Sztuczna inteligencja coraz wyraźniej wychodzi poza laboratoria i biura IT, trafiając bezpośrednio do operacji „na pierwszej linii” biznesu. Poniżej wskazujemy kilka kluczowych trendów AI, które w nadchodzących miesiącach mają realnie wpływać na produktywność i ROI firm.
Agenci AI i systemy autonomiczne
Jednym z najszybciej rosnących trendów są agenci AI – systemy zdolne do samodzielnego wykonywania złożonych zadań przy minimalnej ingerencji człowieka. W finansach, IT czy obsłudze klienta wdrożenia wieloagentowe przekładają się już dziś na wzrost wydajności sięgający nawet 50%
Przykładem tego podejścia są integracje OpenAI z platformami konsumenckimi, takimi jak Spotify, gdzie algorytmy nie tylko rekomendują treści, ale też prowadzą interakcje konwersacyjne. Eksperci wskazują, że postępy OpenAI mogą zainspirować nowe sposoby integracji sztucznej inteligencji z ekosystemami urządzeń, napędzając innowacje i inteligentne operacje.
„Przykładowo, agenci AI w urządzeniach Zebra mogliby samodzielnie zarządzać złożonymi procesami, takimi jak śledzenie stanu magazynowego w czasie rzeczywistym, konserwacja predykcyjna lub personalizowane rekomendacje zadań dla pracowników logistyki, handlu detalicznego i opieki zdrowotnej” – mówi Stuart Hubbard, starszy dyrektor ds. sztucznej inteligencji i zaawansowanego rozwoju w Zebra Technologies. „Urządzenia mogą wykorzystywać interfejsy konwersacyjne oparte na AI do pomocy pracownikom, odpowiadania na pytania operacyjne lub sugerowania zoptymalizowanych procesów” – dodaje.
Asystenci AI bliżej operacji
Równolegle rozwija się koncepcja asystentów AI wbudowanych bezpośrednio w procesy robocze. Oprócz pracowników biurowych i programistów, branże takie jak opieka zdrowotna, produkcja i handel detaliczny integrują tych asystentów w celu zwiększenia wydajności operacyjnej. Oczekuje się, że modele AI zoptymalizowane pod kątem poszczególnych branż będą osiągać doskonałe wyniki, oferując dostosowane do potrzeb informacje i automatyzację.
Asystenci AI będą coraz częściej przybierać formę multimodalnych systemów sztucznej inteligencji, zdolnych do przetwarzania i generowania treści w postaci tekstu, dźwięku, wideo i obrazów. Będą też coraz bardziej zintegrowani z urządzeniami codziennego użytku. Zastosowania w robotyce, systemach motoryzacyjnych i inteligentnych asystentach torują drogę do bardziej intuicyjnych interakcji między człowiekiem a maszyną.
Trend w kierunku przetwarzania AI na urządzeniach zyskuje na popularności napędzany kwestiami prywatności, zmniejszoną zależnością od chmury i efektywnością kosztową. Mniejsze, energooszczędne modele AI umożliwiają szybsze eksperymentowanie i wdrażanie, jednocześnie rozwiązując problemy dotyczące bezpieczeństwa danych.
Regulacje, odpowiedzialność i ESG
Wraz z rozwojem generatywnej AI rośnie znaczenie odpowiedzialnego podejścia do jej wdrażania. Transparentność, zgodność z regulacjami i zarządzanie ryzykiem – od dezinformacji po prawa własności intelektualnej – stają się warunkiem skalowania rozwiązań AI w dużych organizacjach.
Jednocześnie AI coraz częściej wspiera cele zrównoważonego rozwoju: optymalizuje zużycie energii, redukuje odpady i pomaga projektować produkty o mniejszym śladzie środowiskowym. Firmy łączące AI z ESG nie tylko obniżają koszty operacyjne, ale też odpowiadają na rosnące oczekiwania klientów.
Open source i demokratyzacja AI
Dochodzący do dojrzałości ekosystem open source, wspierany przez automatyzację MLOps (Machine Learning Operations) oraz platformy no-code i low-code, obniża barierę wejścia w świat AI. Organizacje mogą dziś szybciej wdrażać modele, skalować je i integrować z systemami biznesowymi – nawet bez dedykowanych zespołów data science.
Trzeba jednak mieć na uwadze, że ta demokratyzacja wiąże się również z wyzwaniami. Łatwość dostępu zwiększa bowiem ryzyko nadużyć, luk w zabezpieczeniach i kwestii etycznych. Utrzymanie czujności poprzez nadzór społeczności, solidne zarządzanie i etyczne praktyki rozwojowe mają zasadnicze znaczenie dla ograniczenia tych zagrożeń i zapewnienia odpowiedzialnego wdrażania AI.
Dla organizacji połączenie rozwoju oprogramowania Open Source, automatyzacji MLOps i platform no-code stanowi mimo tego wyjątkową szansę.
„Wykorzystując te narzędzia, można przyspieszyć wdrażanie sztucznej inteligencji, obniżyć koszty rozwoju i umożliwić zespołom nietechnicznym włączenie się w rozwój innowacji opartych na AI” – twierdzi Stuart Hubbard. „Trend ten podkreśla transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji, która staje się narzędziem dostępnym dla wszystkich, nie tylko dla ekspertów. Zapowiada to nową erę powszechnego rozwoju aplikacji opartych na AI, które każdego dnia usprawniają pracę” – podsumowuje.
