Galvenās AI tendences 2025. gadā

Mākslīgais intelekts (MI) 2025. gadā turpinās attīstīties, arvien lielāku ietekmi atstājot uz mūsu ikdienu un uzņēmējdarbību. Galvenās MI tendences parāda, kā šī tehnoloģija sasniedz jaunus augstumus. Šeit mēs apspriežam dažas galvenās attīstības tendences, kas noteiks MI nākotni.

1. Aģentiskā AI: Patstāvīga un Izlēmīga AI

Aģentiskā AI Atsaucas uz sistēmām, kas spēj patstāvīgi pieņemt lēmumus iepriekš noteiktajās robežās. 2025. gadā MI sistēmas kļūs arvien autonomākas, ar pielietojumu, piemēram, autonomajos transportlīdzekļos, piegādes ķēdes pārvaldībā un pat veselības aprūpē. Šie MI aģenti būs ne tikai reaktīvi, bet arī proaktīvi, tādējādi atvieglojot cilvēku komandu darbu un palielinot efektivitāti.

2. Inferences Laiks: Reāllaika Lēmumu Optimizēšana

Līdz ar MI lietojumprogrammu pieaugumu reāllaika vidēs, piemēram, runas atpazīšanā un paplašinātajā realitātē, secinājumu laiks (inference time compute) kļūst par kritisku faktoru. 2025. gadā liela uzmanība tiks pievērsta aparatūras un programmatūras optimizācijai, lai MI modeļi būtu ātrāki un energoefektīvāki. Šeit domāts par specializētām mikroshēmām, piemēram, tenzoru apstrādes vienībām (TPU) un neiroformu aparatūru, kas atbalsta secinājumu veikšanu ar minimālu aizkavi.

3. Ļoti Lieli Modeļi: Nākamās Paaudzes AI

Kopš tādu modeļu kā GPT-4 un GPT-5 ieviešanas, ļoti lielo modeļu izmērs un sarežģītība turpina pieaugt. 2025. gadā šie modeļi kļūs ne tikai lielāki, bet arī optimizēti konkrētiem uzdevumiem, piemēram, juridiskajai analīzei, medicīniskajai diagnostikai un zinātniskajai izpētei. Šie hiper sarežģītie modeļi nodrošinās nepieredzētu precizitāti un konteksta izpratni, taču radīs arī izaicinājumus infrastruktūras un ētikas jomā.

4. Ļoti Mazi Modeļi: AI Ierīcēm

Nozafinājumā mēs redzam tendenci ļoti maziem modeļiem kas ir īpaši izstrādāti malu skaitļošanai (edge computing). Šie modeļi tiek izmantoti IoT ierīcēs, piemēram, viedajos termostatos un valkājamās veselības ierīcēs. Pateicoties tādām metodēm kā modeļa apgriešana (pruning) un kvantizācija (quantization), šīs mazās AI sistēmas ir efektīvas, drošas un pieejamas plašam lietojumu klāstam.

5. Uzlabotas Lietošanas Vietas: AI 

AI lietojumprogrammas 2025. gadā sniedzas ārpus tradicionālajām jomām, piemēram, attēlu un runas atpazīšanas. Apsveriet AI, kas atbalsta radošos procesus, piemēram, modes, arhitektūras un pat mūzikas komponēšanu. Turklāt mēs redzam izrāvienus tādās jomās kā kvantu ķīmija, kur AI palīdz atklāt jaunus materiālus un medikamentus. Bet arī pilnīgu IT sistēmu pārvaldē, programmatūras izstrādē un kiberdrošībā.

6. Gandrīz Bezgalīga Atmiņa: AI Bez Robežām

Pateicoties mākoņtehnoloģiju un progresīvu datu pārvaldības sistēmu integrācijai, AI sistēmām ir piekļuve gandrīz bezgalīgai atmiņai. Tas ļauj saglabāt ilgtermiņa kontekstu, kas ir būtiski tādām lietojumprogrammām kā personalizēti virtuālie asistenti un sarežģītas klientu apkalpošanas sistēmas. Šī spēja ļauj AI nodrošināt konsekventu un kontekstu apzinošu pieredzi ilgāku laika posmu garumā. Faktiski AI atceras visas sarunas, kas tai jebkad ir bijušas ar jums. Jautājums, protams, ir par to, vai jūs to vēlaties, tāpēc jānodrošina arī iespēja daļēji vai pilnībā atiestatīt datus.

7. Cilvēks-cilvēkā cilpā (Human-in-the-Loop) paplašināšana: Sadarbība ar mākslīgo intelektu

Lai gan mākslīgais intelekts (MI) kļūst arvien autonomāks, cilvēciskais faktors joprojām ir svarīgs. Cilvēka iesaiste (Human-in-the-loop) nodrošina, ka MI sistēmas ir precīzākas un uzticamākas, pateicoties cilvēka uzraudzībai kritiskās lēmumu pieņemšanas fāzēs. Tas ir īpaši svarīgi tādos sektoros kā aviācija, veselības aprūpe un finanses, kur cilvēka pieredze un spriestspēja joprojām ir būtiskas. Tomēr ir interesanti, ka 50 ārstu diagnostikas pētījumi liecina, ka MI veic labāk, un pat tad, ja to atbalsta MI, tas tiek vērtēts kā labāks. Tāpēc mums galvenokārt ir jāmācās uzdot pareizos jautājumus.

7. Spriešanas mākslīgais intelekts

Ar O1 parādīšanos OpenAI spēra pirmo soli uz spriešanas spējīgu lielo valodu modeli (LLM). Šis solis ātri tika pārspēts ar O3. Taču konkurence nāk arī no negaidīta virziena no Deepseek R1. Atvērtā koda spriešanas un pastiprinošās mācīšanās modelis, kas ir daudz lētāks nekā tā amerikāņu konkurenti gan enerģijas patēriņa, gan aparatūras izmantošanas ziņā. Tā kā tam bija tieša ietekme uz visu ar MI saistīto uzņēmumu akciju vērtību, ir noteikta 2025. gada tendence.

Kā NetCare var palīdzēt šajā jautājumā

NetCare ir pierādīta pieredze digitālo inovāciju ieviešanā, kas pārveido biznesa procesus. Ar mūsu plašo pieredzi IT pakalpojumos un risinājumos, tostarp pārvaldītajos IT pakalpojumos, IT drošībā, mākoņu infrastruktūrā un digitālajā transformācijā, mēs esam labi sagatavoti, lai atbalstītu uzņēmumus viņu AI iniciatīvās.

Mūsu pieeja ietver:

• Konsultācijas un stratēģijas izstrāde: Mēs sadarbojamies ar jūsu komandu, lai identificētu mākslīgā intelekta iespējas, kas atbilst jūsu biznesa mērķiem, un izstrādātu pielāgotu stratēģiju veiksmīgai ieviešanai.
• Datu analīze un pārvaldība: Palīdzība datu vākšanā, analīzē un pārvaldē, kas ir būtiska efektīviem AI risinājumiem.
• AI risinājumu izstrāde un integrācija: AI risinājumu projektēšana un integrēšana, kas pielāgoti jūsu vajadzībām, neatkarīgi no tā, vai tā ir procesu automatizācija, klientu mijiedarbība vai lēmumu pieņemšana.
• Apmācības un Atbalsts: Lai gan mēs paši netrenējam, mēs palīdzam to izveidot programmas ietvaros

Kādus mērķus jums vajadzētu noteikt

Ieviešot mākslīgo intelektu (AI), ir svarīgi noteikt skaidrus un sasniedzamus mērķus, kas saskan ar jūsu vispārējo biznesa stratēģiju. Šeit ir daži soļi, kas palīdzēs jums definēt šos mērķus:

1. Identificējiet Biznesa Vajadzības: Nosakiet, kuras jomas jūsu organizācijā var gūt labumu no mākslīgā intelekta (MI). Tas var svārstīties no atkārtotu uzdevumu automatizācijas līdz klientu attiecību uzlabošanai.
2. Novērtējiet Pieejamos Resursus: Novērtējiet tehnoloģiskos un cilvēkresursus, kas pieejami MI ieviešanai. Vai jūsu organizācijai ir piemērota infrastruktūra un prasmes?
3. Nosakiet konkrētus un izmērāmus mērķus: Formulējiet skaidrus mērķus, piemēram, “datu apstrādes laika samazināšana par 30% sešu mēnešu laikā”.
4. Definējiet KPI un mērīšanas metodes: Nosakiet, kā jūs mērīsit savu AI iniciatīvu progresu un panākumus.
5. Ieviesiet un Novērtējiet: Ieviesiet AI stratēģiju un regulāri novērtējiet rezultātus, lai veiktu pielāgojumus nepārtrauktai uzlabošanai.

Izpildot šos soļus un sadarbojoties ar pieredzējušu partneri, piemēram, NetCare, jūs varat maksimāli palielināt AI priekšrocības un pozicionēt savu organizāciju nākotnes panākumiem.

Secinājums

AI tendences 2025. gadā parāda, kā šī tehnoloģija arvien vairāk ieaužas mūsu ikdienā un risina sarežģītas problēmas veidos, kas pirms dažiem gadiem vēl bija iedomājami. No uzlabotas aģentiskās AI līdz gandrīz neierobežotai atmiņas kapacitātei, šī attīstība sola nākotni, kurā AI mūs atbalsta, bagātina un ļauj mums pārkāpt jaunas robežas. Noteikti izlasiet arī aizraujošās ziņas par jauno LLM no OpenAI O3