De viktigste AI-trendene i 2025

Kunstig intelligens (AI) fortsetter å utvikle seg i 2025 og får stadig større innvirkning på hverdagen vår og næringslivet. De viktigste trendene innen AI viser hvordan denne teknologien når nye høyder. Her ser vi nærmere på noen sentrale utviklingstrekk som vil forme fremtiden for AI.

1. Agentbasert AI: Selvstendig og beslutningsdyktig AI

Agentbasert AI viser til systemer som er i stand til å ta beslutninger selvstendig innenfor forhåndsdefinerte grenser. I 2025 blir AI-systemene stadig mer autonome, med bruksområder innen blant annet autonome kjøretøy, styring av forsyningskjeder og til og med helsetjenester. Disse AI-agentene er ikke bare reaktive, men også proaktive, slik at de avlaster menneskelige team og øker effektiviteten.

2. Inference Time Compute: Optimalisering av sanntidsbeslutninger

Med veksten i AI-applikasjoner i sanntidsmiljøer, som talegjenkjenning og utvidet virkelighet, blir beregningskraft ved inferens en avgjørende faktor. I 2025 vies det stor oppmerksomhet til optimalisering av maskinvare og programvare for å gjøre AI-modeller raskere og mer energieffektive. Dette omfatter blant annet spesialiserte brikker som tensorprosesseringsenheter (TPU-er) og nevromorf maskinvare som støtter inferens med minimal forsinkelse.

3. Svært store modeller: Neste generasjon AI

Siden introduksjonen av modeller som GPT-4 og GPT-5 har svært store modeller fortsatt å vokse i størrelse og kompleksitet. I 2025 blir disse modellene ikke bare større, men også optimalisert for spesifikke oppgaver, som juridiske analyser, medisinsk diagnostikk og vitenskapelig forskning. Disse hyperkomplekse modellene leverer en enestående nøyaktighet og kontekstforståelse, men medfører også utfordringer knyttet til infrastruktur og etikk.

4. Svært små modeller: AI for edge-enheter

På den andre siden av spekteret ser vi en trend mot svært små modeller som er spesifikt utviklet for edge computing. Disse modellene brukes i IoT-enheter, som smarte termostater og bærbare helseenheter. Takket være teknikker som modellbeskjæring og kvantisering er disse små AI-systemene effektive, sikre og tilgjengelige for et bredt spekter av bruksområder.

5. Avanserte bruksområder: AI 

AI-applikasjoner i 2025 går lenger enn tradisjonelle områder som bilde- og talegjenkjenning. Tenk på AI som støtter kreative prosesser, for eksempel design av mote og arkitektur, og til og med komponering av musikk. I tillegg ser vi gjennombrudd innen områder som kvantekjemi, der AI bidrar til å oppdage nye materialer og legemidler. Men også innen drift av komplette IT-systemer, programvareutvikling og cybersikkerhet.

6. Nesten uendelig minne: KI uten grenser

Gjennom integrasjonen av skyteknologi og avanserte systemer for datahåndtering får AI-systemer tilgang til noe som nesten føles som et uendelig minne. Dette gjør det mulig å bevare kontekst over lang tid, noe som er avgjørende for bruksområder som personlige virtuelle assistenter og komplekse kundeservicesystemer. Denne kapasiteten gjør det mulig for AI å tilby konsistente og kontekstbevisste opplevelser over lengre perioder. I praksis husker AI alle samtalene den noen gang har hatt med deg. Spørsmålet er naturligvis om du også ønsker det, så det bør finnes et alternativ for å tilbakestille deler av eller hele minnet.

7. Augmentering med mennesket i loopen: Samarbeid med KI

Selv om AI blir stadig mer autonom, er den menneskelige faktoren fortsatt viktig. Human-in-the-loop-augmentering sørger for at AI-systemer blir mer nøyaktige og pålitelige gjennom menneskelig overvåking i kritiske faser av beslutningsprosessen. Dette er spesielt viktig i sektorer som luftfart, helsetjenester og finans, der menneskelig erfaring og dømmekraft fortsatt er avgjørende. Merkelig nok viser forsøk med diagnoser utført av 50 leger at AI gjør dette bedre – og til og med gjør det best – når den får hjelp av en AI. Vi må derfor først og fremst lære å stille de riktige spørsmålene.

7. Resonnerende KI

Med lanseringen av O1 tok OpenAI det første steget mot en resonnerende LLM. Dette steget ble raskt innhentet av O3. Men konkurransen kommer også fra en uventet kant, i form av Deepseek R1. En åpen kildekode-modell for resonnering og forsterkende læring som er mange ganger billigere enn de amerikanske konkurrentene, både når det gjelder energiforbruk og bruk av maskinvare. Ettersom dette fikk direkte innvirkning på børsverdien til alle AI-relaterte selskaper, satte det tonen for 2025.

Hvordan Fortis AI kan hjelpe med dette temaet

Fortis AI har dokumenterte resultater med å implementere digitale innovasjoner som transformerer forretningsprosesser. Med vår omfattende erfaring innen IT-tjenester og -løsninger, inkludert administrerte IT-tjenester, IT-sikkerhet, skyinfrastruktur og digital transformasjon, er vi godt rustet til å støtte virksomheter i deres AI-initiativer.

Vår tilnærming omfatter:

• Rådgivning og strategiutvikling: Vi samarbeider med teamet deres for å identifisere KI-muligheter som er i tråd med virksomhetens mål, og utvikler en skreddersydd strategi for vellykket implementering.
• Dataanalyse og -forvaltning: Hjelpe med å samle inn, analysere og administrere data, noe som er avgjørende for effektive KI-løsninger.
• Utvikling og integrering av KI-løsninger: Utforme og integrere KI-løsninger som er tilpasset behovene deres, enten det gjelder prosessautomatisering, kundeinteraksjon eller beslutningstaking.
• Opplæring og støtte: Selv om vi ikke tilbyr opplæring selv, hjelper vi med å sette den opp gjennom programmet

Hvilke mål du bør sette

Når du implementerer AI, er det viktig å sette tydelige og realistiske mål som er i tråd med den overordnede forretningsstrategien. Her er noen trinn som kan hjelpe deg med å definere disse målene:

1. Identifiser virksomhetens behov: Fastslå hvilke områder i virksomheten som kan dra nytte av KI. Dette kan variere fra automatisering av repetitive oppgaver til forbedring av kunderelasjoner.
2. Evaluer tilgjengelige ressurser: Vurder de teknologiske og menneskelige ressursene som er tilgjengelige for KI-implementering. Har virksomheten riktig infrastruktur og kompetanse?
3. Sett spesifikke og målbare mål: Formuler tydelige mål, som «å redusere behandlingstiden for data med 30 % innen seks måneder».
4. Definer KPI-er og målemetoder: Fastslå hvordan dere skal måle fremdriften og resultatene av AI-initiativene deres.
5. Implementer og evaluer: Implementer AI-strategien og evaluer resultatene regelmessig for å gjøre justeringer med sikte på kontinuerlig forbedring.

Ved å følge disse trinnene og samarbeide med en erfaren partner som Fortis AI kan du maksimere fordelene med AI og posisjonere organisasjonen din for fremtidig suksess.

Konklusjon

AI-trendene i 2025 viser hvordan denne teknologien blir stadig tettere integrert i hverdagen vår og løser komplekse problemer på måter som var utenkelige for bare noen få år siden. Fra avansert agentbasert AI til nærmest ubegrenset minnekapasitet lover denne utviklingen en fremtid der AI støtter og beriker oss, og gjør det mulig for oss å flytte nye grenser. Les også gjerne den spennende nyheten om den nye LLM-en fra OpenAI O3