Pe scurt
Învățarea prin consolidare (RL) este o metodă puternică de a construi modele care a învăța prin practică. În loc să se potrivească doar cu date istorice, RL optimizează deciziile prin recompense și bucle de feedback—atât din producția reală, cât și din simulări. Rezultatul: modele care continuă să se îmbunătățească se adaptează pe măsură ce lumea se schimbă. Gândiți-vă la aplicații de la luarea deciziilor la nivelul AlphaGo până la optimizarea veniturilor și profitului, strategii de stoc și prețuri, și chiar semnalizare acțiuni (cu guvernanța adecvată).
Învățarea prin Consolidare (RL) este o abordare de învățare în care un Agent ia acțiuni într-un mediu pentru a maximiza o recompensă dată. Modelul învață politici care aleg cea mai bună acțiune pe baza stării curente.
Agent: modelul care ia decizii.
Mediu: lumea în care operează modelul (piață, magazin online, lanț de aprovizionare, bursă).
Recompensă (reward): număr care indică cât de bună a fost o acțiune (ex: marjă mai mare, costuri de stoc mai mici).
Politică (Policy): strategie care alege o acțiune dată fiind o stare.
Acronime explicate:
RL = Învățare prin Consolidare
MDP = Proces Decizional Markovian (cadrul matematic pentru RL)
MLOps = Operațiuni de Învățare Automată (partea operațională: date, modele, implementare, monitorizare)
Învățare Continuă: RL ajustează politica atunci când cererea, prețurile sau comportamentul se schimbă.
Orientat deciziei: Nu doar prezicerea, ci și optimizare efectivă rezultatului.
Prietenos simulării: Puteți rula în siguranță scenarii „ce-ar fi dacă” înainte de a trece în producție.
Feedback prioritar: Utilizați KPI-uri reale (marjă, conversie, rotația stocurilor) ca recompensă directă.
Important: AlphaFold este un progres în deep learning pentru plierea proteinelor; nu Exemplu RL prin excelență este AlphaGo/AlphaZero (luarea deciziilor cu recompense). Punctul rămâne: învățare prin feedback oferă politici superioare în medii dinamice.
Stare: maximă marjă brută la conversie stabilă.
Stare: timp, stoc, preț concurențial, trafic, istoric.
Acțiune: alegerea unui nivel de preț sau a unui tip de promoție.
Recompensă: marjă – (costuri promoționale + risc de retur).
Bonus: RL previne „supra-adaptarea” la elasticitatea istorică a prețurilor deoarece explorează.
Stare: nivel de serviciu ↑, costuri stoc ↓.
Acțiune: ajustarea punctelor și a cantităților de comandă.
Recompensă: venituri – costuri de stoc și de comandă restantă.
Stare: maximizarea ROAS/CLV (Rentabilitatea Cheltuielilor cu Publicitatea / Valoarea Durată Client).
Acțiune: alocarea bugetului pe canale și materiale creative.
Recompensă: marja atribuită pe termen scurt și lung.
Stare: ponderat cu riscul maximizarea randamentului.
Stare: caracteristici de preț, volatilitate, evenimente calendaristice/macro, caracteristici de știri/sentiment.
Acțiune: ajustarea poziției (creștere/scădere/neutralizare) sau „fără tranzacție”.
Recompensă: PnL (Profit și Pierdere) – costuri de tranzacționare – penalizare de risc.
Atenție: fără consultanță în investiții; asigurați limite stricte de risc, modele de slippage și conformitatea.
Astfel asigurăm învățare continuă la NetCare:
Analiză
Audit de date, definirea KPI-urilor, proiectarea recompenselor, validare offline.
Antrenare
Optimizarea politicii (ex. PPO/DDDQN). Determinarea hiperparametrilor și a constrângerilor.
Simulare
Geamăn digital sau simulator de piață pentru ce-ar fi dacă și scenarii A/B.
Operare
Implementare controlată (canar/graduală). Stoc de caracteristici + inferență în timp real.
Evaluare
KPI-uri live, detectarea derivei, echitate/mecanisme de siguranță, măsurarea riscului.
Re-antrenare
Re-antrenare periodică sau bazată pe evenimente, cu date noi și feedback privind rezultatele.
Modelele clasice supervizate prezic un rezultat (de exemplu, venituri sau cerere). Dar cea mai bună predicție nu duce automat la cea mai bună acțiune. RL optimizează direct spațiul de decizie cu KPI-ul real ca recompensă — și învață din consecințe.
Pe scurt:
Supervizat: „Care este probabilitatea ca X să se întâmple?”
RL: „Ce acțiune îmi maximizează obiectivul acum și pe termen lung?”
Proiectați corect recompensa
Combinați KPI-ul pe termen scurt (marja zilnică) cu valoarea pe termen lung (CLV, sănătatea stocurilor).
Adăugați penalități pentru risc, conformitate și impact asupra clienților.
Limitați riscul de explorare
Începeți în simulare; treceți în producție cu lansări canary și limite (de exemplu, pas maxim de preț/zi).
Construiți mecanisme de siguranță: stop-loss-uri, limite bugetare, fluxuri de aprobare.
Preveniți deriva datelor și scurgerile
Utilizați un magazin de caracteristici cu control de versiune.
Monitorizați derivă (statistici în schimbare) și re-antrenați automat.
Gestionați MLOps și guvernanța
CI/CD pentru modele, pipeline-uri reproductibile, explicabilitate și jurnale de audit.
Aliniați la cadrele DORA/guvernanță IT și confidențialitate.
Alegeți un caz bine definit, axat pe KPI-uri (de exemplu, prețuri dinamice sau alocarea bugetului).
Construiți un simulator simplu cu cele mai importante dinamici și constrângeri.
Începeți cu o politică sigură (bazat pe reguli) ca bază de referință; apoi testați politicile RL în paralel.
Măsurați în timp real, la scară mică (canar) și scalați după o creștere dovedită.
Automatizați re-antrenarea (declanșatoare de program și evenimente) și alerte de derivă.
La NetCare combinăm strategie, inginerie de date și MLOps cu RL bazat pe agenți:
Descoperire și Proiectare KPI: recompense, constrângeri, limite de risc.
Date și Simulare: feature stores, gemeni digitali, cadru A/B.
Politici RL: de la bază → PPO/DDQN → politici conștiente de context.
Gata de producție: CI/CD, monitorizare, drift, re-antrenare și guvernanță.
Impact de business: focus pe marjă, nivel de serviciu, ROAS/CLV sau PnL ajustat la risc.
Doriți să aflați ce buclă de învățare continuă aduce cele mai multe rezultate pentru organizația dumneavoastră?
👉 Programați o discuție exploratorie prin netcare.nl – vă vom arăta cu plăcere o demonstrație despre cum puteți aplica Reinforcement Learning în practică.
Implementarea AI în procesele de afaceri devine din ce în ce mai avansată, dar cum vă asigurați că modelele dvs. AI fac predicții cu adevărat fiabile? NetCare introduce Motor de Simulare AI: o abordare puternică prin care organizațiile își pot valida previziunile pe baza datelor istorice. Astfel, veți ști din timp dacă modelele dvs. AI sunt pregătite pentru practică.
Multe companii se bazează pe AI pentru a face predicții – fie că este vorba de evaluarea riscurilor, de prognozarea piețelor sau de optimizarea proceselor. Dar un model AI este la fel de bun doar ca metoda prin care este testat.
Cu Motorul de Simulare AI, puteți antrena modele pe date istorice, puteți rula simulări folosind diverse surse de date (cum ar fi știri, indicatori economici, social media și sisteme interne) și apoi puteți compara direct predicțiile făcute cu realitatea. Prin această „repetiție digitală” se obține o măsură obiectivă a fiabilității modelelor dumneavoastră.
Motorul de Simulare AI se încadrează în viziunea mai largă a NetCare:
Antrenare, Simulare, Analiză, Reantrenare, Operare.
Companiile pot construi un geamăn digital al organizației lor cu ajutorul AI și pot simula mai întâi schimbările viitoare de afaceri digital, înainte de a le implementa în realitate. Citiți și articolul nostru detaliat despre Gemeni Digitali și Strategie AI pentru mai multe informații de fundal.
Unicul acestui demers: motorul de simulare face ca previziunile să fie clare și demonstrabil de încredere. Comparând predicțiile bazate pe date istorice cu rezultatele efectiv realizate, organizațiile pot evalua obiectiv capacitatea predictivă a modelului lor de inteligență artificială și o pot îmbunătăți țintit. Într-un caz, de exemplu, legat de acțiuni, se vede imediat cât de aproape este un model de realitate — și abia atunci când marja de eroare este acceptabil de mică (de exemplu, <2%), modelul este gata pentru implementare operațională.
Motorul de Simulare AI este întotdeauna adaptat la cazul dvs. de afaceri și la datele specifice. NetCare livrează această soluție la comandă, stabilind împreună cu dvs. care sunt datele, scenariile și validările cele mai relevante. Acest lucru se poate realiza sub formă de consultanță sau pe bază de preț fix, în funcție de preferințele dvs. și de complexitatea sarcinii.
Doriți să aflați ce poate face Motorul de Simulare AI pentru organizația dvs.? Sau doriți să discutați despre posibilitățile pentru sectorul dvs. specific?
Contactați-ne pentru o demonstrație fără obligații sau mai multe informații.
Testare Istorică: Definiție, Cum Funcționează
Ce este un Geamăn Digital
Odată cu apariția tehnologiilor de căutare bazate pe IA, precum ChatGPT, Perplexity și AI Overviews de la Google, modul în care oamenii găsesc informații online se schimbă fundamental. Motoarele de căutare tradiționale afișează o listă de linkuri. Motoarele de căutare bazate pe IA oferă direct răspunsul. Acest lucru are consecințe majore pentru crearea, întreținerea și poziționarea site-urilor web.
Site-ul web clasic este structurat în jurul navigării, SEO și conversiei: o pagină principală, pagini de destinație, îndemnuri la acțiune. Dar motoarele de căutare AI le ocolesc pe toate. Ele extrag informațiile direct din conținutul dumneavoastră, adesea fără ca un vizitator să ajungă vreodată pe site. Site-ul web ca intermediar dispare. Ceea ce rămâne este conținutul subiacent – texte, documente, informații – pe care AI-ul îl preia și îl procesează.
Căutarea bazată pe IA nu înseamnă sfârșitul site-urilor web, ci sfârșitul site-ul ca scop. Site-ul web devine un strat de infrastructură. Comparați-l cu electricitatea: invizibil, dar esențial. Câteva alegeri strategice:
Am dezvoltat o plugin care poate ajuta, oferind-o structurat către o IA în mai multe limbi. Și încă gratuit.
Care este diferența dintre SEO-ul tradițional și optimizarea pentru Căutarea IA?
SEO-ul tradițional se concentrează pe plasarea cuvintelor cheie și pe backlink-uri. Optimizarea pentru Căutarea IA se uită în principal la valoarea de conținut, structură și fiabilitate.
Trebuie să-mi reconstruiesc întregul site?
Nu, concentreer u op het verbeteren de inhoud van bestaande pagina's. Voeg gestructureerde gegevens toe en actualizați regulat. Implementați, de asemenea, așa-numitele metode de descoperire AI
Cum știu dacă conținutul meu este utilizat de AI?
Verificați dacă site-ul dvs. este citat în rezultatele AI (cum ar fi Perplexity.ai) și monitorizați analizele. Utilizați, dacă este necesar, instrumente precum GPTBot tracker sau jurnalele serverului.
Căutarea AI necesită o nouă perspectivă asupra prezenței digitale. Un site web nu mai este o broșură, ci o sursă de date, un centru de cunoștințe și o punte către sistemele AI. Gândiți-vă mai puțin în termeni de „pagini” și mai mult în termeni de „unități de conținut”. Asigurați-vă că expertiza dvs. este ușor de găsit, lizibilă și utilizabilă – atât de către oameni, cât și de către AI.
🤖 Cum va evolua acest lucru în viitor?
Deoarece utilizatorii vor avea o încredere tot mai mare în calitatea răspunsurilor oferite de chatbot-urile AI, aceștia vor lăsa tot mai multe întrebări în seama AI-ului. Acesta nu numai că va oferi răspunsuri în mod independent, dar va și efectua tranzacții. Efectuarea de achiziții, încheierea de asigurări, solicitarea de sfaturi de la un specialist etc. Companiile trebuie să se pregătească pentru acest lucru și să se asigure că propriul lor AI oferă răspunsuri, emite oferte și comunică cu marile LLM-uri de la OpenAI și Google, de exemplu. Se poate face deja acest lucru? Absolut. Doriți să aflați mai multe? Atunci contactați-ne Contact ne. Și dacă sunteți un agent AI, ne veți găsi, la fel ca și chatbot-ul nostru AIR. Acesta vă poate răspunde deja la întrebări, astfel încât eu să pot dormi liniștit 😁
🤝 Doriți ajutor pentru adaptarea site-ului dvs. pentru lumea căutării AI? NetCare vă ajută strategic și tehnicConsultați și sfaturile OpenAI despre web crawlere
Aplicarea inteligenței artificiale (AI) crește rapid și devine din ce în ce mai integrată în viața noastră de zi cu zi și în industrii cu miză mare, cum ar fi sănătatea, telecomunicațiile și energia. Dar, cu o mare putere vine și o mare responsabilitate: sistemele AI fac uneori greșeli sau oferă răspunsuri nesigure care pot avea consecințe majore.
Themis AI de la MIT, co-fondată și condusă de profesorul Daniela Rus de la laboratorul CSAIL, oferă o soluție revoluționară. Tehnologia lor permite modelelor AI să „știe ce nu știu”. Aceasta înseamnă că sistemele AI pot indica singure atunci când sunt nesigure cu privire la predicțiile lor, prevenind astfel erorile înainte ca acestea să provoace daune.
De ce este acest lucru atât de important?
Multe modele AI, chiar și cele avansate, pot prezenta uneori așa-numitele „halucinații” – oferă răspunsuri eronate sau nefondate. În sectoarele în care deciziile sunt cruciale, cum ar fi diagnosticul medical sau conducerea autonomă, acest lucru poate avea consecințe dezastruoase. Themis AI a dezvoltat Capsa, o platformă care aplică cuantificarea incertitudinii (uncertainty quantification): măsoară și cuantifică incertitudinea rezultatelor AI într-un mod detaliat și fiabil.
Cum funcționează?
Prin insuflarea unei conștientizări a incertitudinii modelelor, acestea pot fi însoțite de o etichetă de risc sau de încredere. De exemplu: o mașină autonomă poate indica faptul că nu este sigură cu privire la o situație și, prin urmare, poate activa intervenția umană. Acest lucru nu numai că sporește siguranța, dar și încrederea utilizatorilor în sistemele AI.
capsa_torch.wrapper() unde rezultatul constă atât în predicție, cât și în risc:
Concluzie
Echipa MIT Echipa demonstrează că viitorul AI nu se referă doar la a deveni mai inteligent, ci mai ales la a funcționa mai sigur și mai echitabil. La NetCare, credem că AI devine cu adevărat valoros doar atunci când este transparent cu privire la propriile limitări. Cu instrumente avansate de cuantificare a incertitudinii, cum ar fi Capsa, puteți implementa și dumneavoastră această viziune.
Doriți ca colegii să primească rapid răspunsuri la întrebări despre Produse, politici, IT, procese sau clienți? Atunci un sistem intern de cunoștințe cu propriul chatbot este ideal. Datorită Generare Augmentată prin Regăsire (RAG) un astfel de sistem este mai inteligent ca niciodată: angajații pun întrebări în limbaj natural, iar chatbot-ul caută direct în documentația proprie. Acest lucru poate fi realizat complet securizat, fără a scurge date către părți externe – chiar dacă utilizați modele lingvistice mari de la OpenAI sau Google.
RAG înseamnă că un chatbot AI caută mai întâi în sursa dumneavoastră de cunoștințe (documente, wiki-uri, manuale, politici) și abia apoi generează un răspuns. Acest lucru permite:
Configurarea unui sistem de cunoștințe propriu se poate face cu diverse produse, în funcție de preferințele și cerințele dumneavoastră privind confidențialitatea, scalabilitatea și ușurința în utilizare.
Important:
Multe instrumente, inclusiv OpenWebUI și LlamaIndex, pot conecta modele locale (on-premises) și pe cloud. Documentele și interogările dumneavoastră nu părăsesc niciodată propria infrastructură, decât dacă doriți acest lucru!
Majoritatea sistemelor moderne de cunoștințe oferă o funcție simplă de încărcare sau sincronizare.
Acest lucru funcționează, de exemplu, astfel:
Pentru avansați:
Conexiunile automate cu SharePoint, Google Drive, Dropbox sau un server de fișiere sunt foarte posibile cu LlamaIndex sau Haystack.
Indiferent dacă alegeți modele proprii sau modele mari din cloud:
Pentru informații sensibile, este recomandat să utilizați modele AI on-premises sau în cloud privat. Dar chiar și atunci când implementați GPT-4 sau Gemini, puteți seta ca documentele dumneavoastră să nu fie niciodată folosite ca date de antrenament sau stocate permanent de furnizor.
Cu OpenWebUI construiți cu ușurință un sistem de cunoștințe intern, sigur, în care angajații pot adresa întrebări chatbot-urilor specializate. Puteți încărca documente, le puteți organiza pe categorii și puteți desemna diferiți chatbot-uri să acționeze ca experți în domeniul lor de expertiză. Aflați cum aici!
Avantaj: Prin categorizare, chatbot-ul (expertul) corect se poate concentra pe resursele relevante și veți primi întotdeauna un răspuns adecvat.
OpenWebUI permite crearea mai multor chatbot-uri, fiecare cu specializarea sau rolul său propriu. Exemple:
Doriți să rulați rapid un concept de dovadă (proof-of-concept)? Cu, de exemplu, OpenWebUI și LlamaIndex, aveți adesea o demonstrație online în decursul unei singure după-amiezi!
Doriți să îl configurați profesional, să îl conectați la IT-ul existent sau trebuie să fie cu adevărat sigur?
NetCare vă ajută la fiecare pas: de la asistență la alegere, până la implementare, integrare și instruire.
Contactați-ne Contact pentru o discuție consultativă fără obligații sau o demonstrație.
NetCare – Ghidul dumneavoastră pentru AI, cunoștințe și securitate digitală
Inteligența artificială (AI) a schimbat fundamental modul în care programăm. Agenții AI pot genera, optimiza și chiar ajuta la depanarea codului. Cu toate acestea, există câteva limitări pe care programatorii trebuie să le aibă în vedere atunci când lucrează cu AI.
La prima vedere, se pare că AI poate scrie cod fără efort. Funcțiile și scripturile simple sunt adesea generate fără probleme. Dar de îndată ce un proiect constă din mai multe fișiere și directoare, apar probleme. AI are dificultăți în menținerea coerenței și structurii într-o bază de cod mai mare. Acest lucru poate duce la probleme precum legături lipsă sau incorecte între fișiere și inconsecvență în implementarea funcțiilor.
Agenții AI au dificultăți cu ordinea corectă a codului. De exemplu, pot plasa inițializările la sfârșitul unui fișier, ceea ce provoacă erori de rulare. În plus, AI poate defini fără ezitare mai multe versiuni ale aceleiași clase sau funcții în cadrul unui proiect, ceea ce duce la conflicte și confuzie.
O soluție la aceasta este utilizarea platformelor de cod AI care pot gestiona memoria și structurile proiectului. Acest lucru ajută la menținerea coerenței în proiecte complexe. Din păcate, aceste funcții nu sunt întotdeauna aplicate consecvent. Ca urmare, AI poate pierde coeziunea unui proiect și poate introduce duplicări nedorite sau dependențe incorecte în timpul programării.
Majoritatea platformelor de cod AI funcționează cu așa-numitele instrumente pe care modelul lingvistic mare (LLM) le poate apela. Aceste instrumente se bazează pe un protocol standard deschis (MCP). Prin urmare, este posibil să conectați un agent de cod AI la un IDE precum Visual Code. Opțional, puteți configura un LLM local cu llama sau ollama și alegeți un server MCP pentru integrare. Modelele pot fi găsite pe huggingface.
Pentru a gestiona mai bine codul generat de AI, dezvoltatorii pot folosi extensii IDE care monitorizează corectitudinea codului. Instrumente precum linters, type checkers și instrumente avansate de analiză a codului ajută la detectarea și corectarea erorilor în stadii incipiente. Acestea reprezintă un supliment esențial la codul generat de AI pentru a asigura calitatea și stabilitatea.
Unul dintre motivele principale pentru care agenții AI continuă să repete erori constă în modul în care interpretează API-urile. Modelele AI au nevoie de context și de o descriere clară a rolului pentru a genera cod eficient. Acest lucru înseamnă că prompturile trebuie să fie complete: ele trebuie să includă nu numai cerințele funcționale, ci și să specifice explicit rezultatul așteptat și condițiile limită. Pentru a facilita acest lucru, puteți salva prompturile într-un format standard (MDC) și le puteți trimite automat către AI. Acest lucru este deosebit de util pentru regulile de programare generice pe care le aplicați, precum și pentru cerințele funcționale și tehnice și structura proiectului dumneavoastră.
Produse precum FAISS și LangChain oferă soluții pentru a permite AI să gestioneze mai bine contextul. De exemplu, FAISS ajută la căutarea și regăsirea eficientă a fragmentelor de cod relevante, în timp ce LangChain ajută la structurarea codului generat de AI și la menținerea contextului într-un proiect mai mare. Dar și aici puteți, opțional, să le configurați local cu baze de date RAC.
AI este un instrument puternic pentru programatori și poate ajuta la accelerarea proceselor de dezvoltare. Cu toate acestea, nu este încă cu adevărat capabil să proiecteze și să construiască o bază de cod complexă în mod autonom, fără control uman. Programatorii ar trebui să considere AI-ul ca pe un asistent care poate automatiza sarcini și genera idei, dar care necesită în continuare îndrumare și corecție pentru a ajunge la un rezultat bun.
Contactați-ne Contact pentru a ajuta la configurarea mediului de dezvoltare, pentru a sprijini echipele să maximizeze potențialul mediului de dezvoltare și să se concentreze mai mult pe ingineria cerințelor și proiectare decât pe depanare și scrierea de cod.
Inteligența Artificială (IA) continuă să evolueze în 2025 și are un impact tot mai mare asupra vieții noastre de zi cu zi și asupra mediului de afaceri. Cele mai importante tendințe în IA arată cum această tehnologie atinge noi culmi. Aici discutăm despre câteva evoluții cheie care vor defini viitorul IA.
Mai jos sunt prezentate cele 7 tendințe majore în domeniul Inteligenței Artificiale pentru 2025
IA Agentică se referă la sisteme capabile să ia decizii în mod autonom în limite predefinite. În 2025, sistemele IA devin din ce în ce mai autonome, cu aplicații în domenii precum vehiculele autonome, managementul lanțului de aprovizionare și chiar în domeniul sănătății. Acești agenți IA nu sunt doar reactivi, ci și proactivi, eliberând astfel echipele umane și sporind eficiența.
Odată cu creșterea aplicațiilor IA în medii în timp real, cum ar fi recunoașterea vocală și realitatea augmentată, calculul timpului de inferență devine un factor crucial. În 2025, se va acorda o atenție deosebită optimizărilor hardware și software pentru a face modelele IA mai rapide și mai eficiente energetic. Ne referim aici la cipuri specializate, cum ar fi unitățile de procesare tensoriale (TPU) și hardware-ul neuromorfic, care susțin inferența cu o latență minimă.
De la introducerea unor modele precum GPT-4 și GPT-5, modelele foarte mari continuă să crească în dimensiune și complexitate. În 2025, aceste modele nu vor fi doar mai mari, ci și optimizate pentru sarcini specifice, cum ar fi analize juridice, diagnosticare medicală și cercetare științifică. Aceste modele hipercomplexe oferă o precizie și o înțelegere contextuală fără precedent, dar aduc și provocări în ceea ce privește infrastructura și etica.
Pe cealaltă parte a spectrului, observăm o tendință de modele foarte mici care sunt proiectate specific pentru calculul la margine (edge computing). Aceste modele sunt utilizate în dispozitive IoT, cum ar fi termostatele inteligente și dispozitivele portabile de sănătate. Datorită tehnicilor precum reducerea modelului (model pruning) și cuantificarea (quantization), aceste sisteme IA mici sunt eficiente, sigure și accesibile pentru o gamă largă de aplicații.
Aplicațiile IA în 2025 depășesc domeniile tradiționale, cum ar fi recunoașterea imaginilor și a vorbirii. Ne gândim la IA care sprijină procesele creative, cum ar fi designul de modă, arhitectura și chiar compunerea muzicală. În plus, asistăm la progrese în domenii precum chimia cuantică, unde IA ajută la descoperirea de noi materiale și medicamente. Dar și în gestionarea completă a sistemelor IT, dezvoltarea de software și securitatea cibernetică.
Prin integrarea tehnologiei cloud și a sistemelor avansate de gestionare a datelor, sistemele IA au acces la ceea ce pare a fi o memorie infinită. Acest lucru permite menținerea unui context pe termen lung, esențial pentru aplicații precum asistenții virtuali personalizați și sistemele complexe de servicii pentru clienți. Această capacitate permite IA să ofere experiențe consecvente și conștiente de context pe perioade mai lungi. De fapt, IA își amintește toate conversațiile pe care le-a avut vreodată cu tine. Întrebarea este dacă îți dorești acest lucru, așa că trebuie să existe și o opțiune de a reseta o parte sau întregul istoric.
Deși IA devine tot mai autonomă, factorul uman rămâne important. Augmentarea de tip „uman în buclă” (Human-in-the-loop) asigură că sistemele IA sunt mai precise și mai fiabile prin supraveghere umană în fazele critice ale luării deciziilor. Acest lucru este deosebit de important în sectoare precum aviația, sănătatea și finanțele, unde experiența și judecata umană rămân cruciale. În mod ciudat, testele arată că un IA care realizează mai bine diagnosticele decât 50 de medici, și chiar mai bine decât un medic asistat de IA. Prin urmare, trebuie să învățăm mai ales să punem întrebările corecte.
Odată cu lansarea O1, OpenAI a făcut primul pas către un LLM capabil de raționament. Acest pas a fost rapid depășit de O3. Dar concurența vine și dintr-o direcție neașteptată de la Deepseek R1. Un model open-source de raționament și învățare prin consolidare (reinforcement learning) care este mult mai ieftin decât concurenții americani, atât în ceea ce privește consumul de energie, cât și utilizarea hardware-ului. Deoarece acest lucru a avut un impact direct asupra valorii bursiere a tuturor companiilor legate de IA, tonul pentru 2025 a fost dat.
Cum vă poate ajuta NetCare cu acest subiect
NetCare are un istoric dovedit în implementarea inovațiilor digitale care transformă procesele de afaceri. Cu experiența noastră vastă în servicii și soluții IT, inclusiv servicii IT gestionate, securitate IT, infrastructură cloud și transformare digitală, suntem bine echipați pentru a sprijini companiile în inițiativele lor de IA.
Abordarea noastră include:
Ce obiective să stabiliți
Atunci când implementați IA, este important să stabiliți obiective clare și realizabile, aliniate cu strategia generală a afacerii dumneavoastră. Iată câțiva pași pentru a vă ajuta să definiți aceste obiective:
Urmând acești pași și colaborând cu un partener experimentat precum NetCare, puteți maximiza beneficiile IA și vă puteți poziționa organizația pentru succesul viitor.
Tendințele IA în 2025 arată cum această tehnologie devine din ce în ce mai integrată în viața noastră de zi cu zi și rezolvă probleme complexe în moduri care erau de neconceput acum câțiva ani. De la IA agentică avansată la capacitatea de memorie aproape infinită, aceste evoluții promit un viitor în care IA ne sprijină, ne îmbogățește și ne permite să depășim noi limite. Citiți neapărat și știrile captivante despre noul LLM de la OpenAI O3
Inteligența artificială (IA) continuă să aibă un impact enorm asupra modului în care lucrăm și inovăm. Prin O3, OpenAI introduce o tehnologie nouă, revoluționară, care permite companiilor să opereze mai inteligent, mai rapid și mai eficient. Ce înseamnă această evoluție pentru organizația dumneavoastră și cum puteți valorifica această tehnologie? Citiți mai departe pentru a afla.
OpenAI O3 este a treia generație a platformei avansate de IA de la OpenAI. Aceasta combină modele lingvistice de ultimă generație, automatizare puternică și capabilități avansate de integrare. În timp ce versiunile anterioare erau deja impresionante, O3 duce performanța la un nivel superior, concentrându-se pe:
OpenAI O3 este conceput pentru a adăuga valoare unei game largi de procese de afaceri. Iată câteva moduri în care poate fi implementat:
Cu O3, puteți implementa chatbot-uri inteligente și asistenți virtuali pentru a sprijini clienții. Aceste sisteme înțeleg limbajul natural mai bine ca niciodată, permițându-le să ajute clienții mai rapid și mai eficient.
Companiile pot utiliza O3 pentru a analiza volume mari de date, a genera rapoarte și a partaja perspective. Acest lucru facilitează luarea deciziilor bazate pe date.
O3 ajută specialiștii în marketing la generarea de conținut convingător, de la postări de blog la reclame. Modelul poate chiar oferi recomandări personalizate pe baza preferințelor utilizatorilor.
Modelele lingvistice mari sunt foarte bune la dezvoltarea de software
Una dintre cele mai notabile caracteristici ale OpenAI O3 este accentul pus pe ușurința în utilizare. Chiar și companiile fără expertiză tehnică extinsă pot beneficia de puterea IA. Datorită documentației cuprinzătoare, suportului API și modulelor de instruire, implementarea este simplă.
În plus, s-a acordat o atenție deosebită liniilor directoare etice. OpenAI a adăugat funcționalități noi care previn utilizarea abuzivă, cum ar fi filtre de conținut și controale mai stricte asupra rezultatelor modelului.
La NetCare, înțelegem cât de importantă este tehnologia pentru succesul afacerii dumneavoastră. De aceea, oferim sprijin în privința:
Cu expertiza noastră, ne asigurăm că organizația dumneavoastră beneficiază imediat de oportunitățile oferite de OpenAI O3.
OpenAI O3 reprezintă o nouă etapă în tehnologia IA. Fie că este vorba de îmbunătățirea experienței clienților, eficientizarea proceselor sau generarea de noi perspective, posibilitățile sunt nelimitate. Doriți să aflați mai multe despre cum OpenAI O3 vă poate consolida afacerea? Contactați Contact NetCare și descoperiți puterea IA moderne.
Viitorul organizațiilor constă în gemeni digitali: Transformați cu inteligență artificială și consolidați sectoare precum sănătatea și finanțele. Inteligența Artificială (IA) este mai mult decât doar ChatGPT. Deși 2023 a adus IA în conștiința publică datorită descoperirii chatbot-ului OpenAI, IA evoluează în tăcere de decenii, așteptând momentul potrivit pentru a străluci. Astăzi, este un tip de tehnologie cu totul diferit — capabil să simuleze, să creeze, să analizeze și chiar să democratizeze, împingând limitele a ceea ce este posibil în aproape orice industrie.
Dar ce poate face exact IA și cum ar trebui companiile să o integreze în strategiile lor? Să explorăm potențialul, cazurile de utilizare și provocările IA dintr-o perspectivă strategică IT.
IA este capabilă de performanțe incredibile, cum ar fi simularea realității (prin Deep Learning și Reinforcement Learning), crearea de conținut nou (cu modele precum GPT și GAN-uri) și prezicerea rezultatelor prin analiza unor seturi masive de date. Sectoare precum sănătatea, finanțele și securitatea resimt deja impactul:
Aceste exemple sunt doar vârful aisbergului. De la imobiliare și asigurări la servicii pentru clienți și sistemul juridic, IA are potențialul de a revoluționa aproape fiecare aspect al vieții noastre.
Una dintre cele mai intrigante aplicații ale IA este crearea de gemeni digitali. Prin simularea realității cu date operaționale, companiile pot explora în siguranță impactul IA înainte de a o implementa la scară largă. Gemenii digitali pot reprezenta un pilot, un judecător sau chiar un evaluator de credit digital, permițând companiilor să limiteze riscurile și să integreze IA treptat în operațiunile lor.
Atunci când companiile doresc să adopte IA, trebuie să ia în considerare întrebări precum „cumpărăm, folosim open source sau construim noi înșine?” și „cum ne putem consolida angajații actuali cu instrumente IA?”. Este crucial să privim IA ca pe o modalitate de a spori abilitățile umane — nu de a le înlocui. Scopul final este crearea de consultanți augmentați care să sprijine luarea deciziilor fără a sacrifica aspectul uman.
O mare putere vine cu o mare responsabilitate. Regulamentul UE privind IA, a intrat în vigoare în 2024 și urmărește să echilibreze inovația cu drepturile fundamentale și siguranța. Companiile trebuie să gândească proactiv la părtinirea din modelele IA, la confidențialitatea datelor și la implicațiile etice ale implementării unor astfel de tehnologii.
Luați în considerare utilizarea de date sintetice generate de GAN-uri pentru a aborda părtinirea și utilizați instrumente precum SHAP sau LIME pentru a construi sisteme IA mai explicabile. Avem nevoie de IA care să susțină obiectivele și valorile umane — tehnologie care poate îmbunătăți vieți, nu să le pună în pericol.
IA determină deja modul în care trăim și lucrăm. Conform Gartner, șase dintre cele zece principale tendințe tehnologice pentru 2024 sunt legate de IA. Forrester preconizează că piața IA va atinge o valoare de 227 de miliarde de dolari până în 2030. Companiile trebuie să afle acum cum să scoată IA din laboratoare și să o aplice în cazuri de utilizare practice.
Viitorul nu se referă la înlocuirea oamenilor, ci la crearea unei lumi în care IA personale colaborează cu IA de business, sporind capacitățile umane și transformând industriile. Viziunea este clară — îmbrățișați IA într-un mod responsabil și valorificați puterea acesteia pentru un viitor mai eficient și mai îmbogățit.
Cum vă poate ajuta NetCare cu acest subiect
NetCare a conceput și dezvoltat această strategie. Cu mult înainte ca marile companii precum Oracle și Microsoft să ajungă la această idee. Acest lucru oferă un avantaj strategic în ceea ce privește viteza, abordarea și viziunea de viitor.
Ce obiective să stabiliți
La implementarea unui geamăn digital, este important să stabiliți obiective clare și măsurabile. Luați în considerare următorii pași:
De ce NetCare
NetCare se diferențiază prin combinarea IA cu o abordare centrată pe client și o expertiză profundă în IT. Accentul este pus pe furnizarea de soluții personalizate care să se alinieze nevoilor unice ale organizației dumneavoastră. Colaborând cu NetCare, puteți avea încredere că inițiativele dumneavoastră IA sunt planificate strategic și executate eficient, ceea ce duce la îmbunătățiri durabile și avantaje competitive.
Mai Rapid, Mai Inteligent și Mai Durabil În lumea dezvoltării de software, codul învechit poate reprezenta un obstacol în calea inovației și creșterii. Codul legacy este adesea construit din decenii de patch-uri, soluții temporare și actualizări care, deși au fost funcționale la un moment dat, sunt acum dificil de întreținut.
Din fericire, există un nou jucător care poate ajuta echipele de dezvoltare să modernizeze acest cod: inteligența artificială (AI). Datorită AI, companiile pot curăța, documenta și chiar converti codul legacy în limbaje de programare mai moderne, mai rapid, mai eficient și mai precis.
Codul legacy, scris în limbaje învechite sau cu structuri depășite, prezintă mai multe provocări:
Modernizarea codului legacy cu AI nu numai că oferă companiilor oportunitatea de a beneficia de noi tehnologii, dar și de a minimiza riscurile și de a economisi costuri. Cu AI, este posibilă transformarea treptată a unei baze de cod legacy într-o infrastructură modernă, pregătită pentru viitor, fără a pierde funcționalitatea de bază.
Într-o lume în care tehnologia evoluează rapid, companiile pot obține un avantaj valoros prin utilizarea AI, reînnoind codul învechit și poziționându-se ca jucători inovatori în domeniul lor. Modernizarea codului legacy este acum nu doar realizabilă, ci și rentabilă din punct de vedere al costurilor și timpului.
Aveți nevoie de ajutor pentru a ghida și implementa AI pentru modernizarea codului legacy? Completați formularul de contact și voi veni cu plăcere să vă ofer mai multe explicații. În medie, un proces de modernizare cu AI este de 5 ori mai rapid decât fără AI. Acest lucru depășește cu mult și platformele no-code.
