Najważniejsze trendy w dziedzinie sztucznej inteligencji w 2025 roku

Sztuczna inteligencja (AI) będzie się nadal rozwijać w 2025 roku i wywierać coraz większy wpływ na nasze codzienne życie oraz działalność firm. Najważniejsze trendy w dziedzinie AI pokazują, jak ta technologia osiąga nowe poziomy możliwości. Omawiamy tu kilka kluczowych kierunków rozwoju, które będą kształtować przyszłość AI.

1. Agentowa sztuczna inteligencja: niezależna i decyzyjna AI

Agentowa AI odnosi się do systemów zdolnych do samodzielnego podejmowania decyzji w ramach wcześniej określonych granic. W 2025 roku systemy AI stają się coraz bardziej autonomiczne, a ich zastosowania obejmują między innymi pojazdy autonomiczne, zarządzanie łańcuchem dostaw, a nawet opiekę zdrowotną. Agenci AI nie tylko reagują, lecz także działają proaktywnie, odciążając zespoły ludzkie i zwiększając efektywność.

2. Obliczenia w czasie wnioskowania: optymalizacja decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym

Wraz z rozwojem aplikacji AI działających w czasie rzeczywistym, takich jak rozpoznawanie mowy i rzeczywistość rozszerzona, czas obliczeń podczas wnioskowania staje się kluczowym czynnikiem. W 2025 roku wiele uwagi poświęca się optymalizacji sprzętu i oprogramowania, aby modele AI działały szybciej i zużywały mniej energii. Przykładem są wyspecjalizowane układy, takie jak jednostki przetwarzania tensorowego (TPU), oraz sprzęt neuromorficzny, które umożliwiają wnioskowanie przy minimalnych opóźnieniach.

3. Bardzo duże modele: kolejna generacja sztucznej inteligencji

Od czasu wprowadzenia modeli takich jak GPT-4 i GPT-5 bardzo duże modele nieustannie rosną pod względem rozmiaru i złożoności. W 2025 roku modele te będą nie tylko większe, lecz także optymalizowane pod kątem konkretnych zadań, takich jak analizy prawne, diagnostyka medyczna i badania naukowe. Te niezwykle złożone modele zapewniają niespotykaną dotąd dokładność i rozumienie kontekstu, ale wiążą się również z wyzwaniami dotyczącymi infrastruktury i etyki.

4. Bardzo małe modele: sztuczna inteligencja na urządzeniach brzegowych

Z drugiej strony obserwujemy trend związany z bardzo małych modeli które zostały specjalnie zaprojektowane do przetwarzania brzegowego. Modele te są wykorzystywane w urządzeniach IoT, takich jak inteligentne termostaty i noszone urządzenia do monitorowania zdrowia. Dzięki technikom takim jak przycinanie modeli i kwantyzacja te małe systemy AI są wydajne, bezpieczne i dostępne dla szerokiego zakresu zastosowań.

5. Zaawansowane przypadki użycia: AI 

Zastosowania AI w 2025 roku wykraczają poza tradycyjne dziedziny, takie jak rozpoznawanie obrazów i mowy. Przykładem jest AI wspierająca procesy twórcze, takie jak projektowanie mody i architektury, a nawet komponowanie muzyki. Ponadto obserwujemy przełomy w takich dziedzinach jak chemia kwantowa, gdzie AI pomaga odkrywać nowe materiały i leki. AI znajduje również zastosowanie w zarządzaniu całymi systemami IT, tworzeniu oprogramowania i cyberbezpieczeństwie

6. Niemal nieskończona pamięć: AI bez ograniczeń

Dzięki integracji technologii chmurowych i zaawansowanych systemów zarządzania danymi systemy AI mają dostęp do czegoś, co niemal przypomina nieskończoną pamięć. Umożliwia to zachowywanie długotrwałego kontekstu, co ma kluczowe znaczenie w zastosowaniach takich jak spersonalizowani wirtualni asystenci i złożone systemy obsługi klienta. Ta zdolność pozwala AI zapewniać spójne i świadome kontekstu doświadczenia przez dłuższy czas. W praktyce AI pamięta wszystkie rozmowy, które kiedykolwiek z Tobą przeprowadziła. Oczywiście pozostaje pytanie, czy rzeczywiście tego chcesz, dlatego powinna istnieć również możliwość zresetowania części lub całości pamięci.

7. Augmentacja z udziałem człowieka: współpraca z AI

Choć AI staje się coraz bardziej autonomiczna, czynnik ludzki wciąż pozostaje istotny. Rozwiązania typu human-in-the-loop zapewniają większą dokładność i niezawodność systemów AI dzięki nadzorowi człowieka na kluczowych etapach podejmowania decyzji. Jest to szczególnie ważne w takich sektorach jak lotnictwo, opieka zdrowotna i finanse, gdzie ludzkie doświadczenie i zdolność oceny nadal mają kluczowe znaczenie. Co ciekawe, próby z udziałem 50 lekarzy, polegające na stawianiu diagnoz, wykazały, że AI radzi sobie lepiej — a nawet osiąga najlepsze wyniki — tylko wtedy, gdy lekarze korzystają z pomocy AI. Musimy więc przede wszystkim nauczyć się zadawać właściwe pytania.

7. AI wykorzystująca wnioskowanie

Wraz z pojawieniem się modelu O1 firma OpenAI wykonała pierwszy krok w kierunku rozumującego modelu LLM. Ten krok szybko został jednak wyprzedzony przez O3. Konkurencja nadeszła także z nieoczekiwanej strony — od Deepseek R1. Jest to dostępny na zasadach open source model rozumujący wykorzystujący uczenie ze wzmocnieniem, który jest wielokrotnie tańszy od amerykańskich konkurentów, zarówno pod względem zużycia energii, jak i wykorzystywanego sprzętu. Ponieważ miało to bezpośredni wpływ na wyceny giełdowe wszystkich firm związanych z AI, ton na 2025 rok został wyznaczony.

Jak Fortis AI może pomóc w tym obszarze

Fortis AI ma udokumentowane doświadczenie we wdrażaniu innowacji cyfrowych, które transformują procesy biznesowe. Dzięki szerokiemu doświadczeniu w zakresie usług i rozwiązań IT, obejmujących zarządzane usługi IT, bezpieczeństwo IT, infrastrukturę chmurową oraz transformację cyfrową, jesteśmy doskonale przygotowani, aby wspierać firmy w realizacji ich inicjatyw związanych ze sztuczną inteligencją.

Nasze podejście obejmuje:

• Doradztwo i opracowanie strategii: Współpracujemy z Państwa zespołem, aby identyfikować możliwości wykorzystania AI zgodne z celami firmy, i opracowujemy dostosowaną do potrzeb strategię skutecznego wdrożenia.
• Analiza i zarządzanie danymi: Pomagamy w gromadzeniu, analizowaniu i zarządzaniu danymi, co ma kluczowe znaczenie dla skutecznych rozwiązań AI.
• Tworzenie i integracja rozwiązań AI: Projektujemy i integrujemy rozwiązania AI dostosowane do Państwa potrzeb — niezależnie od tego, czy chodzi o automatyzację procesów, interakcje z klientami czy podejmowanie decyzji.
• Szkolenia i wsparcie: Chociaż sami nie prowadzimy szkoleń, pomagamy w ich organizacji w ramach programu

Jakie cele należy wyznaczyć

Podczas wdrażania sztucznej inteligencji ważne jest wyznaczenie jasnych i osiągalnych celów, zgodnych z ogólną strategią firmy. Oto kilka kroków, które pomogą Państwu zdefiniować te cele:

1. Zidentyfikuj potrzeby biznesowe: Określ, które obszary w Twojej organizacji mogą skorzystać z AI. Może to obejmować zarówno automatyzację powtarzalnych zadań, jak i poprawę relacji z klientami.
2. Oceń dostępne zasoby: Oceń zasoby technologiczne i ludzkie dostępne do wdrożenia AI. Czy Twoja organizacja dysponuje odpowiednią infrastrukturą i kompetencjami?
3. Ustal konkretne i mierzalne cele: Sformułuj jasne cele, takie jak „skrócenie czasu przetwarzania danych o 30% w ciągu sześciu miesięcy”.
4. Zdefiniuj KPI i metody pomiaru: Określ, w jaki sposób będziesz mierzyć postępy i sukces swoich inicjatyw związanych z AI.
5. Wdróż i oceniaj: Wdróż strategię AI i regularnie oceniaj jej rezultaty, aby wprowadzać korekty i zapewniać ciągłe doskonalenie.

Postępując zgodnie z tymi krokami i współpracując z doświadczonym partnerem, takim jak Fortis AI, mogą Państwo maksymalnie wykorzystać korzyści płynące ze sztucznej inteligencji i przygotować swoją organizację na przyszłe sukcesy.

Wnioski

Trendy w dziedzinie sztucznej inteligencji w 2025 roku pokazują, jak technologia ta coraz silniej splata się z naszym codziennym życiem i rozwiązuje złożone problemy w sposób, który jeszcze kilka lat temu wydawał się niewyobrażalny. Od zaawansowanej agentowej sztucznej inteligencji po niemal nieograniczoną pojemność pamięci — te zmiany zapowiadają przyszłość, w której sztuczna inteligencja wspiera nas, wzbogaca nasze możliwości i pozwala przesuwać nowe granice. Koniecznie przeczytajcie również ciekawe wiadomości o nowym modelu LLM firmy OpenAI O3