A döntéshozók 61 százaléka szerint véget ért a mesterséges intelligencia hype-korszaka – derül ki a TeamViewer legújabb felméréséből. Immár valódi, használható megoldásokkal kell előrukkolni, amelyeket az üzleti eredmények is igazolnak.
Hogyan gondolkod(j)unk a vállalati információk mesterséges intelligenciával történő felhasználásáról?
Mindenki azt hiszi, hogy ma már az összes cég is alkalmazza és ki is használja az MI-t (vagy legalább kísérletezik vele), de a valóságban a legtöbb vállalat nem így tesz. Azok, melyek igen, néha olyan MI-kezdeményezéseket tesznek, melyek köszönő viszonyban sincsenek az üzleti céljaikkal. A mesterséges intelligencia divat hatására talán látszólag úgy tűnik, hogy mindenki igyekszik egyedi stratégiát bevetni a technológia kihasználására, de ha a vezetés nem tudja, mi is a célja, nem biztos, hogy látják is az előnyeit.
Megfigyelhetőség, avagy megbízható adatfelismerés
Az adatok a modern üzleti élet szívét jelentik, hiszen a megalapozott döntések meghozatalához elengedhetetlen, hogy megbízható meglátásokkal rendelkezzünk. Az adat előállítók és az adatfogyasztók egyaránt nagymértékben támaszkodnak a megbízható és jó minőségű információkra. Az adatmegfigyelhetőség az adatok megértésének, mérésének és nyomon követésének képessége, ahogyan az adatok egy rendszeren keresztül áramlanak, annak biztosítása érdekében, hogy azok pontosak és megbízhatóak legyenek, és megfelelően tájékoztassák a döntéshozatalt.
Az adatarchitektúra üzleti jelentősége a digitális korban
Az adatarchitektúra döntő szerepet játszik a nyers adatok felhasználhatóvá és értékessé tételében. Jól megtervezett architektúra nélkül az adatok töredezetté, következetlenné és nehezen hozzáférhetővé válhatnak. Az adatarchitektúra egyértelmű struktúra, kapcsolatok és szabványok kialakításával biztosítja az adatok integritását és koherenciáját.
A mesterséges intelligencia és az emberi kreativitás paradoxona
A mesterséges intelligencia viharszerűen meghódította a világot, és hatása az élet minden területén érezhető. Forradalmasítja a munkánkat, a tanulásunkat és a körülöttünk lévő világgal való interakcióinkat. Azonban egyre nagyobb az aggodalom, hogy ahogy az MI egyre fejlettebbé és mindenütt jelenlévővé válik, bizonyos szempontból korlátozhatja az emberi kritikai gondolkodást és kreativitást.
A kódolás jövője: ember kontra mesterséges intelligencia
Az elmúlt években a mesterséges intelligencia jelentős előrelépést ért el a programozás területén. Az MI-vel működő eszközök ma már képesek olyan kódokat írni, melyek ugyanolyan jók vagy még jobbak, mint az emberek által írtak. Ez forradalmasíthatja a szoftverfejlesztés módját, gyorsabbá, olcsóbbá és megbízhatóbbá téve azt.
Kísérletezzünk egy szimulált világban, mielőtt átvennénk az irányítást a valóság felett
A DeepMind bemutatott egy új modellt, mely képes videojátékokat játszani is. Egyrészt nem ez az első alkalom, hogy a céget érdekli a videojátékok interakciója (sőt, talán ez lenne már a védjegyük). De miért jelent érdekes előrelépést ez a modell? Miben más? Miért izgatja az iparági szakembereket a virtuális világok sorsa?
Társalgási és generatív mesterséges intelligencia: a megfelelő megközelítés kiválasztása az üzleti siker érdekében
Napjaink gyorsan fejlődő digitális környezetében az MI-technológiák forradalmasították a gépekkel való interakcióinkat. A két kiemelkedő ága, a társalgási és a generatív MI jelentős figyelmet kapott, mivel képesek az emberhez hasonló beszélgetéseket utánozni, illetve kreatív tartalmat generálni. Bár ezeknek a technológiáknak különböző céljaik és funkcióik vannak, gyakran tévesen felcserélhetőnek tekintik őket.
A TikTok generáció megértése
Egy olyan korban, amikor az átlagos emberi figyelem rövidebb, mint egy aranyhalé, és mindössze nyolc másodpercig tart, a tartalomkészítés világa szeizmikus változáson ment keresztül. Az olyan platformok, mint a TikTok, nem csupán kihasználják ezt a trendet, hanem újradefiniálták a médiafogyasztás módjait is.
A mesterséges intelligencia és a nyílt forráskód kérdése
A generatív mesterséges intelligencia, melyet olyan korszerű modellek hajtanak, mint a GPT és a Claude az innováció és az átalakulás új korszakát nyitotta meg. Ezek az MI-rendszerek figyelemre méltó képességgel rendelkeznek az emberhez hasonló szövegek generálására, forradalmasítva a különböző iparágakat a tartalomkészítéstől a virtuális asszisztensekig. Azonban, mint minden úttörő technológiánál, itt is vannak mélyreható kérdések, melyek figyelmet követelnek. A nyílt forráskód és zárt rendszer dilemmája és a centralizáció vs. decentralizáció problémája.
Adattudomány a mesterséges intelligencia korában
Az elmúlt hat hónapban több ezer alkalommal hallottuk ezt a kérdést: az adattudomány tényleg halott? Érdemes még mindig Pythont tanulni? Most, hogy van MI, még mindig szükség van az adattudományra? Vagy nyilvánítsuk halottá? Még mindig szükségünk van egyáltalán hús és vér adattudósokra?
Hogyan alakítják át a nagy cselekvési modellek az iparágakat és javítják az ember-gép együttműködést?
A Large Action Model (LAM) egy kifinomult rendszer, melyet elsőként a Rabbit kutatócsoport fejlesztett ki, és melynek célja, hogy forradalmasítsa a számítógépek és a mesterséges intelligencia rendszerek megértését és az emberi cselekvések végrehajtását a számítógépes alkalmazásokban.