Jak trendy AI zmienią rozwój technologii w 2025 roku
Autorzy: Andrew Sellers, Adi Polak | Data publikacji: 12 grudnia 2024
AI w 2025 roku – rozwój i kluczowe wyzwania
Sztuczna inteligencja (AI) od kilku lat znajduje się w centrum uwagi, zarówno w kręgach technologicznych, jak i biznesowych. Raport firmy Confluent wskazał, że aż 81% liderów IT uznaje AI za istotny element swojego budżetu na rok 2024. Jednak samo zainteresowanie i inwestycje nie wystarczą, by AI mogła na stałe zadomowić się w naszych codziennych procesach. Kluczem do sukcesu jest zapewnienie odpowiednich umiejętności inżynieryjnych, właściwych narzędzi oraz wysokiej jakości danych, które pozwolą przekształcić obietnice AI w rzeczywiste rozwiązania.
Przyjrzyjmy się najważniejszym trendom AI, które zdominują rynek w nadchodzących latach, oraz wyzwaniom, które muszą zostać przezwyciężone przez twórców technologii.
1. Problem halucynacji w zastosowaniach modeli językowych (LLM)
Modele językowe (Large Language Models, LLMs) stale rosną pod względem ilości danych, parametrów oraz złożoności algorytmów. Chociaż otwierają nowe możliwości, ich słaba zdolność do interpretacji wyników pozostaje dużym wyzwaniem. Modele często generują tzw. „halucynacje”, czyli błędne informacje, co może sprawiać trudności w ich praktycznym wdrażaniu.
Twórcy muszą wdrożyć nowe strategie oceny i testowania. Kluczowym rozwiązaniem może być metoda RAG (retrieval-augmented generation), która wzbogaca wyniki modeli o dane specyficzne dla danego kontekstu. Dodatkowo, narzędzia powinny precyzyjnie przekazywać informacje zwrotne na temat poprawności wyników, np. w formie wskaźników pewności.
2. Rozwój agentowych systemów AI
Agentowe systemy AI oferują możliwość podejmowania decyzji w sposób niezależny, co może zrewolucjonizować zarządzanie procesami biznesowymi. Jednak wyzwanie stanowi brak transparentności tych systemów. Zespoły inżynierskie muszą znaleźć sposoby na monitorowanie wyników, aby uniknąć błędów wpływających na dalsze etapy działania organizacji.
W tym przypadku kluczowe jest wykorzystanie strumieni danych w czasie rzeczywistym, co pozwoli na lepszą orientację agentów AI w otaczającym ich środowisku. Zastosowanie architektury opartej na zdarzeniach może z kolei usprawnić skalowanie takich systemów i zwiększyć ich wydajność.
3. Dynamiczny dostęp do danych jako fundament rozwoju AI
Wymagania związane z dostępem do danych w czasie rzeczywistym rosną, a tradycyjne modele przetwarzania danych często okazują się niewystarczające. Wraz z rozwojem AI engineerowie coraz częściej sięgają po technologie takie jak Apache Kafka czy Apache Flink, które umożliwiają dynamiczne przetwarzanie danych.
Takie podejście pozwala na szybsze generowanie sugestii, predykcji czy wykrywanie anomalii, co ma kluczowe znaczenie w aplikacjach opartych na sztucznej inteligencji. Dla inżynierów oznacza to również konieczność zwiększenia wiedzy w zakresie przetwarzania danych i rozwijania umiejętności korzystania z nowoczesnych narzędzi.
Przyszłość AI: Wiedza i dane to fundament
Sukces projektów AI nie polega jedynie na dostarczaniu zespołom danych wysokiej jakości. Kluczowe jest również odpowiednie przeszkolenie inżynierów oraz budowanie zespołów, w których doświadczeni specjaliści dzielą się wiedzą z młodszymi pracownikami. Firmy muszą inwestować w rozwój umiejętności takich jak inżynieria promptów, znajomość popularnych języków programowania (Python, Java) czy głęboka wiedza na temat przetwarzania danych.
W 2025 roku świat AI będzie wymagał od inżynierów elastyczności i zdolności do szybkiego przystosowywania się do zmieniających się potrzeb. Organizacje, które skupią się na budowie zespołów zorientowanych na rozwój i innowację, będą miały największe szanse na sukces w erze dynamicznej sztucznej inteligencji.
