„ZDNET“ pagrindiniai pasirinkimai
- „Gartner“ išleido savo 2025 m. „Hype“ ciklo ataskaitą.
- AI agentai ir duomenys yra labiausiai išpūstos ir jiems reikia tikslaus pritaikymo, kad gautumėte rezultatus.
- Ataskaitoje taip pat pabrėžtos pasitikėjimo ir saugos pastangos kaip kritiškos ateinantiems penkeriems metams.
Tyrimų įmonė „Gartner“ išleido savo metinę „Hype Cycle Cycle“ ataskaitą, kurioje tiriama, ar naujos technologijos patenka į lūkesčius, ar vis dar toli gražu nepadarė reikšmingo poveikio. Šių metų sąrašo viršuje? AI agentai.
Ataskaita pateikiama tuo metu, kai technologijų kompanijos daro didelius pažadus apie AI galimybes ir tai, kiek ji įsitvirtins mūsų kasdieniniame gyvenime, tiek namuose, tiek darbe.
„Gartner“ pavadino keturias pagrindines technologijas: agentus, AI paruoštus duomenis, multimodalinę AI ir tai, ką ji pavadino „AI pasitikėjimas, rizika ir saugumo valdymas (TRISM)“. Suskirstykime tai, ką sako apie kiekvieną.
AI agentai ir AI paruošti duomenys
PG agentai nurodo vis labiau autonomines sistemas, kurios gali atlikti užduotis žmonėms, idealiu atveju, mažai intervencijos arba jos visai nedaug. Tačiau, kai jie paprasčiausi, jie gali veikti kaip standartiniai pokalbių botai ar padėjėjai; „Agentas“ išlieka gana plačiai apibrėžtas žodis, tai reiškia, ką agentai iš tikrųjų daro labai skiriasi atsižvelgiant į rafinuotumą ir pritaikymą.
Taip pat: AI agentai bus aplinkos, bet ne savarankiškos – ką tai mums reiškia
PG yra tik tokie pat geri, kaip ir duomenys, kuriuose turi prieigą. AI paruošti duomenys yra informacija, kurią teisingai susistemina AI įrankiai, tai reiškia, kad ji buvo optimizuota efektyvumui ir tikslumui. Skirtingai nuo kitų trijų technologijų „Gartner“ ataskaitoje, kuriai daugiausia dėmesio skiriama, įmonė teigė, kad AI paruošiami duomenys turi šiek tiek ilgesnę plokščiakalnio laiko juostą nuo penkerių iki 10 metų, palyginti su kitų-penkerių metų laiko juosta. Diagramos produktyvumo plokščiakalnis reiškia tašką, kuriame technologija įrodo jos praktinį naudojimą ir patrauklumą rinkoje.
Gartneris pripažino, kad šios dvi technologijos yra viena iš sparčiausiai tobulėjančių, tačiau jas „lydi ambicingos projekcijos ir spekuliaciniai pažadai, pateikdami juos į išpūstų lūkesčių viršūnę“ arba kritinį prisotinimo tašką, kuriame jų produktyvūs pritaikymai yra realizuoti arba ne.
Kadangi AI investicijos šiais metais išliko nuoseklūs, įmonės siekia AI dėl „veiklos mastelio ir realiojo laiko žvalgybos“,-teigė Haritha Khandabattu, „Gartner“ vyresnioji direktorė. “Tai paskatino laipsnišką sukeliamą AI (genai) kaip pagrindinį dėmesį į pagrindinius pagrindus, kurie palaiko tvarų PG pristatymą.”
Taip pat: 5 būdai sėkmingai integruoti AI agentus į savo darbo vietą
Su tuo reikia daugiau konkrečių rezultatų, kad atitiktų didelius pažadus. Kaip ir daugelyje AI programų, Gartneris pažymėjo, kad norėdamas efektyviai naudoti agentus ir duomenis, įmonės turi apsvarstyti, kur tai iš tikrųjų gali jiems padėti strategiškai, o ne aklai pritaikyti visose organizacijose.
„Norėdami pasinaudoti AI agentų pranašumais, organizacijos turi nustatyti tinkamiausius verslo kontekstus ir naudoti atvejus, o tai yra sudėtinga, atsižvelgiant į tai, kad nė vienas AI agentas nėra tas pats ir kiekviena situacija yra skirtinga“, – ataskaitoje teigė Khandabattu. “Nors AI agentai ir toliau taps galingesni, jie negali būti naudojami visais atvejais, todėl naudojimas daugiausia priklausys nuo esamos situacijos reikalavimų.”
Kalbant apie duomenis, Gartneris teigė, kad tai tik efektyvus kaip įmonės požiūris į duomenų valdymą. Paprasčiausiai duomenų nepakanka – ataskaita paskatino organizacijas nenuvertinti, kiek jiems gali prireikti sukurti savo duomenų valdymą, kad atitiktų AI reikalavimus.
„Tai patenkins esamus ir būsimus verslo reikalavimus, užtikrins pasitikėjimą, išvengs rizikos ir atitikties klausimų, išsaugo intelektinę nuosavybę ir sumažins šališkumą bei haliucinacijas“, – sakoma pranešime.
Multimodalinis AI ir TRISM
Gartneris teigė, kad multimodalinė AI ir rizikos valdymo infrastruktūra, nepaisant to, kad „dominuoja išpūstų lūkesčių viršūnėje“, kiekvienas parodymas žada su mažiau įspėjimų. Abu priims pagrindinius dalykus per ateinančius penkerius metus ir „įgalins tvirtesnes, novatoriškesnes ir atsakingas AI programas, pakeisdamas įmones ir organizacijas“.
Multimodalinė AI yra mokoma ir gali išvesti daugiau nei vieno tipo duomenis, įskaitant garso, tekstą, vaizdus, vaizdo įrašą ir dar daugiau. Tai sukuria daugiau konteksto nei vien teksto modeliai, kurie, pasak Gartnerio, atvers naujas AI programas.
Taip pat: 5 būdai sėkmingai integruoti AI agentus į savo darbo vietą
Saugumo srityje Gartnerio ataskaita teigė, kad AI TRISM yra svarbiausia naudoti AI saugius ir etinius būdus. Greita AI raida yra naujų saugumo klausimų ir etikos klausimų, taip pat greitai išspręstos; Norėdami tinkamai perkelti AI programas į priekį, „AI sukelia naują pasitikėjimo, rizikos ir saugumo valdymo iššūkius, kurių įprastos kontrolės priemonės nenagrinėja“, – sakė Khandabattu. “Organizacijos turi įvertinti ir įgyvendinti sluoksniuotą AI TRISM technologiją, kad nuolat palaikytų ir vykdytų politiką visuose naudojamuose AI subjektuose.”
Nusivylimo lovis
Šių metų ataskaitoje pažymėta, kad kelios PG sritys paslydo į nusivylimo lovį arba laikotarpį, kai technologija nesugeba pasiekti kilnių lūkesčių, kuriuos jai buvo nustatyti infliacijos etape. Ataskaitoje pateikiami sintetiniai duomenys ir generatyviniai šiame „Hype“ ciklo grafiko skyriuje, teigiama, kad kiekvienas bus plokščiakalnis maždaug per dvejus – penkerius metus.
