7 najważniejszych trendów w zakresie sztucznej inteligencji, na które należy zwrócić uwagę w 2025 r

Jak pokazały wydarzenia ostatnich kilku lat, sztuczna inteligencja nie jest zjawiskiem przemijającym. Szybko rozwijająca się technologia odcisnęła już swoje piętno na światowym krajobrazie gospodarczym, a w 2024 r. żadna podstawowa branża nie pozostała wyłączona spod jej wpływu.

Podobnie jak w przypadku każdej przełomowej technologii, niezastosowanie się do tych zmian spowoduje jedynie utratę szans dla przedsiębiorstw. Wręcz przeciwnie, liderzy, którzy wyprzedzają konkurencję dzięki solidnej strategii sztucznej inteligencji, będą znacznie lepiej przygotowani do utrzymania swojej przewagi konkurencyjnej i uwzględnienia potencjalnych przeszkód na drodze.

Rzeczywistość jest taka, że ​​dla wielu firm sztuczna inteligencja nie jest już czymś, co warto mieć, a staje się koniecznością . Podsumowując rok, podsumowaliśmy siedem trendów w zakresie sztucznej inteligencji, które powinny być na Twoim radarze, gdy wkroczymy w rok 2025.

7 trendów w sztucznej inteligencji, które będą nadal rosły w 2025 r

Omawiamy niektóre znane i – nieco mniej znane – trendy w zakresie sztucznej inteligencji, które będą kształtować krajobraz biznesowy w nadchodzących latach.

1. Małe systemy językowe (SLM)

„Większy jest lepszy” to mantra wielu twórców sztucznej inteligencji od czasu, gdy boom na sztuczną inteligencję rozpoczął się wraz z uruchomieniem ChatGPT. Przejdź kilka lat do przodu, a małe i średnie systemy językowe (MLS) stają się coraz ważniejsze ze względu na ich skalowalność i przewagę wydajności w porównaniu z większymi modelami.

SLM potrzebują do przetworzenia mniejszej liczby parametrów, co oznacza, że ​​często są w stanie generować odpowiedzi znacznie szybciej niż LLM. Ich niewielkie rozmiary i skromniejsze wymagania obliczeniowe oznaczają również, że często można je uruchomić również na urządzeniu, co ogranicza potrzebę wysyłania danych tam i z powrotem z chmury, a w rezultacie zmniejsza ich wpływ na środowisko.

Niektóre z największych nazwisk w branży technologicznej wdrożyły w tym roku własne SLM. Microsoft wypuścił Phi-4, model specjalizujący się w złożonym rozumowaniu, a Apple wypuścił osiem małych modeli sztucznej inteligencji, które są na tyle małe, że można je uruchomić na smartfonie. Ponieważ systemy SLM umożliwiają start-upom i małym firmom skalowanie sztucznej inteligencji w bardziej przystępny sposób, widzimy, że w nadchodzących latach staną się one coraz bardziej podstawowym elementem technologii.

2. Agentyczna sztuczna inteligencja

Agentyczna sztuczna inteligencja to autonomiczne systemy sztucznej inteligencji, które są w stanie podejmować decyzje przy minimalnym udziale człowieka. Wątek sztucznej inteligencji może uczyć się na nowych danych i rozwiązywać złożone problemy, dynamicznie dostosowując się do nowych sytuacji.

Nazwany przez firmę badawczo-konsultingową Gartner „najważniejszym trendem technologicznym na rok 2025” trend ten jest na dobrej drodze do transformacji automatyzacji w różnych branżach poprzez usprawnienie procesów przy mniejszym zaangażowaniu człowieka. Technologia ta jest już wykorzystywana, aby pomóc firmom zwiększyć wydajność – sprzedawcy detaliczni wykorzystują sztuczną inteligencję do personalizowania doświadczeń zakupowych, a dostawcy usług opieki zdrowotnej wykorzystują tę technologię do analizowania danych pacjentów.

Google włączył się już w ten trend, wykorzystując agentyczną sztuczną inteligencję podczas grudniowej premiery Gemini 2.0, a w 2025 r. więcej gigantów technologicznych prawdopodobnie pójdzie tym tropem. Ponieważ jednak agentyczna sztuczna inteligencja rozwija się szybciej niż bariery prawne, zalecamy firmom wdrażanie tej technologii z zachować ostrożność, utrzymując nadzór człowieka i przeprowadzając testy E2E.

3. Cyberbezpieczeństwo AI

Niestety, w miarę jak zaawansowane modele sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej dostępne, przewiduje się, że rynek cyberprzestępczości będzie nadal przeżywał rozkwit w 2025 r., ponieważ przestępcy w dalszym ciągu będą wykorzystywać tę technologię do oszukiwania ofiar. Według Cybersecurity Ventures roczne przychody z cyberprzestępczości przekroczą w przyszłym roku 10,5 biliona dolarów, co będzie wynikać ze wzrostu liczby ataków typu phishing, deepfake i złośliwego oprogramowania z wykorzystaniem sztucznej inteligencji .

Jednakże w miarę postępu zagrożeń cybernetycznych rosną także protokoły zaprojektowane w celu ich łagodzenia. Wykorzystując sztuczną inteligencję zamiast tradycyjnych rozwiązań, firmy są w stanie wykrywać w czasie rzeczywistym zagrożenia, takie jak złośliwe oprogramowanie, próby phishingu i luki typu zero-day. Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do inżynierii wstecznej exploitów dnia zerowego, umożliwiając programistom tworzenie poprawek zabezpieczeń dla luk w zabezpieczeniach, zanim zostaną one upublicznione.

Ponieważ ponad połowa firm korzysta już ze sztucznej inteligencji w celu usprawnienia wykrywania zagrożeń, technologia ta stanie się ważniejsza dopiero w 2025 r. i później, w miarę jak zagrożenia cybernetyczne będą coraz bardziej wyrafinowane.

4. Wyszukiwarki AI

Chociaż krajobraz wyszukiwania stale ewoluuje, rozwój sztucznej inteligencji radykalnie zmienił sposób, w jaki uzyskujemy informacje w 2024 r.

Co najważniejsze, gigant wyszukiwarek Google wprowadził w maju funkcję podsumowania sztucznej inteligencji , pomagając poprawić skupienie i szacunek miliardów zapytań. Pionier sztucznej inteligencji i twórca ChatGPT OpenAI uruchomiło w październiku tego roku swojego własnego rywala w wyszukiwarce – ChatGPT Search , próbując rzucić wyzwanie wieloletniemu monopolowi Google na wyszukiwanie.

Chociaż funkcja podsumowania wyszukiwania AI w Google początkowo spotkała się z pewną niechęcią, co zmusiło firmę do ograniczenia niektórych wysiłków, Google twierdzi, że dzięki niej większość użytkowników była bardziej zadowolona z wyników – przy czym najwyższy poziom umiejętności mieli młodsi ludzie w wieku od 18 do 24 lat. zaangażowanie w tę funkcję.

Tak więc, chociaż nie nadszedł jeszcze czas, aby pożegnać się z tradycyjnymi stronami wyników wyszukiwania, zmiany, które miały miejsce w tym roku, wraz z szybkim postępem w generatywnej sztucznej inteligencji, sugerują, że sztuczna inteligencja będzie w nadchodzących latach jedynie zakłócać sposób, w jaki będziemy częściej szukać .

5. Żetony AI

Chipy sztucznej inteligencji to układy scalone zaprojektowane do obsługi zadań AI, w tym uczenia maszynowego (ML), przetwarzania języka naturalnego (NLP) i analizy danych.

Ponieważ chipy te zostały stworzone z myślą o sztucznej inteligencji, są w stanie obsługiwać bardziej zaawansowane obliczenia i większe ilości danych niż tradycyjne jednostki centralne (CPU). W rezultacie chipy AI zazwyczaj zapewniają dokładniejsze odpowiedzi przy mniejszym opóźnieniu, co czyni je podstawą wyboru dla firm takich jak NVIDA, Intel, Google, Amazon i wielu innych.

Analiza branżowa przewiduje, że ze względu na ich przewagę konkurencyjną popyt na chipy AI wzrośnie w 2025 r. o 35% rok do roku, osiągając potencjalną wartość rynkową wynoszącą 120 miliardów dolarów według japońskiego banku inwestycyjnego Daiwa.

Co więcej, w związku z inwestycją Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) i Samsung w nowy zakład produkcyjny w kraju, oczekuje się, że ten zwrot rozwiąże wyzwania związane z łańcuchem dostaw poprzez zmniejszenie globalnej zależności od azjatyckich ośrodków produkcyjnych, co sugeruje, że chipy AI staną się jeszcze bardziej popularne ma kluczowe znaczenie dla przyszłego ekosystemu chipów.

6. Krawędziowa sztuczna inteligencja

Edge AI odnosi się do połączenia sztucznej inteligencji i przetwarzania brzegowego. Przechowując dane blisko urządzenia, bez konieczności korzystania z zewnętrznego serwera w chmurze, rozwiązanie jest w stanie zmniejszyć wykorzystanie przepustowości i problemy z opóźnieniami, zapewniając jednocześnie dodatkową warstwę bezpieczeństwa.

Umożliwiając przetwarzanie w czasie rzeczywistym na urządzeniach brzegowych, sztuczna inteligencja brzegowa stanowi poważną zmianę w podejściu firm do przetwarzania danych i podejmowania decyzji. Edge AI już robi furorę w świecie biznesu, wykorzystując technologię w branży opieki zdrowotnej do poprawy diagnostyki i leczenia, w przemyśle produkcyjnym do analizy zagrożeń zawodowych oraz w przemyśle motoryzacyjnym w celu poprawy bezpieczeństwa pojazdów autonomicznych.

Patrząc w przyszłość, wdrożenie brzegowej sztucznej inteligencji będzie rosło coraz szybciej, a eksperci prognozują, że do 2030 r. rynek ten będzie wart oszałamiającą kwotę 62,93 miliarda dolarów.

7. Korporacyjne systemy wyszukiwania

Nie mylić z systemami wyszukiwania AI, systemy wyszukiwania korporacyjnego to rozwiązania wykorzystywane do wyszukiwania informacji w organizacjach korporacyjnych.

Narzędzia wyszukiwania korporacyjnego wykorzystują dane ze wszystkich głównych silosów informacyjnych, w tym dokumentów, repozytoriów kodów, wiadomości e-mail i narzędzi do zarządzania projektami . Zawierając wyłącznie dane istotne dla konkretnych firm, wewnętrzne systemy wyszukiwania mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki pracownicy odpowiadają na zapytania, umożliwiając zespołom większą produktywność i zyskowność.

Chociaż systemy wyszukiwania korporacyjnego nie zawsze opierały się na sztucznej inteligencji, zastosowanie tej technologii pomogło radykalnie poprawić efektywność wyszukiwania. Odchodząc od prostego dopasowywania słów kluczowych powiązanego z tradycyjnymi mechanizmami wyszukiwania, narzędzia wyszukiwania korporacyjnego oparte na sztucznej inteligencji umożliwiają również tym platformom bardziej konwersację i intuicyjność, co skutkuje interakcjami bardziej przypominającymi ludzkie.

Zatem wraz z pojawieniem się nowych systemów wyszukiwania korporacyjnego opartych na sztucznej inteligencji w 2024 r. jest prawie pewne, że w nadchodzących latach sztuczna inteligencja będzie w dalszym ciągu optymalizować tradycyjne procesy wyszukiwania korporacyjnego.