Glavni trendi na področju umetne inteligence v letu 2025

Umetna inteligenca (UI) se bo v letu 2025 še naprej razvijala in imela vse večji vpliv na naše vsakdanje življenje ter poslovni svet. Ključni trendi na področju umetne inteligence prikazujejo, kako ta tehnologija dosega nove višine. Tukaj razpravljamo o nekaterih osrednjih premikih, ki bodo zaznamovali prihodnost umetne inteligence.

1. Agencialna umetna inteligenca (Agentic AI): Samostojna in odločna umetna inteligenca

Agencijska umetna inteligenca se nanaša na sisteme, ki so sposobni samostojnega sprejemanja odločitev znotraj vnaprej določenih meja. V letu 2025 postajajo sistemi umetne inteligence vse bolj avtonomni, z uporabo na primer v avtonomnih vozilih, upravljanju oskrbovalne verige in celo v zdravstvu. Ti agenti umetne inteligence niso le reaktivni, temveč tudi proaktivni, s čimer razbremenjujejo človeške ekipe in povečujejo učinkovitost.

2. Izračun v času sklepanja (Inference Time Compute): Optimizacija odločitev v realnem času

S širjenjem aplikacij umetne inteligence v okoljih v realnem času, kot sta prepoznavanje govora in razširjena resničnost, postaja računanje v času zaključevanja (inference time compute) ključni dejavnik. V letu 2025 je veliko pozornosti namenjene optimizaciji strojne in programske opreme za hitrejšo in energetsko učinkovitejšo izdelavo modelov umetne inteligence. Pomislite na specializirane čipe, kot so procesorji za tenzorje (TPU) in nevromorfna strojna oprema, ki podpirajo zaključevanje z minimalno zakasnitvijo.

3. Zelo veliki modeli: Naslednja generacija umetne inteligence

Od uvedbe modelov, kot sta GPT-4 in GPT-5, zelo veliki modeli še naprej rastejo v obsegu in kompleksnosti. V letu 2025 ti modeli niso le večji, temveč tudi optimizirani za specifične naloge, kot so pravne analize, medicinska diagnostika in znanstvene raziskave. Ti hiperkompleksni modeli zagotavljajo izjemno natančnost in razumevanje konteksta, hkrati pa prinašajo izzive na področju infrastrukture in etike.

4. Zelo majhni modeli: Umetna inteligenca za robne naprave

Na drugi strani spektra opažamo trend zelo majhnih modelov ki so posebej zasnovani za robno računalništvo (edge computing). Ti modeli se uporabljajo v napravah interneta stvari (IoT), kot so pametni termostati in nosljive zdravstvene naprave. Zahvaljujoč tehnikam, kot sta obrezovanje modelov (model pruning) in kvantizacija, so ti majhni sistemi umetne inteligence učinkoviti, varni in dostopni za širok spekter uporabe.

5. Napredni primeri uporabe: Umetna inteligenca 

Aplikacije umetne inteligence v letu 2025 segajo prek tradicionalnih področij, kot sta prepoznavanje slik in govora. Pomislite na umetno inteligenco, ki podpira ustvarjalne procese, kot so oblikovanje mode, arhitektura in celo komponiranje glasbe. Poleg tega smo priča prebojem na področjih, kot je kvantna kemija, kjer umetna inteligenca pomaga pri odkrivanju novih materialov in zdravil, pa tudi pri upravljanju celotnih IT-sistemov, razvoj programske opreme in kibernetski varnosti.

6. Skoraj neskončen pomnilnik: Umetna inteligenca brez meja

Z integracijo v oblaku in naprednih sistemov za upravljanje podatkov imajo sistemi umetne inteligence dostop do nečesa, kar se zdi skoraj kot neskončen spomin. To omogoča ohranjanje dolgotrajnega konteksta, kar je bistveno za aplikacije, kot so prilagojeni virtualni asistenti in kompleksni sistemi za podporo strankam. Ta zmogljivost omogoča umetni inteligenci, da ponuja dosledne in kontekstualno zavedne izkušnje skozi daljša časovna obdobja. Dejansko se umetna inteligenca spomni vseh pogovorov, ki jih je kdaj opravila z vami. Vprašanje pa je seveda, ali si tega sploh želite, zato mora obstajati tudi možnost ponastavitve delov ali celote.

7. Augmentacija z vključitvijo človeka (Human-in-the-Loop): Sodelovanje z umetno inteligenco

Čeprav umetna inteligenca postaja vse bolj avtonomna, človeški dejavnik ostaja pomemben. Dopolnjevanje z vključevanjem človeka (human-in-the-loop) zagotavlja, da so sistemi umetne inteligence natančnejši in zanesljivejši prek človeškega nadzora v kritičnih fazah odločanja. To je še posebej pomembno v sektorjih, kot so letalstvo, zdravstvo in finance, kjer človeške izkušnje in presoja ostajajo ključne. Nenavadno pa je, da testi postavljanja diagnoz s strani 50 zdravnikov kažejo, da umetna inteligenca to počne bolje in celo takrat, ko ji pomaga le umetna inteligenca. Zato se moramo predvsem naučiti postavljati prava vprašanja.

7. Umetna inteligenca z zmožnostjo sklepanja (Reasoning AI)

S prihodom modela O1 je OpenAI naredil prvi korak k razmišljajočemu modelu LLM. Ta korak je hitro dohitel model O3. Vendar pa iz nepričakovane smeri prihaja tudi konkurenca od Deepseek R1. Odprtokodni model za razmišljanje in učenje s krepitvijo (reinforcement learning), ki je v primerjavi z ameriškimi tekmeci veliko cenejši, tako glede porabe energije kot uporabe strojne opreme. Ker je to neposredno vplivalo na borzno vrednost vseh podjetij, povezanih z umetno inteligenco, je to dalo ton letu 2025.

Kako lahko NetCare pomaga pri tem vprašanju

NetCare ima preizkušeno zgodovino na področju uvajanja digitalnih inovacij, ki spreminjajo poslovne procese. Z našimi bogatimi izkušnjami na področju IT-storitev in rešitev, vključno z vodenimi IT-storitvami, IT-varnostjo, infrastrukturo v oblaku in digitalno preobrazbo, smo dobro opremljeni za podporo podjetjem pri njihovih pobudah s področja umetne inteligence.

Naš pristop vključuje:

• Svetovanje in razvoj strategije: Sodelujemo z vašo ekipo pri prepoznavanju priložnosti umetne inteligence, ki ustrezajo vašim poslovnim ciljem, in razvijamo prilagojeno strategijo za uspešno implementacijo.
• Analiza in upravljanje podatkov: Pomagamo pri zbiranju, analizi in upravljanju podatkov, kar je ključnega pomena za učinkovite rešitve umetne inteligence.
• Razvoj in integracija rešitev z umetno inteligenco: Oblikovanje in integracija rešitev z umetno inteligenco, prilagojenih vašim potrebam, ne glede na to, ali gre za avtomatizacijo procesov, interakcijo s strankami ali sprejemanje odločitev.
• Usposabljanje in podpora: Čeprav sami ne izvajamo usposabljanj, vam pomagamo pri njihovi vzpostavitvi v okviru programa

Katere cilje si morate zastaviti

Pri uvajanju umetne inteligence je pomembno določiti jasne in izvedljive cilje, ki so usklajeni z vašo splošno poslovno strategijo. Tukaj je nekaj korakov, ki vam bodo pomagali opredeliti te cilje:

1. Prepoznajte poslovne potrebe: Določite področja znotraj vaše organizacije, ki lahko imajo koristi od umetne inteligence. To lahko obsega vse od avtomatizacije ponavljajočih se nalog do izboljšanja odnosov s strankami.
2. : Ocenite razpoložljive vire: Ocenite tehnološke in človeške vire, ki so na voljo za uvedbo umetne inteligence. Ali ima vaša organizacija ustrezno infrastrukturo in znanja?
3. : Postavite specifične in merljive cilje: Oblikujte jasne cilje, kot je »zmanjšanje časa obdelave podatkov za 30 % v šestih mesecih«.
4. : Opredelite kazalnike uspešnosti (KPI) in merilne metode: Določite, kako boste merili napredek in uspeh svojih pobud na področju umetne inteligence.
5. : Izvedite in ocenite: Izvedite strategijo umetne inteligence in redno ocenjujte rezultate ter izvajajte prilagoditve za nenehne izboljšave.

Z upoštevanjem teh korakov in sodelovanjem z izkušenim partnerjem, kot je NetCare, lahko kar najbolje izkoristite prednosti umetne inteligence in svojo organizacijo pozicionirate za prihodnji uspeh.

Zaključek

Trendi na področju umetne inteligence v letu 2025 prikazujejo, kako se ta tehnologija vse bolj prepleta z našim vsakdanjem življenjem in rešuje kompleksne težave na načine, ki so bili še pred nekaj leti nepredstavljivi. Od napredne agencialne umetne inteligence (agentic AI) do skoraj neskončne pomnilniške zmogljivosti ti razvojni trendi obljubljajo prihodnost, v kateri nas umetna inteligenca podpira, bogati in nam omogoča premikanje novih meja. Vsekakor preberite tudi zanimive novice o novem velikem jezikovnem modelu (LLM) od OpenAI O3