Tech Trends 2030: A generatív AI következő korszaka

Az AI potenciáljának kicsomagolása

Az AI óriási értéket hozott az iparágakban az elmúlt évtizedekben. A gépi tanulás és a neurális hálózatok innovációi olyan megoldásokat tettek lehetővé, mint a prediktív karbantartás vagy a generatív tervezés. A generatív mesterséges intelligencia közelmúltbeli áttörésével azonban új lehetőségek merültek fel, amelyek - minden hype és izgalom mellett - valódi értéket nyújtanak az iparágak számára. A generatív mesterséges intelligencia potenciálja csak bővül az ipari alkalmazások API-jainak „fordítójaként” az ipari alkalmazottaktól kezdve a szakképzett munkaerő kezeléséig és a mesterséges intelligenciával működő ember-gép együttműködés felgyorsításáig a nagy nyelvi modellekig (LLM-ek).

Kulcsfontosságú trendek a radarunkon

Ipari alapmodellek

Az ipari alapú modellek előzetesen képzettek az iparágspecifikus adatokról, lehetővé téve az AI megoldások gyorsabb és pontosabb telepítését.

Agent AI

Az agentic AI olyan mesterséges intelligencia rendszerek használatára utal, amelyek bizonyos szintű autonómiával és döntéshozatali képességgel rendelkeznek az ipari kontextusban.

Multimodális LLM-ek

A multimodális nagy nyelvi modellek (LLM) kombinálják a nyelvmegértést a vizuális észleléssel, a szövegből, képekből és videókból származó adatok feldolgozásával, valamint az iparágspecifikus adatokkal, például az idősorokkal.

Edge modellek

Az ipari élelem magában foglalja az AI algoritmusok és a feldolgozási teljesítmény telepítését az ipari hálózatok szélén, az adatforráshoz közelebb.

Speciális hardver

Speciális hardver — például grafikus feldolgozó egységek (GPU-k) vagy nyelvi feldolgozó egységek (LPU-k) által támogatott peremeszközök — nagy teljesítményű számítási teljesítményt nyújtanak a szélén, lehetővé téve az AI algoritmusok valós idejű feldolgozását.

A generatív AI új korszakának elsajátítása: holisztikus stratégia

Az ipari mesterséges intelligencia fejlődésére és kihívásaira való felkészültség biztosítása érdekében elengedhetetlen, hogy az érdekelt felek átfogó stratégiai megközelítést alkalmazzanak.

• Innováció: Az innovációs kultúra előmozdítása a szervezeten belül, amely magában foglalja az AI technológiát.
• Ipari környezet: Az ipari környezetek követelményeinek és szabványainak biztosítása: kiberbiztonság, károk csökkentése, jogszabályok betartása és a képzési adatok elfogultságának enyhítése.
• A mesterséges intelligencia kultúrája: Az ipari mesterséges intelligencia ökoszisztéma-központú megközelítés lehetővé tétele: Az adatok partnerekkel, ügyfelekkel és szakértőkkel való megosztása a legjobb módon segíti a szervezetek sikerét az AI feltörekvő korában.