Najważniejsze trendy AI w 2025

Sztuczna inteligencja (AI) w 2025 roku nadal się rozwija i ma coraz większy wpływ na nasze życie codzienne oraz działalność biznesową. Kluczowe trendy w AI pokazują, jak ta technologia osiąga nowe horyzonty. Poniżej omawiamy kilka głównych kierunków rozwoju, które będą kształtować przyszłość AI.

1. Agentyczna AI: Autonomiczna i Decyzyjna AI

Agentic AI odnosi się do systemów zdolnych do samodzielnego podejmowania decyzji w obrębie wcześniej zdefiniowanych granic. W 2025 roku systemy AI stają się coraz bardziej autonomiczne, z zastosowaniami na przykład w pojazdach autonomicznych, zarządzaniu łańcuchem dostaw, a nawet w ochronie zdrowia. Tacy agenci AI są nie tylko reaktywni, lecz także proaktywni, odciążając zespoły ludzkie i zwiększając efektywność.

2. Moc obliczeniowa w czasie inferencji: Optymalizacja decyzji w czasie rzeczywistym

Wraz ze wzrostem liczby aplikacji AI działających w środowiskach czasu rzeczywistego, takich jak rozpoznawanie mowy i rzeczywistość rozszerzona, czas inferencji staje się kluczowym czynnikiem. W 2025 roku duży nacisk kładzie się na optymalizacje sprzętowe i programowe, aby modele AI działały szybciej i zużywały mniej energii. Chodzi tu o wyspecjalizowane układy, takie jak tensor processing units (TPU) oraz sprzęt neuromorficzny, które wspierają inferencję przy minimalnych opóźnieniach.

3. Bardzo duże modele: Następna generacja AI

Od wprowadzenia modeli takich jak GPT-4 i GPT-5 bardzo duże modele nadal rosną pod względem rozmiaru i złożoności. W 2025 roku modele te nie tylko rosną, lecz są też optymalizowane pod kątem konkretnych zadań, takich jak analizy prawne, diagnostyka medyczna i badania naukowe. Te hiperkompleksowe modele dostarczają bezprecedensową dokładność i rozumienie kontekstu, ale niosą ze sobą także wyzwania związane z infrastrukturą i etyką.

4. Bardzo małe modele: AI dla urządzeń brzegowych

Z drugiej strony spektrum widzimy trend bardzo małe modele specjalnie zaprojektowanych dla edge computingu. Modele te stosowane są w urządzeniach IoT, takich jak inteligentne termostaty i przenośne urządzenia zdrowotne. Dzięki technikom takim jak przycinanie modeli (model pruning) 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 obrazu i mowy. Myślmy o AI wspierającej procesy twórcze, takie jak projektowanie mody, architektury, a nawet komponowanie muzyki. Widoczne są też przełomy w obszarach takich jak chemia kwantowa, gdzie AI pomaga w odkrywaniu nowych materiałów i leków. Również w zarządzaniu całymi systemami IT, tworzeniu oprogramowania i cyberbezpieczeństwie następują istotne postępy.

6. Niemal nieograniczona pamięć: AI bez granic

Dzięki integracji technologii chmurowych i zaawansowanych systemów zarządzania danymi systemy AI mają dostęp do czegoś, co niemal przypomina nieskończoną pamięć. Umożliwia to utrzymywanie długotrwałego kontekstu, co jest niezbędne dla zastosowań takich jak spersonalizowani asystenci wirtualni i złożone systemy obsługi klienta. Ta zdolność pozwala AI oferować spójne i świadome kontekstualnie doświadczenia przez dłuższy czas. W rzeczywistości AI „pamięta” wszystkie rozmowy, jakie kiedykolwiek z tobą prowadziła. Pytanie brzmi, czy tego właśnie chcesz — dlatego konieczna jest też opcja resetowania części lub całości pamięci.

7. Augmentacja z udziałem człowieka: Współpraca z AI

Chociaż AI staje się coraz bardziej autonomiczna, czynnik ludzki pozostaje kluczowy. Augmentacja z udziałem człowieka (human-in-the-loop) sprawia, że systemy AI są dokładniejsze i bardziej niezawodne dzięki nadzorowi ludzkiemu w krytycznych etapach podejmowania decyzji. Ma to szczególne znaczenie w sektorach takich jak lotnictwo, opieka zdrowotna i finanse, gdzie doświadczenie i ocena człowieka pozostają niezbędne. Zaskakująco, eksperymenty z diagnozami wykonanymi przez 50 lekarzy wykazały, że AI radzi sobie lepiej, a jeszcze lepsze wyniki osiągane były, gdy lekarze korzystali z wsparcia AI. Musimy więc nauczyć się zadawać właściwe pytania.

7. Reasoning AI

Pojawienie się O1 było pierwszym krokiem OpenAI w kierunku rozumującego LLM. Ten krok wkrótce wyprzedził O3. Jednak konkurencja pojawiła się także z niespodziewanej strony od Deepseek R1. Otwarty model do wnioskowania i uczenia ze wzmocnieniem, który jest wielokrotnie tańszy od amerykańskich konkurentów, zarówno pod względem zużycia energii, jak i wymagań sprzętowych. Ponieważ miało to bezpośredni wpływ na wartość giełdową wszystkich firm związanych z AI, ton dla 2025 roku został nadany.

Jak Fortis AI może pomóc w tym zakresie

Fortis AI ma udokumentowane osiągnięcia we wdrażaniu cyfrowych innowacji, które przekształcają procesy biznesowe. Dzięki naszemu szerokiemu doświadczeniu w usługach i rozwiązaniach IT, w tym zarządzanych usługach IT, bezpieczeństwie IT, infrastrukturze chmurowej oraz transformacji cyfrowej, jesteśmy dobrze przygotowani, by wspierać firmy w ich inicjatywach związanych ze sztuczną inteligencją.

Nasze podejście obejmuje:

• Doradztwo i opracowywanie strategii: Współpracujemy z Twoim zespołem, aby zidentyfikować możliwości wykorzystania AI zgodne z celami biznesowymi i opracować dostosowaną strategię skutecznego wdrożenia.
• Analiza i zarządzanie danymi: Pomagamy w gromadzeniu, analizie i zarządzaniu danymi, co jest kluczowe dla efektywnych rozwiązań AI.
• Opracowanie i integracja rozwiązań AI: Projektowanie i integracja rozwiązań AI dopasowanych do Państwa potrzeb, niezależnie od tego, czy chodzi o automatyzację procesów, obsługę klienta czy wspomaganie podejmowania decyzji.
• Szkolenia i wsparcie: Chociaż sami nie prowadzimy szkoleń, pomagamy w ich organizacji w ramach programu

Jakie cele należy wyznaczyć

Przy wdrażaniu AI ważne jest ustalenie jasnych i realnych celów zgodnych z ogólną strategią firmy. Oto kilka kroków, które pomogą w definiowaniu tych celów:

1. Identyfikacja potrzeb biznesowych: Określ, które obszary w Twojej organizacji mogą zyskać dzięki AI. Może to obejmować automatyzację powtarzalnych zadań lub poprawę relacji z klientami.
2. Oceń dostępne zasoby: Oceń dostępne zasoby technologiczne i kadrowe niezbędne do wdrożenia AI. Czy Twoja organizacja ma odpowiednią infrastrukturę i kompetencje?
3. Ustal konkretne i mierzalne cele: Sformułuj jasne cele, na przykład "zmniejszenie czasu przetwarzania danych o 30% w ciągu sześciu miesięcy".
4. Zdefiniuj KPI i metody pomiaru: Określ, jak będziesz mierzyć postęp i sukces swoich inicjatyw związanych z AI.
5. Wdrożenie i ocena: Wdróż strategię AI i regularnie oceniaj wyniki, aby wprowadzać poprawki i ciągłe usprawnienia.

Postępując zgodnie z tymi krokami i współpracując z doświadczonym partnerem takim jak Fortis AI, mogą Państwo maksymalizować korzyści płynące z AI i przygotować swoją organizację na przyszły sukces.

Wniosek

Trendy w AI na 2025 rok pokazują, jak ta technologia coraz bardziej przenika nasze codzienne życie i rozwiązuje złożone problemy w sposób, który kilka lat temu był nie do pomyślenia. Od zaawansowanej agentycznej AI po niemal nieograniczoną pojemność pamięci — te rozwój zapowiada przyszłość, w której AI nas wspiera, wzbogaca i pozwala przekraczać nowe granice. Koniecznie przeczytaj również ciekawe informacje o nowym LLM od OpenAI O3