Коротко кажучи
Навчання з підкріпленням (RL) — це потужний спосіб створення моделей, які навчання через дію. Замість того, щоб просто відповідати історичним даним, RL оптимізує рішення через винагороди та петлі зворотного зв'язку— як із реального виробництва, так і з симуляцій. Результат: моделі, які продовжують вдосконалюватися продовжують вдосконалюватися, поки світ змінюється. Подумайте про застосування від прийняття рішень рівня AlphaGo до оптимізація доходу та прибутку, стратегії запасів та ціноутворення, і навіть сигналізація акцій (за умови належного управління).
Навчання з підкріпленням (RL) це підхід до навчання, за якого агент вживає заходів у середовище щоб максимізувати винагорода . Модель вивчає правила поведінки («політику»), які обирають найкращу дію на основі поточного стану.
Агент: модель, яка приймає рішення.
Середовище: світ, у якому працює модель (ринкова площа, інтернет-магазин, ланцюг поставок, фондовий ринок).
Винагорода (reward): число, що вказує, наскільки хорошою була дія (наприклад, вища маржа, нижчі витрати на запаси).
Політика: політика, що обирає дію, враховуючи певний стан.
Пояснення абревіатур:
НП = Навчання з підкріпленням
МППР = Марковський процес прийняття рішень (математична основа для НП)
MLOps = Операції машинного навчання (операційний аспект: дані, моделі, розгортання, моніторинг)
Безперервне навчання: НП адаптує політику, коли змінюються попит, ціни чи поведінка.
Орієнтованість на рішення: Не просто прогнозування, а фактична оптимізація результату.
Сприятливість до симуляцій: Ви можете безпечно запускати сценарії «що, якщо» перед виходом у реальний час.
Спочатку зворотний зв'язок: Використовуйте реальні KPI (маржа, конверсія, оборотність запасів) як пряму винагороду.
Важливо: AlphaFold — це прорив у глибокому навчанні для згортання білків; це Яскравий приклад НП AlphaGo/AlphaZero (прийняття рішень з винагородами). Суть у тому, що це навчання через зворотний зв'язок забезпечує неперевершені політики в динамічних середовищах.
Ціль: максимальна валовий прибуток при стабільній конверсії.
Стан: час, запаси, конкурентна ціна, трафік, історія.
Дія: вибір цінового кроку або типу акції.
Винагорода: маржа – (витрати на акцію + ризик повернення).
Бонус: RL запобігає «перенавчанню» на історичній ціновій еластичності, оскільки він досліджує.
Ціль: рівень обслуговування ↑, витрати на запаси ↓.
Дія: коригування точок замовлення та розмірів замовлення.
Винагорода: дохід – витрати на запаси та дефіцит.
Ціль: максимізація ROAS/CLV (Рентабельність рекламних витрат / Довічна цінність клієнта).
Дія: розподіл бюджету між каналами та креативами.
Винагорода: маржа, приписана в коротко- та довгостроковій перспективі.
Ціль: з урахуванням ризику максимізувати прибуток.
Стан: цінові характеристики, волатильність, календарні/макроподії, новини/сентимент-характеристики.
Дія: коригування позиції (підвищення/зниження/нейтралізація) або «без дії».
Винагорода: PnL (Прибутки та збитки) – транзакційні витрати – штраф за ризик.
Увага: не інвестиційна порада; забезпечити суворі ліміти ризику, моделі прослизання та відповідність.
Так ми забезпечуємо безперервне навчання у NetCare:
Аналіз (Analyze)
Аудит даних, визначення KPI, розробка винагород, офлайн валідація.
Навчання
Оптимізація політики (наприклад, PPO/DDDQN). Визначення гіперпараметрів та обмежень.
Симуляція
Цифровий двійник або ринковий симулятор для що-як та A/B-сценаріїв.
Експлуатація
Контрольоване розгортання (canary/поступове). Сховище ознак + висновки в реальному часі.
Оцінка
Показники KPI в реальному часі, виявлення дрейфу, справедливість/запобіжники, оцінка ризиків.
Перенавчання
Періодичне або подієво-орієнтоване перенавчання зі свіжими даними та зворотним зв'язком за результатами.
Класичні моделі з учителем прогнозують результат (наприклад, дохід або попит). Але найкращий прогноз не завжди призводить до найкращого дії. RL безпосередньо оптимізує простір рішень з фактичним KPI як винагородою — і вчиться на наслідках.
Коротко:
З учителем: «Яка ймовірність, що станеться X?»
НП: «Яка дія максимізує мою мету Nu та у довгостроковій перспективі?»
Ontwerp de beloning goed
Combineer kortetermijn-KPI (dagmarge) met langetermijnwaarde (CLV, voorraadgezondheid).
Додайте boetes toe voor risico, compliance en klantimpact.
Beperk exploratierisico
Почніть у симуляції; переходьте в реальний режим з canary releases en limieten (bv. maximale prijsstap/dag).
Створіть запобіжники: stop-losses, budgetlimieten, goedkeuringsstromen.
Voorkom datadrift en dataverlies
Використовуйте feature store met versieregeling.
Моніторинг Дрейф (statistieken veranderen) en hertrain automatisch.
Regel MLOps en governance
CI/CD voor modellen, reproduceerbare pijplijnen, verklaarbaarheid en audit trails.
Sluit aan bij DORA/IT-governance en privacykaders.
Оберіть чіткий, визначений KPI-кейс (bv. dynamische prijszetting of budgetallocatie).
Створіть простий симулятор met de belangrijkste dynamieken en beperkingen.
Започніть із безпечної політики (regelgebaseerd) als basislijn; test daarna de RL-policy naast elkaar.
Вимірюйте в реальному часі, у невеликому масштабі (канарейка) та масштабуйте після доведеного покращення.
Автоматизуйте перенавчання (схема + тригери подій) та сповіщення про дрейф.
При NetCare ми поєднуємо стратегія, інженерія даних та MLOps з агентним НЗ:
Розробка та дизайн KPI: винагороди, обмеження, ліміти ризику.
Дані та симуляція: сховища ознак, цифрові двійники, A/B-фреймворк.
Політики НЗ: від базової лінії → PPO/DDQN → контекстно-залежні політики.
Готовність до продакшену: CI/CD, моніторинг, дрейф, перенавчання та управління.
Вплив на бізнес: фокус на маржі, рівні обслуговування, ROAS/CLV або прибутку/збитку з урахуванням ризику.
Хочете знати, що цикл безперервного навчання принесе найбільше вашій організації?
👉 Заплануйте ознайомчу зустріч через netcare.nl – ми з радістю покажемо вам демонстрацію того, як ви можете застосувати Навчання з підкріпленням на практиці.
Використання ШІ в бізнес-процесах стає все більш досконалим, але як ви можете бути впевнені, що ваші моделі ШІ роблять справді надійні прогнози? NetCare представляє Симулятор ШІ: потужний підхід, який дозволяє організаціям перевіряти свої прогнози на основі історичних даних. Таким чином, ви заздалегідь знаєте, чи готові ваші моделі ШІ до практики.
Багато компаній покладаються на ШІ для створення прогнозів – чи то оцінка ризиків, прогнозування ринків, чи оптимізація процесів. Але модель ШІ настільки хороша, наскільки добре вона протестована.
За допомогою AI Симуляційного Рушія ви можете тренувати моделі на історичних даних, проводити симуляції з використанням різних джерел даних (таких як новини, економічні показники, соціальні мережі та внутрішні системи), а потім безпосередньо порівнювати зроблені прогнози з реальними результатами. Ця «цифрова репетиція» створює об’єктивний показник надійності ваших моделей.
AI Симуляційний Рушій вписується в ширше бачення NetCare:
Oplei, Simuleer, Analiseer, Heroplei, Bedryf.
Компанії можуть за допомогою ШІ digitale tweeling van hul organisasie te bou, en sodoende toekomstige besigheidsveranderinge eers digitaal te simuleer voordat dit in die werklikheid geïmplementeer word. Lees ook ons omvattende artikel oor Digitale Tweeling vir meer agtergrond.
Die unieke aspek van hierdie benadering: die simulasie-enjin maak voorspellings insiggewend en aantoonbaar betroubaar. Deur voorspellings gebaseer op historiese data te vergelyk met werklik behaalde resultate, kan organisasies die voorspellende vermoë van hul KI-model objektief beoordeel en doelgerig verbeter. In byvoorbeeld 'n aandeel-geval, word dit onmiddellik duidelik hoe na 'n model die werklikheid nader – en eers wanneer die foutmarge aanvaarbaar klein is (byvoorbeeld <2%), is die model gereed vir operasionele inzet.
Die KI-Simulasie-Enjin word altyd aangepas by u spesifieke besigheidsscenario en data. NetCare lewer hierdie oplossing as 'n pasgemaakte diens, waar ons saam met u bepaal watter data, scenario's en validasies die mees relevant is. Dit kan in die vorm van konsultasie of op grond van 'n vaste prys geskied, afhangende van u behoeftes en die kompleksiteit van die opdrag.
Wil u weet wat die KI-Simulasie-Enjin vir u organisasie kan beteken? Of wil u in gesprek tree oor die moontlikhede vir u spesifieke bedryf?
Kontak Ons vir 'n vryblywende demonstrasie of meer inligting.
Бектестування: Визначення, Як це працює
Що таке Цифровий двійник
З появою технологій пошуку на базі ШІ, таких як ChatGPT, Perplexity та AI Overviews від Google, кардинально змінюється спосіб, у який люди знаходять інформацію в Інтернеті. Традиційні пошукові системи надають список посилань. Пошукові системи на базі ШІ дають пряму відповідь. Це має серйозні наслідки для створення, підтримки та позиціонування вебсайтів.
Класичний вебсайт будується навколо навігації, SEO та конверсії: головна сторінка, цільові сторінки, заклики до дії. Але пошукові системи на базі ШІ оминають усе це. Вони отримують інформацію безпосередньо з вашого контенту, часто навіть без того, щоб відвідувач потрапив на ваш сайт. Вебсайт як проміжна станція зникає. Залишається лише основний контент — тексти, документи, інсайти — який збирається та обробляється штучним інтелектом.
Пошук на базі ШІ означає не кінець вебсайтів, а кінець вебсайт як самоціль. Вебсайт стає інфраструктурним шаром. Порівняйте це з електрикою: невидимий, але необхідний. Кілька стратегічних рішень:
Ми маємо плагін розроблено, що може допомогти, надаючи його структуровано для ШІ кількома мовами. І до того ж безкоштовно.
Яка різниця між традиційним SEO та оптимізацією для AI Search?
Традиційне SEO зосереджується на розміщенні ключових слів та зворотних посиланнях. AI Search насамперед оцінює змістовну цінність, структуру та надійність.
Чи потрібно мені перебудовувати весь свій сайт?
Ні, почніть з покращення контенту на існуючих сторінках. Додайте структуровані дані та регулярно оновлюйте інформацію. Також впровадьте так звані методи виявлення ШІ (AI discovery methods).
Як дізнатися, чи використовується мій контент ШІ?
Перевірте, чи цитується ваш сайт у результатах ШІ (наприклад, Perplexity.ai), і стежте за аналітикою. За потреби використовуйте такі інструменти, як GPTBot tracker або серверні журнали.
Пошук ШІ вимагає нового погляду на цифрову присутність. Вебсайт — це вже не просто брошура, а джерело даних, центр знань і міст до систем ШІ. Думайте менше про «сторінки», а більше про «одиниці контенту». Переконайтеся, що ваш досвід можна знайти, прочитати та використати — як людям, так і ШІ.
🤖 Яким буде це в майбутньому?
Оскільки користувачі все більше довірятимуть якості відповідей чат-ботів зі штучним інтелектом, вони все частіше доручатимуть завдання ШІ. Він самостійно не лише надаватиме відповіді, але й здійснюватиме транзакції. Здійснювати покупки, оформлювати страховки, отримувати консультації фахівців тощо. Компанії повинні готуватися до цього та гарантувати, що їхній власний ШІ надає відповіді, виставляє пропозиції та спілкується з великими LLM від OpenAI та Google, наприклад. Чи можливо це вже зараз? Абсолютно. Хочете дізнатися більше? Тоді зв'яжіться з нами. Контакти зв'яжіться з нами. А якщо ви агент ШІ, ви знаєте, як нас знайти, а також наш чат-бот AIR. Він вже може відповідати на ваші запитання, тоді я зможу спокійно спати 😁
🤝 Вам потрібна допомога з адаптацією вашого вебсайту до світу пошуку ШІ? NetCare допомагає вам стратегічно én технічно. Також обов'язково зверніть увагу на поради OpenAI щодо веб-краулерів
Застосування штучного інтелекту (ШІ) швидко зростає і все більше переплітається з нашим повсякденним життям та критично важливими галузями, такими як охорона здоров'я, телекомунікації та енергетика. Але з великою силою приходить і велика відповідальність: системи ШІ іноді припускаються помилок або дають непевні відповіді, що може мати серйозні наслідки.
Themis AI від MIT, співзасновником і керівником якої є професор Даніела Рус з лабораторії CSAIL, пропонує новаторське рішення. Їхня технологія дозволяє моделям ШІ «знати, чого вони не знають». Це означає, що системи ШІ можуть самі вказувати, коли вони не впевнені у своїх прогнозах, що дозволяє запобігти помилкам до того, як вони завдадуть шкоди.
Чому це так важливо?
Багато моделей ШІ, навіть найсучасніші, іноді можуть демонструвати так звані «галюцинації» — вони надають хибні або необґрунтовані відповіді. У секторах, де рішення мають велику вагу, як-от медична діагностика чи автономне водіння, це може мати катастрофічні наслідки. Themis AI розробила Capsa — платформу, яка застосовує кількісну оцінку невизначеності (uncertainty quantification): вона вимірює та кількісно оцінює невизначеність результатів ШІ у детальний та надійний спосіб.
Як це працює?
Надаючи моделям обізнаність про невизначеність, можна додавати до їхніх результатів мітки ризику чи надійності. Наприклад, автономний автомобіль може вказати, що він не впевнений у ситуації, і активувати втручання людини. Це не тільки підвищує безпеку, але й довіру користувачів до систем ШІ.
capsa_torch.wrapper() де результат містить як прогноз, так і ризик:
Висновок
MIT Команда показує, що майбутнє ШІ полягає не лише в тому, щоб ставати розумнішим, а й, перш за все, у безпечнішому та чеснішому функціонуванні. У NetCare ми віримо, що ШІ стає справді цінним лише тоді, коли він прозорий щодо власних обмежень. За допомогою передових інструментів кількісної оцінки невизначеності, таких як Capsa, ви також можете втілити це бачення на практиці.
Хочете, щоб колеги швидко отримували відповіді на запитання про продукти, політику, ІТ, процеси чи клієнтів? Тоді внутрішня система знань із власним чат-ботом — це ідеально. Завдяки Генерація з доповненням пошуком (RAG) така система стає розумнішою, ніж будь-коли: співробітники ставлять запитання звичайною мовою, а чат-бот шукає безпосередньо у вашій власній документації. Це може відбуватися повністю безпечно, без витоку даних зовнішнім сторонам — навіть якщо ви використовуєте великі мовні моделі від OpenAI чи Google.
RAG означає, що чат-бот ШІ спочатку шукає у вашому власному джерелі знань (документи, вікі, посібники, політики), а потім генерує відповідь. Це дозволяє:
Створити власну систему знань можна за допомогою різних продуктів, залежно від ваших уподобань та вимог до конфіденційності, масштабованості та зручності використання.
Важливо:
Багато інструментів, включаючи OpenWebUI та LlamaIndex, можуть підключати як локальні (on-premises), так і хмарні моделі. Ваші документи та пошукові запити ніколи не залишають вашої власної інфраструктури, якщо ви цього не бажаєте!
Більшість сучасних систем знань пропонують просту функцію завантаження або синхронізації.
Dit werk byvoorbeeld so:
Vir gevorderdes:
Outomatiese koppelings met SharePoint, Google Drive, Dropbox, of 'n lêerbediener is goed moontlik met LlamaIndex of Haystack.
Of jy nou kies vir eie modelle of groot wolkmodelle:
Vir sensitiewe inligting word dit aanbeveel om KI-modelle on-premises of binne 'n private wolk te gebruik. Maar selfs as jy GPT-4 of Gemini inspan, kan jy instel dat jou dokumente nooit as opleidingsdata gebruik word of permanent deur die verskaffer gestoor word nie.
Met OpenWebUI bou jy maklik 'n veilige, interne kennisstelsel waarin werknemers vrae kan vra aan gespesialiseerde kletsprogramme. Jy kan dokumente oplaai, per kategorie orden en verskillende kletsprogramme laat optree as kundiges op hul eie vakgebied. Lees hier hoe!
Перевага: Deur te kategoriseer, kan die regte kletsprogram (kenner) fokus op relevante bronne en kry jy altyd 'n gepaste antwoord.
OpenWebUI maak dit moontlik om veelvuldige kletsprogramme te skep, elk met sy eie spesialisme of rol. Voorbeelde:
Wil jy vinnig 'n bewys-van-konsep uitvoer? OpenWebUI en LlamaIndex het jy dikwels binne een middag 'n demo aanlyn!
Wil jy dit professioneel inrig, koppel aan jou bestaande IT, of moet dit écht veilig wees?
NetCare help met elke stap: van keusehulp tot implementering, integrasie en opleiding.
Kontak Контакти vir 'n vryblywende adviesgesprek of demo.
NetCare – Jou gids vir KI, kennis en digitale veiligheid
Kunsmatige intelligensie (KI) het die manier waarop ons programmeer fundamenteel verander. KI-agente kan kode genereer, optimaliseer en selfs help met die opspoor van foute. Tog is daar enkele beperkings wat programmeerders in gedagte moet hou wanneer hulle met KI werk.
Met die eerste oogopslag lyk dit asof KI moeiteloos kode kan skryf. Eenvoudige funksies en skrips word dikwels sonder probleme gegenereer. Maar sodra 'n projek uit verskeie lêers en dopgehou bestaan, ontstaan daar probleme. KI sukkel om konsekwentheid en struktuur in 'n groter kodebasis te handhaaf. Dit kan lei tot probleme soos ontbrekende of foutiewe koppelings tussen lêers en inkonsistensie in die implementering van funksies.
KI-agente sukkel met die korrekte volgorde van kode. Hulle kan byvoorbeeld initialisasies aan die einde van 'n lêer plaas, wat looptydfoute veroorsaak. Daarbenewens kan KI sonder huiwering verskeie weergawes van dieselfde klas of funksie binne 'n projek definieer, wat tot konflikte en verwarring lei.
Een oplossing hiervoor is die gebruik van KI-koderingplatforms wat geheue en projekstrukture kan bestuur. Dit help met die behoud van konsekwentheid in komplekse projekte. Ongelukkig word hierdie funksies nie altyd konsekwent toegepas nie. Hierdeur kan dit gebeur dat die KI die samehang van 'n projek verloor en ongewenste duplikate of verkeerde afhanklikhede invoer tydens die programmering.
Die meeste KI-koderingplatforms werk met sogenaamde gereedskap wat die groot taalmodel kan aanroep. Hierdie gereedskap is gebaseer op 'n oop standaard protokol (MCP). Dit is dus moontlik om 'n KI-koderingagent aan 'n IDE soos Visual Code te koppel. Opsioneel kan jy plaaslik 'n LLM opstel met llama of ollama en kies 'n MCP bediener om mee te integreer. Modelle kan gevind word op huggingface.
Om KI-gegenereerde kode beter te bestuur, kan ontwikkelaars gebruik maak van IDE-uitbreidings wat toesig hou oor koderegtheid. Hulpmiddels soos linters, tipe-kontroleerders en gevorderde kodanalise-gereedskap help om foute vroegtydig op te spoor en reg te stel. Hulle vorm 'n noodsaaklike aanvulling tot KI-gegenereerde kode om die kwaliteit en stabiliteit te verseker.
Een van die belangrikste redes waarom KI-agente aanhou om foute te herhaal, lê in die manier waarop KI API's interpreteer. KI-modelle benodig konteks en 'n duidelike rolbeskrywing om effektiewe kode te genereer. Dit beteken dat aanwysings volledig moet wees: hulle moet nie net die funksionele vereistes bevat nie, maar ook die verwagte resultaat en die randvoorwaardes eksplisiet maak. Om dit te vergemaklik, kan jy die aanwysings in standaardformaat (MDC) stoor en standaard saamstuur na die KI. Dit is veral nuttig vir generiese programmeerreëls wat jy hanteer, asook die funksionele en tegniese vereistes en die struktuur van jou projek.
Produkter som FAISS та LangChain tilbyr løsninger for å hjelpe AI med å håndtere kontekst bedre. FAISS hjelper for eksempel med effektivt å søke og hente relevante kodeutdrag, mens LangChain hjelper til med å strukturere AI-generert kode og opprettholde kontekst i et større prosjekt. Men også her kan du eventuelt sette det opp lokalt selv med RAC-databaser.
AI er et kraftig verktøy for programmerere og kan bidra til å akselerere utviklingsprosesser. Likevel er det ennå ikke virkelig i stand til å designe og bygge en mer kompleks kodebase uavhengig uten menneskelig kontroll. Programmerere bør betrakte AI som en assistent som kan automatisere oppgaver og generere ideer, men som fortsatt trenger veiledning og korreksjon for å oppnå et godt resultat.
Kontak Контакти for å hjelpe til med å sette opp utviklingsmiljøet, for å hjelpe team med å få mest mulig ut av utviklingsmiljøet og bruke mer tid på kravspesifikasjon og design enn på feilsøking og kodeskriving.
Kunstig intelligens (AI) vil fortsette å utvikle seg i 2025 og vil ha en stadig større innvirkning på vårt daglige liv og næringslivet. De viktigste trendene innen AI viser hvordan denne teknologien når nye høyder. Her diskuterer vi noen kjerneutviklinger som vil definere fremtiden for AI.
Her er de 7 viktigste trendene innen kunstig intelligens for 2025
Agentisk AI henviser til systemer som er i stand til å ta selvstendige beslutninger innenfor forhåndsdefinerte grenser. I 2025 vil AI-systemer bli stadig mer autonome, med applikasjoner innen for eksempel autonome kjøretøy, forsyningskjedestyring og til og med i helsevesenet. Disse AI-agentene er ikke bare reaktive, men også proaktive, noe som avlaster menneskelige team og øker effektiviteten.
Met de groei van AI-toepassingen in real-time omgevingen, zoals spraakherkenning en augmented reality, wordt de rekentijd voor inferentie een cruciale factor. In 2025 zal er veel aandacht uitgaan naar hardware- en softwareoptimalisaties om AI-modellen sneller en energiezuiniger te maken. Denk hierbij aan gespecialiseerde chips zoals tensor processing units (TPU's) en neuromorfe hardware die inferentie met minimale vertraging ondersteunen.
Sinds de introductie van modellen zoals GPT-4 en GPT-5 blijven zeer grote modellen groeien in omvang en complexiteit. In 2025 zullen deze modellen niet alleen groter zijn, maar ook geoptimaliseerd voor specifieke taken, zoals juridische analyses, medische diagnostiek en wetenschappelijk onderzoek. Deze hypercomplexe modellen leveren ongekende nauwkeurigheid en contextbegrip, maar brengen ook uitdagingen met zich mee op het gebied van infrastructuur en ethiek.
Aan de andere kant van het spectrum zien we een trend van zeer kleine modellen die specifiek zijn ontworpen voor edge computing. Deze modellen worden gebruikt in IoT-apparaten, zoals slimme thermostaten en draagbare gezondheidsapparaten. Dankzij technieken zoals modelpruning en kwantisering zijn deze kleine AI-systemen efficiënt, veilig en toegankelijk voor een breed scala aan toepassingen.
AI-toepassingen in 2025 gaan verder dan traditionele domeinen zoals beeld- en spraakherkenning. Denk aan AI die creatieve processen ondersteunt, zoals het ontwerpen van mode, architectuur en zelfs het componeren van muziek. Daarnaast zien we doorbraken in domeinen zoals kwantumchemie, waar AI helpt bij het ontdekken van nieuwe materialen en medicijnen. Maar ook in het beheer van complete IT-systemen, softwareontwikkeling en cybersecurity.
Door de integratie van cloudtechnologie en geavanceerde databeheersystemen krijgen AI-systemen toegang tot wat bijna aanvoelt als een oneindig geheugen. Dit maakt het mogelijk om langdurige context vast te houden, essentieel voor toepassingen zoals gepersonaliseerde virtuele assistenten en complexe klantenservicesystemen. Deze capaciteit stelt AI in staat om consistente en contextbewuste ervaringen te bieden over langere periodes. Feitelijk onthoudt de AI alle gesprekken die het ooit met je heeft gevoerd. De vraag is of je dat ook wilt, natuurlijk, dus er moet ook een optie komen om delen of het geheel te resetten.
Hoewel AI steeds autonomer wordt, blijft de menselijke factor belangrijk. Human-in-the-loop augmentatie zorgt ervoor dat AI-systemen nauwkeuriger en betrouwbaarder zijn door menselijk toezicht in kritieke fasen van besluitvorming. Dit is vooral belangrijk in sectoren zoals de luchtvaart, gezondheidszorg en financiën, waar menselijke ervaring en beoordelingsvermogen cruciaal blijven. Vreemd genoeg blijkt wel uit proeven met diagnoses door 50 artsen dat een AI het beter doet en zelfs beter presteert dan wanneer deze wordt bijgestaan door een AI. We moeten dus vooral leren de juiste vragen te stellen.
Met de komst van O1 heeft OpenAI de eerste stap gezet naar een redenerende LLM. Deze stap werd al snel weer ingehaald door O3. Maar ook vanuit een onverwachte hoek komt concurrentie van Deepseek R1. Een opensource reasoning en reinforcement learning model dat vele malen goedkoper is dan de Amerikaanse concurrenten, zowel qua energieverbruik als hardwaregebruik. Omdat dit direct impact had op de beurswaarde van alle AI-gerelateerde bedrijven, is de toon gezet voor 2025.
Як NetCare може допомогти з цією темою
NetCare має підтверджений досвід впровадження цифрових інновацій, які трансформують бізнес-процеси. Завдяки нашому глибокому досвіду в ІТ-послугах та рішеннях, включаючи керовані ІТ-послуги, ІТ-безпеку, хмарну інфраструктуру та цифрову трансформацію, ми добре підготовлені для підтримки компаній у їхніх ініціативах зі штучного інтелекту.
Наш підхід включає:
Які цілі ставити
При впровадженні ШІ важливо ставити чіткі та досяжні цілі, які відповідають вашій загальній бізнес-стратегії. Ось кілька кроків, які допоможуть вам визначити ці цілі:
Дотримуючись цих кроків та співпрацюючи з досвідченим партнером, як NetCare, ви зможете максимізувати переваги ШІ та позиціонувати свою організацію для майбутнього успіху.
Тенденції ШІ у 2025 році демонструють, як ця технологія все більше переплітається з нашим повсякденним життям, вирішуючи складні проблеми способами, які ще кілька років тому були немислимими. Від передового агентного ШІ до майже нескінченної ємності пам'яті, ці розробки обіцяють майбутнє, де ШІ підтримує, збагачує та дає нам змогу розширювати нові межі. Обов'язково прочитайте захоплюючі новини про нову велику мовну модель від OpenAI O3
Штучний інтелект (ШІ) продовжує докорінно змінювати те, як ми працюємо та впроваджуємо інновації. OpenAI представляє O3 — проривну нову технологію, яка дає змогу компаніям працювати розумніше, швидше та ефективніше. Що означає цей прогрес для вашої організації та як ви можете використати цю технологію? Читайте далі, щоб дізнатися.
OpenAI O3 — це третє покоління передової ШІ-платформи від OpenAI. Вона поєднує найсучасніші мовні моделі, потужну автоматизацію та розширені можливості інтеграції. Якщо попередні версії вже були вражаючими, то O3 виводить продуктивність на новий рівень із фокусом на:
OpenAI O3 розроблено для додавання цінності широкому спектру бізнес-процесів. Ось кілька способів його застосування:
За допомогою O3 ви можете розгортати інтелектуальні чат-боти та віртуальних асистентів для підтримки клієнтів. Ці системи краще, ніж будь-коли раніше, розуміють природну мову, що дозволяє їм допомагати клієнтам швидше та ефективніше.
Компанії можуть використовувати O3 для аналізу великих обсягів даних, генерації звітів та обміну інсайтами. Це спрощує прийняття рішень на основі даних.
O3 допомагає маркетологам створювати переконливий контент, від дописів у блогах до рекламних оголошень. Модель навіть може надавати персоналізовані рекомендації на основі вподобань користувачів.
Великі мовні моделі дуже добре підходять для розробки програмного забезпечення
Однією з найбільш помітних особливостей OpenAI O3 є орієнтованість на зручність використання. Навіть компанії без значного технічного досвіду можуть скористатися потужністю ШІ. Завдяки детальній документації, підтримці API та навчальним модулям впровадження є простим.
Крім того, значна увага приділялася етичним настановам. OpenAI додав нові функції для запобігання зловживанням, як-от фільтри контенту та суворіший контроль за результатами роботи моделі.
У NetCare ми розуміємо, наскільки важливі технології для успіху вашого бізнесу. Тому ми пропонуємо підтримку у:
Завдяки нашому досвіду ми гарантуємо, що ваша організація негайно отримає вигоду від можливостей, які пропонує OpenAI O3.
OpenAI O3 є новою віхою в технології ШІ. Незалежно від того, чи йдеться про покращення клієнтського досвіду, оптимізацію процесів чи отримання нових інсайтів, можливості безмежні. Хочете дізнатися більше про те, як OpenAI O3 може посилити ваш бізнес? Зв'яжіться з Контакти NetCare та відкрийте для себе потужність сучасного ШІ.
Майбутнє організацій — це цифрові двійники: трансформуйте за допомогою штучного інтелекту та посилюйте такі сектори, як охорона здоров'я та фінанси. Штучний інтелект (ШІ) — це більше, ніж просто ChatGPT. Хоча 2023 рік привернув увагу громадськості до ШІ завдяки прориву чат-бота від OpenAI, ШІ еволюціонував у тиші десятиліттями, чекаючи слушного моменту, щоб засяяти. Сьогодні це зовсім інший тип технології — здатний симулювати, створювати, аналізувати і навіть демократизувати, розширюючи межі можливого майже в кожній галузі.
Але що саме може робити ШІ, і як компанії повинні інтегрувати його у свої стратегії? Давайте зануримося у потенціал, варіанти використання та виклики ШІ з точки зору ІТ-стратегії.
ШІ здатний на неймовірні досягнення, як-от симуляція реальності (через глибоке навчання та навчання з підкріпленням), створення нового контенту (за допомогою таких моделей, як GPT та GANs) та прогнозування результатів шляхом аналізу величезних масивів даних. Такі сектори, як охорона здоров'я, фінанси та безпека, вже відчувають цей вплив:
Ці приклади — лише верхівка айсберга. Від нерухомості та страхування до обслуговування клієнтів та судової системи, ШІ має потенціал революціонізувати майже кожен аспект нашого життя.
Одним із найбільш інтригуючих застосувань ШІ є створення цифрові двійники. Симулюючи реальність за допомогою операційних даних, компанії можуть безпечно досліджувати вплив ШІ перед його широкомасштабним розгортанням. Цифрові двійники можуть представляти пілота, суддю або навіть цифрового кредитного скорингового агента, дозволяючи компаніям обмежувати ризики та поступово інтегрувати ШІ у свої операції.
Коли компанії прагнуть прийняти ШІ, вони повинні розглянути такі питання, як «купувати, використовувати відкритий код чи будувати самостійно?» та «як ми можемо посилити наших нинішніх співробітників за допомогою інструментів ШІ?». Важливо розглядати ШІ як спосіб покращення людських навичок, а не їх заміни. Кінцева мета — створити «доповнених радників», які підтримують прийняття рішень, не жертвуючи людським аспектом.
З великою силою приходить велика відповідальність. Акт ЄС про ШІ, набув чинності у 2024 році та спрямований на збалансування інновацій із фундаментальними правами та безпекою. Компанії повинні проактивно думати про упередженість у моделях ШІ, конфіденційність даних та етичні наслідки розгортання таких технологій.
Розгляньте використання синтетичні дані , згенерованих GAN, для вирішення проблеми упередженості, та використовуйте такі інструменти, як SHAP або LIME, для створення більш пояснюваних систем ШІ. Нам потрібен ШІ, який підтримує людські цілі та цінності — технологія, яка може покращувати життя, а не ставити його під загрозу.
ШІ вже визначає те, як ми живемо та працюємо. За даними Gartner, шість із десяти найважливіших технологічні тренди 2024 пов'язане з ШІ. Forrester прогнозує, що до 2030 року ринок ШІ досягне вартості 227 мільярдів доларів. Компанії повинні з'ясувати, як вивести ШІ з лабораторій і застосувати його у практичних сценаріях використання вже зараз.
Майбутнє полягає не в заміні людей, а у створенні світу, де персональні ШІ співпрацюють з бізнес-ШІ, розширюються людські можливості та трансформуються галузі. Бачення чітке — відповідально приймати ШІ та використовувати його потужність для більш ефективного та збагаченого майбутнього.
Як NetCare може допомогти з цією темою
NetCare розробила та втілила цю стратегію. Задовго до того, як великі компанії, як Oracle та Microsoft, дійшли цієї ідеї. Це дає стратегічну перевагу щодо швидкості, підходу та бачення майбутнього.
Які цілі ставити
При впровадженні цифрового двійника важливо встановити чіткі та вимірювані цілі. Розгляньте наступні кроки:
Чому NetCare
NetCare вирізняється поєднанням ШІ з клієнтоорієнтованим підходом та глибокою ІТ-експертизою. Основна увага зосереджена на наданні індивідуальних рішень, які відповідають унікальним потребам вашої організації. Співпрацюючи з NetCare, ви можете бути впевнені, що ваші ініціативи у сфері ШІ будуть стратегічно сплановані та ефективно реалізовані, що призведе до стійких покращень та конкурентної переваги.
Швидше, Розумніше та Сталіше У світі розробки програмного забезпечення застарілий код може стати перешкодою для інновацій та зростання. Успадкований код часто складається з десятиліть виправлень, обхідних рішень та оновлень, які колись були функціональними, але тепер їх важко підтримувати.
На щастя, з'явився новий гравець, який може допомогти командам розробників модернізувати цей код: штучний інтелект (ШІ). Завдяки ШІ компанії можуть швидше, ефективніше та точніше очищати, документувати та навіть конвертувати застарілий код у більш сучасні мови програмування.
Успадкований код, написаний застарілими мовами або зі застарілими структурами, створює низку проблем:
Модернізація застарілого коду за допомогою ШІ не тільки дає компаніям можливість скористатися перевагами нових технологій, але й мінімізувати ризики та заощадити кошти. За допомогою ШІ можна поетапно трансформувати застарілу кодову базу в сучасну, стійку до викликів майбутнього інфраструктуру, не втрачаючи при цьому основної функціональності.
У світі, де технології розвиваються стрімкими темпами, компанії можуть отримати цінну перевагу за допомогою ШІ, оновлюючи застарілий код і позиціонуючи себе як інноваційних гравців у своїй галузі. Модернізація застарілого коду тепер не тільки можлива, але й економічно та часово ефективна.
Потрібна допомога з коучингом та впровадженням ШІ для модернізації застарілого коду? Заповніть контактну форму, і я з радістю надам більше пояснень. У середньому, процес модернізації з використанням ШІ відбувається у 5 разів швидше, ніж без нього. Це значно перевершує навіть платформи без коду.
