TL;DR
A megerősítéses tanulás (RL) egy hatékony módszer olyan modellek építésére, amelyek Gyakorlati tanulás. Ahelyett, hogy csak a történelmi adatokhoz igazodnának, az RL a döntéshozatalt optimalizálja Jutalmak és Visszajelzési hurkok—valós termelésből és szimulációkból egyaránt. Az eredmény: olyan modellek, amelyek tovább javulnak a világ változása közben is folyamatosan fejlődnek. Gondoljunk az AlphaGo szintű döntéshozatal alkalmazásaitól kezdve a bevétel- és nyereségoptimalizálás, készlet- és árképzési stratégiák, sőt, még a részvénysignálozás (megfelelő irányítással) is.
Megerősítő Tanulás (RL) egy olyan tanulási megközelítés, ahol egy ügynök akciókat hajt végre egy környezetben annak érdekében, hogy maximalizálja a jutalom A modell olyan szabályokat ("policy") tanul, amelyek a jelenlegi állapot (state) alapján választják ki a legjobb akciót.
Ügynök: a döntéseket hozó modell.
Környezet: az a világ, amelyben a modell működik (piac, webáruház, ellátási lánc, tőzsde).
Jutalom (reward): egy szám, amely jelzi, mennyire volt jó egy akció (pl. magasabb árrés, alacsonyabb raktározási költség).
Szabályzat: stratégia, amely egy állapot alapján választ ki egy akciót.
Magyarázat a rövidítésekhez:
RL = Megerősítő Tanulás
MDP = Markov-döntési folyamat (matematikai keretrendszer az RL-hez)
MLOps = Gépi Tanulási Műveletek (operatív oldal: adatok, modellek, telepítés, monitorozás)
Folyamatos tanulás: Az RL akkor módosítja a politikát, amikor a kereslet, az árak vagy a viselkedés változik.
Döntésközpontú: Nem csupán előrejelzés, hanem valódi optimalizálás az eredmények befolyásolása.
Szimuláció-barát: Élővé válás előtt biztonságosan futtathat „mi-ha” forgatókönyveket.
Visszajelzés elsődleges: Valós KPI-k (árrés, konverzió, készletforgási sebesség) közvetlen jutalomként való használata.
Fontos: Az AlphaFold a fehérjehajtogatás mélytanulási áttörése; ez nem A RL (Megerősítéses Tanulás) kiváló példája az AlphaGo/AlphaZero (jutalmakkal történő döntéshozatal). A lényeg az, hogy tanulás visszajelzésen keresztül dinamikus környezetben kiváló szabályzatokat eredményez.
Cél: maximális bruttó árrés stabil konverzió mellett.
Állapot: idő, készlet, versenytársi ár, forgalom, előzmények.
Akció: ár lépcsőfok vagy promóciós típus kiválasztása.
Jutalom: árrés – (promóciós költségek + visszaküldési kockázat).
Bónusz: A RL elkerüli a történelmi ár-rugalmassághoz való „túlzott illeszkedést”, mivel feltárja.
Cél: szolgáltatási szint ↑, készletköltségek ↓.
Akció: rendelési pontok és rendelési mennyiségek beállítása.
Jutalom: bevétel – készlet- és hiánykészlet költségek.
Cél: ROAS/CLV maximalizálása (Hirdetési megtérülés / Ügyfél Életre Szóló Értéke).
Akció: költségvetés elosztása csatornák és kreatívok között.
Jutalom: hozzárendelt árrés rövid és hosszú távon.
Cél: kockázattal súlyozott hozam maximalizálása.
Állapot: árjellemzők, volatilitás, naptári/makroesemények, hír/hangulatjellemzők.
Akció: pozíciókorrekció (növelés/csökkentés/semlegesítés) vagy „nincs kereskedés”.
Jutalom: PnL (Eredmény és veszteség) – tranzakciós költségek – kockázati büntetés.
Figyelem: nem befektetési tanácsadás; biztosítsa a szigorú kockázati limitek, csúszási modellek és megfelelőséget.
Így biztosítjuk folyamatos tanulás a NetCare-nél:
Elemzés (Analyze)
Adat-audit, KPI-definíció, jutalmazási struktúra tervezése, offline validáció.
Képzés
Politika optimalizálása (pl. PPO/DDDQN). Hiperparaméterek és korlátok meghatározása.
Szimuláció
Digitális iker vagy piaci szimulátor mi-ha és A/B tesztekhez.
Működtetés
Ellenőrzött bevezetés (kanáris/fokozatos). Feature store + valós idejű következtetés.
Értékelés
Élő KPI-k, driftdetektálás, méltányosság/védőkorlátok, kockázatmérés.
Újratanítás
Friss adatokkal és kimeneti visszajelzésekkel végzett időszakos vagy eseményvezérelt újratanítás.
A klasszikus felügyelt (supervised) modellek egy kimenetelt (pl. bevétel vagy kereslet) jósolnak meg. Viszont a legjobb előrejelzés nem vezet automatikusan a legjobb akció.-hoz. RL közvetlenül az optimális döntési térre optimalizál a tényleges KPI-t jutalomként használja – és tanul a következményekből.
Röviden:
Felügyelt: „Mi a valószínűsége, hogy X megtörténik?”
RL: „Melyik művelet maximalizálja a célomat most és hosszú távon?”
Tervezze meg jól a jutalmat
Kombinálja a rövid távú KPI-t (napi árrés) a hosszú távú értékkel (CLV, készletállapot).
Adjon hozzá büntetéseket t a kockázat, a megfelelés és az ügyfélhatás érdekében.
Korlátozza az explorációs kockázatot
Kezdje szimulációban; menjen élőben kanáris bevezetésekkel és korlátokkal (pl. maximális árfolyamlépés/nap).
Építsen ki védőkorlátokat: stop-lossok, költségvetési korlátok, jóváhagyási folyamatok.
Megelőzés adateltolódás és szivárgás ellen
Használjon funkciótár verziókövetéssel.
Monitorozás eltolódás (statisztikák változása) és automatikus újratanítás.
MLOps és irányítás beállítása
CI/CD modellekhez, reprodukálható pipeline-ok, magyarázhatóság és audit trail-ek.
Csatlakozzon a DORA/IT-irányítási és adatvédelmi keretekhez.
Válasszon egy KPI-központú, jól körülhatárolt esetet (pl. dinamikus árazás vagy költségvetés-allokáció).
Készítsen egy egyszerű szimulátort a legfontosabb dinamikákkal és korlátozásokkal.
Kezdje egy biztonságos politikával (szabályalapú) alapvonalként; utána tesztelje egymás mellett a RL-politikákat.
Mérjen élőben, kis léptékben (canary), és növelje a skálát a bizonyított emelkedés után.
Automatizálja az újratanítást (séma + esemény-trigger) és drift-riasztásokkal.
Ekkor NetCare kombináljuk stratégiát, adatmérnökséget és MLOps-ot a agent-alapú RL:
Felfedezés és KPI-tervezés: jutalmak, korlátok, kockázati limitek.
Adat és Szimuláció: feature store-ok, digitális ikrek, A/B keretrendszer.
RL-Politikák: alapvonalról → PPO/DDQN → kontextusfüggő politikák.
Termelésre kész: CI/CD, monitorozás, elcsúszás, újratanítás és irányítás.
Üzleti hatás: fókusz a marginra, szolgáltatási szintre, ROAS/CLV-re vagy kockázattal korrigált PnL-re.
Szeretné tudni, melyik folyamatos tanulási ciklus hozza a legtöbbet az Ön szervezetének?
👉 Foglaljon feltáró megbeszélést a netcare.hu – szívesen bemutatunk egy demót arról, hogyan alkalmazhatja gyakorlatban a megerősítő tanulást (Reinforcement Learning).
Az MI üzleti folyamatokba való bevezetése egyre kifinomultabbá válik, de honnan tudhatja biztosan, hogy az MI-modelljei valóban megbízható előrejelzéseket tesznek? A NetCare bemutatja a AI Szimulációs Motor-t: egy hatékony megközelítést, amellyel a szervezetek a történelmi adatok alapján érvényesíthetik előrejelzéseiket. Így előre tudhatja, hogy az MI-modelljei készen állnak-e a gyakorlatra.
Sok vállalat támaszkodik az AI-ra előrejelzések készítéséhez – legyen szó kockázatok felméréséről, piacok előrejelzéséről vagy folyamatok optimalizálásáról. Az AI modell azonban csak annyira jó, amennyire tesztelték.
Az AI Szimulációs Motorral modelleket képezhet történelmi adatokon, szimulációkat futtathat különböző adatforrásokkal (például hírekkel, gazdasági mutatókkal, közösségi médiával és belső rendszerekkel), majd a kapott előrejelzéseket közvetlenül összehasonlíthatja a valósággal. Ez a „digitális ismétlés” objektív mércét ad a modellek megbízhatóságára.
Az AI Szimulációs Motor illeszkedik a szélesebb NetCare vízióba:
Képzés, szimuláció, elemzés, újraképzés, működtetés.
A vállalatok MI segítségével digitális iker szervezetüket építhetik meg, és így a jövőbeli üzleti változásokat először digitálisan szimulálhatják, mielőtt a valóságban is végrehajtanák azokat. Olvassa el kimerítő cikkünket is a Digitális Iker és MI Stratégia további háttérinformációkért.
Ennek az megközelítésnek az egyedisége: a szimulációs motor átláthatóvá és bizonyíthatóan megbízhatóvá teszi az előrejelzéseket. A történelmi adatokon alapuló előrejelzések ténylegesen elért eredményekkel való összehasonlításával a szervezetek objektíven értékelhetik AI-modelljük prediktív képességét, és célzottan javíthatják azt. Például egy részvényesetben azonnal kiderül, mennyire közelíti meg a modell a valóságot – és csak akkor van a modell készen az operatív bevetésre, ha a hibahatár elfogadhatóan alacsony (például <2%).
Az AI Szimulációs Motort mindig az Ön specifikus üzleti esetéhez és adataihoz igazítjuk. A NetCare ezt a megoldást testreszabottan szállítja, ahol közösen határozzuk meg, mely adatok, forgatókönyvek és validációk a legrelevánsabbak. Ez történhet tanácsadás formájában vagy fix áron, az Ön igényeitől és a megbízás bonyolultságától függően.
Szeretné tudni, mit jelenthet az AI Szimulációs Motor az Ön szervezete számára? Vagy szeretne beszélgetni az Ön specifikus ágazatára vonatkozó lehetőségekről?
Lépjen kapcsolatba egy kötelezettség nélküli demóért vagy további információért.
Visszatesztelés: Definíció, Működés
Mi az a Digitális Iker
Az olyan AI-alapú keresési technológiák megjelenésével, mint a ChatGPT, a Perplexity és a Google AI Overviews, alapvetően változik az információkeresés módja az interneten. A hagyományos keresőmotorok linklistákat jelenítenek meg. Az AI-keresők közvetlenül adják meg a választ. Ennek jelentős következményei vannak a weboldalak létrehozására, karbantartására és pozicionálására nézve.
A klasszikus weboldal a navigáció, a SEO és a konverzió köré épül: kezdőlap, céloldalak, cselekvésre ösztönzések. Az AI-alapú keresők azonban mindezt átugorják. Közvetlenül az Ön tartalmaiból szerzik meg az információt, gyakran anélkül, hogy a látogató valaha is felkeresné az oldalt. A weboldal mint köztes állomás eltűnik. Ami marad, az az alapul szolgáló tartalom – szövegek, dokumentumok, betekintések –, amelyet az AI feldolgoz és felhasznál.
Az AI-keresés nem a weboldalak végét jelenti, hanem a weboldal mint öncél végét. A weboldal infrastruktúra réteggé válik. Hasonlítsa ezt az elektromossághoz: láthatatlan, de elengedhetetlen. Néhány stratégiai döntés:
kifejlesztettünk bővítmény amely segíthet, mivel az AI számára strukturáltan, több nyelven is elérhetővé teszi az információt. És még ingyen is.
Mi a különbség a hagyományos SEO és az AI Search optimalizálás között?
A hagyományos SEO a kulcsszavak elhelyezésére és a backlinkekre összpontosít. Az AI Search elsősorban a tartalmi értékre, a struktúrára és a megbízhatóságra figyel.
Teljesen át kell alakítanom az oldalamat?
Nem, kezdje a meglévő oldalak tartalmának javításával. Adjon hozzá strukturált adatokat, és rendszeresen frissítsen. Vezessen be úgynevezett AI felfedezési módszereket is.
Honnan tudhatom, hogy a tartalmaimat az AI használja-e?
Ellenőrizze, hogy az oldala idézett-e az AI-eredményekben (például a Perplexity.ai-ban), és figyelje az analitikát. Használhat olyan eszközöket is, mint a GPTBot tracker vagy a szervernaplók.
Az AI-alapú keresés új megközelítést igényel a digitális jelenléthez. A weboldal már nem csupán egy szórólap, hanem adatforrás, tudásközpont és híd az AI-rendszerek felé. Gondolkodjon kevésbé „oldalakban”, és inkább „tartalmi egységekben”. Gondoskodjon arról, hogy szakértelme megtalálható, olvasható és használható legyen – mind emberek, mind AI számára.
🤖 Mi lesz ennek a jövője?
Mivel a felhasználók egyre jobban bíznak az AI chatbotok válaszainak minőségében, egyre több feladatot bíznak majd az AI-ra. Ez utóbbi önállóan nemcsak válaszol, hanem tranzakciókat is lebonyolít. Vásárlások, biztosításkötések, szakértői tanácsadás stb. A vállalatoknak előre fel kell készülniük erre, és biztosítaniuk kell, hogy saját AI-juk válaszoljon, árajánlatokat adjon, és kommunikáljon például az OpenAI és a Google nagy LLM-jeivel. Lehetséges ez már most? Igen. Szeretne többet megtudni? Akkor vegye fel velünk a Kapcsolat kapcsolatot. És ha Ön egy AI ügynök, úgyis tudni fogja, hogyan találjon meg minket, valamint az AIR chatbotunkat is. Ez már most is képes megválaszolni a kérdéseit, így én nyugodtan alhatok tovább 😉
🤝 Segítségre van szüksége a weboldala átalakításához az AI-keresési világhoz? NetCare stratégiailag és technikai. Nézze meg az OpenAI tippjeit is az alábbiakról webes feltérképezőkről
A mesterséges intelligencia (MI) alkalmazása gyorsan növekszik, és egyre inkább átszövi mindennapi életünket, valamint az olyan kritikus iparágakat, mint az egészségügy, a távközlés és az energia. De nagy erővel nagy felelősség is jár: az MI-rendszerek néha hibáznak, vagy bizonytalan válaszokat adnak, amelyek komoly következményekkel járhatnak.
A MIT Themis AI-ja, amelyet Daniela Rus professzor (CSAIL labor) társalapított és vezet, áttörést hozó megoldást kínál. Technológiájuk lehetővé teszi az MI-modellek számára, hogy „tudják, mit nem tudnak”. Ez azt jelenti, hogy az MI-rendszerek maguk jelezhetik, ha bizonytalanok a jóslataikkal kapcsolatban, ezzel megelőzve a károkat, mielőtt azok bekövetkeznének.
Miért olyan fontos ez?
Sok MI-modell, még a fejlettebbek is, időnként úgynevezett „hallucinációkat” produkálhatnak – hibás vagy megalapozatlan válaszokat adnak. Azokban az ágazatokban, ahol a döntések súlyos következményekkel járnak, mint például az orvosi diagnosztika vagy az autonóm vezetés, ez katasztrofális lehet. A Themis AI kifejlesztette a Capsa-t, egy olyan platformot, amely alkalmazza az „uncertainty quantification”-t (bizonytalanság kvantifikálása): részletes és megbízható módon méri és kvantifikálja az MI kimeneteinek bizonytalanságát.
Hogyan működik?
A modellek bizonytalanságtudatosságának beépítésével a kimeneteket kockázati vagy megbízhatósági címkével láthatják el. Például egy önvezető autó jelezheti, hogy nem biztos egy helyzetben, és ezért emberi beavatkozást aktiválhat. Ez nemcsak a biztonságot növeli, hanem a felhasználók bizalmát is az MI-rendszerekben.
capsa_torch.wrapper() ahol a kimenet mind a jóslatot, mind a kockázatot tartalmazza:
Következtetés
A MIT csapat megmutatja, hogy az MI jövője nem csupán az okosabbá válásról szól, hanem elsősorban a biztonságosabb és tisztességesebb működésről. Mi, a NetCare-nél hiszünk abban, hogy az MI csak akkor válik igazán értékelhetővé, ha átlátható a saját korlátaival kapcsolatban. Az olyan fejlett bizonytalanság-kvantifikáló eszközökkel, mint a Capsa, Ön is gyakorlatba ültetheti ezt a víziót.
Szeretné, ha kollégái gyorsan választ kapnának termékekkel, szabályzatokkal, IT-vel, folyamatokkal vagy ügyfelekkel kapcsolatos kérdéseikre? Akkor ideális egy saját chatbotot tartalmazó belső tudásbázis. Köszönhetően Retrieval-Augmented Generation (RAG) egy ilyen rendszer okosabb, mint valaha: a munkatársak normál nyelven tesznek fel kérdéseket, a chatbot pedig azonnal keres a saját dokumentációjukban. Ez teljesen biztonságos lehet, anélkül, hogy adatok szivárognának külső felekhez – még akkor is, ha OpenAI vagy Google nagyméretű nyelvi modelljeit használja.
A RAG azt jelenti, hogy egy AI-chatbot először az Ön saját tudásforrásaiban (dokumentumok, wiki-k, kézikönyvek, szabályzatok) keres, és csak utána generál választ. Ennek eredményeként:
Saját tudásbázis felállítása különböző termékekkel lehetséges, az Ön preferenciáitól, valamint az adatbiztonsági, skálázhatósági és használati kényelmi követelményektől függően.
Fontos:
Számos eszköz, köztük az OpenWebUI és a LlamaIndex is képes helyi (on-premise) és felhőalapú modelleket is összekapcsolni. Az Ön dokumentumai és keresései soha nem hagyják el saját infrastruktúráját, hacsak Ön nem akarja!
A legtöbb modern tudásbázis egyszerű feltöltési vagy szinkronizálási funkciót kínál.
Például így működik:
Haladóknak:
A SharePoint, Google Drive, Dropbox vagy fájlszerverek automatikus összekapcsolása jól megvalósítható a LlamaIndex vagy a Haystack segítségével.
Függetlenül attól, hogy saját modelleket vagy nagyméretű felhőmodelleket választ:
Érzékeny információk esetén ajánlott az AI modelleket helyben (on-premises) vagy privát felhőn belül használni. De még ha GPT-4-et vagy Geminit is alkalmaz, beállíthatja, hogy dokumentumait a szolgáltató soha ne használja képzésre, és ne tárolja azokat véglegesen.
A OpenWebUI segítségével egyszerűen építhet egy biztonságos, belső tudásbázist, ahol a munkatársak kérdéseket tehetnek fel speciális chatbotoknak. Feltöltheti a dokumentumokat, kategóriák szerint rendezheti őket, és különböző chatbotokat bízhat meg azzal, hogy a saját szakterületük szakértőjeként járjanak el. Itt olvashatja el, hogyan!
Előny: Kategorizálással a megfelelő chatbot (szakértő) a releváns forrásokra összpontosíthat, és Ön mindig megfelelő választ kap.
Az OpenWebUI lehetővé teszi több chatbot létrehozását, mindegyik saját szakterülettel vagy szereppel. Példák:
Szeretne gyorsan egy proof-of-concept-et futtatni? Például a OpenWebUI és a LlamaIndex segítségével gyakran már egy délután alatt online van egy demó!
Szeretné professzionálisan beállítani, összekapcsolni a meglévő IT-vel, vagy valóban biztonságosnak kell lennie?
NetCare minden lépésben segít: a választási segítségtől az implementáción, integráción és képzésen át.
Vegye Kapcsolat fel velünk a kapcsolatot egy kötelezettségmentes tanácsadásra vagy demóra.
NetCare – Az Ön útmutatója az AI, tudás és digitális biztonság terén
A mesterséges intelligencia (AI) alapvetően megváltoztatta a programozás módját. Az AI-ügynökök képesek kódot generálni, optimalizálni, sőt a hibakeresésben is segíteni. Ennek ellenére van néhány korlátozás, amelyet a programozóknak figyelembe kell venniük az AI-val való munka során.
Első pillantásra úgy tűnik, mintha az AI könnyedén tudna kódot írni. Az egyszerű funkciók és szkriptek gyakran problémamentesen generálódnak. De amint egy projekt több fájlból és mappából áll, problémák merülnek fel. Az AI nehezen tartja fenn a konzisztenciát és a struktúrát egy nagyobb kódbázisban. Ez olyan problémákhoz vezethet, mint a fájlok közötti hiányzó vagy hibás hivatkozások, valamint a funkciók megvalósításának következetlensége.
Az AI-agenseknek nehézségei vannak a kód megfelelő sorrendjének kialakításával. Például a fájl végére helyezhetik az inicializálásokat, ami futási idejű hibákat okoz. Ezenkívül az AI habozás nélkül több verziót is definiálhat ugyanazon osztályból vagy függvényből egy projekten belül, ami konfliktusokhoz és zavarokhoz vezet.
Ennek megoldása az AI-kódplatformok használata, amelyek képesek kezelni a memóriát és a projektstruktúrákat. Ez segít fenntartani a konzisztenciát összetett projektekben. Sajnos ezeket a funkciókat nem mindig alkalmazzák következetesen. Emiatt előfordulhat, hogy az AI elveszíti a projekt kohézióját, és nem kívánt duplikációkat vagy helytelen függőségeket vezet be a programozás során.
A legtöbb AI kódolási platform úgynevezett eszközökkel működik, amelyeket a nagyméretű nyelvi modell (LLM) hívhat. Ezek az eszközök egy nyílt szabványú protokollon (MCP) alapulnak. Lehetséges továbbá egy IDE-t, például a Visual Code-ot, egy AI kódolási ügynökhöz csatlakoztatni. Szükség esetén helyileg is beállíthat egy LLM-et a llama vagy az Ollamát, és kiválaszthat egy MCP szerver integrációhoz. Modellek találhatók a huggingface.
Az AI által generált kód jobb kezelése érdekében a fejlesztők használhatnak olyan IDE-bővítményeket, amelyek felügyelik a kód helyességét. Az olyan eszközök, mint a linters, típusellenőrzők és fejlett kód-elemző eszközök segítenek a hibák korai felismerésében és javításában. Ezek elengedhetetlen kiegészítői az AI által generált kódnak a minőség és a stabilitás biztosítása érdekében.
Az egyik fő oka annak, hogy az AI-ügynökök továbbra is ismétlik a hibákat, az az, ahogyan az AI értelmezi az API-kat. Az AI-modellek kontextusra és egyértelmű szerepleírásra szorulnak a hatékony kód generálásához. Ez azt jelenti, hogy a promptoknak teljesnek kell lenniük: nemcsak a funkcionális követelményeket kell tartalmazniuk, hanem explicit módon meg kell határozniuk a várható eredményt és a feltételeket is. Ennek megkönnyítése érdekében a promptokat szabványos formátumban (MDC) tárolhatja, és alapértelmezés szerint elküldheti az AI-nak. Ez különösen hasznos az alkalmazott általános programozási szabályok, valamint a funkcionális és műszaki követelmények és a projekt struktúrája szempontjából.
Olyan termékek, mint a FAISS és LangChain megoldásokat kínálnak arra, hogy az AI jobban kezelje a kontextust. A FAISS például segíti a releváns kódrészletek hatékony keresését és lekérdezését, míg a LangChain segít az AI által generált kód strukturálásában és a kontextus megőrzésében egy nagyobb projekten belül. De itt is lehetőség van arra, hogy helyben, RAC adatbázisokkal állítsa be.
Az AI egy hatékony eszköz a programozók számára, és segíthet a fejlesztési folyamatok felgyorsításában. Azonban még nem igazán képes önállóan, emberi felügyelet nélkül összetettebb kódbázis tervezésére és felépítésére. A programozóknak az AI-t olyan asszisztensként kell kezelniük, amely képes automatizálni a feladatokat és ötleteket generálni, de még mindig útmutatásra és korrekcióra szorul a jó eredmény eléréséhez.
Vegye Kapcsolat a fejlesztői környezet beállításához, hogy segítse a csapatokat a legtöbbet kihozni a fejlesztői környezetből, és több időt fordítsanak a követelményelemzésre és a tervezésre, mint a hibakeresésre és a kódírásra.
A mesterséges intelligencia (MI) 2025-ben is tovább fejlődik, és egyre nagyobb hatással van mindennapi életünkre és az üzleti világra. A legfontosabb MI trendek azt mutatják, hogyan éri el ez a technológia új magasságokat. Itt néhány kulcsfontosságú fejlesztést tárgyalunk, amelyek meghatározzák az MI jövőjét.
Az alábbiakban olvasható a 7 legfontosabb trend a mesterséges intelligencia területén 2025-re
Agentikus MI olyan rendszerekre utal, amelyek előre meghatározott kereteken belül képesek önálló döntéseket hozni. 2025-ben az MI-rendszerek egyre autonómabbá válnak, alkalmazási területeik például az autonóm járművek, az ellátási lánc menedzsment, sőt még az egészségügy is. Ezek az MI-agensek nemcsak reaktívak, hanem proaktívak is, ezáltal tehermentesítik az emberi csapatokat és növelik a hatékonyságot.
A valós idejű környezetekben, például a beszédfelismerésben és a kiterjesztett valóságban (AR) növekvő MI-alkalmazások mellett az inferenciális idő számítási kapacitása (inference time compute) kritikus tényezővé válik. 2025-ben nagy hangsúlyt fektetnek a hardver- és szoftveroptimalizálásokra, hogy az MI-modellek gyorsabbak és energiahatékonyabbak legyenek. Gondoljunk itt speciális chipekre, mint a tenzorfeldolgozó egységek (TPU-k) és a neuromorf hardverek, amelyek minimális késleltetéssel támogatják az inferenciát.
A GPT-4 és GPT-5 modellek bevezetése óta a nagyon nagy modellek mérete és komplexitása tovább nő. 2025-ben ezek a modellek nemcsak nagyobbak lesznek, hanem optimalizálva lesznek specifikus feladatokra is, mint például jogi elemzések, orvosi diagnosztika és tudományos kutatás. Ezek a hiperkomplex modellek példátlan pontosságot és kontextusértést nyújtanak, de infrastruktúra és etika terén is kihívásokat jelentenek.
A spektrum másik végén egy trendet látunk a nagyon kis modellek amelyek kifejezetten élfunkciós számítástechnikára (edge computing) vannak tervezve. Ezeket a modelleket IoT-eszközökben, például okos termosztátokban és hordozható egészségügyi eszközökben használják. Olyan technikáknak köszönhetően, mint a modellmetszés (pruning) és a kvantálás (quantization), ezek a kis MI-rendszerek hatékonyak, biztonságosak és széles körű alkalmazások számára elérhetőek.
Az MI-alkalmazások 2025-ben túlmutatnak a hagyományos területeken, mint a kép- és beszédfelismerés. Gondoljunk az MI-re, amely támogatja a kreatív folyamatokat, mint például a divattervezés, építészet, sőt még a zeneszerzés is. Emellett áttöréseket látunk olyan területeken, mint a kvantumkémia, ahol az MI segít új anyagok és gyógyszerek felfedezésében. De az IT-rendszerek teljes körű kezelésében, a szoftverfejlesztésben és a kiberbiztonságban is.
A felhőtechnológia és a fejlett adatkezelési rendszerek integrációjával az AI-rendszerek szinte végtelen memóriához férnek hozzá. Ez lehetővé teszi a hosszú távú kontextus megőrzését, ami elengedhetetlen olyan alkalmazásokhoz, mint a személyre szabott virtuális asszisztensek és az összetett ügyfélszolgálati rendszerek. Ez a képesség lehetővé teszi az AI számára, hogy hosszabb időn keresztül konzisztens és kontextusra érzékeny élményeket nyújtson. Valójában az AI megjegyzi az összes beszélgetést, amit valaha is folytatott Önnel. A kérdés persze az, hogy ezt akarja-e, ezért legyen lehetőség a részleges vagy teljes visszaállításra is.
Bár az AI egyre autonómabbá válik, az emberi tényező továbbra is fontos marad. A „Human-in-the-loop” (emberi beavatkozásos) augmentáció pontosabbá és megbízhatóbbá teszi az AI-rendszereket azáltal, hogy az emberi felügyelet beépül a döntéshozatal kritikus fázisaiba. Ez különösen fontos olyan ágazatokban, mint a repüléstechnika, az egészségügy és a pénzügyek, ahol az emberi tapasztalat és ítélőkép továbbra is kulcsfontosságú. Furcsa módon a 50 orvossal végzett diagnosztikai kísérletek azt mutatják, hogy egy AI jobban teljesít, sőt, jobban teljesít akkor is, ha csak egy AI segíti. Tehát főleg azt kell megtanulnunk, hogyan tegyük fel a megfelelő kérdéseket.
Az O1 megjelenésével az OpenAI megtette az első lépést egy érvelő LLM felé. Ezt a lépést azonban gyorsan behozta az O3. De egy váratlan sarokból is érkezik a versenytárs Deepseek R1. Egy nyílt forráskódú érvelő és megerősítő tanulási modell, amely sokkal olcsóbb, mint amerikai versenytársai, mind energiafelhasználás, mind hardverhasználat tekintetében. Mivel ez közvetlen hatással volt minden AI-val kapcsolatos vállalat tőzsdei értékére, meg lett adva az alaphang 2025-re.
Hogyan segíthet a NetCare ebben a témában
A NetCare-nek bizonyított múltja van olyan digitális innovációk megvalósításában, amelyek átalakítják az üzleti folyamatokat. Kiterjedt IT-szolgáltatási és megoldási tapasztalatunkkal, beleértve a menedzselt IT-szolgáltatásokat, az IT-biztonságot, a felhőinfrastruktúrát és a digitális átalakulást, jól felkészültek vagyunk arra, hogy támogassuk a vállalatokat AI-kezdeményezéseikben.
Megközelítésünk a következőket foglalja magában:
Milyen célokat kell kitűzni
A mesterséges intelligencia (MI) bevezetésekor fontos világos és megvalósítható célokat kitűzni, amelyek összhangban vannak az általános üzleti stratégiájával. Íme néhány lépés, amelyek segítenek e célok meghatározásában:
Ezeket a lépéseket követve és egy olyan tapasztalt partnerrel, mint a NetCare, együttműködve maximalizálhatja a MI előnyeit, és pozícionálhatja szervezetét a jövőbeli siker érdekében.
A 2025-ös MI trendek azt mutatják, hogy ez a technológia egyre inkább átszövi mindennapi életünket, és olyan összetett problémákat old meg, amelyek néhány évvel ezelőtt még elképzelhetetlenek voltak. A fejlett ügynöki MI-től a szinte végtelen memóriakapacitásig ezek a fejlesztések olyan jövő ígéretét hordozzák, ahol a MI támogat minket, gazdagítja életünket, és lehetővé teszi számunkra, hogy új határokat fessegessünk. Ne hagyja ki az izgalmas híreket az új LLM-ről sem OpenAI O3
A mesterséges intelligencia (MI) továbbra is óriási hatással van a munkavégzésünkre és az innovációra. Az OpenAI az O3-mal egy úttörő új technológiát mutat be, amely lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy okosabban, gyorsabban és hatékonyabban működjenek. Mit jelent ez a fejlődés az Ön szervezete számára, és hogyan aknázhatja ki ezt a technológiát? Olvasson tovább, hogy megtudja.
Az OpenAI O3 az OpenAI fejlett AI-platformjának harmadik generációja. Egyesíti a legmodernebb nyelvi modelleket, az erőteljes automatizálást és a fejlett integrációs képességeket. Míg a korábbi verziók már lenyűgözőek voltak, az O3 új szintre emeli a teljesítményt, a következőkre összpontosítva:
Az OpenAI O3-at úgy tervezték, hogy értéket teremtsen az üzleti folyamatok széles körében. Íme néhány felhasználási mód:
Az O3 segítségével intelligens chatbotokat és virtuális asszisztenseket vethet be az ügyféltámogatásban. Ezek a rendszerek a korábbinál jobban megértik a természetes nyelvet, lehetővé téve az ügyfelek gyorsabb és hatékonyabb kiszolgálását.
A vállalatok az O3-at nagymennyiségű adat elemzésére, jelentések generálására és betekintések megosztására használhatják. Ez megkönnyíti az adatokon alapuló döntéshozatalt.
Az O3 segíti a marketingeseket meggyőző tartalom létrehozásában, a blogbejegyzésektől a hirdetésekig. A modell még személyre szabott ajánlásokat is tehet felhasználói preferenciák alapján.
A nagy nyelvi modellek nagyon jók a szoftverfejlesztésben
Az egyik legszembetűnőbb jellemzője OpenAI az O3-nak a felhasználóbarát megközelítés. Még a kiterjedt technikai szakértelemmel nem rendelkező vállalatok is profitálhatnak az MI erejéből. A kiterjedt dokumentációnak, API-támogatásnak és képzési moduloknak köszönhetően az implementáció egyszerű.
Ezen felül nagy hangsúlyt fektettek az etikai irányelvekre is. Az OpenAI új funkciókat vezetett be a visszaélések megelőzésére, mint például tartalomszűrőket és szigorúbb ellenőrzéseket a modell kimenetén.
A NetCare-nél megértjük, milyen fontos a technológia az Ön vállalkozása sikeréhez. Ezért támogatást nyújtunk a következő területeken:
Szakértelmünkkel biztosítjuk, hogy szervezete azonnal profitáljon az OpenAI O3 nyújtotta lehetőségekből.
Az OpenAI O3 új mérföldkövet jelent az MI-technológiában. Legyen szó ügyfélélmény javításáról, folyamatok egyszerűsítéséről vagy új betekintések generálásáról, a lehetőségek végtelenek. Szeretne többet megtudni arról, hogyan erősítheti vállalkozását az OpenAI O3? Kapcsolat Lépjen kapcsolatba a NetCare-rel, és fedezze fel a modern MI erejét.
A szervezetek jövője digitális ikrekből áll: Alakítsa át a mesterséges intelligenciával, és erősítse meg olyan ágazatokat, mint az egészségügy és a pénzügy. A mesterséges intelligencia (MI) több mint csupán a ChatGPT. Bár 2023-ban az OpenAI chatbotjának áttörése révén az MI bekerült a köztudatba, az MI évtizedek óta csendben fejlődött, várva a megfelelő pillanatra, hogy ragyogjon. Ma már egészen másfajta technológiáról van szó – képes szimulálni, alkotni, elemezni és akár demokratizálni is, kitolva a határokat szinte minden iparágban, ami lehetséges.
De mit is tehet pontosan az AI, és hogyan integrálják a vállalatoknak a stratégiáikba? Merüljünk el az AI-potenciálban, a használati esetekben és a kihívásokban egy IT-stratégiai szemszögből.
Az MI hihetetlen teljesítményre képes, mint például a valóság szimulálása (Deep Learning és Reinforcement Learning révén), új tartalmak létrehozása (GPT és GAN modellekkel), valamint kimenetelek előrejelzése hatalmas adathalmazok elemzésével. Az olyan ágazatok, mint az egészségügy, a pénzügy és a biztonság már érzik a hatást:
Ezek a példák csak a jéghegy csúcsát jelentik. Az ingatlantól és biztosítástól kezdve az ügyfélszolgálaton át a jogrendszerig, az MI képes forradalmasítani életünk szinte minden aspektusát.
Az MI egyik leginkább lenyűgöző alkalmazása a digitális ikreklétrehozása. Az operatív adatokkal történő valóság szimulálásával a vállalatok biztonságosan feltárhatják az MI hatását, mielőtt azt nagyszabásúan bevezetnék. A digitális ikrek pilótát, bírót vagy akár digitális hitelbírálót is képviselhetnek, lehetővé téve a vállalatok számára a kockázatok korlátozását és az MI fokozatos integrálását működésükbe.
Amikor a vállalatok fel akarják karolni az MI-t, olyan kérdéseket kell megfontolniuk, mint hogy „megvásároljuk, nyílt forráskódot használunk, vagy saját magunk építjük?”, és „hogyan erősítsük meg jelenlegi munkavállalóinkat MI-eszközökkel?”. Kulcsfontosságú, hogy az MI-t az emberi képességek javításának módjaként lássuk – nem helyettesítésére. A végső cél olyan kiterjesztett tanácsadók létrehozása, amelyek támogatják a döntéshozatalt anélkül, hogy feláldoznák az emberi tényezőt.
Nagy erővel nagy felelősség is jár. Az EU AI rendelet2024-ben lépett hatályba, és célja az innováció és az alapvető jogok, valamint a biztonság közötti egyensúly megteremtése. A vállalatoknak proaktívan kell gondolkodniuk az MI-modellek elfogultságáról, az adatvédelemről és az ilyen technológiák bevezetésének etikai következményeiről.
Fontolja meg a használatát szintetikus adatok a GAN-ok által generált adatoknak az elfogultság kezelésére, és használjon olyan eszközöket, mint a SHAP vagy a LIME, hogy magyarázhatóbb AI-rendszereket építsen. Olyan mesterséges intelligenciára van szükségünk, amely támogatja az emberi célokat és értékeket – olyan technológiára, amely javíthatja az életeket ahelyett, hogy veszélyeztetné azokat.
Az AI már meghatározza, hogyan élünk és dolgozunk. A Gartner szerint a tíz legfontosabb technológiai trendek 2024-re AI-hoz kapcsolódik. Forrester az AI piac értékét 2030-ra 227 milliárd dollárra becsüli. A vállalatoknak most ki kell deríteniük, hogyan lehet az AI-t kivonni a laboratóriumokból, és hogyan lehet azt gyakorlati alkalmazási esetekben bevezetni.
A jövő nem az emberek lecseréléséről szól, hanem egy olyan világ megteremtéséről, ahol személyes MI-k együttműködése vállalati MI-kkel, az emberi képességek bővítése és az iparágak átalakítása. A vízió világos – felelősségteljesen alkalmazzuk az MI-t, és aknázzuk ki erejét egy hatékonyabb és gazdagabb jövő érdekében.
Hogyan segíthet a NetCare ebben a témában
A NetCare dolgozta ki ezt a stratégiát, jóval azelőtt, hogy az olyan nagyvállalatok, mint az Oracle és a Microsoft erre az ötletre jutottak volna. Ez stratégiai előnyt biztosít a sebesség, a megközelítés és a jövőkép tekintetében.
Milyen célokat kell kitűzni
A digitális iker bevezetésekor fontos világos és mérhető célokat kitűzni. Fontolja meg a következő lépéseket:
Miért a NetCare
A NetCare abban különbözik, hogy az MI-t ügyfélközpontú megközelítéssel és mélyreható IT-szakértelemmel ötvözi. A hangsúly az egyedi szervezeti igényekhez igazított, testreszabott megoldások nyújtásán van. A NetCare-rel való együttműködéssel bízhat abban, hogy MI-kezdeményezései stratégiailag megtervezettek és hatékonyan végrehajtottak, ami fenntartható javuláshoz és versenyelőnyhöz vezet.
Gyorsabban, Okosabban és Fenntarthatóbban A szoftverfejlesztés világában az elavult kód akadályozhatja az innovációt és a növekedést. A „legacy” kód gyakran évtizedeknyi javításokból, kerülő megoldásokból és frissítésekből áll, amelyek egykor funkcionálisak voltak, de ma már nehezen karbantarthatók.
Szerencsére van egy új szereplő, amely segíthet a fejlesztői csapatoknak ezt a kódot modernizálni: a mesterséges intelligencia (AI). Az AI segítségével a vállalatok gyorsabban, hatékonyabban és pontosabban tisztíthatják, dokumentálhatják, sőt, modern programozási nyelvekre is átalakíthatják a „legacy” kódot.
A „legacy” kód, amelyet elavult nyelveken vagy elavult struktúrákkal írtak, több kihívást is rejt magában:
A régi kód modernizálása mesterséges intelligenciával (MI) nemcsak lehetőséget kínál a vállalatoknak az új technológiák kiaknázására, hanem a kockázatok minimalizálására és a költségek megtakarítására is. Az MI segítségével a meglévő kódbázis lépésről lépésre modern, jövőbiztos infrastruktúrává alakítható anélkül, hogy az alapvető funkcionalitás elveszne.
Egy olyan világban, ahol a technológia rendkívül gyorsan fejlődik, a vállalatok értékes előnyre tehetnek szert az MI révén azáltal, hogy megújítják elavult kódjukat, és innovatív szereplőként pozícionálják magukat a szakterületükön. A régi kód modernizálása ma már nemcsak megvalósítható, hanem költséghatékony és időtakarékos is.
Segítségre van szüksége az MI bevezetéséhez és az MI-vel történő kódmodernizációhoz? Töltse ki az űrlapot, és szívesen elmagyarázok többet. Átlagosan egy MI-alapú modernizációs folyamat ötször gyorsabb, mint MI nélkül. Ez messze felülmúlja a no-code platformokat is.
