Egyre jellemzőbb, hogy az általános célú, nagy AI-modellekről inkább a kisebb, speciálisan egy-egy feladatra szabott rendszerek felé fordul a céges felhasználók figyelme. Ezt a változást a hatékonyság, a költségoptimalizálás és a gyakorlati alkalmazhatóság iránti igény hajtja. A vállalatok ma már nem egyetlen AI-modellre támaszkodnak, hanem olyan stratégiát követnek, ami több modell együttes alkalmazásával növeli a mesterséges intelligencia pontosságát, csökkenti a költségeket és az AI-t megbízható módon integrálják a napi működésbe.
Az egyik legjelentősebb trend a mesterséges intelligencia (AI) kapcsán az egy-egy iparág elvárásainak megfelelően fejlesztett, gyorsaságra és hatékonyságra optimalizált megoldások elterjedése. Ezeket az AI-modelleket jellemzően olyan iparágakban vezetik be, ahol a precizitás és a valós idejű teljesítmény kiemelten fontos, mint például az egészségügy, pénzügy, ellátásilánc-menedzsment vagy az ügyfélszolgálat.
Ez a trend azt is jelenti, hogy a mesterséges intelligencia a statikus információforrásból dinamikus, feladatvégrehajtó rendszerré válik. A folyamat jellemzői a következők:
– iparágspecifikus AI: olyan modellek, amiket a nagyobb pontosság és relevancia érdekében az adott iparág adataival tanítanak be;
– multimodális AI: olyan rendszerek, amik egyszerre értelmezik a szöveget, képet, hangot és strukturált adatokat, hogy alaposabb, az adott kontextushoz jobban illeszkedő megoldásokat nyújtsanak;
– AI-alapú végrehajtási képességek: a mesterséges intelligencia nem csupán elemez, hanem egyre inkább automatizálja a munkafolyamatokat és a döntéshozatalt is.
„Azt tapasztaljuk, hogy a vállalkozások az egy kaptafára készülő megoldások helyett egyre inkább az adott cég igényeire szabott AI-modellek alkalmazása felé nyitnak. Ennek oka, hogy gyorsabban és pontosabb eredményt adnak olyan kritikus területeken, mint például az egészségügyi diagnosztika vagy a pénzügyi kockázatelemzés. A specializált modellek nemcsak értelmezni tudják az iparág-specifikus adatokat, de képesek is automatizálni bizonyos kulcsfontosságú munkafolyamatokat, amivel időt és költséget takarítanak meg” – mondta Eperjesi Tamás, a Deloitte Magyarország technológiai tanácsadási üzletágának szenior menedzsere.
Bármilyen fejlett is egy AI-modell, ha a feldolgozandó adat gyenge minőségű, akkor az megbízhatatlan eredményekhez, a munkafolyamatok megakadásához és akár reputációs vagy megfelelőségi kockázatokhoz is vezethet.
Ennek elkerülése érdekében a szervezetek egyre nagyobb energiát fektetnek
– az adatintegritásba és validációba: tiszta, strukturált és egységes adatok álljanak az AI rendelkezésére;
– a folyamatos monitorozásba: az AI teljesítményének nyomon követése, és a modellek finomhangolása valós idejű visszajelzések alapján;
– az adatokhoz való hozzáférés biztosításába: olyan biztonságos keretrendszerek kialakítása, amelyek révén a modellek hatékonyan férhetnek hozzá a magas minőségű adatokhoz.
Ezeknek a lépéseknek a megtétele elengedhetetlen azon cégek számára, amik az AI-t felelős, megbízható döntéshozóként kívánják alkalmazni.
„Még a legintelligensebb AI-modellek is kudarcot vallanak kiváló minőségű adatok nélkül. A tisztított és ellenőrzött adatok képezik az automatizálás és a megbízható döntéshozatal alapját. Ahogy az AI egyre inkább átveszi a feladat-végrehajtó szerepét, az adatpontosság és -integritás biztosítása már nem csak ajánlott gyakorlat, mivel ez az, ami biztosítja az automatizált folyamatok megbízhatóságát és megfelelőségét” – tette hozzá Takács István, a Deloitte Magyarország AI,adat- és reporttranszformációért felelős szenior menedzsere.
A mesterséges intelligencia egyre inkább túllép az elemző szerepén, és bekapcsolódik a feladatok végrehajtásába, képes
– automatizált tartalomgyártásra: üzleti jelentések vagy marketinganyagok készítésére minimális emberi beavatkozással;
– AI-vezérelt döntéshozatalra: olyan rendszerek működtetésére, amik valós idejű adatok alapján hajtanak végre előre meghatározott szabályok alapján üzleti feladatokat;
– folyamatok automatizálására: a munkafolyamatok optimalizálására például a feladatütemezés, ellátási lánc vagy az ügyfélkapcsolatok területén.
Az AI ezen képességei magukban hordozzák a hatékonyságnövekedés lehetőségét, de egyúttal szigorú szabályozást is igényelnek annak érdekében, hogy a mesterséges intelligencia döntései összhangban maradjanak az üzleti célokkal és az etikai normákkal. Az AI fejlődésének következő mérföldköve éppen ezért olyan rendszerek kifejlesztése, amelyek nemcsak tájékoztatnak, hanem cselekszenek is – felelősen, hatékonyan és skálázhatóan.
„A Roszatom Műszaki Akadémián képzett szakemberek már most olyan kompetenciákat sajátítottak el, amelyekre az erőművi blokkok üzembe helyezésének minden szakaszában szükség lesz.”