Top AI trends in 2025

Tekoäly (AI) kehittyy edelleen vuonna 2025 ja vaikuttaa yhä enemmän jokapäiväiseen elämäämme ja liiketoimintaan. Tärkeimmät tekoälytrendit osoittavat, kuinka tämä teknologia saavuttaa uusia korkeuksia. Tässä käsittelemme joitakin keskeisiä kehityssuuntia, jotka määrittävät tekoälyn tulevaisuuden.

1. Agentic AI: Itsenäinen ja päätöksentekokykyinen tekoäly

Agentic AI viittaa järjestelmiin, jotka pystyvät tekemään itsenäisiä päätöksiä ennalta määriteltyjen rajojen sisällä. Vuonna 2025 tekoälyjärjestelmät muuttuvat yhä autonomisemmiksi, ja niitä sovelletaan esimerkiksi itseohjautuvissa ajoneuvoissa, toimitusketjun hallinnassa ja jopa terveydenhuollossa. Nämä tekoälyagentit eivät ole vain reaktiivisia, vaan myös proaktiivisia, mikä keventää ihmistiimien taakkaa ja lisää tehokkuutta.

2. Inference Time Compute: Reaaliaikaisten päätösten optimointi

Tekoälysovellusten kasvaessa reaaliaikaisissa ympäristöissä, kuten puheentunnistuksessa ja lisätyssä todellisuudessa, inference time compute (päätöksentekoajan laskenta) on ratkaisevan tärkeä tekijä. Vuonna 2025 suuri huomio kiinnitetään laitteisto- ja ohjelmisto-optimointeihin, jotta tekoälymallit olisivat nopeampia ja energiatehokkaampia. Tällaisia ovat esimerkiksi erikoisprosessorit, kuten tensor processing unit (TPU) ja neuromorfiset laitteistot, jotka tukevat päätöksentekoa minimaalisella viiveellä.

3. Erittäin suuret mallit: Tekoälyn seuraava sukupolvi

GPT-4:n ja GPT-5:n kaltaisten mallien käyttöönoton jälkeen erittäin suuret mallit kasvavat edelleen kooltaan ja monimutkaisuudeltaan. Vuonna 2025 nämä mallit eivät ainoastaan kasva, vaan niitä optimoidaan myös erityistehtäviin, kuten oikeudelliseen analyysiin, lääketieteelliseen diagnostiikkaan ja tieteelliseen tutkimukseen. Nämä hyperkompleksiset mallit tarjoavat ennennäkemätöntä tarkkuutta ja kontekstin ymmärrystä, mutta tuovat mukanaan myös haasteita infrastruktuurin ja etiikan osalta.

4. Erittäin pienet mallit: Tekoäly reunalaitteille

Spektrin toisessa päässä näemme trendin kohti erittäin pieniä malleja, jotka on suunniteltu erityisesti reunalaskentaan (edge computing). Näitä malleja käytetään IoT-laitteissa, kuten älykkäissä termostaateissa ja puettavissa terveyslaitteissa. Mallien karsimisen (model pruning) ja kvantisoinnin (quantization) kaltaisten tekniikoiden ansiosta nämä pienet tekoälyjärjestelmät ovat tehokkaita, turvallisia ja saatavilla laajaan valikoimaan sovelluksia.

5. Edistyneet käyttötapaukset: Tekoäly

Tekoälysovellukset vuonna 2025 ulottuvat perinteisiä aloja, kuten kuvan- ja puheentunnistusta pidemmälle. Ajatellaan tekoälyä, joka tukee luovia prosesseja, kuten muodin, arkkitehtuurin ja jopa musiikin säveltämisen suunnittelua. Lisäksi näemme läpimurtoja aloilla, kuten kvanttikemiassa, jossa tekoäly auttaa uusien materiaalien ja lääkkeiden löytämisessä. Mutta myös kokonaisten IT-järjestelmien hallinnassa, ohjelmistokehityksessä ja kyberturvallisuudessa.

6. Lähes rajaton muisti: Tekoäly ilman rajoja

Pilviteknologian ja edistyneiden tietojen hallintajärjestelmien integroinnin ansiosta tekoälyjärjestelmillä on pääsy muistiin, joka tuntuu lähes rajattomalta. Tämä mahdollistaa pitkäkestoisen kontekstin säilyttämisen, mikä on olennaista sovelluksissa, kuten henkilökohtaisissa virtuaaliavustajissa ja monimutkaisissa asiakaspalvelujärjestelmissä. Tämä kapasiteetti antaa tekoälylle mahdollisuuden tarjota johdonmukaisia ja kontekstitietoisia kokemuksia pidemmillä aikaväleillä. Käytännössä tekoäly muistaa kaikki sen kanssa käydyt keskustelut. Kysymys on, haluatko sitä todella, joten on myös oltava mahdollisuus nollata osia tai koko keskustelu.

7. Human-in-the-Loop Augmentointi: Yhteistyö tekoälyn kanssa

Vaikka tekoälystä tulee yhä autonomisempaa, ihmisen rooli pysyy tärkeänä. Human-in-the-loop augmentointi varmistaa, että tekoälyjärjestelmät ovat tarkempia ja luotettavampia ihmisen valvonnan avulla kriittisissä päätöksentekovaiheissa. Tämä on erityisen tärkeää aloilla, kuten ilmailussa, terveydenhuollossa ja rahoituksessa, joissa ihmisen kokemus ja harkintakyky ovat edelleen ratkaisevan tärkeitä. Oudosti 50 lääkärin tekemien diagnoosikokeiden perusteella tekoäly tekee sen paremmin ja jopa paremmin, kun sitä auttaa tekoäly. Meidän on siis ennen kaikkea opittava esittämään oikeat kysymykset.

7. Reasoning AI

OpenAI:n O1:n myötä OpenAI on ottanut ensimmäisen askeleen kohti päättelykykyistä LLM:ää. Tämän askeleen ohitti nopeasti O3. Mutta kilpailua tulee myös yllättävästä suunnasta Deepseek R1. Avoin lähdekoodin päättely- ja vahvistusoppimismalli, joka on moninkertaisesti halvempaa kuin amerikkalaiset kilpailijat, sekä energiankulutuksen että laitteiston käytön osalta. Koska tämä vaikutti suoraan kaikkien tekoälyyn liittyvien yritysten pörssiarvoon, vuodelle 2025 on asetettu suunta.

Miten NetCare voi auttaa tässä asiassa

NetCarella on todistettu kokemus digitaalisten innovaatioiden toteuttamisesta, jotka muuttavat liiketoimintaprosesseja. Laajan kokemuksemme IT-palveluista ja ratkaisuista, mukaan lukien hallinnoidut IT-palvelut, IT-turvallisuus, pilvi-infrastruktuuri ja digitaalinen transformaatio, olemme hyvin varustautuneita tukemaan yrityksiä niiden tekoälyaloitteissa.

Lähestymistapamme sisältää:

• Konsultointi ja strategian kehittäminen: Teemme yhteistyötä tiimisi kanssa tunnistaaksemme tekoälymahdollisuudet, jotka vastaavat liiketoimintatavoitteitasi, ja kehitämme räätälöidyn strategian onnistuneeseen toteutukseen.
• Data-analyysi ja -hallinta: Autamme datan keräämisessä, analysoinnissa ja hallinnassa, mikä on ratkaisevan tärkeää tehokkaille tekoälyratkaisuille.
• Tekoälyratkaisujen kehittäminen ja integrointi: Suunnittelemme ja integroimme tekoälyratkaisuja, jotka on räätälöity tarpeisiisi, olipa kyse sitten prosessien automatisoinnista, asiakasvuorovaikutuksesta tai päätöksenteosta.
• Koulutus ja tuki: Vaikka emme itse tarjoa koulutusta, autamme sen järjestämisessä ohjelman puitteissa

Mitä tavoitteita sinun tulisi asettaa

Tekoälyn käyttöönotossa on tärkeää asettaa selkeitä ja saavutettavissa olevia tavoitteita, jotka ovat linjassa yleisen liiketoimintastrategiasi kanssa. Tässä muutamia vaiheita, jotka auttavat sinua määrittelemään nämä tavoitteet:

1. Tunnista liiketoiminnan tarpeet: Määritä, mitkä organisaatiosi osa-alueet voivat hyötyä tekoälystä. Tämä voi vaihdella toistuvien tehtävien automatisoinnista asiakassuhteiden parantamiseen.
2. Arvioi käytettävissä olevat resurssit: Arvioi tekoälyn käyttöönottoon käytettävissä olevat teknologiset ja inhimilliset resurssit. Onko organisaatiollasi oikea infrastruktuuri ja osaaminen?
3. Aseta selkeitä ja mitattavia tavoitteita: Muotoile selkeät tavoitteet, kuten “datan käsittelyajan vähentäminen 30 % kuuden kuukauden kuluessa”.
4. Määrittele KPI:t ja mittausmenetelmät: Määritä, miten mittaat tekoälyaloitteidesi edistymistä ja menestystä.
5. Toteuta ja arvioi: Toteuta tekoälystrategia ja arvioi tuloksia säännöllisesti tehdäkseen muutoksia jatkuvaa parantamista varten.

Noudattamalla näitä vaiheita ja tekemällä yhteistyötä kokeneen kumppanin, kuten NetCaren, kanssa voit maksimoida tekoälyn hyödyt ja asemoida organisaatiosi tulevaisuuden menestykseen.

Yhteenveto

Vuoden 2025 tekoälytrendit osoittavat, kuinka tämä teknologia kietoutuu yhä enemmän jokapäiväiseen elämäämme ja ratkaisee monimutkaisia ongelmia tavoilla, jotka olivat vielä muutama vuosi sitten käsittämättömiä. Edistyneestä agentic AI:sta lähes rajattomaan muistikapasiteettiin, nämä kehityssuunnat lupaavat tulevaisuutta, jossa tekoäly tukee meitä, rikastuttaa meitä ja antaa meille mahdollisuuden ylittää uusia rajoja. Lue myös ehdottomasti kiehtova uutinen OpenAI:n uudesta LLM:stä OpenAI O3