Topp-KI-trender i 2025

Kunstig intelligens (KI) vil fortsette å utvikle seg i 2025 og vil ha en stadig større innvirkning på vårt daglige liv og næringslivet. De viktigste trendene innen KI viser hvordan denne teknologien når nye høyder. Her diskuterer vi noen kjerneendringer som vil forme fremtiden for KI.

1. Agentisk KI: Selvstendig og beslutningsdyktig KI

Agentisk KI henviser til systemer som er i stand til å ta selvstendige beslutninger innenfor forhåndsdefinerte rammer. I 2025 blir KI-systemer stadig mer autonome, med anvendelser innen for eksempel selvkjørende kjøretøy, forsyningskjedestyring og til og med i helsevesenet. Disse KI-agentene er ikke bare reaktive, men også proaktive, noe som avlaster menneskelige team og øker effektiviteten.

2. Inferens-tid-beregning: Optimalisering av sanntidsbeslutninger

Med veksten av KI-applikasjoner i sanntidsmiljøer, som talegjenkjenning og utvidet virkelighet, blir beregningstid for inferens en avgjørende faktor. I 2025 rettes det stor oppmerksomhet mot optimalisering av maskinvare og programvare for å gjøre KI-modeller raskere og mer energieffektive. Dette inkluderer spesialiserte brikker som tensorbehandlingsenheter (TPU-er) og nevromorfisk maskinvare som støtter inferens med minimal forsinkelse.

3. Svært store modeller: Neste generasjon av KI

Siden introduksjonen av modeller som GPT-4 og GPT-5, fortsetter svært store modeller å vokse i størrelse og kompleksitet. I 2025 vil disse modellene ikke bare bli større, men også optimalisert for spesifikke oppgaver, som juridisk analyse, medisinsk diagnostikk og vitenskapelig forskning. Disse hyperkomplekse modellene leverer enestående nøyaktighet og kontekstforståelse, men medfører også utfordringer knyttet til infrastruktur og etikk.

4. Svært små modeller: KI for kantenheter

På den andre siden av spekteret ser vi en trend med svært små modeller som er spesifikt designet for «edge computing». Disse modellene brukes i IoT-enheter, som smarte termostater og bærbare helseapparater. Takket være teknikker som modellbeskjæring (model pruning) og kvantisering (quantization), er disse små AI-systemene effektive, sikre og tilgjengelige for et bredt spekter av bruksområder.

5. Avanserte Brukstilfeller: AI 

AI-applikasjoner i 2025 strekker seg utover tradisjonelle domener som bilde- og talegjenkjenning. Tenk på AI som støtter kreative prosesser, som design av mote, arkitektur og til og med komposisjon av musikk. I tillegg ser vi gjennombrudd innen felt som kvantekjemi, der AI hjelper til med å oppdage nye materialer og medisiner. Men også innen styring av komplette IT-systemer, programvareutvikling og cybersikkerhet

6. Nesten Uendelig Minne: AI Uten Grenser

Gjennom integrering av skyteknologi og avanserte datastyringssystemer får AI-systemer tilgang til det som nesten føles som et uendelig minne. Dette gjør det mulig å opprettholde langvarig kontekst, noe som er avgjørende for applikasjoner som personlige virtuelle assistenter og komplekse kundeservicesystemer. Denne kapasiteten gjør at AI kan levere konsistente og kontekstbevisste opplevelser over lengre perioder. Faktisk husker AI-en alle samtaler den noensinne har hatt med deg. Spørsmålet er selvsagt om du ønsker det, så det må også finnes et alternativ for å tilbakestille deler av eller hele minnet.

7. Human-in-the-Loop Augmentering: Samarbeid med AI

Selv om AI blir stadig mer autonom, forblir den menneskelige faktoren viktig. 'Human-in-the-loop'-augmentering sikrer at AI-systemer er mer nøyaktige og pålitelige gjennom menneskelig tilsyn i kritiske beslutningsfaser. Dette er spesielt viktig i sektorer som luftfart, helsevesen og finans, der menneskelig erfaring og dømmekraft fortsatt er avgjørende. Merkelig nok viser studier med diagnoser fra 50 leger at en AI presterer bedre, og til og med bedre enn en lege som kun er assistert av en AI. Vi må derfor først og fremst lære oss å stille de riktige spørsmålene.

7. Resonnerende AI

Med lanseringen av O1 tok OpenAI det første skrittet mot en resonnerende LLM. Dette steget ble raskt tatt igjen av O3. Men konkurranse kommer også fra en uventet kant, Deepseek R1. En åpen kildekode-modell for resonnering og forsterkende læring som er mange ganger billigere enn de amerikanske konkurrentene, både når det gjelder energiforbruk og maskinvarebruk. Siden dette hadde direkte innvirkning på børsverdien til alle AI-relaterte selskaper, ble tonen satt for 2025.

Hvordan NetCare kan hjelpe med dette emnet

NetCare har en dokumentert historikk med å implementere digitale innovasjoner som transformerer forretningsprosesser. Med vår omfattende erfaring innen IT-tjenester og løsninger, inkludert administrerte IT-tjenester, IT-sikkerhet, skyinfrastruktur og digital transformasjon, er vi godt rustet til å støtte bedrifter i deres AI-initiativer.

Vår tilnærming inkluderer:

• Konsulenttjenester og Strategiutvikling: Vi samarbeider med teamet ditt for å identifisere AI-muligheter som samsvarer med forretningsmålene dine, og utvikler en skreddersydd strategi for vellykket implementering.
• Dataanalyse og -forvaltning: Hjelper til med innsamling, analyse og styring av data, noe som er avgjørende for effektive AI-løsninger.
• Utvikling og integrasjon av AI-løsninger: Utforme og integrere AI-løsninger tilpasset deres behov, enten det gjelder prosessautomatisering, kundeinteraksjon eller beslutningstaking.
• Opplæring og støtte: Selv om vi ikke tilbyr selve opplæringen, bistår vi med etableringen av den fra programvarens side

Hvilke mål du bør sette

Ved implementering av KI er det viktig å sette klare og oppnåelige mål som er i tråd med din overordnede forretningsstrategi. Her er noen trinn som kan hjelpe deg med å definere disse målene:

1. Identifiser Forretningsbehov: Bestem hvilke områder i din organisasjon som kan dra nytte av KI. Dette kan variere fra automatisering av repeterende oppgaver til forbedring av kunderelasjoner.
2. Evaluer Tilgjengelige Ressurser: Vurder de teknologiske og menneskelige ressursene som er tilgjengelige for KI-implementering. Har organisasjonen din riktig infrastruktur og kompetanse?
3. Sett Spesifikke og Målbare Mål: Formuler klare mål, som «å redusere behandlingstiden for data med 30 % innen seks måneder».
4. Definer KPI-er og Målemetoder: Bestem hvordan du vil måle fremdriften og suksessen til AI-initiativene dine.
5. Implementer og Evaluer: Implementer AI-strategien og evaluer resultatene regelmessig for å gjøre justeringer for kontinuerlig forbedring.

Ved å følge disse trinnene og samarbeide med en erfaren partner som NetCare, kan du maksimere fordelene med KI og posisjonere organisasjonen din for fremtidig suksess.

Konklusjon

Trendene innen KI i 2025 viser hvordan denne teknologien blir stadig mer vevd inn i vårt daglige liv og løser komplekse problemer på måter som var utenkelige for bare noen få år siden. Fra avansert agentisk KI til nesten uendelig minnekapasitet, lover disse utviklingene en fremtid der KI støtter, beriker og gjør oss i stand til å flytte nye grenser. Les også de spennende nyhetene om den nye LLM-en fra OpenAI O3