Коротко кажучи
Навчання з підкріпленням (RL) — це потужний спосіб створення моделей, які Навчання через практику. Замість того, щоб просто відповідати історичним даним, RL оптимізує рішення через Нагороди en Зворотний зв'язок— як у реальному виробництві, так і в симуляціях. Результат: моделі, які продовжують вдосконалюватися продовжують вдосконалюватися, поки світ змінюється. Подумайте про застосування від прийняття рішень рівня AlphaGo до оптимізація доходів та прибутку, стратегії запасів та ціноутворення, а також сигналізація акцій (за умови належного управління).
Навчання з підкріпленням (RL) це підхід до навчання, за якого агент виконує дії у середовище для максимізації винагорода моделі вивчають правила поведінки («політику»), які обирають найкращу дію на основі поточного стану.
Агент: модель, яка приймає рішення.
Середовище: світ, у якому оперує модель (ринок, інтернет-магазин, ланцюг постачання, фондовий ринок).
Винагорода (reward): число, що вказує, наскільки хорошою була дія (наприклад, вища маржа, нижчі витрати на запаси).
Політика: стратегія, яка обирає дію, враховуючи стан.
Розшифровка абревіатур:
RL = Навчання з підкріпленням
MDP = Марковський процес прийняття рішень (математична основа для RL)
MLOps = Операції машинного навчання (операційна сторона: дані, моделі, розгортання, моніторинг)
Безперервне навчання: RL адаптує політику, коли змінюються попит, ціни чи поведінка.
Rozhodnutia: Не просто прогнозування, а fakticky optimalizovat результату.
Simulace: Můžete bezpečně spouštět „co kdyby“ scénáře před spuštěním naživo.
Zpětná vazba: Použijte skutečné KPI (marže, konverze, obrátka zásob) jako přímou odměnu.
Důležité: AlphaFold je průlom v hlubokém učení pro skládání proteinů; je to Příklad RL AlphaGo/AlphaZero (rozhodování s odměnami). Pointa je: učení se zpětnou vazbou poskytuje vynikající politiky v dynamických prostředích.
Cíl: maximální hrubá marže při stabilní konverzi.
Stav: čas, zásoby, konkurenční cena, návštěvnost, historie.
Akce: výběr cenového kroku nebo typu propagace.
Odměna: marže – (náklady na propagaci + riziko vrácení).
Бонус: RL zabraňuje „přeučení“ na historickou cenovou elasticitu tím, že prozkoumává.
Cíl: úroveň služeb ↑, náklady na zásoby ↓.
Akce: úprava objednacích bodů a velikostí objednávek.
Odměna: obrat – náklady na zásoby a objednávky v prodlení.
Cíl: maximalizace ROAS/CLV (Рентабельність інвестицій у рекламу / Životní hodnota zákazníka).
Akce: розподіл бюджету за каналами та креативами.
Odměna: приписуваний прибуток у коротко- та довгостроковій перспективі.
Cíl: з урахуванням ризику максимізація прибутку.
Stav: цінові характеристики, волатильність, календарні/макроподії, характеристики новин/настроїв.
Akce: коригування позиції (збільшення/зменшення/нейтралізація) або «без угоди».
Odměna: PnL (Прибутки та збитки) – транзакційні витрати – штраф за ризик.
Зверніть увагу: не інвестиційна порада; забезпечити суворі ліміти ризику, моделі прослизання en відповідність вимогам.
Як ми гарантуємо безперервне навчання у NetCare:
Аналіз
Аудит даних, визначення KPI, розробка винагороди, офлайн валідація.
Навчання
Оптимізація політики (наприклад, PPO/DDDQN). Визначення гіперпараметрів та обмежень.
Симуляція
Цифровий двійник або ринковий симулятор для що-якщо та A/B-сценаріїв.
Експлуатація
Контрольоване розгортання (канарейкове/поступове). Сховище функцій + виведення в реальному часі.
Оцінка
Показники KPI в реальному часі, виявлення дрейфу, справедливість/запобіжники, вимірювання ризику.
Genoptræn
Periodisk eller hændelsesdrevet genoptræning med friske data og resultatfeedback.
Klassiske superviserede modeller forudsiger et resultat (f.eks. omsætning eller efterspørgsel). Men den bedste forudsigelse fører ikke automatisk til den bedste handling. RL optimerer direkte på beslutningsrummet med den reelle KPI som belønning – og lærer af konsekvenserne.
Kort sagt:
Superviseret: "Hvad er sandsynligheden for, at X sker?"
RL: "Hvilken handling maksimerer mit mål nu en på lang sigt?"
Design belønningen korrekt
Kombiner kortsigtede KPI'er (daglig margin) med langsigtet værdi (CLV, lagerbeholdning).
Tilføj straffe for risiko, compliance og kundeindvirkning.
Begræns udforskningsrisiko
Start i simulering; gå live med канарейкові релізи og grænser (f.eks. maks. prisstigning/dag).
Indbyg sikkerhedsforanstaltninger: stop-losses, budgetbegrænsninger, godkendelsesflows.
Forhindr datadrift & lækage
Brug en сховище функцій з керуванням версіями.
Моніторинг дрейф (статистика змінюється) та автоматичне перенавчання.
Налаштування MLOps та управління
CI/CD для моделей, відтворювані конвеєри, пояснюваність та аудиторські сліди.
Узгодження з DORA/IT-управлінням та рамками конфіденційності.
Оберіть чітко визначений випадок з KPI (наприклад, динамічне ціноутворення або розподіл бюджету).
Створіть простий симулятор з основними динаміками та обмеженнями.
Почніть з безпечної політики (на основі правил) як базову модель; потім тестуйте політику RL паралельно.
Вимірюйте в реальному часі, у невеликому масштабі (канарка) та масштабуйте після підтвердженого підвищення.
Автоматизуйте перенавчання (розклад + тригери подій) та сповіщення про дрейф.
У NetCare ми поєднуємо стратегія, інженерія даних та MLOps з агентно-орієнтований RL:
Виявлення та розробка KPI: винагороди, обмеження, ліміти ризику.
Дані та симуляція: сховища функцій, цифрові двійники, A/B-фреймворк.
RL-beleid: від базової моделі → PPO/DDQN → контекстно-орієнтовані політики.
Klaar voor productie: CI/CD, monitoring, drift, hertraining en governance.
Bedrijfsimpact: focus op marge, serviceniveau, ROAS/CLV of risikokorrigerende PnL.
Wilt u weten welke continue leerlus de meeste waarde oplevert voor uw organisatie?
👉 Заплануйте ознайомчу розмову через netcare.nl – wij laten u graag een demo zien hoe u Reinforcement Learning in de praktijk kunt toepassen.
Використання ШІ у бізнес-процесах стає все більш досконалим, але як ви можете бути впевнені, що ваші моделі ШІ роблять справді надійні прогнози? NetCare представляє AI Симуляційний Рушій: потужний підхід, який дозволяє організаціям перевіряти свої прогнози на основі історичних даних. Таким чином, ви заздалегідь знаєте, чи готові ваші моделі ШІ до практичного застосування.
Багато компаній покладаються на ШІ для створення прогнозів – чи то оцінка ризиків, прогнозування ринків, чи оптимізація процесів. Але модель ШІ настільки хороша, наскільки добре вона протестована.
За допомогою AI Simulation Engine ви можете тренувати моделі на історичних даних, проводити симуляції з використанням різних джерел даних (таких як новини, економічні показники, соціальні мережі та внутрішні системи), а потім безпосередньо порівнювати зроблені прогнози з реальними результатами. Ця «цифрова репетиція» створює об'єктивний показник надійності ваших моделей.
AI Симуляційний Рушій вписується в ширшу візію NetCare:
Навчання, Симуляція, Аналіз, Перенавчання, Експлуатація.
Компанії можуть використовувати ШІ для створення цифровий двійник своєї організації, дозволяючи спочатку цифровим чином симулювати майбутні бізнес-зміни, перш ніж впроваджувати їх у реальності. Прочитайте також нашу детальну статтю про Цифрові Двійники та Стратегія ШІ для отримання додаткової інформації.
Унікальність цього підходу: симуляційний рушій робить прогнози зрозумілими та доказово надійними. Порівнюючи прогнози на основі історичних даних із фактично досягнутими результатами, організації можуть об'єктивно оцінити прогностичну здатність своєї моделі ШІ та цілеспрямовано її вдосконалити. Наприклад, у випадку з акціями, це одразу показує, наскільки близько модель наближається до реальності — і лише коли похибка прийнятно мала (наприклад, <2%), модель готова до оперативного впровадження.
AI Симуляційний Рушій завжди налаштовується відповідно до вашої конкретної бізнес-задачі та даних. NetCare надає це рішення як індивідуальне замовлення, де ми разом з вами визначаємо, які дані, сценарії та валідації є найбільш релевантними. Це може бути у формі консалтингу або на основі фіксованої ціни, залежно від ваших потреб та складності завдання.
Хочете дізнатися, що AI Симуляційний Рушій може зробити для вашої організації? Або бажаєте обговорити можливості для вашої конкретної галузі?
Зв'яжіться з нами для безкоштовної демонстрації або отримання додаткової інформації.
Бектестування: Визначення, Як це працює
Що таке Цифровий двійник
З появою технологій пошуку на базі ШІ, таких як ChatGPT, Perplexity та AI Overviews від Google, кардинально змінюється спосіб, у який люди знаходять інформацію в Інтернеті. Традиційні пошукові системи видають список посилань. Пошукові системи на базі ШІ надають пряму відповідь. Це має серйозні наслідки для створення, підтримки та позиціонування вебсайтів.
Класичний вебсайт побудований навколо навігації, SEO та конверсії: головна сторінка, цільові сторінки, заклики до дії. Але шукачі на базі ШІ оминають усе це. Вони отримують інформацію безпосередньо з вашого контенту, часто навіть без відвідування вашого сайту. Вебсайт як проміжна станція зникає. Залишається лише базовий контент – тексти, документи, інсайти – який збирається та обробляється штучним інтелектом.
Пошук на базі ШІ означає не кінець вебсайтів, а кінець вебсайт як самоціль. Вебсайт стає інфраструктурним рівнем. Порівняйте це з електрикою: невидимий, але необхідний. Кілька стратегічних рішень:
Ми розробили плагін , який може допомогти, надаючи інформацію структуровано для ШІ багатьма мовами. І до того ж безкоштовно.
Яка різниця між традиційним SEO та оптимізацією для пошуку на базі ШІ?
Традиційне SEO зосереджується на розміщенні ключових слів та зворотних посиланнях. Пошук на базі ШІ насамперед оцінює змістовну цінність, структуру та надійність.
Чи потрібно мені перебудовувати весь мій сайт?
Ні, почніть з покращення контенту на існуючих сторінках. Додайте структуровані дані та регулярно оновлюйте їх. Також впровадьте так звані методики виявлення ШІ (AI discovery methods).
Як мені дізнатися, чи використовується мій контент штучним інтелектом?
Перевірте, чи цитується ваш сайт у результатах ШІ (наприклад, Perplexity.ai), і стежте за аналітикою. За потреби використовуйте такі інструменти, як GPTBot tracker або серверні журнали.
Пошук через ШІ вимагає нового погляду на цифрову присутність. Вебсайт — це вже не просто брошура, а джерело даних, центр знань і міст до систем ШІ. Думайте менше про «сторінки», а більше про «одиниці контенту». Переконайтеся, що ваш досвід можна знайти, прочитати та використати — як людям, так і ШІ.
🤖 Як це виглядатиме в майбутньому?
Оскільки користувачі все більше довірятимуть якості відповідей чат-ботів зі штучним інтелектом, вони все частіше делегуватимуть завдання ШІ. Він самостійно не лише надаватиме відповіді, але й здійснюватиме транзакції: робитиме покупки, оформлюватиме страховки, отримуватиме консультації у спеціалістів тощо. Компанії повинні готуватися до цього і гарантувати, що їхній власний ШІ надає відповіді, виставляє пропозиції та спілкується з великими LLM, як-от OpenAI та Google, наприклад. Чи можливо це вже зараз? Абсолютно. Хочете дізнатися більше? Тоді звертайтеся Контакти до нас. А якщо ви агент ШІ, то ви знаєте, як нас знайти, а також нашого чат-бота AIR. Він вже може відповідати на ваші запитання, тоді я зможу спокійно спати далі 😉
🤝 Вам потрібна допомога з адаптацією вашого вебсайту до світу пошуку через ШІ? NetCare допомагає вам стратегічно й технічний. Також обов'язково ознайомтеся з порадами OpenAI щодо веб-сканерів
Застосування штучного інтелекту (ШІ) швидко зростає та все більше переплітається з нашим повсякденним життям і критично важливими галузями, як-от охорона здоров'я, телекомунікації та енергетика. Але з великою силою приходить і велика відповідальність: системи ШІ іноді припускаються помилок або дають невпевнені відповіді, що може мати серйозні наслідки.
Themis AI від MIT, співзасновником і керівником якої є професор Даніела Рус із лабораторії CSAIL, пропонує новаторське рішення. Їхня технологія дає змогу ШІ-моделям «знати, чого вони не знають». Це означає, що системи ШІ можуть самі вказувати, коли вони не впевнені у своїх прогнозах, запобігаючи помилкам до того, як вони завдадуть шкоди.
Чому це так важливо?
Багато ШІ-моделей, навіть передові, іноді можуть демонструвати так звані «галюцинації» — вони надають хибні або необґрунтовані відповіді. У секторах, де рішення мають велику вагу, як-от медична діагностика чи автономне водіння, це може мати катастрофічні наслідки. Themis AI розробила Capsa — платформу, яка застосовує кількісну оцінку невизначеності (uncertainty quantification): вона вимірює та кількісно визначає невизначеність результатів ШІ у детальний і надійний спосіб.
Як це працює?
Надаючи моделям обізнаність про невизначеність (uncertainty awareness), можна додавати до результатів мітку ризику чи рівня довіри. Наприклад, безпілотний автомобіль може повідомити, що він не впевнений у певній ситуації, і тому активувати втручання людини. Це не лише підвищує безпеку, але й довіру користувачів до систем ШІ.
capsa_torch.wrapper() де вихідні дані складаються як із прогнозу, так і з ризику:
Висновок
MIT команда демонструє, що майбутнє ШІ полягає не лише в тому, щоб ставати розумнішим, а й, що важливіше, у безпечнішому та чеснішому функціонуванні. У NetCare ми віримо, що ШІ стає справді цінним лише тоді, коли він прозорий щодо власних обмежень. За допомогою передових інструментів кількісної оцінки невизначеності, як-от Capsa, ви також можете втілити це бачення на практиці.
Хочете, щоб колеги швидко отримували відповіді на запитання щодо продуктів, політики, ІТ, процесів чи клієнтів? Тоді внутрішня система знань із власним чат-ботом є ідеальною. Завдяки Генерація з доповненням пошуком (RAG) така система розумніша, ніж будь-коли: співробітники ставлять запитання звичайною мовою, а чат-бот миттєво шукає у вашій власній документації. Це може бути повністю безпечно, без витоку даних зовнішнім сторонам – навіть якщо ви використовуєте великі мовні моделі від OpenAI чи Google.
RAG означає, що чат-бот зі штучним інтелектом спочатку шукає у вашому власному джерелі знань (документи, вікі, посібники, політики), а вже потім генерує відповідь. Це дозволяє:
Створити власну систему знань можна за допомогою різних продуктів, залежно від ваших уподобань та вимог до конфіденційності, масштабованості та простоти використання.
Важливо:
Багато інструментів, включаючи OpenWebUI та LlamaIndex, можуть підключати як локальні (on-premises), так і хмарні моделі. Ваші документи та пошукові запити ніколи не залишать вашої власної інфраструктури, якщо ви самі цього не захочете!
Більшість сучасних систем знань пропонують просту функцію завантаження або синхронізації.
Це працює, наприклад, так:
Для просунутих:
Автоматичне підключення до SharePoint, Google Drive, Dropbox або файлового сервера цілком можливе за допомогою LlamaIndex або Haystack.
Незалежно від того, чи обираєте ви власні моделі, чи великі хмарні моделі:
Для конфіденційної інформації рекомендується використовувати моделі ШІ локально (on-premises) або в приватній хмарі. Але навіть якщо ви використовуєте GPT-4 або Gemini, ви можете налаштувати, щоб ваші документи ніколи не використовувалися як навчальні дані або не зберігалися постійно постачальником.
За допомогою OpenWebUI ви легко створюєте безпечну внутрішню систему знань, де співробітники можуть ставити запитання спеціалізованим чат-ботам. Ви можете завантажувати документи, впорядковувати їх за категоріями та дозволяти різним чат-ботам виступати експертами у своїй галузі. Дізнайтеся, як це зробити тут!
Перевага: Завдяки категоризації правильний чат-бот (експерт) може зосередитися на відповідних джерелах, і ви завжди отримаєте релевантну відповідь.
OpenWebUI дозволяє створювати кілька чат-ботів, кожен зі своєю спеціалізацією чи роллю. Приклади:
Хочете швидко запустити доказ концепції (PoC)? За допомогою, наприклад, OpenWebUI та LlamaIndex ви часто матимете демо онлайн за один обідній час!
Потрібно професійне налаштування, підключення до вашої існуючої ІТ-інфраструктури чи дійсно високий рівень безпеки?
NetCare допоможе на кожному кроці: від допомоги у виборі до впровадження, інтеграції та навчання.
Neem Контакти для консультації або демонстрації без зобов'язань.
NetCare – Ваш гід у світі ШІ, знань та цифрової безпеки
Штучний інтелект (AI) докорінно змінив спосіб програмування. AI-агенти можуть генерувати код, оптимізувати його та навіть допомагати з налагодженням. Проте існують певні обмеження, які програмісти повинні враховувати під час роботи з AI.
На перший погляд здається, що ШІ може легко писати код. Прості функції та скрипти часто генеруються без проблем. Але як тільки проєкт складається з кількох файлів і папок, виникають труднощі. ШІ важко підтримувати узгодженість і структуру у великій кодовій базі. Це може призвести до таких проблем, як відсутні або неправильні зв'язки між файлами та неузгодженість у реалізації функцій.
AI-агентам важко дотримуватися правильної послідовності коду. Наприклад, вони можуть розміщувати ініціалізації в кінці файлу, що спричиняє помилки виконання. Крім того, AI може без вагань визначати кілька версій одного класу чи функції в межах проєкту, що призводить до конфліктів та плутанини.
Одним із рішень є використання AI-платформ для коду, які можуть керувати пам'яттю та структурами проєкту. Це допомагає підтримувати узгодженість у складних проєктах. На жаль, ці функції не завжди застосовуються послідовно. Через це AI може втратити цілісність проєкту та вносити небажані дублювання або некоректні залежності під час програмування.
Більшість платформ для кодування з AI працюють із так званими інструментами, які може викликати велика мовна модель (LLM). Ці інструменти базуються на відкритому стандартному протоколі (MCP). Тому існує можливість підключити AI-агента для кодування до IDE, як-от Visual Code. За бажанням ви можете локально налаштувати LLM за допомогою llama або ollama та обрати MCP-сервер для інтеграції. Моделі можна знайти на huggingface.
Om AI-gegenereerde code beter te beheren, kunnen ontwikkelaars IDE-extensies gebruiken die de codecorrectheid bewaken. Hulpmiddelen zoals linters, type checkers en geavanceerde code-analysetools helpen om fouten vroegtijdig op te sporen en te corrigeren. Ze vormen een essentiële aanvulling op AI-gegenereerde code om de kwaliteit en stabiliteit te waarborgen.
Een van de belangrijkste redenen waarom AI-agenten fouten blijven herhalen, ligt in de manier waarop AI API's interpreteert. AI-modellen hebben context en een duidelijke rolomschrijving nodig om effectieve code te genereren. Dit betekent dat prompts volledig moeten zijn: ze moeten niet alleen de functionele eisen bevatten, maar ook het verwachte resultaat en de randvoorwaarden expliciet maken. Om dit te vergemakkelijken, kunt u de prompts in een standaardformaat (MDC) opslaan en deze standaard naar de AI sturen. Dat is vooral handig voor generieke programmeerregels die u hanteert, en voor de functionele en technische vereisten en de structuur van uw project.
Producten zoals FAISS en LangChain bieden oplossingen om AI beter met context te laten omgaan. FAISS helpt bijvoorbeeld bij het efficiënt zoeken en ophalen van relevante codefragmenten, terwijl LangChain helpt bij het structureren van AI-gegenereerde code en het behouden van context binnen een groter project. Maar ook hier kunt u het eventueel zelf lokaal opzetten met RAC-databases.
AI is een krachtig hulpmiddel voor programmeurs en kan helpen bij het versnellen van ontwikkelingsprocessen. Toch is het nog niet echt in staat om zelfstandig een complexere codebase te ontwerpen en te bouwen zonder menselijke controle. Programmeurs moeten AI beschouwen als een assistent die taken kan automatiseren en ideeën kan genereren, maar die nog altijd begeleiding en correctie nodig heeft om tot een goed resultaat te komen.
Neem Контакти op om te helpen de ontwikkelomgeving in te richten, zodat teams het maximale uit de ontwikkelomgeving kunnen halen en meer tijd kunnen besteden aan requirements engineering en ontwerp dan aan debuggen en code schrijven.
Artificial Intelligence (AI) will continue to evolve in 2025, having an ever-increasing impact on our daily lives and business operations. The key AI trends show how this technology is reaching new heights. Here, we discuss some core developments that will shape the future of AI.
Нижче наведено 7 основних тенденцій у сфері штучного інтелекту на 2025 рік
Агентний ШІ refers to systems capable of making independent decisions within predefined boundaries. In 2025, AI systems are becoming increasingly autonomous, with applications in areas such as autonomous vehicles, supply chain management, and even healthcare. These AI agents are not just reactive but also proactive, thereby relieving human teams and increasing efficiency.
With the growth of AI applications in real-time environments, such as speech recognition and augmented reality, inference time compute becomes a crucial factor. In 2025, significant attention will be paid to hardware and software optimisations to make AI models faster and more energy-efficient. This includes specialised chips like Tensor Processing Units (TPUs) and neuromorphic hardware that support inference with minimal latency.
Since the introduction of models like GPT-4 and GPT-5, very large models continue to grow in size and complexity. In 2025, these models will not only be larger but also optimised for specific tasks, such as legal analysis, medical diagnostics, and scientific research. These hyper-complex models deliver unprecedented accuracy and contextual understanding, but they also present challenges in terms of infrastructure and ethics.
On the other end of the spectrum, we see a trend of very small models specifically designed for edge computing. These models are used in IoT devices, such as smart thermostats and wearable health devices. Thanks to techniques like model pruning and quantisation, these small AI systems are efficient, secure, and accessible for a wide range of applications.
AI applications in 2025 go beyond traditional domains like image and speech recognition. Consider AI supporting creative processes, such as fashion design, architecture, and even music composition. Furthermore, we see breakthroughs in domains like quantum chemistry, where AI assists in discovering new materials and medicines. This also extends to the management of complete IT systems, software development, and cybersecurity.
Through the integration of cloud technology and advanced data management systems, AI systems gain access to what feels like an infinite memory. This enables the retention of long-term context, essential for applications such as personalised virtual assistants and complex customer service systems. This capacity allows AI to provide consistent and context-aware experiences over longer periods. In fact, the AI remembers every conversation it has ever had with you. The question is whether you want that, of course, so there must also be an option to reset parts or the whole thing.
Although AI is becoming increasingly autonomous, the human factor remains important. Human-in-the-loop augmentation ensures that AI systems are more accurate and reliable through human supervision in critical decision-making phases. This is especially important in sectors like aviation, healthcare, and finance, where human experience and judgment remain crucial. Strangely enough, trials with diagnoses by 50 doctors show that an AI performs better, and even performs better alone than when assisted by an AI. We must therefore primarily learn to ask the right questions.
With the arrival of O1, OpenAI took the first step towards a reasoning LLM. This step was quickly overtaken by O3. But competition is also coming from an unexpected corner: Deepseek R1. An open-source reasoning and reinforcement learning model that is many times cheaper than its American competitors, both in terms of energy consumption and hardware usage. As this directly impacted the stock value of all AI-related companies, the tone for 2025 has been set.
How NetCare Can Help with This Topic
NetCare has a proven track record in implementing digital innovations that transform business processes. With our extensive experience in IT services and solutions, including managed IT services, IT security, cloud infrastructure, and digital transformation, we are well-equipped to support companies with their AI initiatives.
Our approach includes:
Setting Goals
When implementing AI, it is important to set clear and achievable goals that align with your overall business strategy. Here are some steps to help you define these goals:
By following these steps and collaborating with an experienced partner like NetCare, you can maximise the benefits of AI and position your organisation for future success.
The AI trends in 2025 show how this technology is becoming increasingly interwoven with our daily lives, solving complex problems in ways that were unthinkable just a few years ago. From advanced agentic AI to near-infinite memory capacity, these developments promise a future where AI supports, enriches, and enables us to push new boundaries. Be sure to also read the fascinating news about the new LLM from OpenAI O3
Штучний інтелект (ШІ) продовжує суттєво впливати на те, як ми працюємо та впроваджуємо інновації. Завдяки O3 OpenAI представляє проривну нову технологію, яка дозволяє компаніям працювати розумніше, швидше та ефективніше. Що означає цей прогрес для вашої організації та як ви можете використати цю технологію? Читайте далі, щоб дізнатися.
OpenAI O3 — це третє покоління передової AI-платформи від OpenAI. Воно поєднує найсучасніші мовні моделі, потужну автоматизацію та розширені можливості інтеграції. Якщо попередні версії вже були вражаючими, то O3 виводить продуктивність на новий рівень, зосереджуючись на:
OpenAI O3 розроблено для додавання цінності широкому спектру бізнес-процесів. Ось кілька способів його застосування:
За допомогою O3 ви можете розгортати інтелектуальні чат-боти та віртуальних асистентів для підтримки клієнтів. Ці системи краще, ніж будь-коли раніше, розуміють природну мову, що дозволяє їм допомагати клієнтам швидше та ефективніше.
Компанії можуть використовувати O3 для аналізу великих обсягів даних, генерації звітів та обміну інсайтами. Це спрощує прийняття рішень на основі даних.
O3 допомагає маркетологам створювати переконливий контент, від дописів у блогах до рекламних оголошень. Модель навіть може надавати персоналізовані рекомендації на основі вподобань користувачів.
Великі мовні моделі дуже добре підходять для розробки програмного забезпечення
Однією з найбільш помітних особливостей OpenAI O3 є фокус на зручності використання. Навіть компанії без значного технічного досвіду можуть скористатися потужністю ШІ. Завдяки детальній документації, підтримці API та навчальним модулям впровадження є простим.
Крім того, значна увага приділялася етичним настановам. OpenAI додав нові функції для запобігання зловживанням, як-от фільтри контенту та посилений контроль за результатами роботи моделі.
У NetCare ми розуміємо, наскільки важливі технології для успіху вашого бізнесу. Тому ми пропонуємо підтримку у:
Завдяки нашому досвіду ми гарантуємо, що ваша організація негайно отримає вигоду від можливостей, які пропонує OpenAI O3.
OpenAI O3 є новою віхою в технології ШІ. Незалежно від того, чи йдеться про покращення клієнтського досвіду, оптимізацію процесів чи отримання нових знань, можливості безмежні. Хочете дізнатися більше про те, як OpenAI O3 може посилити ваш бізнес? Зв'яжіться з Контакти NetCare та відкрийте для себе потужність сучасного ШІ.
Майбутнє організацій полягає в цифрових двійниках: трансформуйте за допомогою штучного інтелекту та посилюйте такі сектори, як охорона здоров'я та фінанси. Штучний інтелект (ШІ) – це більше, ніж просто ChatGPT. Хоча 2023 рік вивів ШІ у суспільну свідомість завдяки прориву чат-бота OpenAI, ШІ еволюціонував у тиші десятиліттями, чекаючи слушного моменту, щоб засяяти. Сьогодні це зовсім інший тип технології — здатний симулювати, створювати, аналізувати і навіть демократизувати, розширюючи межі можливого майже в будь-якій галузі.
Але що саме може робити ШІ, і як компаніям інтегрувати його у свої стратегії? Давайте зануримося у потенціал, варіанти використання та виклики ШІ з точки зору ІТ-стратегії.
ШІ здатний на неймовірні досягнення, як-от симуляція реальності (через глибоке навчання та навчання з підкріпленням), створення нового контенту (за допомогою таких моделей, як GPT та GAN) та прогнозування результатів шляхом аналізу величезних масивів даних. Такі сектори, як охорона здоров'я, фінанси та безпека, вже відчувають цей вплив:
Ці приклади — лише верхівка айсберга. Від нерухомості та страхування до обслуговування клієнтів та судової системи, ШІ має потенціал революціонізувати майже кожен аспект нашого життя.
Одним із найбільш інтригуючих застосувань ШІ є створення цифрових двійників. Симулюючи реальність за допомогою оперативних даних, компанії можуть безпечно досліджувати вплив ШІ перед його широкомасштабним впровадженням. Цифрові двійники можуть представляти пілота, суддю або навіть цифрового кредитного інспектора, дозволяючи компаніям обмежувати ризики та поступово інтегрувати ШІ у свої операції.
Коли компанії прагнуть прийняти ШІ, вони повинні розглянути такі питання, як «купувати, використовувати відкритий код чи будувати самостійно?» та «як ми можемо посилити наших нинішніх співробітників за допомогою інструментів ШІ?». Важливо розглядати ШІ як спосіб покращення людських навичок, а не їх заміни. Кінцева мета — створити розширених радників, які підтримують прийняття рішень, не жертвуючи людським аспектом.
З великою силою приходить і велика відповідальність. Закон ЄС про ШІ, набув чинності у 2024 році та спрямований на збалансування інновацій із фундаментальними правами та безпекою. Компанії повинні проактивно думати про упередженість у моделях ШІ, конфіденційність даних та етичні наслідки розгортання таких технологій.
Розгляньте можливість використання синтетичних даних , згенерованих GAN, для вирішення проблеми упередженості, та використовуйте такі інструменти, як SHAP або LIME, для створення більш пояснюваних систем ШІ. Нам потрібен ШІ, який підтримує людські цілі та цінності — технологія, яка може покращувати життя, а не ставити його під загрозу.
ШІ вже визначає те, як ми живемо та працюємо. За даними Gartner, шість із десяти головних технологічних трендів на 2024 рік пов'язані з ШІ. Forrester прогнозує, що до 2030 року ринок ШІ досягне вартості 227 мільярдів доларів. Компанії повинні з'ясувати, як вивести ШІ з лабораторій і застосувати його у практичних сценаріях використання вже зараз.
Майбутнє полягає не в заміні людей, а у створенні світу, де персональні ШІ співпрацюють з бізнес-ШІ, розширюючи людські можливості та трансформуючи галузі. Бачення чітке — відповідально приймати ШІ та використовувати його потужність для більш ефективного та збагаченого майбутнього.
How NetCare Can Help with This Topic
NetCare розробила цю стратегію задовго до того, як великі компанії, як-от Oracle та Microsoft, дійшли цієї ідеї. Це дає стратегічну перевагу з точки зору швидкості, підходу та бачення майбутнього.
Setting Goals
При впровадженні цифрового двійника важливо встановити чіткі та вимірювані цілі. Розгляньте наступні кроки:
Чому NetCare
NetCare вирізняється поєднанням ШІ з клієнтоорієнтованим підходом та глибокою ІТ-експертизою. Основна увага приділяється наданню індивідуальних рішень, які відповідають унікальним потребам вашої організації. Співпрацюючи з NetCare, ви можете бути впевнені, що ваші ініціативи у сфері ШІ будуть стратегічно сплановані та ефективно реалізовані, що призведе до стійких покращень та конкурентної переваги.
Швидше, Розумніше та Сталіше У світі розробки програмного забезпечення застарілий код може стати перешкодою для інновацій та зростання. Застарілий код часто складається з десятиліть виправлень, обхідних рішень та оновлень, які колись були функціональними, але тепер їх важко підтримувати.
На щастя, з'явився новий гравець, який може допомогти командам розробників модернізувати цей код: штучний інтелект (ШІ). Завдяки ШІ компанії можуть швидше, ефективніше та точніше очищати, документувати та навіть конвертувати застарілий код у більш сучасні мови програмування.
Застарілий код, написаний застарілими мовами або зі застарілими структурами, створює низку проблем:
Модернізація застарілого коду за допомогою ШІ не лише дає компаніям можливість скористатися перевагами нових технологій, але й мінімізувати ризики та заощадити кошти. За допомогою ШІ можна поетапно трансформувати застарілу кодову базу у сучасну, стійку до викликів майбутнього інфраструктуру, не втрачаючи при цьому базової функціональності.
У світі, де технології розвиваються стрімкими темпами, компанії можуть отримати цінну перевагу завдяки ШІ, оновлюючи застарілий код і позиціонуючи себе як інноваційних гравців у своїй галузі. Модернізація застарілого коду тепер не тільки можлива, але й економічно вигідна з точки зору витрат і часу.
Потрібна допомога з коучингом та впровадженням ШІ для модернізації застарілого коду? Заповніть контактну форму, і я з радістю розповім більше. У середньому, процес модернізації з використанням ШІ відбувається у 5 разів швидше, ніж без нього. Це значно перевершує навіть безкодові платформи.
