Van egy tendencia, amire felfigyelhetünk, és ami arra az időre emlékeztet, mielőtt a digitális reneszánsz minden második embert UX-guruvá nyilvánított volna. Most pedig egy olyan új korszak hajnalának vagyunk tanúi, amelyben látszólag mindenki mesterséges intelligencia szakértővé válik.
Milyen következményei lesznek egy olyan jövőnek, amelyben a mesterséges intelligencia-ügynökök befolyásolják döntéseinket, vagy autonóm módon döntenek helyettünk? Az emberi döntéshozatal hibás. A benne rejlő hibákhoz hozzájáruló tényezők közé tartoznak a kognitív torzítások, az érzelmi hatások, valamint az információk nagymértékű és gyors feldolgozására való képességünk korlátai.
A robotszimulációs szoftver egy hatékony eszköz, melyet különböző iparágakban, többek között a gyártásban, az egészségügyben és a szórakoztatóiparban használnak a robotok viselkedésének szimulálására és vizualizálására különböző forgatókönyvekben. A valós körülményeket utánzó virtuális környezetek létrehozásával a robotszimulációs szoftverek lehetővé teszik a mérnökök és a tervezők számára a robottervek tesztelését és validálását, a robotok teljesítményének optimalizálását.
A digitális csodáktól és leselkedő kiberfenyegetésektől hemzsegő világban a kiberbiztonsági keretrendszerek mesterré válnak, és eligazítják a szervezeteket az internet alattomos terepén. Ezek az irányelvek és legjobb gyakorlatok egy áttörhetetlen erőd tervrajzaihoz kapcsolódnak, melyeket aprólékosan úgy terveztek meg, hogy megvédjék a szervezet digitális eszközeit a „kiberellenfelek” ravasz kihasználásától.
A mesterséges intelligencia mindenütt jelen van. Az okostelefonoktól és alkalmazásoktól kezdve az egészségügyön át a pénzügyekig. Az MI a legújabb divatos kiegészítő a vállalkozások számára. Azonban csak azért, mert oly sok vállalat használja, még nem jelenti azt, hogy az jó ötlet lesz bevezetni. Sok vállalkozás nem azért integrálja, mert szükségük lenne rá, hanem csak mert kialakult náluk a FOMO jelensége.
Mi az a RAG (vagy mondjuk RAG 1.0)? Nagyon egyszerű formában a RAG magában foglalja a megfelelő adatok kiválasztását (a vállalat belső tárolójából) egy kérdés megválaszolásához, és ezek megadásával a nagy nyelvi modell számára. Ezt követően az LLM elemezni tudja az adatokat, és egy választ állít elő.
Időről időre lehet hallani olyan kérdéseket egy-egy felsővezetői csapattól, hogy „Hol tudnánk pénzt megtakarítani?” és „A biztonság csak egy költséghely. Lehetséges-e csökkenteni-e ezeket a kiadásokat?”. És igen, ezeknek a kérdéseknek lenne értelme, ha figyelembe vennénk az érvelésüket. Minden a vállalat a nyereségességéről és részvényesei elégedettségéről szól. De vajon tényleg ez lenne megfelelő és helyes út?
Az algoritmusok gyakran a hideg, kemény matematikai formulák félelmetes gondolatait idézik fel sokak fejében. Ezt a megközelítést tanítják sok informatikai kurzuson és tankönyvben. Koncepcionálisan ez a megközelítés jól működik: keresésre, rendezésre, számításra, rendszerezésre.
A projektmenedzsment és a szoftverfejlesztés dinamikus világában gyakran vitatják az agilis módszer jelentőségét. Egyesek azt állítják, hogy az agilitás „halott”, gyakran arra a merevségre hivatkozva, mellyel egyes szervezetek a Scrum útmutatókat követik. Ironikus módon a kihívás nem magában az agilis filozófiában rejlik, hanem annak értelmezésében és végrehajtásában.
A folyékony neurális hálózatok a mesterséges intelligencia kutatás egy izgalmas, viszonylag új iránya. Friss megközelítést kínálnak olyan feladatokhoz, mint az időjárás-előrejelzés, a beszédfelismerés és az autonóm vezetés. Az LNN-ek elsődleges előnye, hogy a betanítás után tovább alkalmazkodnak az új ingerekhez.
A kreatív iparágak mélyreható átalakuláson mentek keresztül, melyet nagyrészt a mesterséges intelligencia fejlődése hajtott. A kezdetleges algoritmusoktól a mai kifinomult generatív modellekig az MI fokozatosan a kreatív munkafolyamatok szerves részévé vált. Hatása számos ágazatra kiterjed, forradalmasítva a hagyományos folyamatokat és új utakat nyitva az innováció előtt. Ez a fejlődés jelentős változást jelent a kreatív tartalmak koncepciójának, előállításának és megtapasztalásának módjában, ami kiemeli a mesterséges intelligencia növekvő jelentőségét ezen iparágak jövőjének alakításában.
Egy olyan korszakban, amikor a digitális biztonság éppoly fontos, mint a fizikai megfelelője, az Európai Unió monumentális lépést tett a hálózati és információs rendszerek biztonságáról szóló felülvizsgált irányelv (NIS2) bevezetésével. Ez a kezdeményezés nem csupán az eredeti NIS kiberbiztonsági megbízatásait erősíti meg, hanem kiterjeszti annak hatályát is, és így különböző ágazatokra és digitális szolgáltatókra is hatással lesz.
Van egy tendencia, amire felfigyelhetünk, és ami arra az időre emlékeztet, mielőtt a digitális reneszánsz minden második embert UX-guruvá nyilvánított volna. Most pedig egy olyan új korszak hajnalának vagyunk tanúi, amelyben látszólag mindenki mesterséges intelligencia szakértővé válik.
Milyen következményei lesznek egy olyan jövőnek, amelyben a mesterséges intelligencia-ügynökök befolyásolják döntéseinket, vagy autonóm módon döntenek helyettünk? Az emberi döntéshozatal hibás. A benne rejlő hibákhoz hozzájáruló tényezők közé tartoznak a kognitív torzítások, az érzelmi hatások, valamint az információk nagymértékű és gyors feldolgozására való képességünk korlátai.
A robotszimulációs szoftver egy hatékony eszköz, melyet különböző iparágakban, többek között a gyártásban, az egészségügyben és a szórakoztatóiparban használnak a robotok viselkedésének szimulálására és vizualizálására különböző forgatókönyvekben. A valós körülményeket utánzó virtuális környezetek létrehozásával a robotszimulációs szoftverek lehetővé teszik a mérnökök és a tervezők számára a robottervek tesztelését és validálását, a robotok teljesítményének optimalizálását.
A digitális csodáktól és leselkedő kiberfenyegetésektől hemzsegő világban a kiberbiztonsági keretrendszerek mesterré válnak, és eligazítják a szervezeteket az internet alattomos terepén. Ezek az irányelvek és legjobb gyakorlatok egy áttörhetetlen erőd tervrajzaihoz kapcsolódnak, melyeket aprólékosan úgy terveztek meg, hogy megvédjék a szervezet digitális eszközeit a „kiberellenfelek” ravasz kihasználásától.
A mesterséges intelligencia mindenütt jelen van. Az okostelefonoktól és alkalmazásoktól kezdve az egészségügyön át a pénzügyekig. Az MI a legújabb divatos kiegészítő a vállalkozások számára. Azonban csak azért, mert oly sok vállalat használja, még nem jelenti azt, hogy az jó ötlet lesz bevezetni. Sok vállalkozás nem azért integrálja, mert szükségük lenne rá, hanem csak mert kialakult náluk a FOMO jelensége.
Mi az a RAG (vagy mondjuk RAG 1.0)? Nagyon egyszerű formában a RAG magában foglalja a megfelelő adatok kiválasztását (a vállalat belső tárolójából) egy kérdés megválaszolásához, és ezek megadásával a nagy nyelvi modell számára. Ezt követően az LLM elemezni tudja az adatokat, és egy választ állít elő.
Időről időre lehet hallani olyan kérdéseket egy-egy felsővezetői csapattól, hogy „Hol tudnánk pénzt megtakarítani?” és „A biztonság csak egy költséghely. Lehetséges-e csökkenteni-e ezeket a kiadásokat?”. És igen, ezeknek a kérdéseknek lenne értelme, ha figyelembe vennénk az érvelésüket. Minden a vállalat a nyereségességéről és részvényesei elégedettségéről szól. De vajon tényleg ez lenne megfelelő és helyes út?
Az algoritmusok gyakran a hideg, kemény matematikai formulák félelmetes gondolatait idézik fel sokak fejében. Ezt a megközelítést tanítják sok informatikai kurzuson és tankönyvben. Koncepcionálisan ez a megközelítés jól működik: keresésre, rendezésre, számításra, rendszerezésre.
A projektmenedzsment és a szoftverfejlesztés dinamikus világában gyakran vitatják az agilis módszer jelentőségét. Egyesek azt állítják, hogy az agilitás „halott”, gyakran arra a merevségre hivatkozva, mellyel egyes szervezetek a Scrum útmutatókat követik. Ironikus módon a kihívás nem magában az agilis filozófiában rejlik, hanem annak értelmezésében és végrehajtásában.
A folyékony neurális hálózatok a mesterséges intelligencia kutatás egy izgalmas, viszonylag új iránya. Friss megközelítést kínálnak olyan feladatokhoz, mint az időjárás-előrejelzés, a beszédfelismerés és az autonóm vezetés. Az LNN-ek elsődleges előnye, hogy a betanítás után tovább alkalmazkodnak az új ingerekhez.
A kreatív iparágak mélyreható átalakuláson mentek keresztül, melyet nagyrészt a mesterséges intelligencia fejlődése hajtott. A kezdetleges algoritmusoktól a mai kifinomult generatív modellekig az MI fokozatosan a kreatív munkafolyamatok szerves részévé vált. Hatása számos ágazatra kiterjed, forradalmasítva a hagyományos folyamatokat és új utakat nyitva az innováció előtt. Ez a fejlődés jelentős változást jelent a kreatív tartalmak koncepciójának, előállításának és megtapasztalásának módjában, ami kiemeli a mesterséges intelligencia növekvő jelentőségét ezen iparágak jövőjének alakításában.
Egy olyan korszakban, amikor a digitális biztonság éppoly fontos, mint a fizikai megfelelője, az Európai Unió monumentális lépést tett a hálózati és információs rendszerek biztonságáról szóló felülvizsgált irányelv (NIS2) bevezetésével. Ez a kezdeményezés nem csupán az eredeti NIS kiberbiztonsági megbízatásait erősíti meg, hanem kiterjeszti annak hatályát is, és így különböző ágazatokra és digitális szolgáltatókra is hatással lesz.
© ICT Global magazin 2026 | Minden jog fenntartva!
Iratkozz fel a hírlevelünkre, hogy ne maradj le az IT legfontosabb híreiről!
