Zebra Technologies Corporation, światowy lider w dziedzinie cyfryzacji i automatyzacji procesów roboczych, która ma na celu zapewnienie inteligentnego funkcjonowania przedsiębiorstw, dzieli się dzisiaj spostrzeżeniami na temat kluczowych trendów w dziedzinie sztucznej inteligencji, które w tym roku zapewnią firmom zwrot z inwestycji (ROI).
Globalne targi technologiczne CES zwróciły uwagę na nowe i zaawansowane sposoby, jakimi sztuczna inteligencja będzie wpływać na świat fizyczny i operacje na pierwszej linii w świecie konsumenckim oraz biznesowym. Może to zapowiadać nadejście gospodarki opartej na inteligentnej automatyzacji, podobnej do gospodarki usługowej i gospodarki na żądanie, czego doświadczyliśmy w ciągu ostatniego roku. Tempo rozwoju sztucznej inteligencji nadal zaskakuje, a prawdopodobnie pojawią też się nieoczekiwane przełomowe rozwiązania, takie jak World Models. Firmy i osoby prywatne powinny pozostać elastyczne i gotowe na adaptację do nowych możliwości i wyzwań – mówi Stuart Hubbard, starszy dyrektor ds. sztucznej inteligencji i zaawansowanego rozwoju w Zebra Technologies.
Sztuczna inteligencja zmienia oblicze branż, przyspieszając innowacje i umożliwiając tworzenie nowych modeli biznesowych. Firmy, które jako pierwsze wdrożyły tę technologię w takich sektorach jak logistyka, produkcja i handel detaliczny, zyskują przewagę konkurencyjną. Wpływają na to analizy oparte na sztucznej inteligencji, dynamiczne modele cenowe, wzrost wydajności i spersonalizowana obsługa klienta.
Rosnąca popularność agentów AI i systemów autonomicznych
Agenci oparci na sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej zaawansowani, potrafią automatyzować złożone zadania i pracować autonomicznie przy minimalnej ingerencji człowieka. Zmieniają oni wydajność w branżach takich jak finanse, IT i obsługa klienta, a firmy korzystające z systemów wieloagentowych odnotowują nawet 50-procentowy wzrost wydajności.
Godnym uwagi przykładem tego trendu jest integracja OpenAI z serwisem Spotify, gdzie systemy oparte na sztucznej inteligencji umożliwiają spersonalizowane odkrywanie muzyki, tworzenie playlist i interakcje w formie rozmów. Integracje te pokazują, w jaki sposób agenci AI mogą tworzyć wartość poprzez płynne łączenie przetwarzania danych, preferencji użytkowników i automatyzacji zadań.
Sukces współpracy OpenAI ze Spotify wskazuje na szerszy trend: w miarę jak sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej biegła w rozumieniu i reagowaniu na potrzeby użytkowników, branże muszą szukać sposobów na poprawę ich doświadczenia oraz zwiększenie produktywności. Postępy OpenAI mogą zainspirować nowe sposoby integracji sztucznej inteligencji z ekosystemami urządzeń, napędzając innowacje i inteligentne operacje.
Na przykład agenci AI w urządzeniach Zebra mogliby samodzielnie zarządzać złożonymi procesami, takimi jak śledzenie stanu magazynowego w czasie rzeczywistym, konserwacja predykcyjna lub personalizowane rekomendacje zadań dla pracowników logistyki, handlu detalicznego i opieki zdrowotnej. Urządzenia mogą wykorzystywać interfejsy konwersacyjne oparte na AI do pomocy pracownikom, odpowiadania na pytania operacyjne lub sugerowania zoptymalizowanych procesów – mówi Hubbard.
Dzięki włączeniu narzędzi do zarządzania sztuczną inteligencją, koordynacja różnych funkcji urządzeń, systemów zewnętrznych i interfejsów API (np. systemów zarządzania magazynem, czujnikami IoT) może dostarczyć kontekstowych informacji w czasie rzeczywistym. Taka integracja może przynieść znaczny wzrost wydajności, skrócić przestoje i umożliwić pracownikom skupienie się na zadaniach o wysokiej istotności.
Asystenci AI, modele multimodalne i modele dla urządzeń
Koncepcja asystentów AI – inteligentnych pomocników wbudowanych w procesy robocze – rozprzestrzenia się w różnych sektorach. Oprócz pracowników biurowych i programistów, branże takie jak opieka zdrowotna, produkcja i handel detaliczny integrują tych asystentów w celu zwiększenia wydajności operacyjnej. Oczekuje się, że modele AI dostosowane do konkretnych zadań i zoptymalizowane pod kątem poszczególnych branż będą osiągać doskonałe wyniki, oferując dostosowane do potrzeb informacje i automatyzację.
Asystenci AI będą coraz częściej przybierać formę multimodalnych systemów sztucznej inteligencji, zdolnych do przetwarzania i generowania treści w postaci tekstu, dźwięku, wideo i obrazów. Będą też coraz bardziej zintegrowani z urządzeniami codziennego użytku. Zastosowania w robotyce, systemach motoryzacyjnych i inteligentnych asystentach torują drogę do bardziej intuicyjnych interakcji między człowiekiem a maszyną.
Trend w kierunku przetwarzania AI na urządzeniach zyskuje na popularności, napędzany kwestiami prywatności, zmniejszoną zależnością od chmury i efektywnością kosztową. Mniejsze, energooszczędne modele AI umożliwiają szybsze eksperymentowanie i wdrażanie, jednocześnie rozwiązując problemy dotyczące bezpieczeństwa danych.
Odpowiedzialna sztuczna inteligencja, regulacje i zrównoważony rozwój
Wraz z rozwojem możliwości generatywnej sztucznej inteligencji na pierwszy plan wysuwają się kwestie etyczne i ramy regulacyjne. Firmy wdrażają odpowiedzialne praktyki w zakresie AI, aby sprostać wyzwaniom, takim jak dezinformacja i spory dotyczące własności intelektualnej. Przejrzystość i zaufanie stają się kluczowymi czynnikami sukcesu wdrażania sztucznej inteligencji.
AI odgrywa również kluczową rolę w inicjatywach dotyczących zrównoważonego rozwoju, optymalizując zużycie energii, ograniczając ilość odpadów i umożliwiając projektowanie produktów o niskim wpływie na środowisko. Firmy włączające sztuczną inteligencję do swoich strategii zrównoważonego rozwoju zmniejszają ślad środowiskowy i osiągają wyższe ceny wśród konsumentów dbających o ekologię.
Dojrzałość ekosystemu AI typu Open Source
Ekosystem AI typu Open Source wciąż się rozwija, co znacznie ułatwia dostęp do zaawansowanych narzędzi, modeli i platform AI. Ta demokratyzacja jest napędzana przez rozwój narzędzi developerskich, automatyzację MLOps (Machine Learning Operations) oraz platformy no-code/low-code, które pozwalają osobom i organizacjom – nawet tym bez dużej wiedzy technicznej – tworzyć i wdrażać aplikacje AI.
Platformy typu no-code i low-code zapewniają intuicyjne interfejsy, które eliminują potrzebę skomplikowanego programowania. Integrują one funkcje MLOps, automatyzując kluczowe aspekty cyklu życia rozwoju sztucznej inteligencji – w tym przetwarzanie wstępne danych, szkolenie modeli, wdrażanie i monitorowanie. Dzięki wyeliminowaniu technicznych zawiłości umożliwiają one szerszemu kręgowi odbiorców wykorzystanie sztucznej inteligencji w innowacyjny sposób (ScienceDirect, IBM).
Automatyzacja MLOps dodatkowo wzmacnia ten trend, usprawniając przepływ pracy oraz zapewniając skalowalność i niezawodność aplikacji AI. Frameworki takie jak Edge MLOps wykorzystują chmurę i przetwarzanie brzegowe do koordynowania operacji uczenia maszynowego, przybliżając możliwości AI do końcowych użytkowników i zmniejszając opóźnienia (MLOPS Landscape). Postępy te umożliwiają integrację AI z różnorodnymi aplikacjami, od narzędzi przeznaczonych dla konsumentów, aż po rozwiązania na poziomie przedsiębiorstwa, bez konieczności posiadania dedykowanego zespołu inżynierów AI.
Jednak ta demokratyzacja wiąże się również z wyzwaniami. Łatwość dostępu zwiększa ryzyko nadużyć, luk w zabezpieczeniach i kwestii etycznych. Utrzymanie czujności poprzez nadzór społeczności, solidne zarządzanie i etyczne praktyki rozwojowe mają zasadnicze znaczenie dla ograniczenia tych zagrożeń i zapewnienia odpowiedzialnego wdrażania AI.
Dla organizacji połączenie rozwoju oprogramowania Open Source, automatyzacji MLOps i platform no-code stanowi wyjątkową szansę.
Wykorzystując te narzędzia, można przyspieszyć wdrażanie sztucznej inteligencji, obniżyć koszty rozwoju i umożliwić zespołom nietechnicznym włączenie się w rozwój innowacji opartych na AI. Trend ten podkreśla transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji, która staje się narzędziem dostępnym dla wszystkich, nie tylko dla ekspertów. Zapowiada to nową erę powszechnego rozwoju aplikacji opartych na AI, które każdego dnia usprawniają pracę – mówi Hubbard.
[…] Trendy AI, które generują zwrot w 2026 roku […]