Galvenās AI tendences 2025. gadā

Mākslīgais intelekts (MI) 2025. gadā turpina attīstīties un arvien vairāk ietekmē mūsu ikdienu un uzņēmējdarbību. Svarīgākās AI tendences atklāj, kā šī tehnoloģija sasniedz jaunus augstumus. Šeit apskatām dažas pamatvirzienu attīstības, kas noteiks MI nākotni.

1. Agentiskā AI: pašpietiekama un lēmumu pieņemjoša AI

Agentiskā AI attiecas uz sistēmām, kas spēj patstāvīgi pieņemt lēmumus iepriekš noteiktos ietvaros. 2025. gadā MI sistēmas kļūst arvien autonōmākas, piemēram, lietojumos autonomajos transportlīdzekļos, piegādes ķēžu vadībā un pat veselības aprūpē. Šie MI aģenti nav tikai reaktīvi, bet arī proaktīvi, atvieglojot cilvēku komandu darbību un palielinot efektivitāti.

2. Inferēšanas laika aprēķini: reāllaika lēmumu optimizācija

Ar MI lietojumu pieaugumu reāllaika vidēs, piemēram, runas atpazīšanā un papildinātajā realitātē, inference laiks un skaitļošanas resursi kļūst par izšķirošu faktoru. 2025. gadā liela uzmanība tiek pievērsta aparatūras un programmatūras optimizācijām, lai padarītu MI modeļus ātrākus un energoefektīvākus. Piemēram, tiek izmantotas specializētas čipas, piemēram, tensoru apstrādes vienības (TPU) un neiro-morfs aparatūra, kas nodrošina inferenci ar minimālu aizturi.

3. Ļoti lielie modeļi: nākamā AI paaudze

Kopš tādu modeļu kā GPT-4 un GPT-5 ieviešanas ļoti lielie modeļi turpina pieaugt gan izmērā, gan sarežģītībā. 2025. gadā šie modeļi kļūst ne tikai lielāki, bet arī optimizēti konkrētiem uzdevumiem, piemēram, juridiskām analīzēm, medicīniskai diagnostikai un zinātniskiem pētījumiem. Šie hiper-sarežģītie modeļi nodrošina nepieredzētu precizitāti un kontekstu izpratni, taču tie rada arī izaicinājumus infrastruktūras un ētikas jomā.

4. Ļoti mazie modeļi: AI maldatoriem

Spektrā pretējā pusē redzam tendenci uz ļoti mazi modeļi kas ir īpaši izstrādāti edge computing videi. Šos modeļus izmanto IoT ierīcēs, piemēram, viedajos termostatos un valkājamos veselības monitoros. Pateicoties tādām tehnikām kā modeļu prūnings (model pruning) un kvantizācija, šīs mazas MI sistēmas ir efektīvas, drošas un pieejamas plašam lietojumu klāstam.

5. Uzlaboti lietošanas gadījumi: AI 

MI lietojumi 2025. gadā sniedzas tālāk par tradicionālajām jomām, piemēram, attēlu un runas atpazīšanu. Piemēram, MI atbalsta radošos procesus, piemēram, modes dizainu, arhitektūru un pat mūzikas komponēšanu. Tāpat redzam izrāvienus tādās jomās kā kvantuķīmija, kur MI palīdz atklāt jaunus materiālus un zāles. Arī pilnu IT sistēmu pārvaldībā, programmatūras izstrādē un kiberuzraudzībā MI spēlē nozīmīgu lomu.

6. Gandrīz bezgalīga atmiņa: AI bez robežām

Ar mākoņtehnoloģiju un uzlabotu datu pārvaldību integrāciju MI sistēmām ir piekļuve tam, kas šķiet gandrīz kā bezgalīga atmiņa. Tas ļauj saglabāt ilgtermiņa kontekstu, kas ir būtiski, piemēram, personalizētiem virtuālajiem asistentiem un sarežģītām klientu apkalpošanas sistēmām. Šī spēja ļauj MI nodrošināt konsekventas un kontekstu apzinīgas pieredzes ilgāka laika periodā. Faktiski MI var atcerēties visus sarunātos brīžus, kas tai jebkad bijuši ar jums. Jautājums ir, vai jūs to vēlaties — tāpēc jābūt iespējai daļēji vai pilnībā atiestatīt atmiņu.

7. Human-in-the-Loop palielināšana: sadarbība ar AI

Lai gan MI kļūst arvien autonomāks, cilvēka faktors joprojām ir svarīgs. Human-in-the-loop paplašināšana nodrošina, ka MI sistēmas ir precīzākas un uzticamākas, iekļaujot cilvēka uzraudzību kritiskos lēmumu pieņemšanas posmos. Tas ir īpaši svarīgi tādās nozarēs kā aviācija, veselības aprūpe un finanšu sektors, kur cilvēka pieredze un spriestspēja joprojām ir nenovērtējama. Interesanti, ka eksperimentos ar 50 ārstiem tika konstatēts, ka MI sniedz labākus rezultātus, un vēl labākus — kad ārstus atbalsta MI. Tāpēc galvenais ir iemācīties uzdot pareizos jautājumus.

7. Loģiskā/argumentācijas AI

Ar O1 parādīšanos OpenAI ir sperusi pirmo soli uz loģiski domājošu lielo valodu modeli (LLM). Šo soli drīz pārspēja O3. Taču konkurence nāk arī no negaidītas puses — Deepseek R1. Atvērta koda loģiskās spriešanas un pastiprinātās mācīšanās (reinforcement learning) modelis, kas ir daudz lētāks nekā Amerikas konkurenti gan enerģijas patēriņa, gan aparatūras izmantošanas ziņā. Tā tiešā ietekme uz visu ar MI saistīto uzņēmumu biržas vērtību noteica 2025. gada toni.

Kā NetCare var palīdzēt ar šo tēmu

NetCare ir pierādījusi pieredzi digitālo inovāciju īstenošanā, kas transformē uzņēmumu procesus. Ar mūsu plašo IT pakalpojumu un risinājumu pieredzi, tostarp pārvaldītajiem IT pakalpojumiem, IT drošību, mākoņinfrastruktūru un digitālo transformāciju, mēs esam labi sagatavoti, lai atbalstītu organizācijas to MI iniciatīvās.

Mūsu pieeja ietver:

• Konsultācijas un stratēģijas izstrāde: Mēs sadarbojamies ar jūsu komandu, lai identificētu AI iespējas, kas atbilst jūsu uzņēmuma mērķiem, un izstrādātu pielāgotu stratēģiju veiksmīgai ieviešanai.
• Datu analīze un pārvaldība: Palīdzam datu vākšanā, analīzē un pārvaldībā, kas ir būtiski efektīviem AI risinājumiem.
• AI risinājumu izstrāde un integrācija: Dizainēt un integrēt AI risinājumus, kas pielāgoti jūsu vajadzībām, neatkarīgi no tā, vai tas ir procesu automatizēšana, klientu mijiedarbība vai lēmumu pieņemšana.
• Apmācība un atbalsts: Lai arī paši neveicam apmācības, mēs palīdzam tās uzsākt un organizēt no programmas puses

Kādus mērķus jānosaka

AI ieviešanā ir svarīgi izvirzīt skaidrus un sasniedzamus mērķus, kas saskan ar jūsu kopējo uzņēmuma stratēģiju. Šeit ir daži soļi, kas palīdzēs definēt šos mērķus:

1. Identificējiet uzņēmuma vajadzības: Nosakiet, kuras jomas jūsu organizācijā var gūt labumu no AI. Tas var ietvert atkārtotu uzdevumu automatizēšanu vai klientu attiecību uzlabošanu.
2. Novērtējiet pieejamos resursus: Novērtējiet tehniskos un cilvēkresursus, kas pieejami AI ieviešanai. Vai jūsu organizācijai ir nepieciešamā infrastruktūra un prasmes?
3. Nosakiet specifiskus un izmērāmas mērķus: Formulējiet skaidrus mērķus, piemēram, "samazināt datu apstrādes laiku par 30% sešu mēnešu laikā".
4. Definējiet KPI un mērījumu metodes: Nosakiet, kā mērīsiet savu AI iniciatīvu progresu un panākumus.
5. Ieviesiet un izvērtējiet: īstenojiet AI stratēģiju un regulāri izvērtējiet rezultātus, lai veiktu pielāgojumus nepārtrauktai uzlabošanai.

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

Secinājums

AI tendences 2025. gadā parāda, kā šī tehnoloģija arvien vairāk saplūst ar mūsu ikdienu un risina sarežģītas problēmas veidos, kas pirms dažiem gadiem bija neiedomājami. No attīstītās agentiskās AI līdz gandrīz neierobežotai atmiņas kapacitātei — šīs attīstības sola nākotni, kurā AI mūs atbalsta, bagātina un ļauj pārkāpt jaunus robežpunktus. Noteikti izlasiet arī aizraujošās ziņas par jauno LLM no OpenAI O3