W skrócie
Uczenie ze wzmocnieniem (RL) to potężny sposób budowania modeli, które Nauka przez działanie. Zamiast tylko dopasowywać się do danych historycznych, RL optymalizuje decyzje poprzez Nagrody oraz Pętle informacji zwrotnej—zarówno z rzeczywistej produkcji, jak i symulacji. Rezultat: modele, które ciągle się doskonalą ciągle się doskonalą, nawet gdy świat się zmienia. Pomyśl o zastosowaniach od podejmowania decyzji na poziomie AlphaGo po optymalizację przychodów i zysków, strategie zapasów i cenowe, a nawet sygnalizację giełdową (przy odpowiednim zarządzaniu).
Uczenie ze wzmocnieniem (RL) to podejście uczenia, w którym Agent podejmuje środowisku aby zmaksymalizować nagroda działania w danym
Agent: model podejmujący decyzje.
Środowisko: świat, w którym działa model (rynek, sklep internetowy, łańcuch dostaw, giełda).
Nagroda (reward): liczba wskazująca, jak dobre było działanie (np. wyższa marża, niższe koszty magazynowania).
Polityka (policy): strategia wybierająca działanie na podstawie stanu.
Wyjaśnienie akronimów:
RL = Uczenie ze wzmocnieniem
MDP = Proces decyzyjny Markowa (ramy matematyczne dla RL)
MLOps = Operacjonalizacja uczenia maszynowego (aspekt operacyjny: dane, modele, wdrożenie, monitorowanie)
Ciągłe uczenie się: RL dostosowuje politykę, gdy zmienia się popyt, ceny lub zachowanie.
Zorientowane na decyzje: Nie tylko przewidywanie, ale rzeczywista optymalizacja wyniku.
Przyjazne symulacjom: Możesz bezpiecznie uruchamiać scenariusze „co by było, gdyby” przed przejściem na żywo.
Najpierw informacja zwrotna: Wykorzystaj rzeczywiste wskaźniki KPI (marża, konwersja, rotacja zapasów) jako bezpośrednią nagrodę.
Ważne: AlphaFold to przełom w głębokim uczeniu dla fałdowania białek; to nie jest Klasyczny przykład RL AlphaGo/AlphaZero (podejmowanie decyzji z nagrodami). Sedno sprawy jest takie: uczenie się poprzez sprzężenie zwrotne dostarcza lepsze strategie w dynamicznych środowiskach.
Cel: maksymalna marża brutto przy stabilnej konwersji.
Stan: czas, zapasy, cena konkurencji, ruch, historia.
Akcja: wybór progu cenowego lub typu promocji.
Nagroda: marża – (koszty promocji + ryzyko zwrotu).
Premia: RL zapobiega „przeuczeniu” historycznej elastyczności cenowej, ponieważ eksploruje.
Cel: poziom usług ↑, koszty zapasów ↓.
Akcja: dostosowanie punktów zamówienia i wielkości partii.
Nagroda: przychody – koszty zapasów i braków magazynowych.
Cel: maksymalizacja ROAS/CLV (Zwrot z wydatków na reklamę / Wartość życiowa klienta).
Akcja: alokacja budżetu między kanałami i kreacjami.
Nagroda: marża przypisana w krótkim i długim okresie.
Cel: ważony ryzykiem maksymalizowanie zwrotu.
Stan: cechy cenowe, zmienność, wydarzenia kalendarzowe/makro, cechy wiadomości/nastrojów.
Akcja: korekta pozycji (zwiększenie/zmniejszenie/neutralizacja) lub „brak transakcji”.
Nagroda: RZiS (Zysk i Strata) – koszty transakcyjne – kara za ryzyko.
Uwaga: brak doradztwa inwestycyjnego; zapewnienie ścisłe limity ryzyka, modele poślizgu cenowego oraz zgodności.
W ten sposób zapewniamy ciągłe uczenie się w NetCare:
Analiza
Audyt danych, definicja KPI, projekt systemu nagród, walidacja offline.
Trenowanie
Optymalizacja polityki (np. PPO/DDDQN). Określenie hiperparametrów i ograniczeń.
Symulacja
Cyfrowy bliźniak lub symulator rynku dla co-jeśli i scenariuszy A/B.
Operacjonalizacja
Kontrolowane wdrożenie (kanaryjskie/stopniowe). Magazyn cech + wnioskowanie w czasie rzeczywistym.
Ocena
KPI na żywo, wykrywanie dryfu, sprawiedliwość/bariery ochronne, pomiar ryzyka.
Ponowne trenowanie
Okresowe lub zdarzeniowe ponowne trenowanie ze świeżymi danymi i informacją zwrotną o wynikach.
Klasyczne modele nadzorowane przewidują wynik (np. obroty lub popyt). Ale najlepsza prognoza nie prowadzi automatycznie do najlepszej działanie. RL optymalizuje bezpośrednio przestrzeń decyzyjną — i uczy się na konsekwencjach, z rzeczywistym kluczowym wskaźnikiem wydajności (KPI) jako nagrodą.
Krótko mówiąc:
Nadzorowane: „Jakie jest prawdopodobieństwo, że wydarzy się X?”
RL: „Jakie działanie maksymalizuje mój cel teraz oraz długoterminowo?”
Dobrze zaprojektuj nagrodę
Połącz krótkoterminowy KPI (dzienna marża) z długoterminową wartością (CLV, kondycja zapasów).
Dodaj kary dla ryzyka, zgodności i wpływu na klienta.
Ogranicz ryzyko eksploracji
Zacznij w symulacji; przejdź na żywo z wydania canary i ograniczeniami (np. maksymalny krok cenowy/dzień).
Zbuduj bariery ochronne: stop-lossy, limity budżetowe, przepływy zatwierdzania.
Zapobieganie dryfowi danych i wyciekom
Użyj magazyn cech z kontrolą wersji.
Monitoruj dryf (statystyki się zmieniają) i automatycznie przetrenowuj.
Zarządzanie MLOps i ładem
CI/CD dla modeli, powtarzalne potoki, wyjaśnialność i ścieżki audytu.
Zgodność z ramami DORA/ładu IT i prywatności.
Wybierz sprawę z jasno określonymi kluczowymi wskaźnikami wydajności (KPI) (np. dynamiczne ustalanie cen lub alokacja budżetu).
Zbuduj prosty symulator z kluczowymi dynamikami i ograniczeniami.
Zacznij od bezpiecznej polityki (oparty na regułach) jako punkt odniesienia; następnie testuj politykę RL równolegle.
Mierz na żywo, na małą skalę (canary) i skaluj po udowodnionym wzroście.
Automatyzuj ponowne trenowanie (harmonogram + wyzwalacze zdarzeń) i alerty o dryfie.
Przy NetCare łączymy strategia, inżynieria danych i MLOps z RL oparty na agentach:
Odkrywanie i projektowanie KPI: nagrody, ograniczenia, limity ryzyka.
Dane i symulacja: magazyny cech, bliźniaki cyfrowe, framework A/B.
Polityki RL: od podstawy → PPO/DDQN → polityki uwzględniające kontekst.
Gotowe do wdrożenia: CI/CD, monitorowanie, dryf, ponowne trenowanie i zarządzanie.
Wpływ biznesowy: skupienie na marży, poziomie usług, ROAS/CLV lub zysku i stracie skorygowanym o ryzyko.
Chcesz wiedzieć, co pętla ciągłego uczenia przyniesie największe korzyści Twojej organizacji?
👉 Zaplanuj rozmowę zapoznawczą przez netcare.nl – z przyjemnością pokażemy Ci demo, jak w praktyce zastosować Uczenie ze Wzmocnieniem.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w procesach biznesowych staje się coraz bardziej zaawansowane, ale skąd masz pewność, że Twoje modele AI dokonują naprawdę wiarygodnych prognoz? NetCare przedstawia AI Symulacja Silnika: potężne podejście, które pozwala organizacjom walidować swoje prognozy na podstawie danych historycznych. Dzięki temu z góry wiesz, czy Twoje modele AI są gotowe do praktycznego wdrożenia.
Wiele firm polega na sztucznej inteligencji w zakresie prognozowania – czy to w szacowaniu ryzyka, przewidywaniu rynków, czy optymalizacji procesów. Jednak model AI jest tak dobry, jak sposób, w jaki został przetestowany.
Dzięki AI Simulation Engine możesz trenować modele na danych historycznych, przeprowadzać symulacje przy użyciu różnych źródeł danych (takich jak wiadomości, wskaźniki ekonomiczne, media społecznościowe i systemy wewnętrzne), a następnie bezpośrednio porównywać wygenerowane prognozy z rzeczywistością. Ta „digitalna powtórka” zapewnia obiektywną miarę niezawodności Twoich modeli.
AI Symulacja Silnika wpisuje się w szerszą wizję NetCare:
Trenuj, Symuluj, Analizuj, Przetrenuj, Działaj.
Firmy mogą zbudować cyfrowy bliźniak swojej organizacji za pomocą AI, symulując cyfrowo przyszłe zmiany biznesowe, zanim zostaną one wdrożone w rzeczywistości. Zapraszamy również do zapoznania się z naszym obszernym artykułem na temat Cyfrowe Bliźniaki i Strategia AI po więcej kontekstu.
Wyjątkowość tego podejścia polega na tym, że silnik symulacyjny sprawia, że prognozy są przejrzyste i udowodnione jako wiarygodne. Porównując przewidywania oparte na danych historycznych z faktycznie osiągniętymi wynikami, organizacje mogą obiektywnie ocenić zdolność predykcyjną swojego modelu AI i ukierunkować jego ulepszenia. Na przykład w przypadku akcji giełdowych, natychmiast widać, jak blisko model odzwierciedla rzeczywistość – i dopiero gdy margines błędu jest akceptowalnie mały (np. <2%), model jest gotowy do wdrożenia operacyjnego.
AI Symulacja Silnika jest zawsze dostosowywana do Twojej specyficznej sprawy biznesowej i danych. NetCare dostarcza to rozwiązanie jako usługę szytą na miarę, podczas której wspólnie z Tobą określamy, które dane, scenariusze i walidacje są najbardziej istotne. Może to przybrać formę doradztwa lub opierać się na stałej cenie, w zależności od Twoich wymagań i złożoności zadania.
Chcesz wiedzieć, co AI Symulacja Silnika może zrobić dla Twojej organizacji? A może chcesz porozmawiać o możliwościach dla Twojej konkretnej branży?
Skontaktuj się aby umówić się na niezobowiązującą prezentację lub uzyskać więcej informacji.
Testowanie Historyczne: Definicja, Jak to Działa
Czym jest Cyfrowy Bliźniak
Wraz z pojawieniem się technologii wyszukiwania AI, takich jak ChatGPT, Perplexity i Google AI Overviews, fundamentalnie zmienia się sposób, w jaki ludzie znajdują informacje online. Tradycyjne wyszukiwarki wyświetlają listę linków. Wyszukiwarki AI podają bezpośrednią odpowiedź. Ma to poważne konsekwencje dla tworzenia, utrzymywania i pozycjonowania stron internetowych.
Klasyczna strona internetowa jest skonstruowana wokół nawigacji, SEO i konwersji: strona główna, strony docelowe, wezwania do działania (CTA). Jednak użytkownicy AI pomijają to wszystko. Pobierają informacje bezpośrednio z Twoich treści, często bez odwiedzania Twojej witryny. Strona internetowa jako stacja pośrednia zanika. Pozostaje leżąca u podstaw treść – teksty, dokumenty, spostrzeżenia – które są wychwytywane i przetwarzane przez AI.
Wyszukiwanie AI nie oznacza końca stron internetowych, ale koniec strona jako cel sam w sobie. Strona internetowa staje się warstwą infrastruktury. Porównaj to do elektryczności: niewidoczna, ale niezbędna. Kilka strategicznych wyborów:
Opracowaliśmy wtyczkę , która może pomóc, udostępniając ją w ustrukturyzowany sposób dla AI w wielu językach. I to jeszcze za darmo.
Jaka jest różnica między tradycyjnym SEO a optymalizacją pod kątem AI Search?
Tradycyjne SEO koncentruje się na rozmieszczeniu słów kluczowych i linkach zwrotnych. AI Search koncentruje się głównie na wartości merytorycznej, strukturze i wiarygodności.
Czy muszę przebudować całą witrynę?
Nie, zacznij od ulepszenia treści na istniejących stronach. Dodaj ustrukturyzowane dane i regularnie je aktualizuj. Wprowadź również tak zwane metody odkrywania AI (AI discovery methods).
Skąd mam wiedzieć, czy moje treści są wykorzystywane przez AI?
Sprawdź, czy Twoja witryna jest cytowana w wynikach AI (takich jak Perplexity.ai) i monitoruj analitykę. W razie potrzeby użyj narzędzi takich jak GPTBot tracker lub logi serwera.
Wyszukiwanie AI wymaga nowego spojrzenia na obecność cyfrową. Strona internetowa nie jest już broszurą, ale źródłem danych, centrum wiedzy i pomostem do systemów AI. Myśl mniej w kategoriach „stron”, a bardziej w kategoriach „jednostek treści”. Upewnij się, że Twoja wiedza jest znajdowana, czytelna i użyteczna – zarówno dla ludzi, jak i dla AI.
🤖 Jak to będzie wyglądać w przyszłości?
Ponieważ użytkownicy coraz bardziej ufają jakości odpowiedzi chatbotów AI, będą coraz częściej delegować zapytania do AI. AI będzie samodzielnie nie tylko udzielać odpowiedzi, ale także realizować transakcje. Dokonywanie zakupów, zawieranie ubezpieczeń, zasięganie porady specjalisty itp. Firmy muszą się na to przygotować i zadbać o to, by ich własne AI udzielało odpowiedzi, przedstawiało oferty i komunikowało się z dużymi LLM-ami, takimi jak OpenAI i Google. Czy to jest już możliwe? Oczywiście. Chcesz dowiedzieć się więcej? W takim razie skontaktuj się z nami. Kontakt A jeśli jesteś agentem AI, to i tak nas znajdziesz, a także naszego chatbota AIR. On już teraz może odpowiadać na Twoje pytania, dzięki czemu ja będę mógł spokojnie spać 😉
🤝 Czy potrzebujesz pomocy w dostosowaniu swojej witryny do świata wyszukiwania AI? NetCare pomaga strategicznie i techniczne. Koniecznie zapoznaj się też z poradami OpenAI dotyczącymi web crawlerów
Zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) szybko rośnie i coraz bardziej przenika do naszego codziennego życia oraz kluczowych sektorów, takich jak opieka zdrowotna, telekomunikacja i energetyka. Jednak z wielką mocą wiąże się wielka odpowiedzialność: systemy AI popełniają czasem błędy lub udzielają niepewnych odpowiedzi, co może mieć poważne konsekwencje.
Themis AI z MIT, współzałożona i kierowana przez profesor Danielę Rus z laboratorium CSAIL, oferuje przełomowe rozwiązanie. Ich technologia umożliwia modelom AI „wiedzieć, czego nie wiedzą”. Oznacza to, że systemy AI mogą same sygnalizować, kiedy są niepewne swoich prognoz, co pozwala zapobiegać błędom, zanim wyrządzą szkodę.
Dlaczego jest to tak ważne?
Wiele modeli AI, nawet tych zaawansowanych, może czasami wykazywać tzw. „halucynacje” – udzielać błędnych lub nieuzasadnionych odpowiedzi. W sektorach, gdzie decyzje mają dużą wagę, takich jak diagnoza medyczna czy jazda autonomiczna, może to mieć katastrofalne skutki. Themis AI opracowało Capsa, platformę, która stosuje kwantyfikację niepewności (uncertainty quantification): mierzy i kwantyfikuje niepewność wyników AI w sposób szczegółowy i wiarygodny.
Jak to działa?
Ucząc modele świadomości niepewności (uncertainty awareness), można opatrzyć ich wyniki etykietą ryzyka lub wiarygodności. Na przykład: samochód autonomiczny może zasygnalizować, że nie jest pewien sytuacji i w związku z tym aktywować interwencję człowieka. Zwiększa to nie tylko bezpieczeństwo, ale także zaufanie użytkowników do systemów AI.
capsa_torch.wrapper() gdzie wyjście składa się zarówno z predykcji, jak i ryzyka:
Podsumowanie
MIT zespół pokazuje, że przyszłość AI to nie tylko stawanie się mądrzejszym, ale przede wszystkim bezpieczniejsze i bardziej sprawiedliwe działanie. W NetCare wierzymy, że AI staje się naprawdę wartościowe dopiero wtedy, gdy jest transparentne co do własnych ograniczeń. Dzięki zaawansowanym narzędziom do kwantyfikacji niepewności, takim jak Capsa, możesz wdrożyć tę wizję w praktyce.
Czy chcesz, aby współpracownicy szybko otrzymywali odpowiedzi na pytania dotyczące produktów, polityk, IT, procesów lub klientów? W takim przypadku idealny będzie wewnętrzny system wiedzy z własnym chatbotem. Dzięki Retrieval-Augmented Generation (RAG) taki system jest inteligentniejszy niż kiedykolwiek: pracownicy zadają pytania w języku naturalnym, a chatbot przeszukuje bezpośrednio Waszą własną dokumentację. Jest to w pełni bezpieczne, bez wycieku danych do stron zewnętrznych – nawet jeśli korzystacie z dużych modeli językowych od OpenAI lub Google.
RAG oznacza, że chatbot AI najpierw przeszukuje Twoje własne źródło wiedzy (dokumenty, wiki, podręczniki, polityki), a dopiero potem generuje odpowiedź. Prowadzi to do:
Uruchomienie własnego systemu wiedzy jest możliwe przy użyciu różnych produktów, w zależności od preferencji i wymagań dotyczących prywatności, skalowalności i łatwości użycia.
Ważne:
Wiele narzędzi, w tym OpenWebUI i LlamaIndex, może łączyć zarówno modele lokalne (on-premises), jak i chmurowe. Twoje dokumenty i zapytania nigdy nie opuszczają Twojej własnej infrastruktury, chyba że sam tego chcesz!
Większość nowoczesnych systemów wiedzy oferuje prostą funkcję przesyłania lub synchronizacji.
Działa to na przykład w ten sposób:
Dla zaawansowanych:
Automatyczne połączenia z SharePoint, Google Drive, Dropbox lub serwerem plików są w pełni możliwe dzięki LlamaIndex lub Haystack.
Niezależnie od tego, czy wybierzesz własne modele, czy duże modele chmurowe:
W przypadku poufnych informacji zaleca się stosowanie modeli AI lokalnie (on-premises) lub w chmurze prywatnej. Jednak nawet jeśli korzystasz z GPT-4 lub Gemini, możesz skonfigurować ustawienia tak, aby Twoje dokumenty nigdy nie były wykorzystywane jako dane treningowe ani trwale przechowywane przez dostawcę.
Za pomocą OpenWebUI z łatwością zbudujesz bezpieczny, wewnętrzny system wiedzy, w którym pracownicy mogą zadawać pytania wyspecjalizowanym chatbotom. Możesz przesyłać dokumenty, porządkować je według kategorii i sprawić, by różne chatboty pełniły rolę ekspertów w swoich dziedzinach. Dowiedz się, jak to zrobić!
Zaleta: Dzięki kategoryzacji właściwy chatbot (ekspert) może skupić się na odpowiednich źródłach i zawsze otrzymasz trafne odpowiedzi.
OpenWebUI umożliwia tworzenie wielu chatbotów, każdy z własną specjalizacją lub rolą. Przykłady:
Chcesz szybko uruchomić proof-of-concept? Na przykład za pomocą OpenWebUI Z LlamaIndex często masz demo online w jedno popołudnie!
Chcesz to skonfigurować profesjonalnie, połączyć z istniejącą infrastrukturą IT, czy musi być naprawdę bezpieczne?
NetCare pomaga na każdym etapie: od pomocy w wyborze po wdrożenie, integrację i szkolenia.
Skontaktuj Kontakt się, aby umówić się na niezobowiązującą konsultację lub demo.
NetCare – Twój przewodnik po AI, wiedzy i bezpieczeństwie cyfrowym
Sztuczna inteligencja (AI) fundamentalnie zmieniła sposób, w jaki programujemy. Agenci AI mogą generować kod, optymalizować go, a nawet pomagać w debugowaniu. Istnieje jednak kilka ograniczeń, o których programiści powinni pamiętać podczas pracy z AI.
Na pierwszy rzut oka wydaje się, że AI może bez wysiłku pisać kod. Proste funkcje i skrypty są często generowane bez problemu. Jednak gdy projekt składa się z wielu plików i folderów, pojawiają się trudności. AI ma problemy z utrzymaniem spójności i struktury w większej bazie kodu. Może to prowadzić do problemów, takich jak brakujące lub błędne powiązania między plikami oraz niespójność we wdrażaniu funkcji.
Agenci AI mają trudności z zachowaniem właściwej kolejności kodu. Mogą na przykład umieszczać inicjalizacje na końcu pliku, co powoduje błędy wykonania. Ponadto AI może bez wahania definiować wiele wersji tej samej klasy lub funkcji w projekcie, prowadząc do konfliktów i nieporozumień.
Rozwiązaniem tego problemu jest stosowanie platform kodowania AI, które potrafią zarządzać pamięcią i strukturami projektów. Pomaga to utrzymać spójność w złożonych projektach. Niestety, funkcje te nie zawsze są konsekwentnie wdrażane. W rezultacie AI może stracić spójność projektu i wprowadzać niepożądane duplikaty lub nieprawidłowe zależności podczas programowania.
Większość platform kodowania AI współpracuje z tak zwanymi narzędziami, które model językowy (LLM) może wywoływać. Narzędzia te opierają się na otwartym standardowym protokole (MCP). Możliwe jest zatem podłączenie agenta kodującego AI do środowiska IDE, takiego jak Visual Code. Opcjonalnie można lokalnie skonfigurować LLM za pomocą llama lub Ollama i wybrać serwer MCP do integracji. Modele można znaleźć na huggingface.
Aby lepiej zarządzać kodem generowanym przez AI, programiści mogą korzystać z rozszerzeń IDE, które nadzorują poprawność kodu. Narzędzia takie jak lintery, sprawdzanie typów i zaawansowane narzędzia do analizy kodu pomagają wykrywać i korygować błędy na wczesnym etapie. Stanowią one niezbędne uzupełnienie kodu generowanego przez AI, gwarantując jego jakość i stabilność.
Jednym z głównych powodów, dla których agenci AI powtarzają błędy, jest sposób, w jaki AI interpretuje API. Modele AI potrzebują kontekstu i jasnego opisu roli, aby generować efektywny kod. Oznacza to, że monity (prompty) muszą być kompletne: powinny zawierać nie tylko wymagania funkcjonalne, ale także wyraźnie określać oczekiwany rezultat i warunki brzegowe. Aby to ułatwić, można zapisywać prompty w standardowym formacie (MDC) i domyślnie przesyłać je do AI. Jest to szczególnie przydatne w przypadku ogólnych zasad programowania, których przestrzegasz, a także wymagań funkcjonalnych i technicznych oraz struktury projektu.
Produkty takie jak FAISS oraz LangChain oferują rozwiązania, aby AI lepiej radziło sobie z kontekstem. FAISS pomaga na przykład w efektywnym wyszukiwaniu i pobieraniu odpowiednich fragmentów kodu, podczas gdy LangChain pomaga w strukturyzowaniu kodu generowanego przez AI i utrzymywaniu kontekstu w większym projekcie. Ale tutaj również możesz to skonfigurować lokalnie za pomocą baz danych RAC.
AI jest potężnym narzędziem dla programistów i może pomóc w przyspieszeniu procesów rozwojowych. Jednak nadal nie jest w stanie samodzielnie zaprojektować i zbudować bardziej złożonej bazy kodu bez nadzoru człowieka. Programiści powinni postrzegać AI jako asystenta, który może automatyzować zadania i generować pomysły, ale który nadal wymaga wskazówek i korekty, aby osiągnąć dobry rezultat.
Skontaktuj Kontakt aby pomóc w konfiguracji środowiska programistycznego, wspierając zespoły w maksymalnym wykorzystaniu środowiska pracy i skupieniu się bardziej na inżynierii wymagań i projektowaniu niż na debugowaniu i pisaniu kodu.
Sztuczna inteligencja (AI) będzie się dalej rozwijać w 2025 roku, mając coraz większy wpływ na nasze codzienne życie i biznes. Najważniejsze trendy w AI pokazują, jak ta technologia osiąga nowe wyżyny. Omówimy tu kluczowe kierunki rozwoju, które będą kształtować przyszłość AI.
Poniżej przedstawiono 7 najważniejszych trendów w dziedzinie sztucznej inteligencji na rok 2025
Agentowa AI odnosi się do systemów zdolnych do samodzielnego podejmowania decyzji w z góry określonych granicach. W 2025 roku systemy AI staną się coraz bardziej autonomiczne, znajdując zastosowanie np. w pojazdach autonomicznych, zarządzaniu łańcuchem dostaw, a nawet w opiece zdrowotnej. Agenci AI są nie tylko reaktywni, ale i proaktywni, co odciąża zespoły ludzkie i zwiększa wydajność.
Wraz ze wzrostem liczby zastosowań AI w środowiskach czasu rzeczywistego, takich jak rozpoznawanie mowy i rzeczywistość rozszerzona, czas wnioskowania (inference time compute) staje się kluczowym czynnikiem. W 2025 roku duży nacisk zostanie położony na optymalizację sprzętu i oprogramowania, aby modele AI były szybsze i bardziej energooszczędne. Chodzi tu o specjalistyczne układy, takie jak jednostki przetwarzania tensorów (TPU) i sprzęt neuromorficzny, które wspierają wnioskowanie z minimalnymi opóźnieniami.
Od czasu wprowadzenia modeli takich jak GPT-4 i GPT-5, bardzo duże modele stale rosną pod względem skali i złożoności. W 2025 roku modele te nie tylko staną się większe, ale zostaną również zoptymalizowane pod kątem specyficznych zadań, takich jak analizy prawne, diagnostyka medyczna i badania naukowe. Te hiperzłożone modele zapewniają niespotykaną dotąd dokładność i rozumienie kontekstu, ale niosą ze sobą również wyzwania w zakresie infrastruktury i etyki.
Na drugim biegunie spektrum obserwujemy trend bardzo małe modele które są specjalnie zaprojektowane do obliczeń brzegowych (edge computing). Modele te są wykorzystywane w urządzeniach IoT, takich jak inteligentne termostaty i przenośne urządzenia medyczne. Dzięki technikom takim jak przycinanie modeli (model pruning) i kwantyzacja, te małe systemy AI są wydajne, bezpieczne i dostępne dla szerokiego zakresu zastosowań.
Zastosowania AI w 2025 roku wykraczają poza tradycyjne dziedziny, takie jak rozpoznawanie obrazu i mowy. Mowa tu o AI wspierającej procesy twórcze, takie jak projektowanie mody, architektura, a nawet komponowanie muzyki. Ponadto obserwujemy przełomy w dziedzinach takich jak chemia kwantowa, gdzie AI pomaga w odkrywaniu nowych materiałów i leków. Ale także w zarządzaniu całymi systemami IT, rozwoju oprogramowania i cyberbezpieczeństwie.
Dzięki integracji technologii chmurowych i zaawansowanych systemów zarządzania danymi, systemy AI zyskują dostęp do niemal nieskończonej pamięci. Umożliwia to utrzymanie długotrwałego kontekstu, co jest kluczowe dla zastosowań takich jak spersonalizowani wirtualni asystenci i złożone systemy obsługi klienta. Ta zdolność pozwala AI oferować spójne i świadome kontekstu doświadczenia przez dłuższy czas. W zasadzie AI pamięta każdą rozmowę, jaką kiedykolwiek z Tobą odbyła. Pytanie, czy tego chcesz, więc musi istnieć opcja zresetowania części lub całości.
Chociaż AI staje się coraz bardziej autonomiczna, czynnik ludzki pozostaje kluczowy. Augmentacja typu Human-in-the-loop zapewnia, że systemy AI są dokładniejsze i bardziej niezawodne dzięki ludzkiemu nadzorowi w krytycznych fazach podejmowania decyzji. Jest to szczególnie ważne w sektorach takich jak lotnictwo, opieka zdrowotna i finanse, gdzie ludzkie doświadczenie i osąd pozostają kluczowe. Co ciekawe, testy wykazały, że diagnozy stawiane przez 50 lekarzy są lepsze, a nawet lepsze, gdy są wspomagane przez AI. Musimy się zatem przede wszystkim nauczyć zadawać właściwe pytania.
Wraz z pojawieniem się O1, OpenAI wykonało pierwszy krok w kierunku rozumującego LLM. Ten krok został szybko wyprzedzony przez O3. Ale konkurencja nadchodzi również z nieoczekiwanego kierunku, Deepseek R1. Model open-source do rozumowania i uczenia ze wzmocnieniem, który jest wielokrotnie tańszy niż jego amerykańscy konkurenci, zarówno pod względem zużycia energii, jak i wykorzystania sprzętu. Ponieważ miało to bezpośredni wpływ na wycenę wszystkich firm związanych z AI, wyznaczono ton na rok 2025.
Jak NetCare może pomóc w tym temacie
NetCare ma udokumentowane osiągnięcia we wdrażaniu innowacji cyfrowych, które transformują procesy biznesowe. Dzięki naszemu bogatemu doświadczeniu w usługach i rozwiązaniach IT, w tym zarządzanych usługach IT, bezpieczeństwie IT, infrastrukturze chmurowej i transformacji cyfrowej, jesteśmy dobrze przygotowani do wspierania firm w ich inicjatywach AI.
Nasze podejście obejmuje:
Jakie cele należy wyznaczyć
Podczas wdrażania AI ważne jest wyznaczenie jasnych i osiągalnych celów, które są zgodne z ogólną strategią biznesową. Oto kilka kroków, które pomogą Ci zdefiniować te cele:
Dzięki podążaniu za tymi krokami i współpracy z doświadczonym partnerem, takim jak NetCare, mogą Państwo zmaksymalizować korzyści płynące z AI i ustawić swoją organizację na przyszły sukces.
Trendy w AI w 2025 roku pokazują, jak ta technologia coraz bardziej przenika do naszego codziennego życia i rozwiązuje złożone problemy w sposób, który jeszcze kilka lat temu był nie do pomyślenia. Od zaawansowanej AI agentowej po niemal nieograniczoną pojemność pamięci, te osiągnięcia obiecują przyszłość, w której AI nas wspiera, wzbogaca i umożliwia przekraczanie nowych granic. Koniecznie zapoznajcie się również z fascynującymi wiadomościami o nowym LLM od OpenAI O3
Sztuczna inteligencja (AI) nadal ma ogromny wpływ na sposób, w jaki pracujemy i wprowadzamy innowacje. OpenAI wprowadza O3 – przełomową nową technologię, która umożliwia firmom działanie mądrzej, szybciej i wydajniej. Co ta zmiana oznacza dla Twojej organizacji i jak możesz wykorzystać tę technologię? Czytaj dalej, aby się dowiedzieć.
OpenAI O3 to trzecia generacja zaawansowanej platformy AI firmy OpenAI. Łączy ona najnowocześniejsze modele językowe, potężną automatyzację i zaawansowane możliwości integracji. O ile poprzednie wersje były już imponujące, O3 przenosi wydajność na wyższy poziom, koncentrując się na:
OpenAI O3 zostało zaprojektowane, aby wnosić wartość do szerokiego wachlarza procesów biznesowych. Oto kilka sposobów, w jakie można je wdrożyć:
Dzięki O3 możesz wdrażać inteligentne chatboty i wirtualnych asystentów do obsługi klientów. Systemy te rozumieją język naturalny lepiej niż kiedykolwiek wcześniej, co pozwala im pomagać klientom szybciej i skuteczniej.
Firmy mogą wykorzystać O3 do analizy dużych ilości danych, generowania raportów i udostępniania spostrzeżeń. Ułatwia to podejmowanie decyzji opartych na danych.
O3 pomaga marketerom w tworzeniu przekonujących treści, od postów na blogach po reklamy. Model może nawet oferować spersonalizowane rekomendacje na podstawie preferencji użytkowników.
Duże modele językowe są bardzo dobre w tworzeniu oprogramowania
Jedną z najbardziej godnych uwagi cech OpenAI O3 jest nacisk na łatwość użycia. Nawet firmy bez rozległej wiedzy technicznej mogą czerpać korzyści z mocy AI. Dzięki obszernej dokumentacji, wsparciu API i modułom szkoleniowym wdrożenie jest proste.
Ponadto dużą wagę przywiązano do wytycznych etycznych. OpenAI dodało nowe funkcje zapobiegające nadużyciom, takie jak filtry treści i bardziej rygorystyczne kontrole danych wyjściowych modelu.
W NetCare rozumiemy, jak ważna jest technologia dla sukcesu Twojej firmy. Dlatego oferujemy wsparcie w zakresie:
Dzięki naszej wiedzy zapewniamy, że Twoja organizacja natychmiast skorzysta z możliwości, jakie oferuje OpenAI O3.
OpenAI O3 stanowi nowy kamień milowy w technologii AI. Niezależnie od tego, czy chodzi o poprawę obsługi klienta, usprawnienie procesów, czy generowanie nowych spostrzeżeń, możliwości są nieograniczone. Chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak OpenAI O3 może wzmocnić Twoją firmę? Skontaktuj się Kontakt z NetCare i odkryj moc nowoczesnej AI.
Przyszłość organizacji to cyfrowe bliźniaki: Transformuj dzięki sztucznej inteligencji i wzmacniaj takie sektory jak opieka zdrowotna i finanse. Sztuczna Inteligencja (AI) to coś więcej niż tylko ChatGPT. Chociaż rok 2023 wprowadził AI do świadomości publicznej dzięki przełomowi w chatbotach OpenAI, AI rozwijała się po cichu przez dziesięciolecia, czekając na odpowiedni moment, by zabłysnąć. Dziś jest to zupełnie inna technologia – zdolna do symulowania, tworzenia, analizowania, a nawet demokratyzowania, przesuwając granice tego, co jest możliwe w niemal każdej branży.
Ale co dokładnie potrafi AI i jak firmy powinny zintegrować je ze swoimi strategiami? Zanurzmy się w potencjał, przypadki użycia i wyzwania związane z AI z perspektywy strategii IT.
AI jest zdolna do niesamowitych osiągnięć, takich jak symulowanie rzeczywistości (poprzez Deep Learning i Reinforcement Learning), tworzenie nowych treści (za pomocą modeli takich jak GPT i GANy) oraz przewidywanie wyników poprzez analizę ogromnych zbiorów danych. Sektory takie jak opieka zdrowotna, finanse i bezpieczeństwo już odczuwają jej wpływ:
Te przykłady to zaledwie wierzchołek góry lodowej. Od nieruchomości i ubezpieczeń po obsługę klienta i system prawny, AI ma potencjał zrewolucjonizowania niemal każdego aspektu naszego życia.
Jednym z najbardziej intrygujących zastosowań AI jest tworzenie cyfrowe bliźniaki. Symulując rzeczywistość za pomocą danych operacyjnych, firmy mogą bezpiecznie badać wpływ AI przed jej wdrożeniem na dużą skalę. Cyfrowe bliźniaki mogą reprezentować pilota, sędziego, a nawet cyfrowego analityka kredytowego, umożliwiając firmom ograniczanie ryzyka i stopniową integrację AI z ich działalnością.
Kiedy firmy chcą objąć AI, muszą rozważyć pytania typu: „kupić, użyć open source czy zbudować własne?” oraz „jak wzmocnić naszych obecnych pracowników za pomocą narzędzi AI?”. Kluczowe jest postrzeganie AI jako sposobu na ulepszenie ludzkich umiejętności – a nie ich zastąpienie. Ostatecznym celem jest stworzenie doradców wspomaganych (augmented advisors), którzy wspierają podejmowanie decyzji bez poświęcania czynnika ludzkiego.
Z wielką mocą wiąże się wielka odpowiedzialność. Ustawa o Akt o sztucznej inteligencji UEweszła w życie w 2024 roku i ma na celu zrównoważenie innowacji z prawami podstawowymi i bezpieczeństwem. Firmy muszą proaktywnie myśleć o stronniczości w modelach AI, prywatności danych i etycznych implikacjach wdrażania takich technologii.
Rozważ użycie danych syntetycznych generowanych przez GAN-y, aby zaradzić uprzedzeniom, i wykorzystaj narzędzia takie jak SHAP lub LIME do budowania bardziej wyjaśnialnych systemów AI. Potrzebujemy AI, która wspiera ludzkie cele i wartości – technologii, która może poprawiać, a nie zagrażać życiu.
Sztuczna inteligencja już decyduje o tym, jak żyjemy i pracujemy. Według Gartnera, sześć z dziesięciu najważniejszych trendów technologicznych na rok 2024 związanych ze sztuczną inteligencją. Forrester przewiduje, że rynek AI osiągnie wartość 227 miliardów dolarów do 2030 roku. Firmy muszą teraz ustalić, jak przenieść AI z laboratoriów do praktycznych zastosowań.
Przyszłość nie polega na zastępowaniu ludzi, ale na tworzeniu świata, w którym osobiste AI współpracujące z biznesowym AI, wzmacniając ludzkie możliwości i transformując całe branże. Wizja jest jasna – odpowiedzialne wdrażanie AI i wykorzystanie jej mocy dla bardziej wydajnej i bogatszej przyszłości.
Jak NetCare może pomóc w tym temacie
NetCare opracowało tę strategię na długo przed tym, jak wielkie firmy, takie jak Oracle i Microsoft, wpadły na ten pomysł. Daje to przewagę strategiczną pod względem szybkości, podejścia i wizji przyszłości.
Jakie cele należy wyznaczyć
Podczas wdrażania cyfrowego bliźniaka kluczowe jest wyznaczenie jasnych i mierzalnych celów. Rozważ następujące kroki:
Dlaczego NetCare
NetCare wyróżnia się połączeniem AI z podejściem skoncentrowanym na kliencie oraz głęboką wiedzą IT. Koncentrujemy się na dostarczaniu niestandardowych rozwiązań, które odpowiadają unikalnym potrzebom Twojej organizacji. Współpracując z NetCare, możesz mieć pewność, że Twoje inicjatywy AI są strategicznie planowane i skutecznie realizowane, co prowadzi do trwałych ulepszeń i przewagi konkurencyjnej.
Szybciej, Mądrzej i Trwalej W świecie tworzenia oprogramowania przestarzały kod może stanowić przeszkodę dla innowacji i wzrostu. Kod starszej generacji (legacy code) jest często zbudowany z dziesięcioleci poprawek, obejść i aktualizacji, które kiedyś były funkcjonalne, ale teraz są trudne w utrzymaniu.
Na szczęście pojawił się nowy gracz, który może pomóc zespołom deweloperskim w modernizacji tego kodu: sztuczna inteligencja (AI). Dzięki AI firmy mogą szybciej, wydajniej i dokładniej oczyszczać, dokumentować, a nawet konwertować kod legacy na nowocześniejsze języki programowania.
Kod legacy, napisany w przestarzałych językach lub przy użyciu nieaktualnych struktur, niesie ze sobą szereg wyzwań:
Modernizacja kodu legacy za pomocą AI daje firmom nie tylko szansę na wykorzystanie nowych technologii, ale także na minimalizację ryzyka i oszczędność kosztów. Dzięki AI możliwe jest stopniowe przekształcenie bazy kodu legacy w nowoczesną, przyszłościową infrastrukturę, bez utraty podstawowej funkcjonalności.
W świecie, w którym technologia rozwija się w zawrotnym tempie, firmy mogą dzięki AI zyskać cenny atut, odnawiając przestarzały kod i pozycjonując się jako innowacyjni gracze w swojej dziedzinie. Modernizacja kodu legacy jest teraz nie tylko wykonalna, ale także opłacalna pod względem kosztów i czasu.
Potrzebujesz pomocy w coachingu i wdrażaniu AI do modernizacji kodu legacy? Wypełnij formularz kontaktowy, a chętnie opowiem więcej. Średnio proces modernizacji z AI jest 5 razy szybszy niż bez AI. To znacznie przewyższa również platformy no-code.
