Dynamiczny rozwój generatywnej sztucznej inteligencji to zaledwie wierzchołek góry lodowej. Równolegle do wyścigu na liczbę parametrów w dużych modelach językowych, kształtują się fundamentalne innowacje, które zdecydują o tym, jak AI będzie wdrażana, zarządzana i wykorzystywana w ciągu najbliższych pięciu lat.

Analitycy z firmy Gartner zidentyfikowali cztery kluczowe trendy, które staną się filarami dla bardziej zaawansowanych, odpowiedzialnych i zintegrowanych systemów AI.

1. AI multimodalna – sztuczna inteligencja zmysłów

Dotychczasowe modele AI, mimo swoich imponujących zdolności, przypominały ekspertów z bardzo wąską specjalizacją – doskonale rozumiały tekst, ale ignorowały całą resztę. Sztuczna inteligencja multimodalna kończy z tym ograniczeniem.

To podejście, w którym modele są trenowane jednocześnie na różnorodnych zbiorach danych – tekście, obrazach, wideo i dźwięku.

Dzięki temu AI zyskuje zdolność do znacznie głębszego, kontekstowego rozumienia świata, zbliżając się do ludzkiej percepcji.

Zamiast analizować osobno dokument tekstowy i zdjęcie rentgenowskie, model multimodalny może przetworzyć je razem, wyciągając wnioski z korelacji między nimi.

W praktyce oznacza to rewolucję w wielu dziedzinach:

• Medycyna: Systemy analizujące jednocześnie historię choroby pacjenta (tekst), wyniki badań obrazowych (obrazy) i nagrania z konsultacji (dźwięk) będą w stanie stawiać trafniejsze diagnozy.
• Automatyzacja: Roboty przemysłowe będą mogły reagować nie tylko na komendy tekstowe, ale również na sygnały wizualne z kamer i dźwięki otoczenia, co zwiększy ich bezpieczeństwo i efektywność.
• Interakcja z użytkownikiem: Asystenci AI, tacy jak GPT-4o czy Gemini, już teraz pokazują potencjał tej technologii, płynnie przechodząc między rozmową, analizą obrazu z kamery a interpretacją danych na ekranie.

Integracja wielu zmysłów cyfrowych sprawi, że aplikacje staną się bardziej intuicyjne i potężne, otwierając drogę do rozwiązywania problemów, które do tej pory były poza zasięgiem AI.

2. AI TRiSM – fundament zaufania i bezpieczeństwa

Wraz z rosnącą adopcją AI, firmy coraz boleśniej zdają sobie sprawę z ryzyka – od “halucynacji” modeli, przez ukryte uprzedzenia (bias), po luki w bezpieczeństwie. Odpowiedzią na te wyzwania jest AI TRiSM (AI Trust, Risk and Security Management).

To nie jest pojedyncze narzędzie, lecz kompleksowy framework zarządczy. Jego celem jest wdrożenie w organizacji spójnych procesów, które zapewnią, że systemy AI są niezawodne, sprawiedliwe, bezpieczne i zgodne z regulacjami. AI TRiSM składa się z czterech kluczowych filarów:

• Wyjaśnialność (Explainability): Zapewnienie, że decyzje podejmowane przez AI są transparentne i zrozumiałe dla człowieka.
• ModelOps: Usprawnienie procesów wdrażania, monitorowania i aktualizacji modeli AI w środowisku produkcyjnym.
• Bezpieczeństwo AI: Ochrona modeli i danych przed atakami, manipulacją i kradzieżą.
• Prywatność: Gwarancja, że dane wykorzystywane do trenowania i działania AI są używane w sposób etyczny i zgodny z przepisami, jak RODO.

Wdrożenie AI TRiSM pozwala organizacjom przejść od reaktywnego gaszenia pożarów do proaktywnego zarządzania ryzykiem.

Staje się to absolutną koniecznością w obliczu rosnącej złożoności modeli i regulacji prawnych, takich jak unijny AI Act.

3. Agenci AI – autonomiczni pomocnicy w natarciu

Jeśli modele językowe są mózgiem operacji, to agenci AI są jej rękami i nogami. Są to autonomiczne lub półautonomiczne programy, które wykorzystują AI do percepcji swojego cyfrowego lub fizycznego otoczenia, podejmowania decyzji i wykonywania działań w celu osiągnięcia określonych celów.

W przeciwieństwie do pasywnych chatbotów, które jedynie odpowiadają na polecenia, agenci są proaktywni. Mogą samodzielnie realizować złożone, wieloetapowe zadania, takie jak:

• Zaplanowanie podróży służbowej (wyszukanie lotów, rezerwacja hotelu, dodanie spotkań do kalendarza).
• Przeprowadzenie researchu rynkowego (zbieranie danych z różnych źródeł, analiza i generowanie raportu).
• Zarządzanie skrzynką mailową (priorytetyzacja wiadomości, automatyczne odpowiedzi, delegowanie zadań).

Kluczem do ich skuteczności jest dobór odpowiedniego agenta do konkretnego kontekstu biznesowego.

Nie są one uniwersalnym rozwiązaniem, ale wyspecjalizowanym narzędziem, które, prawidłowo wdrożone, może zautomatyzować zadania o wysokim stopniu złożoności, uwalniając ludzki potencjał do bardziej strategicznych działań.

4. Dane “AI-Ready” – paliwo dla inteligentnych maszyn

Najlepszy algorytm na nic się nie zda, jeśli zostanie zasilony śmieciowymi danymi. Zasada “garbage in, garbage out” jest w erze AI aktualna jak nigdy dotąd. Dlatego kluczowym trendem staje się koncepcja danych gotowych na AI (AI-ready data).

Posiadanie danych “AI-ready” oznacza, że są one nie tylko dostępne, ale przede wszystkim zoptymalizowane pod kątem konkretnego zastosowania AI. To coś więcej niż tradycyjne hurtownie danych. Chodzi o wdrożenie nowych praktyk zarządczych, które zapewnią, że dane są:

• Odpowiedniej jakości: Czyste, spójne i pozbawione błędów.
• Właściwie oznaczone i ustrukturyzowane: Przygotowane do przetworzenia przez konkretny model.
• Kontekstowo adekwatne: Odpowiednie dla danego problemu biznesowego, co minimalizuje ryzyko uprzedzeń i “halucynacji”.
• Zarządzane z poszanowaniem własności intelektualnej i prywatności.

Dla firm oznacza to konieczność strategicznej zmiany w podejściu do data management. Zamiast gromadzić dane na zapas, muszą zacząć myśleć o nich jak o paliwie, które musi być odpowiednio rafinowane, zanim trafi do silnika AI. Inwestycja w dane “AI-ready” to fundament, który decyduje o dokładności, wydajności i niezawodności całego systemu.