Kādu pagriezienu sagaida mākslīgais intelekts? Prognozes līdz 2026. gadam
Ja pagājušais gads bija virsrakstu un pirmo iespēju laiks, tad tagad uzņēmumi visā pasaulē ienāk ģeneratīvā mākslīgā intelekta (ĢMI) nākamajā fāzē: praktiskās, izmērāmās vērtības meklējumu fāzē. Sākuma entuziasms ir nomierinājies, un tā vietā ir iestājusies pārdomāta pieeja, kurā galvenie uzsvari ir uz izmaksu kontroli, efektivitāti un reālu biznesa ietekmi. Kā izskatīsies šis jaunais posms un kādi ir galvenie virzieni, kas veidos ĢMI lietojumu līdz pat 2026. gadam?
No eksperimentiem uz stratēģiju: ĢMI integrācija uzņēmumu kodolā
Vairs nepietiek ar vienkāršu ChatGPT izmēģinājumu darbinieku vidū. 2024. un 2025. gads būs veltīti sistemātiskai integrācijai. Uzņēmumi pārvietos ĢMI no atsevišķiem eksperimentiem uz centralizētu platformu, kas savienota ar esošajām biznesa sistēmām – ERP, CRM un datu noliktavām. Tas nozīmēs, ka mākslīgais intelekts darbosies nevis kā atsevišķs rīks, bet kā “otrais smadzeņu loks” visos procesos, no klientu apkalpošanas un logistikas līdz produktu izstrādei un personāla vadībai.
Galvenais izaicinājums: izmaksu optimizācija un ROI
Ar platīšanos parādīsies arī skaidrāka izpratne par patiesajām izmaksām. Lielo valodu modeļu (LLM) izmantošana katrā mazajā uzdevumā ir neefektīva un dārga. Tāpēc nākamais solis būs hibrīda pieeja:
- Mazie, specializēti modeļi ikdienas, rutīnas uzdevumiem (piemēram, e-pastu kategorizēšana, datu ievade).
- Jaudīgie fonda modeļi (Foundation Models) sarežģītām, inovatīvām darbībām (stratēģiskās analīzes, jaunu kodu rakstīšana).
- Pareiza uzdevuma piešķiršana kļūs par jaunu profesiju – AI operāciju vadītājiem būs jāzina, kuru modeli un kad izmantot, lai sasniegtu maksimālu efektu par minimālām izmaksām.
Agents, nevis rīks: AI, kas dara, nevis tikai atbild
Līdz šim lielākā daļa mijiedarbības ar ĢMI ir bijusi reaktīva: mēs uzdodam jautājumu, saņemam atbildi. Nākamā lielā pāreja būs uz aģentu vadītu AI. Šie digitālie aģenti būs programmas, kurām ir dots mērķis (piemēram, “optimizē šī mēneša mārketinga budžetu” vai “sagatavo pilnu pārskatu par konkurentiem”), un tie patstāvīgi varēs plānot, izsaukt citus rīkus (kalkulatorus, pārlūkprogrammas, datu bāzes) un izpildīt darbību secību, lai mērķi sasniegtu.
Kā tas mainīs darbu?
Darbinieks vairs nebūs “operators”, kas izpilda katru soli, bet gan “vadītājs”, kas uzstāda mērķus un pārbauga rezultātus. Piemēram, mārketinga speciālists varēs pavēlēt AI aģentam: “Identificē 5 jaunus trendus mūsu auditorijā sociālajos medijos un izveido satura kalendāru nākamajam mēnesim.” Aģents pats veiks izpēti, analīzi un ieteiks rezultātus. Tas pavisam citā līmenī paātrinās darbu un atbrīvos cilvēku radošajam un stratēģiskajam domāšanai.
Datu kvalitāte kā jaunais naftas lauks
Arvien vairāk kļūs skaidrs, ka īstā vērtība slēpjas nevis pašos modeļos, bet gan augstas kvalitātes, strukturētos uzņēmuma datos, ar kuriem šie modeļi tiek apmācīti vai uz kuriem tie atsaucas. Uzņēmumi sāks ieguldīt milzīgus resursus savu iekšējo datu tīrīšanā, strukturēšanā un pārvaldībā. Datu kvalitāte kļūs par galveno konkurences priekšrocību. Tas, kuram būs visprecīzākie, aktuālākie un visaptverošākie dati, iegūs daudz efektīvāku un uzticamāku AI.
Regulēšana un ētika: no brīvības uz atbildību
Līdz 2026. gadam gaidāma stingrāka regulatīvā vide visā pasaulē, ieskaitot Eiropas Savienību ar AI aktu. Uzņēmumiem būs jāpierāda, kā viņu izmantotie AI risinājumi ievēro drošības, konfidencialitātes un objektivitātes principus. Tas nozīmēs lielāku uzsvaru uz pārskatāmību – spēju saprast, kāpēc AI pieņēma noteiktu lēmumu, un uz cilvēka kontroli (human-in-the-loop) kritiskos procesos. Ētika kļūs nevis par papildu izmaksu, bet par biznesa nepārprotamu prasību.
Secinājums: Laiks būvēt pamatus ilgtspējai
Nākamie gadi nebūs tik spektakulāri kā ĢMI pirmā parādīšanās, taču tie būs daudz svarīgāki. Tas ir laiks, kad uzņēmumi, kuri investēs nevis tikai tehnoloģijā, bet arī savu procesu pārskatā, darbinieku apmācībā, datu infrastruktūrā un ētiskās vadības principos, izveidos patiesi konkurētspējīgu priekšrocību. 2026. gada panākumu stāsts rakstīsies jau šodien – ar pārdomātu, stratēģisku un atbildīgu pieeju mākslīgā intelekta jaunajai, nobriestušākai fāzei.
Avots: https://aibusiness.com/agentic-ai/navigating-the-next-phase-of-genai