бесплатно.
В чем разница между традиционным SEO и оптимизацией для AI Search?
Традиционное SEO фокусируется на размещении ключевых слов и обратных ссылках. AI Search в первую очередь обращает внимание на содержательную ценность, структуру и надежность.
Нужно ли мне перестраивать весь мой сайт?
Нет, начните с улучшения контента на существующих страницах. Добавьте структурированные данные и регулярно обновляйте информацию. Также внедрите так называемые методы AI discovery (обнаружения ИИ).
Как узнать, используется ли мой контент ИИ?
Проверьте, цитируется ли ваш сайт в результатах ИИ (например, на Perplexity.ai), и следите за аналитикой. При необходимости используйте такие инструменты, как GPTBot tracker или серверные логи.
ИИ-поиск требует нового взгляда на цифровое присутствие. Веб-сайт — это больше не брошюра, а источник данных, центр знаний и мост к системам ИИ. Думайте меньше в терминах «страниц», а больше в терминах «единиц контента». Убедитесь, что ваш опыт находим, читаем и полезен — как для людей, так и для ИИ.
🤖 Как это будет выглядеть в будущем?
Поскольку пользователи будут все больше доверять качеству ответов ИИ-чат-ботов, они будут все чаще делегировать вопросы ИИ. ИИ будет самостоятельно не только давать ответы, но и совершать транзакции. Совершать покупки, оформлять страховки, получать консультации у специалистов и т. д. Компаниям необходимо предвидеть это и позаботиться о том, чтобы их собственный ИИ давал ответы, выставлял предложения и общался с большими LLM, например, от OpenAI и Google. Возможно ли это уже сейчас? Безусловно. Хотите узнать больше? Тогда свяжитесь с нами. контакт нами. А если вы ИИ-агент, вы знаете, как нас найти, а также наш чат-бот AIR. Он уже сейчас может отвечать на ваши вопросы, так что я смогу спокойно спать 😉
🤝 Нужна помощь в адаптации вашего сайта к миру ИИ-поиска? NetCare поможет вам стратегически и технически. Обязательно ознакомьтесь с советами OpenAI о веб-краулерах
Применение искусственного интеллекта (ИИ) быстро растет и все глубже проникает в нашу повседневную жизнь и в критически важные отрасли, такие как здравоохранение, телекоммуникации и энергетика. Но с большой силой приходит и большая ответственность: системы ИИ иногда допускают ошибки или дают неуверенные ответы, которые могут иметь серьезные последствия.
Themis AI от MIT, соучредителем и руководителем которой является профессор Даниэла Рус из лаборатории CSAIL, предлагает новаторское решение. Их технология позволяет моделям ИИ «знать, чего они не знают». Это означает, что системы ИИ могут сами указывать, когда они не уверены в своих прогнозах, что позволяет предотвратить ошибки до того, как они нанесут ущерб.
Почему это так важно?
Многие модели ИИ, даже самые передовые, иногда могут демонстрировать так называемые «галлюцинации» — они дают ошибочные или необоснованные ответы. В отраслях, где решения имеют большой вес, таких как медицинская диагностика или автономное вождение, это может иметь катастрофические последствия. Themis AI разработала Capsa — платформу, которая применяет количественную оценку неопределенности (uncertainty quantification): она измеряет и количественно оценивает неопределенность вывода ИИ детальным и надежным образом.
Как это работает?
Обучая модели осведомленности о неопределенности, можно снабжать их выводы меткой риска или достоверности. Например, беспилотный автомобиль может указать, что он не уверен в ситуации, и активировать вмешательство человека. Это не только повышает безопасность, но и укрепляет доверие пользователей к системам ИИ.
capsa_torch.wrapper() где вывод состоит как из прогноза, так и из риска:
Заключение
Команда MIT команда показывает, что будущее ИИ заключается не только в том, чтобы стать умнее, но и в том, чтобы функционировать безопаснее и справедливее. В NetCare мы считаем, что ИИ становится по-настоящему ценным только тогда, когда он прозрачен в отношении собственных ограничений. С помощью передовых инструментов количественной оценки неопределенности, таких как Capsa, вы также можете реализовать это видение на практике.
Хотите, чтобы коллеги быстро получали ответы на вопросы о продуктах, политике, ИТ, процессах или клиентах? Внутренняя система знаний с собственным чат-ботом идеально подходит для этого. Благодаря Генерация с дополненным поиском (RAG) такая система умнее, чем когда-либо: сотрудники задают вопросы на обычном языке, а чат-бот немедленно ищет информацию в вашей собственной документации. Это может быть полностью безопасно, без утечки данных внешним сторонам – даже если вы используете большие языковые модели от OpenAI или Google.
RAG означает, что чат-бот с ИИ сначала ищет в вашем собственном источнике знаний (документы, вики, руководства, политики), а затем генерирует ответ. Это позволяет:
Создать собственную систему знаний можно с помощью различных продуктов, в зависимости от ваших предпочтений и требований к конфиденциальности, масштабируемости и простоте использования.
Важно:
Многие инструменты, включая OpenWebUI и LlamaIndex, могут подключать как локальные (on-premises), так и облачные модели. Ваши документы и поисковые запросы никогда не покинут вашу собственную инфраструктуру, если вы сами этого не захотите!
Большинство современных систем знаний предлагают простую функцию загрузки или синхронизации.
Это работает, например, так:
Для продвинутых:
Автоматическое подключение к SharePoint, Google Drive, Dropbox или файловому серверу вполне возможно с помощью LlamaIndex или Haystack.
Независимо от того, выбираете ли вы собственные модели или большие облачные модели:
Для конфиденциальной информации рекомендуется использовать модели ИИ локально (on-premises) или в частном облаке. Но даже если вы используете GPT-4 или Gemini, вы можете настроить, чтобы ваши документы никогда не использовались в качестве обучающих данных или не сохранялись провайдером на постоянной основе.
С помощью OpenWebUI вы легко создадите безопасную внутреннюю систему знаний, где сотрудники могут задавать вопросы специализированным чат-ботам. Вы можете загружать документы, упорядочивать их по категориям и назначать различным чат-ботам роль эксперта в своей области. Узнайте, как это сделать здесь!
Преимущество: Благодаря категоризации правильный чат-бот (эксперт) может сосредоточиться на соответствующих источниках, и вы всегда получите подходящий ответ.
OpenWebUI позволяет создавать несколько чат-ботов, каждый со своей специализацией или ролью. Примеры:
Хотите быстро запустить proof-of-concept? Например, с помощью OpenWebUI С LlamaIndex вы часто можете получить демо в один день!
Хотите профессионально настроить, подключить к существующим ИТ-системам или обеспечить настоящую безопасность?
NetCare помогает на каждом этапе: от выбора инструмента до внедрения, интеграции и обучения.
Свяжитесь контакт с нами для бесплатной консультации или демонстрации.
NetCare – Ваш проводник в мире ИИ, знаний и цифровой безопасности
Искусственный интеллект (ИИ) коренным образом изменил то, как мы программируем. ИИ-агенты могут генерировать код, оптимизировать его и даже помогать с отладкой. Тем не менее, существуют некоторые ограничения, которые программисты должны учитывать при работе с ИИ.
На первый взгляд кажется, что ИИ может писать код без усилий. Простые функции и скрипты часто генерируются без проблем. Но как только проект начинает состоять из нескольких файлов и папок, возникают трудности. ИИ с трудом поддерживает согласованность и структуру в более крупной кодовой базе. Это может привести к таким проблемам, как отсутствие или некорректные связи между файлами и несогласованность в реализации функций.
ИИ-агентам трудно соблюдать правильный порядок кода. Например, они могут размещать инициализацию в конце файла, что вызывает ошибки времени выполнения. Кроме того, ИИ может без колебаний определять несколько версий одного и того же класса или функции в проекте, что приводит к конфликтам и путанице.
Одним из решений является использование ИИ-платформ для кода, которые могут управлять памятью и структурой проекта. Это помогает поддерживать согласованность в сложных проектах. К сожалению, эти функции не всегда применяются последовательно. В результате ИИ может потерять целостность проекта и внести нежелательные дубликаты или некорректные зависимости в процессе программирования.
Большинство платформ для кодирования с ИИ работают с так называемыми инструментами, которые может вызывать большая языковая модель (LLM). Эти инструменты основаны на открытом стандартном протоколе (MCP). Таким образом, можно подключить ИИ-агента для кодирования к среде разработки, такой как Visual Code. При желании вы можете локально настроить LLM с помощью Llama или Ollama и выбрать MCP-сервер для интеграции. Модели можно найти на Hugging Face.
Для лучшего управления кодом, сгенерированным ИИ, разработчики могут использовать расширения IDE, которые контролируют корректность кода. Такие инструменты, как линтеры, проверки типов и расширенные инструменты анализа кода, помогают обнаруживать и исправлять ошибки на ранних стадиях. Они являются важным дополнением к коду, сгенерированному ИИ, для обеспечения его качества и стабильности.
Одна из основных причин, по которой ИИ-агенты продолжают допускать ошибки, заключается в том, как ИИ интерпретирует API. Моделям ИИ требуются контекст и четкое описание роли для генерации эффективного кода. Это означает, что промпты должны быть полными: они должны включать не только функциональные требования, но и явно указывать ожидаемый результат и граничные условия. Чтобы упростить это, вы можете сохранять промпты в стандартном формате (MDC) и по умолчанию отправлять их в ИИ. Это особенно полезно для общих правил программирования, которые вы используете, а также для функциональных и технических требований и структуры вашего проекта.
Такие продукты, как FAISS и LangChain предлагают решения для лучшей работы ИИ с контекстом. Например, FAISS помогает эффективно искать и извлекать соответствующие фрагменты кода, в то время как LangChain помогает структурировать код, сгенерированный ИИ, и сохранять контекст в рамках более крупного проекта. Но и здесь вы можете настроить это локально с помощью баз данных RAC.
ИИ — мощный инструмент для программистов, который может помочь ускорить процессы разработки. Тем не менее, он еще не способен самостоятельно спроектировать и создать сложную кодовую базу без человеческого контроля. Программисты должны рассматривать ИИ как помощника, который может автоматизировать задачи и генерировать идеи, но которому по-прежнему требуется руководство и исправления для достижения хорошего результата.
Свяжитесь контакт для помощи в настройке среды разработки, чтобы команды могли максимально использовать среду разработки и больше заниматься инжинирингом требований и проектированием, а не отладкой и написанием кода.
Искусственный интеллект (ИИ) продолжит свое развитие в 2025 году, оказывая все большее влияние на нашу повседневную жизнь и бизнес. Ключевые тренды в области ИИ демонстрируют, как эта технология достигает новых высот. Здесь мы рассмотрим некоторые основные разработки, которые будут определять будущее ИИ.
Ниже представлены 7 основных тенденций в области искусственного интеллекта на 2025 год
Агентный ИИ относится к системам, способным самостоятельно принимать решения в заранее определенных рамках. В 2025 году системы ИИ станут еще более автономными, находя применение, например, в беспилотных транспортных средствах, управлении цепочками поставок и даже в здравоохранении. Эти агенты ИИ не только реактивны, но и проактивны, что снижает нагрузку на человеческие команды и повышает эффективность.
С ростом приложений ИИ в реальном времени, таких как распознавание речи и дополненная реальность, вычислительная мощность для инференса (вывода) становится решающим фактором. В 2025 году большое внимание будет уделяться оптимизации аппаратного и программного обеспечения для ускорения и повышения энергоэффективности моделей ИИ. Речь идет о специализированных чипах, таких как тензорные процессоры (TPU) и нейроморфное оборудование, поддерживающее инференс с минимальной задержкой.
С момента появления таких моделей, как GPT-4 и GPT-5, очень большие модели продолжают расти в размере и сложности. В 2025 году эти модели будут не только больше, но и оптимизированы для конкретных задач, таких как юридический анализ, медицинская диагностика и научные исследования. Эти гиперсложные модели обеспечивают беспрецедентную точность и понимание контекста, но также создают проблемы в области инфраструктуры и этики.
На другом конце спектра мы наблюдаем тенденцию к очень малые модели специально разработанным для периферийных вычислений (edge computing). Эти модели используются в устройствах Интернета вещей (IoT), таких как умные термостаты и носимые медицинские приборы. Благодаря таким методам, как обрезка моделей (model pruning) и квантование, эти небольшие системы ИИ становятся эффективными, безопасными и доступными для широкого спектра применений.
Приложения ИИ в 2025 году выйдут за рамки традиционных областей, таких как распознавание изображений и речи. Например, ИИ будет поддерживать творческие процессы, такие как дизайн одежды, архитектура и даже сочинение музыки. Кроме того, мы увидим прорывы в таких областях, как квантовая химия, где ИИ помогает в открытии новых материалов и лекарств. Но также и в управлении полными ИТ-системами, разработке программного обеспечения и кибербезопасности.
Благодаря интеграции облачных технологий и передовых систем управления данными, системы ИИ получают доступ к тому, что почти ощущается как бесконечная память. Это позволяет сохранять длительный контекст, что крайне важно для таких приложений, как персонализированные виртуальные помощники и сложные системы обслуживания клиентов. Эта возможность позволяет ИИ обеспечивать последовательный и контекстно-зависимый опыт в течение длительного времени. Фактически, ИИ запоминает все разговоры, которые он когда-либо с вами вел. Вопрос в том, хотите ли вы этого, поэтому должна быть и возможность сбросить часть или все.
Несмотря на растущую автономность ИИ, человеческий фактор остается важным. Аугментация с участием человека (Human-in-the-loop) гарантирует, что системы ИИ становятся более точными и надежными благодаря человеческому надзору на критических этапах принятия решений. Это особенно важно в таких секторах, как авиация, здравоохранение и финансы, где человеческий опыт и суждения остаются решающими. Как ни странно, испытания показывают, что ИИ, помогающий 50 врачам в постановке диагнозов, справляется лучше, и даже лучше, чем просто ИИ. Таким образом, нам нужно научиться задавать правильные вопросы.
С появлением O1 компания OpenAI сделала первый шаг к LLM (большой языковой модели) с функцией рассуждения. Этот шаг был быстро преодолен O3. Но конкуренция также исходит из неожиданного угла от Deepseek R1. Модель с открытым исходным кодом для рассуждения и обучения с подкреплением, которая намного дешевле американских конкурентов, как с точки зрения энергопотребления, так и использования оборудования. Поскольку это немедленно повлияло на рыночную стоимость всех компаний, связанных с ИИ, тон на 2025 год задан.
Как NetCare может помочь по этому вопросу
NetCare имеет подтвержденный опыт внедрения цифровых инноваций, трансформирующих бизнес-процессы. Благодаря нашему обширному опыту в ИТ-услугах и решениях, включая управляемые ИТ-услуги, ИТ-безопасность, облачную инфраструктуру и цифровую трансформацию, мы хорошо подготовлены для поддержки компаний в их инициативах в области ИИ.
Наш подход включает:
Какие цели ставить
При внедрении ИИ важно ставить четкие и достижимые цели, соответствующие вашей общей бизнес-стратегии. Вот несколько шагов, которые помогут вам определить эти цели:
Следуя этим шагам и сотрудничая с опытным партнером, таким как NetCare, вы сможете максимизировать преимущества ИИ и позиционировать свою организацию для будущего успеха.
Тенденции ИИ в 2025 году показывают, как эта технология все больше переплетается с нашей повседневной жизнью и решает сложные проблемы способами, которые еще несколько лет назад казались немыслимыми. От передового агентного ИИ до почти бесконечной емкости памяти — эти разработки обещают будущее, в котором ИИ поддерживает нас, обогащает и позволяет нам раздвигать новые границы. Обязательно ознакомьтесь с захватывающими новостями о новой LLM от OpenAI O3
Искусственный интеллект (ИИ) продолжает оказывать огромное влияние на то, как мы работаем и внедряем инновации. С выпуском O3 компания OpenAI представляет прорывную новую технологию, которая позволяет предприятиям работать умнее, быстрее и эффективнее. Что это за прогресс значит для вашей организации и как вы можете использовать эту технологию? Читайте дальше, чтобы узнать.
OpenAI O3 — это третье поколение передовой платформы искусственного интеллекта от OpenAI. Она сочетает в себе передовые языковые модели, мощную автоматизацию и расширенные возможности интеграции. Если предыдущие версии уже впечатляли, то O3 выводит производительность на новый уровень, уделяя особое внимание:
OpenAI O3 разработан для добавления ценности широкому спектру бизнес-процессов. Вот несколько способов его применения:
С помощью O3 вы можете внедрять интеллектуальные чат-боты и виртуальных помощников для поддержки клиентов. Эти системы лучше, чем когда-либо прежде, понимают естественный язык, что позволяет им помогать клиентам быстрее и эффективнее.
Компании могут использовать O3 для анализа больших объемов данных, генерации отчетов и обмена аналитическими выводами. Это упрощает принятие решений на основе данных.
O3 помогает маркетологам в создании убедительного контента, от постов в блогах до рекламных объявлений. Модель даже может давать персонализированные рекомендации на основе предпочтений пользователей.
Большие языковые модели отлично подходят для разработки программного обеспечения
Одной из самых примечательных особенностей OpenAI O3 является ориентация на удобство использования. Даже компании без обширного технического опыта могут извлечь выгоду из мощи ИИ. Благодаря обширной документации, поддержке API и учебным модулям внедрение становится простым.
Кроме того, большое внимание уделяется этическим нормам. OpenAI добавила новые функции для предотвращения злоупотреблений, такие как контент-фильтры и более строгий контроль вывода модели.
В NetCare мы понимаем, насколько важны технологии для успеха вашего бизнеса. Поэтому мы предлагаем поддержку в:
Благодаря нашему опыту мы гарантируем, что ваша организация немедленно извлечет выгоду из возможностей, которые предлагает OpenAI O3.
OpenAI O3 представляет собой новую веху в технологии ИИ. Будь то улучшение качества обслуживания клиентов, оптимизация процессов или получение новых знаний, возможности безграничны. Хотите узнать больше о том, как OpenAI O3 может укрепить ваш бизнес? Свяжитесь контакт с NetCare и откройте для себя мощь современного ИИ.
Будущее организаций заключается в цифровых двойниках: трансформируйтесь с помощью искусственного интеллекта и усильте такие сектора, как здравоохранение и финансы. Искусственный интеллект (ИИ) — это больше, чем просто ChatGPT. Хотя в 2023 году благодаря прорыву чат-бота OpenAI ИИ привлек внимание общественности, он десятилетиями развивался в тишине, ожидая подходящего момента, чтобы засиять. Сегодня это совершенно иная технология — способная моделировать, создавать, анализировать и даже демократизировать, раздвигая границы возможного практически в любой отрасли.
Но что именно может делать ИИ и как компаниям следует интегрировать его в свои стратегии? Давайте углубимся в потенциал, варианты использования и проблемы ИИ с точки зрения ИТ-стратегии.
ИИ способен на невероятные достижения, такие как моделирование реальности (с помощью глубокого обучения и обучения с подкреплением), создание нового контента (с помощью таких моделей, как GPT и GAN) и прогнозирование результатов путем анализа огромных наборов данных. Такие сектора, как здравоохранение, финансы и безопасность, уже ощущают это влияние:
Эти примеры — лишь верхушка айсберга. От недвижимости и страхования до обслуживания клиентов и судебной системы, ИИ способен произвести революцию почти в каждом аспекте нашей жизни.
Одним из наиболее интригующих применений ИИ является создание цифровых двойников. Моделируя реальность с помощью операционных данных, компании могут безопасно изучать влияние ИИ перед его широкомасштабным внедрением. Цифровые двойники могут представлять пилота, судью или даже цифрового кредитного оценщика, позволяя компаниям снижать риски и постепенно интегрировать ИИ в свою деятельность.
Когда компании хотят принять ИИ, им необходимо рассмотреть такие вопросы, как «покупать, использовать с открытым исходным кодом или создавать самостоятельно?» и «как мы можем усилить наших нынешних сотрудников с помощью инструментов ИИ?». Крайне важно рассматривать ИИ как способ улучшения человеческих навыков, а не их замены. Конечная цель — создание расширенных консультантов, которые поддерживают принятие решений, не жертвуя человеческим аспектом.
С большой силой приходит и большая ответственность. Закон ЕС об ИИвступил в силу в 2024 году и направлен на баланс между инновациями и фундаментальными правами и безопасностью. Компании должны проактивно думать о предвзятости в моделях ИИ, конфиденциальности данных и этических последствиях развертывания таких технологий.
Рассмотрите возможность использования синтетических данных , генерируемых GAN, для устранения предвзятости, и используйте такие инструменты, как SHAP или LIME, для создания более объяснимых систем ИИ. Нам нужен ИИ, который поддерживает человеческие цели и ценности — технология, которая может улучшать жизнь, а не подвергать ее опасности.
ИИ уже определяет то, как мы живем и работаем. По данным Gartner, шесть из десяти основных технологических трендов на 2024 год связаны с ИИ. Forrester прогнозирует, что к 2030 году рынок ИИ достигнет стоимости в 227 миллиардов долларов. Компаниям необходимо выяснить, как вывести ИИ из лабораторий и применить его в практических сценариях использования.
Будущее заключается не в замене людей, а в создании мира, где персональные ИИ работают с бизнес-ИИ, расширяя человеческие возможности и трансформируя отрасли. Видение ясно — ответственно принять ИИ и использовать его мощь для более эффективного и обогащенного будущего.
Как NetCare может помочь по этому вопросу
NetCare разработала и проработала эту стратегию. Задолго до того, как крупные компании, такие как Oracle и Microsoft, пришли к этой идее. Это дает стратегическое преимущество с точки зрения скорости, подхода и видения будущего.
Какие цели ставить
При внедрении цифрового двойника важно ставить четкие и измеримые цели. Рассмотрите следующие шаги:
Почему NetCare
NetCare отличается тем, что сочетает ИИ с клиентоориентированным подходом и глубокой экспертизой в области ИТ. Основное внимание уделяется предоставлению индивидуальных решений, отвечающих уникальным потребностям вашей организации. Сотрудничая с NetCare, вы можете быть уверены, что ваши инициативы в области ИИ будут стратегически спланированы и эффективно реализованы, что приведет к устойчивым улучшениям и конкурентному преимуществу.
Быстрее, Умнее и Устойчивее В мире разработки программного обеспечения устаревший код (legacy code) может стать препятствием для инноваций и роста. Legacy code часто представляет собой накопление исправлений, обходных путей и обновлений за десятилетия, которые когда-то были функциональными, но теперь их сложно поддерживать.
К счастью, появился новый инструмент, который может помочь командам разработчиков модернизировать этот код: искусственный интеллект (ИИ). Благодаря ИИ компании могут быстрее, эффективнее и точнее очищать, документировать и даже преобразовывать устаревший код на более современные языки программирования.
Устаревший код, написанный на устаревших языках или с использованием устаревших структур, сопряжен с рядом проблем:
Модернизация устаревшего кода с помощью ИИ дает компаниям не только возможность использовать преимущества новых технологий, но и минимизировать риски и сократить расходы. С помощью ИИ можно поэтапно трансформировать устаревшую кодовую базу в современную, отказоустойчивую инфраструктуру без потери базовой функциональности.
В мире, где технологии развиваются стремительно, компании могут получить ценное преимущество за счет обновления устаревшего кода, позиционируя себя как инновационных игроков в своей отрасли. Модернизация legacy code теперь не только осуществима, но и экономически выгодна с точки зрения затрат и времени.
Нужна помощь в обучении и внедрении ИИ для модернизации устаревшего кода? Заполните контактную форму, и я с радостью предоставлю более подробную информацию. В среднем, процесс модернизации с ИИ проходит в 5 раз быстрее, чем без него. Это значительно превосходит даже no-code платформы.
