Najnowsze Trendy AI 2025
Technologia zmienia świat. Sprawia, że nasze życie staje się lepsze, tworzy nowe zawody i branże oraz otwiera nowe możliwości inwestycyjne. Sztuczna inteligencja jest niekwestionowanym liderem ludzkich myśli, nadziei i obaw. Innowacje rozwijają się w szybkim tempie, a wiele osób jest jednocześnie przerażonych i zachwyconych. Analityka i prognozy dotyczące trendów AI zajmują czołowe miejsca w rankingach niemal wszystkich firm badawczych.
Według Precedence Statistics, generatywna AI będzie rynkiem wartym 1,3 biliona dolarów do 2032 roku, a branża będzie rosła w średnim rocznym tempie 42% w ciągu 10 lat.
Ten trend szybko podchwyciły duże firmy technologiczne — Alphabet, Amazon, Apple, Meta i Microsoft — inwestujące ogromne sumy w rozwój AI. W 2024 roku przeznaczyły około 400 miliardów dolarów ze swoich budżetów na wydatki związane ze sztuczną inteligencją. A utalentowane startupy i deweloperzy pozyskują miliony dolarów, proponując nowe zastosowania sieci neuronowych. Jakie nowe trendy AI 2025 czekają na nas już wkrótce? Wybraliśmy 5 obiecujących technologii.
Wprowadzanie sztucznej inteligencji do procesów biznesowych jest nadal niszową działalnością. Firmy wykorzystują ją głównie instrumentalnie, aby rozwiązywać punktowe rutynowe zadania: pracę z dokumentami, bazami danych itd.
Ale stopniowo technologia stanie się prawdziwym paliwem rakietowym dla wzrostu. Eksperci przewidują, że duże modele językowe będą się nadal rozwijać. Ale jednocześnie powstaną platformy o wąskiej specjalizacji. Dadzą one firmom narzędzia do korzystania ze sztucznej inteligencji generatywnej bez konieczności głębokiej wewnętrznej wiedzy technicznej, restrukturyzacji działów technicznych i poszukiwania nowych specjalistów.
Następnie powstaną całe sieci platform generatywnych dostosowanych do konkretnych zadań biznesowych, zdolnych do tworzenia nowych ekosystemów w branżach.
Pierwszą rzeczą jest szczegółowa personalizacja. Wiele banków ma taką usługę jak osobisty bankier — specjalista, który jest przypisany do konkretnych klientów i z którym mogą się oni kontaktować w razie jakichkolwiek pytań. Wraz z rozwojem bankowości internetowej i neobanków, osobisty bankier jest coraz częściej zastępowany przez interfejsy programowe.
Wykorzystanie narzędzi AI (w tym generatywnej AI) umożliwi tworzenie wirtualnych asystentów osobistych. Taki asystent zawsze będzie przypominał o konieczności uiszczenia obowiązkowej płatności, ostrzegał o ryzykownej transakcji lub doradzał w zakresie usług dostępnych w banku. Może to być albo „bezosobowy” chatbot, bot do tradingu albo wygenerowany konsultant wideo, ale w każdym przypadku będzie znał wszystkie niezbędne informacje o kliencie, będzie w stanie szybko pomóc, a nawet przejąć niektóre rutynowe funkcje, takie jak płacenie regularnych rachunków.
Jeszcze jednym ważnym obszarem w fintech jest zarządzanie ryzykiem. Dla instytucji finansowych wiele decyzji wiąże się z pewnym ryzykiem. Czy udzielić pożyczki nowemu klientowi korporacyjnemu? Czy otworzyć nowy oddział? Jak alokować kapitał? Sztuczna inteligencja pomoże znaleźć optymalne rozwiązania tych i dziesiątek innych pytań. Oczywiście nikt nie gwarantuje, że ta rada będzie w 100% prawidłowa. Jednak zdolność AI do analizowania ogromnych ilości informacji znacznie zmniejszy ryzyko przy podejmowaniu niektórych decyzji finansowych.
AI analizuje również ogromne ilości danych szybko. Pomoże to w walce z oszustami i przestępcami. Dzięki niemu bardzo łatwo będzie zidentyfikować podejrzane i nietypowe przelewy pieniężne i transakcje płatności elektronicznych. Ponadto analiza wielu parametrów pozwoli nam zidentyfikować transakcje przestępcze, zamiast próbować zamiatać pod ten sam pędzel wszystkie nietypowe płatności (na przykład, gdy dana osoba po prostu dokonuje jednorazowego dużego zakupu).
Automatyzacja płatności to kolejny ważny trend AI 2025. Dlatego programiści aktywnie tworzą aplikacje AI. Inna popularna technologia - blockchain - jest często wykorzystywana w tym celu.
Wiele transakcji, zwłaszcza w segmencie korporacyjnym, nadal przeprowadza się ręcznie. Na przykład, aby udzielić dużego kredytu na rozwój biznesu, pracownicy banku wykonują wiele rutynowych operacji i analizują wiele informacji, badając wypłacalność klienta. Wprowadzenie narzędzi AI pozwoli znacznie przyspieszyć takie procesy i przyspieszyć obsługę klienta.
Big data to najcenniejsze narzędzie wpływu dla współczesnego sprzedawcy detalicznego. Wygrywa ten, kto zdoła szybko zebrać, przeanalizować i podjąć decyzje na podstawie otrzymanych informacji. I tutaj możliwości sztucznej inteligencji już znacząco wygrywają z ludźmi. Eksperci spodziewają się zatem dalszego rozwoju tego trendu AI w 2025 roku.
Szczególnie istotne będą programy, które pomagają pracownikom sieci handlowych. Faktem jest, że tacy pracownicy zazwyczaj nie przekazują zbyt wielu danych do firmy. Chatboty dla handlu detalicznego pomogą zautomatyzować zbieranie danych. Bot jest częścią szerszego systemu komputerowego przedsiębiorstwa, więc szczegóły każdej interakcji z klientem mogą być wprowadzane bezpośrednio do bazy danych. Zbieranie danych może obejmować kompletny „raport” składany dla każdego klienta: początkowe powitanie, ton, tempo, odpowiedzi na pytania klienta i oczywiście wyniki finansowe.
W zależności od etycznego stanowiska firmy, bot AI może być również zaprojektowany tak, aby zbierał nie tylko słowa klienta, ale także różne „metadane”. Na przykład, aby analizować i tworzyć profil klienta: mężczyzna lub kobieta, młody lub stary, szczupły lub gruby itp.
W przypadku handlu kluczowe są „punkty styku” — momenty kontaktu z klientem, w których mogą wpływać na postrzeganie i decyzję klienta. W przeszłości specjalnie wybierano lub szkolono specjalistów, aby zapewniali skuteczne punkty styku w tym celu. Jednak ludzie nie są w stanie modelować milionów poprzednich interakcji z klientami ani porównywać ich z klientem stojącym przed nimi. Z drugiej strony boty AI mogą.
Co to oznacza? Korzystając z gigabajtów poprzednich danych, boty detaliczne mogą profilować obecnego klienta i odpowiednio dostosowywać jego zachowanie, wchodzić w interakcje z klientem, a następnie przekazywać utworzone dane, aby dokonać lepszej sprzedaży następnym razem. A następnym razem może to być dwie sekundy później w identycznym punkcie sprzedaży detalicznej po drugiej stronie kraju z podobnym klientem.
Oto niektóre z głównych obszarów i rzeczy, z którymi mogą pracować programiści. Pierwszym zadaniem jest optymalizacja czasu. W ciągu tygodnia pracownicy służby zdrowia spędzają średnio 14 godzin na dokumentacji. To o 25% więcej niż 7 lat temu. Generatywna sztuczna inteligencja pomaga zautomatyzować te zadania, znacznie przyspieszając wypełnianie raportów i prowadzenie dokumentacji.
Chatboty oparte na dużych modelach językowych obsługują również około 80% prostych zapytań, zbierając dane do wstępnego badania, analizując historię medyczną i wyróżniając kluczowe dane dla lekarza. Dzięki temu lekarze mogą skupić się na bardziej złożonych przypadkach, pozostawiając rutynowe zadania sztucznej inteligencji.
Drugim obszarem jest diagnostyka i obrazowanie medyczne. Diagnostyka stanowi ponad 10% wydatków na opiekę zdrowotną. Sieć neuronowa optymalizuje czas i zasoby na początkowym etapie leczenia, zwiększając dokładność i wydajność obrazowania medycznego (MRI, CT, USG). AI umożliwia również wczesne wykrywanie chorób, dostarczając szczegółowych informacji na potrzeby indywidualnych planów leczenia.
Medycyna personalizowana to kolejne wyzwanie. Według statystyk 734 miliony ludzi na świecie nie ma dostępu do podstawowych usług medycznych, a w połowie krajów przypada mniej niż jeden lekarz na 1000 osób. Generatywna sztuczna inteligencja sprawia, że usługi medyczne są bardziej dostępne i łatwiejsze do uzyskania. Systemy oparte na generatywnej sztucznej inteligencji przechowują indywidualne zapisy i dokumentację dla każdego pacjenta, generują harmonogram leków i procedur oraz w pełni kontrolują proces leczenia.
Jednak najbardziej oczekiwane technologie ze strony ludzkości dotyczą przedłużania życia i wczesnego wykrywania chorób.
Dlatego najlepsi naukowcy opracowują programy pomagające identyfikować komórki nowotworowe we wczesnym stadium. Na przykład naukowcy z Massachusetts Institute of Technology wytrenowali model AI na sześcioletnich skanach płuc pacjentów ze Stanów Zjednoczonych i Tajwanu. Narzędzie przewiduje raka płuc, który wystąpi w ciągu roku, ale jest również w stanie przewidzieć chorobę nawet z sześcioletnim wyprzedzeniem.
Firmy aktywnie opracowują również spersonalizowane programy, które pomagają poprawić jakość życia. Sieci neuronowe tworzą harmonogram treningu, snu i odpoczynku dla danej osoby, przypominają o ważnych diagnostykach lub wizytach u lekarza i ostrzegają o zmianach pogody. Takie technologie będą bardzo popularne.
Inną częścią przepływu pracy, którą możesz przypisać AI, jest testowanie skalowalności systemu. Firma może tworzyć scenariusze, które symulują różne obciążenia systemu, od małych do dużych ilości danych i transakcji. AI może uruchamiać te scenariusze i analizować odpowiedź systemu, co może identyfikować potencjalne problemy z wydajnością i skalowalnością. Sztuczna inteligencja może również tworzyć własne scenariusze i testy w celu oceny wydajności systemu, w tym celu można użyć Chat GPT, ale teraz są ciekawsze przypadki.
Właściwe jest również używanie AI do generowania złośliwych skryptów do wykorzystania podczas testowania. Algorytmy analizują duże ilości danych o znanych atakach, w tym typy luk w zabezpieczeniach, metodę eksploatacji i złośliwe skrypty używane podczas ataku. Na tej podstawie generowane są nowe skrypty w celu symulacji potencjalnego ataku, dzięki czemu testowanie ataków jest bardziej wydajne.
Lista odnoszących sukcesy startupów AI ze Stanów Zjednoczonych obejmowała następujące firmy:
- Hebbia - 130 milionów dolarów.
- Skild AI - 300 milionów dolarów.
- Bright Machines - 106 milionów dolarów.
- Etched.ai - 120 milionów dolarów.
Ogólnie rzecz biorąc, firmy AI pozyskują więcej pieniędzy w rundach finansowania niż startupy z innych sektorów. Eksperci przewidują, że ten trend utrzyma się w przyszłym roku.
Pierwszym aspektem jest duża konkurencja. Technologia aktywnie się teraz rozwija i pojawiają się tysiące startupów. Trudno powiedzieć, która z tych firm stanie się nowym Google lub Apple. Drugim aspektem jest czas. Większość nowych technologii potrzebuje czasu, aby znaleźć swoją niszę w gospodarce.
Zakładając, że przychody dużych firm technologicznych z AI będą rosły średnio o 20% rocznie, jak przewidują eksperci, inwestorzy otrzymają prawie wszystkie swoje zyski z AI po 2032 roku. Ale jest inny scenariusz, w którym wzrost będzie bardzo szybki i gwałtowny. Wtedy powinniśmy spodziewać się gwałtownego wzrostu cen akcji deweloperów, dostawców i głównych użytkowników technologii AI.
Tylko czas pokaże, który z tych scenariuszy zostanie zrealizowany w przyszłości. W każdym razie rok 2025 będzie interesujący, z nowymi trendami AI, przełomami technologicznymi i rewolucyjnymi osiągnięciami, które nadejdą.
