Rozwój modeli multimodalnych: trendy w dziedzinie sztucznej inteligencji w 2025 r.
W ciągu ostatnich kilku lat dyskusja na temat sztucznej inteligencji znacznie się rozwinęła. To, co kiedyś było odległym marzeniem, teraz stało się strategiczną koniecznością dla organizacji każdej wielkości. W 2025 roku jesteśmy świadkami punktu zwrotnego, w którym sztuczna inteligencja nie jest już domeną wyłącznie gigantów technologicznych. Firmy wdrażają sztuczną inteligencję we wszystkich obszarach działalności, a kadra kierownicza przygotowuje się do przeznaczenia znacznych środków budżetowych na inicjatywy związane z AI. Badania pokazują, że ponad trzy czwarte organizacji korzysta obecnie z jakiejś formy sztucznej inteligencji, a liderzy biznesowi podwajają swoje inwestycje. To przejście od szumu medialnego do pragmatycznego wdrażania odzwierciedla rosnące zrozumienie, że sztuczna inteligencja musi przynosić wymierne korzyści biznesowe.
Krajobraz ulega przemianie pod wpływem dwóch ważnych czynników: rozwoju sztucznej inteligencji agentowej oraz rozpowszechnienia modeli multimodalnych. Jednocześnie branże zmagają się z kwestiami zwrotu z inwestycji, zarządzania i etyki. Aby zrozumieć znaczenie tego momentu, zbadamy, czym jest sztuczna inteligencja agentowa, dlaczego modele multimodalne są tak ważne i jak organizacje mogą przygotować się na kolejną falę automatyzacji.
Sztuczna inteligencja agentyczna: więcej niż tylko zautomatyzowane przepływy pracy
Wiele osób nadal myli agentów AI z prostymi przepływami pracy, ale różnica między nimi jest zasadnicza. Przepływ pracy przebiega zgodnie z wcześniej zdefiniowaną sekwencją kroków ustaloną przez programistę, podczas gdy agent AI jest zaprojektowany tak, aby rozumieć swoje otoczenie, wybierać własne działania i dostosowywać się do zmieniających się warunków. Agent można porównać do młodszego pracownika, który potrafi planować i improwizować, natomiast przepływ pracy przypomina raczej skrypt, który za każdym razem działa w ten sam sposób. Dzięki samodzielnej percepcji i podejmowaniu decyzji agent może dążyć do celu, nawet jeśli droga do niego nie jest od początku jasna.
Organizacje eksperymentują z agentami AI w zadaniach od obsługi klienta po tworzenie oprogramowania. Narzędzia takie jak Devin, inżynier oprogramowania AI, i Julius, analityk danych AI, pokazują, w jaki sposób agenci mogą radzić sobie ze złożonymi problemami, obserwując dane, planując kolejne działania, realizując je i ucząc się na podstawie informacji zwrotnych. Agenci ci obsługują nie tylko proste polecenia, ale całe projekty, dzieląc cele na łatwe do zrealizowania etapy i dostosowując się w przypadku napotkania przeszkód. Taka autonomia wymaga potężnych modeli bazowych i starannego nadzoru, ale potencjalny wzrost wydajności jest ogromny.
Wyzwaniem jest to, że tworzenie i utrzymanie sztucznej inteligencji agentycznej nadal jest kosztowne. Należy ocenić, czy złożoność i nieprzewidywalność zadania uzasadniają taką inwestycję. Potrzebny jest również zespół, który rozumie, jak monitorować decyzje agenta i interweniować w razie potrzeby. Pomimo tych przeszkód zainteresowanie tym rozwiązaniem gwałtownie rośnie. Badania wskazują, że tylko niewielka część organizacji w pełni wdrożyła rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji agentycznej, ale znaczna część z nich realizuje projekty pilotażowe lub planuje wkrótce zainwestować w tę technologię. Liderzy biznesowi postrzegają agentów jako sposób na obsługę powtarzalnych zadań, wsparcie zespołów IT i poprawę obsługi klienta.
Generatywna i multimodalna sztuczna inteligencja stają się coraz bardziej popularne
Sztuczna inteligencja agentyczna jest ściśle powiązana z postępami w modelach generatywnych, które napędzają zdolności rozumowania i językowe, na których opierają się agenci. Generatywna sztuczna inteligencja wykroczyła poza chatboty i znalazła zastosowanie w aplikacjach korporacyjnych, takich jak tworzenie dokumentów, tworzenie treści i generowanie kodu. Jej popularność szybko rośnie, ponieważ kadra kierownicza zdaje sobie sprawę, że sztuczna inteligencja może poprawić satysfakcję klientów, wydajność i bezpieczeństwo. Na przykład pakiety korporacyjne zawierają obecnie asystentów AI, którzy podsumowują spotkania, tworzą projekty wiadomości e-mail i analizują raporty.
Modele multimodalne mogą natomiast obsługiwać tekst, obrazy, audio i wideo w jednym systemie. Nowe modele łączą te modalności, aby generować bogatsze wyniki, umożliwiając firmom automatyzację przetwarzania dokumentów, opisów produktów, napisów do filmów, a nawet monitorowania łańcucha dostaw. Możliwość syntezy informacji z różnych mediów otwiera nowe możliwości w marketingu, handlu elektronicznym i szkoleniach. Zamiast budować oddzielne systemy dla każdego typu danych, firmy mogą polegać na jednym modelu, aby zrozumieć i generować szeroki zakres treści.
Kolejnym ważnym trendem jest przejście w kierunku spersonalizowanych modeli biznesowych. Zamiast polegać wyłącznie na publicznych modelach językowych, firmy tworzą rozwiązania dostosowane do własnych danych. Dostosowując modele do konkretnych zadań, mają nadzieję poprawić dokładność i kontrolować koszty, jednocześnie chroniąc poufne informacje. Jednocześnie frameworki open source ułatwiają eksperymentowanie z generatywną sztuczną inteligencją bez uzależnienia od jednego dostawcy. Ta demokratyzacja rozwoju sztucznej inteligencji oznacza, że nawet małe firmy mogą tworzyć zaawansowane agenty.
Przykłady zastosowań: od wsparcia administracyjnego po obsługę klienta
Obietnica sztucznej inteligencji opartej na agentach i multimodalnej staje się rzeczywistością w konkretnych przypadkach użycia. Weźmy na przykład firmę, która automatyzuje proces wdrażania nowych pracowników. Zamiast ręcznie przeprowadzać nowego pracownika przez setki formularzy, agent AI może zająć się rutynowymi formalnościami, zaplanować sesje szkoleniowe i odpowiedzieć na pytania dotyczące zasad. Zmniejsza to nakłady administracyjne i pomaga nowym pracownikom szybciej osiągnąć pełną wydajność. Podobnie, działy pomocy technicznej IT mogą wdrożyć agentów do resetowania haseł, kierowania zgłoszeń i monitorowania stanu systemu, dzięki czemu inżynierowie mogą skupić się na bardziej złożonych problemach.
W marketingu i sprzedaży agenci mogą personalizować komunikację i analizować dane klientów. Na przykład agent oparty na sztucznej inteligencji może śledzić historię przeglądania stron internetowych przez klienta na nasza strona internetowa i odpowiednio dostosowywać rekomendacje dotyczące produktów. Inny agent mógłby przygotowywać projekty e-maili z dalszymi informacjami i planować rozmowy telefoniczne. Platforma itsalesaas.com pokazuje, w jaki sposób agenci AI usprawniają generowanie leadów poprzez automatyzację działań marketingowych, kwalifikowanie potencjalnych klientów i przekazywanie ich w odpowiednim momencie do ludzkich przedstawicieli handlowych. Systemy te ograniczają marnowanie wysiłków i zwiększają współczynniki konwersji.
Korzyści odnosi również zarządzanie projektami. Agenci mogą aktualizować listy zadań, przydzielać zasoby i wskazywać ryzyka. Mogą dostarczać analizy w czasie rzeczywistym, identyfikując wzorce, które mogą umknąć ludzkim menedżerom. W połączeniu z modelami multimodalnymi agenci mogą przeglądać dokumenty projektowe, obrazy lub filmy, aby zapewnić, że projekt przebiega zgodnie z planem.
Wyzwania i zarządzanie
Pomimo tej dynamiki organizacje napotykają na poważne przeszkody. Wielu liderów ma trudności ze zrozumieniem, w jaki sposób sztuczna inteligencja oparta na agentach może przynieść korzyści ich firmom. Niepewność ta wynika z braku jasnych ram regulacyjnych oraz złożoności wdrażania agentów w środowiskach podlegających ścisłej regulacji. Największymi barierami pozostają kwestie związane z cyberbezpieczeństwem i prywatnością danych. Liderzy obawiają się udostępniania agentom poufnych informacji bez solidnych zabezpieczeń.
Kolejnym wyzwaniem jest niezawodność. Obecne modele czasami mają halucynacje lub generują nieprawidłowe wyniki, a agent działający autonomicznie może pogłębiać te błędy. Duże okna kontekstowe i lepsze zarządzanie pamięcią mogą zmniejszyć liczbę błędów, ale zwiększają również koszty obliczeniowe. Nadzór człowieka ma zatem kluczowe znaczenie, a większość ekspertów zgadza się, że agenci AI powinni wspierać, a nie zastępować ludzkich decydentów.
Wreszcie pozostaje czynnik ludzki. Pracownicy potrzebują szkoleń, aby móc współpracować z agentami AI, a kultura korporacyjna musi się dostosować. Badania wskazują, że wiele organizacji planuje w najbliższych latach wprowadzić dodatkowe szkolenia. Chociaż niektórzy obawiają się, że AI spowoduje likwidację miejsc pracy, coraz częściej pojawia się pogląd, że agenci przejmą powtarzalne zadania, umożliwiając zespołom skupienie się na pracy kreatywnej i strategicznej.
Jak przygotować swoją organizację
Wdrożenie sztucznej inteligencji opartej na agentach i multimodalnej wymaga przemyślanego planu. Zacznij od zidentyfikowania problemów, w przypadku których automatyzacja mogłaby przynieść największe korzyści. Zadania o niskim ryzyku, takie jak planowanie, wprowadzanie danych i często zadawane pytania, są dobrymi kandydatami do wczesnych pilotażowych wdrożeń. Zaangażuj pracowników, którzy będą korzystać z agentów, i zbieraj opinie, aby ulepszyć system. Stopniowo przechodź do bardziej złożonych zadań, ale zawsze zachowaj punkty kontrolne, w których człowiek może interweniować. Takie stopniowe podejście pomaga budować zaufanie i pozwala uniknąć pułapek związanych z nadmiernymi obietnicami.
Zainwestuj w jakość danych i infrastrukturę. Agenci uczą się na podstawie dostarczonych przez Ciebie danych, więc błędy lub braki będą skutkowały słabymi wynikami. Współpracuj z zespołami prawnymi i informatycznymi, aby ustanowić solidne zabezpieczenia. Rozważ współpracę z zaufanymi partnerami lub frameworkami open source, które zapewniają większą elastyczność. W miarę zdobywania doświadczenia możesz zdecydować się na utworzenie wewnętrznego zespołu zajmującego się dostosowywaniem i utrzymywaniem modeli sztucznej inteligencji.
Najważniejsze jest, aby wdrożenie sztucznej inteligencji było dostosowane do celów biznesowych. Sztuczna inteligencja nie powinna być projektem samym w sobie. Należy zadać sobie pytanie, które procesy chcesz usprawnić, jak wygląda sukces i w jaki sposób zamierzasz mierzyć zwrot z inwestycji. Wykorzystaj lekcje, których nauczyliśmy się na temat wyboru producentów oprogramowania jako szablon do oceny dostawców i konsultantów AI. Sprawdź ich dotychczasowe osiągnięcia, zapytaj o stosowane przez nich praktyki bezpieczeństwa i wymagaj przejrzystej komunikacji. Tak jak wybór odpowiedniego partnera w zakresie oprogramowania może zadecydować o sukcesie lub porażce projektu, tak wybór odpowiedniego dostawcy rozwiązań AI zadecyduje o tym, czy Twoja inwestycja się zwróci.
Droga przed nami
Wszystko wskazuje na to, że rok 2025 będzie przełomowy. Koszt korzystania z zaawansowanych modeli spada, systemy stają się coraz bardziej wydajne, a naukowcy optymalizują je pod kątem wnioskowania i podejmowania decyzji. Rządy i organy normalizacyjne prześcigają się w opracowywaniu przepisów, które zapewniają równowagę między innowacyjnością a ochroną. Tymczasem pierwsi użytkownicy osiągają wymierne korzyści, inspirując innych do podążania za nimi. Badania pokazują, że organizacje, które zainwestowały wcześnie, już odnotowują pozytywne wyniki, a wiele z nich planuje zwiększyć swoje wydatki.
W miarę postępu technologicznego należy spodziewać się, że agenci AI będą coraz bardziej skłonni do współpracy. Zamiast pojedynczych agentów pracujących samodzielnie, pojawią się sieci agentów koordynujących działania między działami. Systemy te nauczą się delegować zadania, negocjować, a nawet szkolić się nawzajem. Funkcje multimodalne umożliwią agentom zrozumienie i generowanie złożonych treści, od diagramów technicznych po rozmowy z obsługą klienta. Jednocześnie ramy etyczne będą wytyczać kierunki interakcji agentów z ludźmi i podejmowania przez nich decyzji. Firmy, które zainwestują w te funkcje już teraz, będą miały przewagę nad konkurencją.
Podsumowując, sztuczna inteligencja oparta na agentach i modele multimodalne wyznaczają kolejny etap rewolucji w dziedzinie sztucznej inteligencji. Obiecują one transformację procesów biznesowych, otwarcie nowych form kreatywności i przekształcenie relacji między ludźmi a maszynami. Szanse są ogromne, ale tak samo ogromna jest odpowiedzialność. Łącząc planowanie strategiczne, kwestie etyczne i zaangażowanie w ciągłe uczenie się, organizacje mogą w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji i budować przyszłość, w której ludzie i inteligentni agenci współpracują, aby osiągać więcej.
Aby uzyskać więcej informacji, skontaktuj się z nami.
TRENDY W ZAKRESIE SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W 2025 ROKU