Poradnik sukcesu sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie na rok 2025: od agentów po zło

Rok 2025 będzie ważnym rokiem dla sztucznej inteligencji przedsiębiorstw. W ubiegłym roku nastąpił szybki rozwój innowacji, w tym roku będzie to samo. Dlatego ważniejsze niż kiedykolwiek jest ponowne przemyślenie strategii sztucznej inteligencji, aby zachować konkurencyjność i tworzyć wartość dla klientów. Od skalowania agentów AI po optymalizację kosztów – oto pięć kluczowych obszarów, które przedsiębiorstwa powinny w tym roku potraktować priorytetowo w swojej strategii AI.

1. Agent: następna generacja automatyzacji

Agenci AI nie są już teoretyczni. W 2025 roku staną się niezbędnymi narzędziami dla przedsiębiorstw chcących usprawnić działalność i usprawnić interakcje z klientami. W przeciwieństwie do tradycyjnego oprogramowania agenci korzystający z dużych modeli językowych (LLM) mogą podejmować zróżnicowane decyzje, realizować złożone, wieloetapowe zadania i bezproblemowo integrować się z narzędziami i interfejsami API.

Już w 2024 r. agenci nie byli gotowi na czas największej oglądalności i popełniali frustrujące błędy, takie jak wprowadzające w błąd adresy URL. W miarę udoskonalania marginalnych modeli języków dużych, zaczęły one być coraz lepsze.

„Ujmę to w ten sposób” – powiedział Sam Wittwein, współzałożyciel Red Dragon, firmy opracowującej agentów dla firm, i niedawno dokonał przeglądu 48 agentów, których stworzył w zeszłym roku. „Co ciekawe, wiele modeli, które zbudowaliśmy na początku roku, działało lepiej pod koniec roku, po prostu dlatego, że modele były lepsze”. Witteveen podzielił się tym w podcaście wideo, który nakręciliśmy, aby szczegółowo omówić pięć głównych trendów.

Modelki stają się coraz lepsze i mają mniej halucynacji, a także są szkolone w zakresie wykonywania zadań agentycznych. Inną cechą badaną przez dostawców modeli jest sposób wykorzystania LLM jako sędziów, a gdy modele staną się tańsze (co omówimy poniżej), firmy będą mogły wybrać najlepsze wyniki do podejmowania decyzji . Ale.

Druga część tajemniczego sosu? Generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG), które umożliwia agentom efektywne przechowywanie i ponowne wykorzystywanie wiedzy, staje się coraz lepsze. Wyobraź sobie bota biura podróży, który nie tylko planuje wycieczki, ale także rezerwuje loty i hotele w czasie rzeczywistym w oparciu o zaktualizowane preferencje i budżet.

zabierać: Firmy muszą zidentyfikować przypadki użycia, w których agenci mogą zapewnić wysoki zwrot z inwestycji – niezależnie od tego, czy chodzi o obsługę klienta, sprzedaż, czy wewnętrzny przepływ pracy. Zwycięzcy w tej dziedzinie zostaną wyłonieni dzięki zastosowaniu narzędzi i zaawansowanych możliwości wnioskowania.

2. evals: podstawa zaufanej sztucznej inteligencji

Oceny lub „oceny” stanowią podstawę każdego silnego wdrożenia sztucznej inteligencji. Jest to proces wyboru, który LLM – spośród setek dostępnych obecnie – wykorzystać w swojej pracy. Jest to ważne ze względu na dokładność, ale także dostosowanie wyników sztucznej inteligencji do celów przedsiębiorstwa. Dobra ocena gwarantuje, że chatbot zrozumie ton, system rekomendacji zapewni odpowiednie opcje, a model predykcyjny pozwoli uniknąć kosztownych błędów.

Na przykład ocena firmy dotycząca chatbota obsługującego klienta może obejmować wskaźniki średniego czasu rozwiązywania problemów, dokładności odpowiedzi i wyników zadowolenia klienta.

Wiele firm inwestuje dużo czasu w przetwarzanie danych wejściowych i wyjściowych, tak aby były zgodne z oczekiwaniami firmy i przepływem pracy, ale może to zająć dużo czasu i zasobów. W miarę udoskonalania modeli wiele firm oszczędza wysiłek, w większym stopniu polegając na samych modelach podczas wykonywania pracy, dlatego wybór odpowiedniego modelu staje się coraz ważniejszy.

Proces ten wymusza jaśniejszą komunikację i lepsze podejmowanie decyzji. Kiedy jesteś bardziej świadomy tego, jak ocenić wynik czegoś i czego naprawdę chcesz, nie tylko stajesz się lepszy dzięki LLM i sztucznej inteligencji, ale tak naprawdę sprawia, że ​​​​jesteś lepszy w kontaktach z ludźmi. To sprawia, że ​​jest jeszcze lepiej” – powiedział Wittwein. „Kiedy możesz jasno powiedzieć człowiekowi: tego właśnie chcę, tak chcę, żeby to wyglądało, tego się po nim spodziewam. Kiedy skoncentrujesz się na tym, ludzie nagle radzą sobie znacznie lepiej.

Wittwein zauważa, że ​​menedżerowie firm i inni programiści mówią mu: „Och, wiesz, stałem się znacznie lepszy w wydawaniu instrukcji mojemu zespołowi, niż tylko bycie dobrym w szybkim projektowaniu lub po prostu dobrym pisaniu: „Wiesz, racja ocena modeli.”

Pisząc jasne oceny, firmy zmuszają się do sprecyzowania celów – jest to zwycięstwo zarówno dla ludzi, jak i maszyn.

zabierać: Konieczne jest przygotowanie wysokiej jakości ewaluacji. Zacznij od jasnych punktów odniesienia: dokładności reakcji, czasu rozwiązania i zgodności z celami biznesowymi. Dzięki temu Twoja sztuczna inteligencja nie tylko będzie działać, ale będzie zgodna z wartościami Twojej marki.

3. Oszczędność: Skalowanie sztucznej inteligencji bez rozbijania banku

Sztuczna inteligencja staje się coraz tańsza, ale wdrożenie strategiczne pozostaje kluczowe. Ulepszenia na każdym poziomie łańcucha LLM radykalnie obniżają koszty. Intensywna konkurencja między dostawcami LLM a rywalami zajmującymi się oprogramowaniem open source prowadzi do regularnych obniżek cen.

Tymczasem technologie oprogramowania poszkoleniowego zwiększają efektywność LLM.

Konkurencja ze strony nowych dostawców sprzętu, takich jak jednostki LPU firmy Groke, oraz ulepszenia wprowadzone przez starszego dostawcę procesorów graficznych, firmę Nvidia, radykalnie zmniejszają koszty wnioskowania, czyniąc sztuczną inteligencję dostępną w większej liczbie przypadków użycia.

Prawdziwe przełomy wynikają z optymalizacji sposobu wykorzystania modeli w aplikacjach, czyli czasu wnioskowania, a nie czasu uczenia, kiedy modele są budowane po raz pierwszy przy użyciu danych. Innowacje sprzętowe, a także inne techniki, takie jak destylacja modelowa, oznaczają, że firmy mogą osiągnąć więcej dzięki LESS. Nie chodzi już o to, czy stać Cię na sztuczną inteligencję – w tym roku możesz zrealizować większość projektów za znacznie mniej niż sześć miesięcy temu – ale o to, jak ją skalować.

zabierać: Przeprowadź analizę opłacalności swoich projektów AI. Porównaj opcje sprzętowe i poznaj techniki, takie jak destylacja modelu, aby obniżyć koszty bez pogarszania wydajności.

4. Personalizacja pamięci: Dostosowywanie sztucznej inteligencji do użytkowników

Personalizacja nie jest już opcjonalna – jest oczekiwana. W 2025 r. systemy sztucznej inteligencji obsługujące pamięć sprawią, że stanie się to rzeczywistością. Zapamiętując preferencje użytkownika i przeszłe interakcje, sztuczna inteligencja może zapewnić bardziej dostosowane i skuteczne doświadczenia.

Personalizacja pamięci nie jest szeroko ani otwarcie omawiana, ponieważ użytkownicy często czują się niepewnie, jeśli aplikacje AI przechowują dane osobowe w celu ulepszenia usług. Istnieją obawy dotyczące prywatności, a najdziwniejsze jest to, gdy modelka udziela odpowiedzi wskazujących, że wie o Tobie dużo – na przykład, ile masz dzieci, czym się zajmujesz i jakie są Twoje osobiste preferencje. OpenAI na przykład chroni informacje o użytkownikach ChatGPT w swojej pamięci systemowej – którą można wyłączyć i usunąć, chociaż jest ona domyślnie włączona.

Chociaż firmy korzystające z OpenAI i innych modeli, które to robią, mogą nie uzyskać tych samych informacji, mogą jedynie zbudować własne systemy pamięci przy użyciu RAG, zapewniając bezpieczeństwo i wydajność danych. Jednak przedsiębiorstwa muszą zachować ostrożność, równoważąc personalizację z prywatnością.

zabierać: Opracuj jasną strategię personalizacji pamięci. Systemy zgody i przejrzyste zasady mogą budować zaufanie, zapewniając jednocześnie wartość.

5. Estymacja i obliczenia czasu testu: nowe granice efektywnościowe i logiczne

Wnioskowanie to miejsce, w którym sztuczna inteligencja spotyka się ze światem rzeczywistym. Nacisk położony jest na to, aby proces ten był szybszy, tańszy i skuteczniejszy w 2025 r. Logika myślenia łańcuchowego – w której modele dzielą zadania na logiczne etapy – rewolucjonizuje sposób, w jaki przedsiębiorstwa radzą sobie ze złożonymi problemami. Zadania wymagające głębokiego rozumowania, takie jak planowanie strategii, mogą teraz skutecznie wykonywać sztuczna inteligencja.

Na przykład oczekuje się, że model O3-mini OpenAI zostanie wydany jeszcze w tym miesiącu, a pełny model O3 w późniejszym terminie. Wprowadzają zaawansowane możliwości wnioskowania, które rozkładają złożone problemy na możliwe do rozwiązania części, redukując w ten sposób halucynacje AI i poprawiając dokładność podejmowania decyzji. Te ulepszenia logiki sprawdzają się w takich obszarach, jak matematyka, kodowanie i zastosowania naukowe, w których ulepszone myślenie może pomóc – chociaż postęp w innych obszarach, takich jak synteza języka, może być ograniczony.

Jednak te ulepszenia będą się również wiązać ze zwiększonymi wymaganiami obliczeniowymi i wyższymi kosztami operacyjnymi. Celem O3-Mini jest zapewnienie kompromisowej oferty kontroli kosztów przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej wydajności.

zabierać: Zidentyfikuj przepływy pracy, które mogą skorzystać na zaawansowanych technikach szacowania. Zastosowanie specyficznych dla Twojej firmy kroków logiki łańcucha myślowego i wybranie niestandardowego modelu może dać Ci tutaj przewagę.

Wniosek: zamiana spostrzeżeń w działanie

Sztuczna inteligencja w 2025 r. to nie tylko przyjęcie nowych narzędzi; Chodzi o dokonywanie strategicznych wyborów. Niezależnie od tego, czy chodzi o wdrażanie agentów, udoskonalanie ocen czy zwiększanie efektywności kosztowej, droga do sukcesu leży w przemyślanym wdrażaniu. Przedsiębiorstwa muszą objąć te trendy jasną i ukierunkowaną strategią.

Aby uzyskać więcej informacji na temat tych trendów, obejrzyj cały podcast wideo pomiędzy Samem Witteveenem i mną tutaj: