Najważniejsze trendy w AI w 2025 roku

Sztuczna inteligencja (AI) w 2025 roku nadal dynamicznie się rozwija, wywierając coraz większy wpływ na nasze codzienne życie oraz świat biznesu. Najważniejsze trendy w AI pokazują, jak technologia ta osiąga nowe wyżyny. Poniżej omawiamy kluczowe zmiany, które ukształtują przyszłość sztucznej inteligencji.

1. Agentic AI: Autonomiczna i decyzyjna sztuczna inteligencja

Agentic AI odnosi się do systemów zdolnych do samodzielnego podejmowania decyzji w ramach zdefiniowanych granic. W 2025 roku systemy AI stają się coraz bardziej autonomiczne, znajdując zastosowanie m.in. w pojazdach autonomicznych, zarządzaniu łańcuchem dostaw, a nawet w opiece zdrowotnej. Ci agenci AI są nie tylko reaktywni, ale także proaktywni, co odciąża zespoły ludzkie i zwiększa wydajność.

2. Inference Time Compute: Optymalizacja decyzji w czasie rzeczywistym

Wraz ze wzrostem liczby aplikacji AI w środowiskach czasu rzeczywistego, takich jak rozpoznawanie mowy czy rozszerzona rzeczywistość, obliczenia w czasie wnioskowania (inference time compute) stają się kluczowym czynnikiem. W 2025 roku kładzie się duży nacisk na optymalizację sprzętu i oprogramowania, aby modele AI działały szybciej i zużywały mniej energii. Mowa tu o wyspecjalizowanych układach, takich jak jednostki przetwarzania tensorowego (TPU) oraz sprzęcie neuromorficznym, które wspierają wnioskowanie przy minimalnych opóźnieniach.

3. Bardzo duże modele: nowa generacja sztucznej inteligencji

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 stają się nie tylko większe, ale także zoptymalizowane pod kątem konkretnych zadań, takich jak analizy prawne, diagnostyka medyczna czy badania naukowe. Te hiperzłożone modele zapewniają niespotykaną dotąd dokładność i zrozumienie kontekstu, ale niosą ze sobą również wyzwania w zakresie infrastruktury i etyki.

4. Bardzo małe modele: sztuczna inteligencja dla urządzeń brzegowych

Z drugiej strony spektrum obserwujemy trend bardzo małych modeli które zostały zaprojektowane specjalnie z myślą o edge computingu. Modele te znajdują zastosowanie w urządzeniach IoT, takich jak inteligentne termostaty czy urządzenia do monitorowania zdrowia. Dzięki technikom takim jak przycinanie modeli (model pruning) i kwantyzacja, te małe systemy AI są wydajne, bezpieczne i dostępne dla szerokiego wachlarza zastosowań.

5. Zaawansowane przypadki użycia: AI 

Zastosowania AI w 2025 roku wykraczają poza tradycyjne dziedziny, takie jak rozpoznawanie obrazu czy mowy. Warto wspomnieć o AI wspierającej procesy kreatywne, takie jak projektowanie mody, architektura czy nawet komponowanie muzyki. Ponadto obserwujemy przełomy w dziedzinach takich jak chemia kwantowa, gdzie AI pomaga w odkrywaniu nowych materiałów i leków. Dotyczy to również zarządzania całymi systemami IT, tworzenia oprogramowania oraz cyberbezpieczeństwa.

6. Prawie nieskończona pamięć: sztuczna inteligencja bez granic

Dzięki integracji technologii chmurowych i zaawansowanych systemów zarządzania danymi, systemy AI mają dostęp do czegoś, co przypomina niemal nieskończoną pamięć. Pozwala to na utrzymywanie długotrwałego kontekstu, co jest niezbędne w przypadku spersonalizowanych wirtualnych asystentów czy złożonych systemów obsługi klienta. Ta zdolność umożliwia AI oferowanie spójnych i świadomych kontekstu doświadczeń przez dłuższy czas. W praktyce AI zapamiętuje wszystkie rozmowy, które kiedykolwiek z Tobą przeprowadziła. Oczywiście pojawia się pytanie, czy tego chcesz, dlatego musi istnieć opcja resetowania części lub całości historii.

7. Wspomaganie typu Human-in-the-Loop: współpraca ze sztuczną inteligencją

Mimo że AI staje się coraz bardziej autonomiczna, czynnik ludzki pozostaje istotny. Augmentacja typu „human-in-the-loop” sprawia, że systemy AI są dokładniejsze i bardziej niezawodne dzięki nadzorowi człowieka w krytycznych fazach podejmowania decyzji. Jest to szczególnie ważne w sektorach takich jak lotnictwo, opieka zdrowotna czy finanse, gdzie ludzkie doświadczenie i osąd pozostają kluczowe. Co ciekawe, testy z udziałem 50 lekarzy wykazały, że AI radzi sobie z diagnozami lepiej, a nawet lekarze wspierani przez AI osiągają lepsze wyniki. Musimy zatem przede wszystkim nauczyć się zadawać właściwe pytania.

7. Sztuczna inteligencja wnioskująca (Reasoning AI)

Wraz z pojawieniem się modelu O1, OpenAI wykonało pierwszy krok w stronę LLM zdolnego do rozumowania. Krok ten został szybko prześcignięty przez O3. Jednak konkurencja nadchodzi również z nieoczekiwanej strony, a mianowicie od Deepseek R1. To otwartoźródłowy model do rozumowania i uczenia przez wzmacnianie, który jest wielokrotnie tańszy od amerykańskich konkurentów, zarówno pod względem zużycia energii, jak i wykorzystania sprzętu. Ponieważ miało to bezpośredni wpływ na wartość giełdową wszystkich firm związanych z AI, ton na rok 2025 został nadany.

Jak NetCare może pomóc w tym temacie

NetCare posiada udokumentowane doświadczenie we wdrażaniu innowacji cyfrowych, które przekształcają procesy biznesowe. Dzięki naszemu szerokiemu doświadczeniu w usługach i rozwiązaniach IT, w tym zarządzanych usługach IT, bezpieczeństwie IT, infrastrukturze chmurowej i transformacji cyfrowej, jesteśmy doskonale przygotowani do wspierania firm w ich inicjatywach związanych ze sztuczną inteligencją.

Nasze podejście obejmuje:

• Doradztwo i opracowywanie strategii: Współpracujemy z Państwa zespołem w celu identyfikacji możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji, które wpisują się w cele biznesowe firmy, oraz opracowujemy indywidualną strategię skutecznego wdrożenia.
• Analiza i zarządzanie danymi: Pomoc w gromadzeniu, analizie i zarządzaniu danymi, co jest kluczowe dla skutecznych rozwiązań AI.
• Rozwój i integracja rozwiązań AI: Projektujemy i integrujemy rozwiązania AI dostosowane do Państwa potrzeb, niezależnie od tego, czy chodzi o automatyzację procesów, interakcję z klientami czy wsparcie procesów decyzyjnych.
• Szkolenia i wsparcie: Choć sami nie prowadzimy szkoleń, pomagamy w ich organizacji w ramach programu.

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:

1. Identyfikacja potrzeb biznesowych: Określ obszary w swojej organizacji, które mogą zyskać dzięki AI. Może to obejmować wszystko, od automatyzacji powtarzalnych zadań po poprawę relacji z klientami.
2. Ocena dostępnych zasobów: Oceń zasoby technologiczne i ludzkie dostępne do wdrożenia AI. Czy Państwa organizacja posiada odpowiednią infrastrukturę i kompetencje?
3. Ustalenie konkretnych i mierzalnych celów: Sformułuj jasne cele, takie jak „zmniejszenie czasu przetwarzania danych o 30% w ciągu sześciu miesięcy”.
4. Zdefiniuj KPI i metody pomiaru: Określ, w jaki sposób będziesz mierzyć postępy i sukces swoich inicjatyw związanych z AI.
5. Wdrożenie i ewaluacja: Wdróż strategię AI i regularnie oceniaj wyniki, aby wprowadzać korekty w celu ciągłego doskonalenia.

Postępując zgodnie z tymi krokami i współpracując z doświadczonym partnerem, takim jak NetCare, możesz zmaksymalizować korzyści płynące z AI i przygotować swoją organizację na przyszły sukces.

Wnioski

Trendy w AI w 2025 roku pokazują, jak technologia ta coraz bardziej przenika do naszego codziennego życia i rozwiązuje złożone problemy w sposób, który jeszcze kilka lat temu był nie do pomyślenia. Od zaawansowanej sztucznej inteligencji typu agentic po niemal nieskończoną pojemność pamięci – te osiągnięcia obiecują przyszłość, w której AI będzie nas wspierać, wzbogacać i pozwalać na przekraczanie nowych granic. Koniecznie przeczytaj również fascynujące wiadomości o nowym modelu LLM od OpenAI O3