Ograniczenia sztucznej inteligencji są realne!

Eksperci zajmujący się sztuczną inteligencją nie ukrywają, że obecne modele AI mają swoje wąskie gardła. Jure Leskovec z Uniwersytetu Stanforda ujął to w obrazowy sposób: "To tak, jakby po każdej rozmowie ktoś uderzał cię młotkiem w głowę — tracisz cały kontekst!". Takie problemy wpływają na zdolność AI do prowadzenia skomplikowanych rozmów, co wciąż stanowi istotną barierę w rozwoju tej technologii.

Agenci AI – nadzieja na przełom!

Jak wskazano na konferencji Snowflake, agenci AI mogą być kluczem do odsłonięcia nowych możliwości. W odróżnieniu od tradycyjnych chatbotów, agenci potrafią nie tylko reagować na pytania, ale i proaktywnie działać, dzieląc cele na mniejsze zadania. Leskovec podkreśla, że ich zdolność do samonaprawy, przez wykrywanie i korygowanie własnych błędów, jest cechą, która czyni je znacznie bardziej wydajnymi niż konwencjonalne rozwiązania.

Zbieranie i wykorzystywanie danych – kluczowe wyzwanie!

Nie mniej istotnym wyzwaniem pozostaje decyzja na podstawie specyficznych danych organizacyjnych. Eksperci zauważają, że agenci muszą aktywnie poszukiwać feedbacku i być w stanie wyjaśnić swoje decyzje. To obszar, w którym AI wciąż ma wiele do zrobienia.

Infrastruktura – fundament efektów AI!

Amit Sangani z Meta podkreśla, że same modele językowe to za mało. Kluczowa jest interoperacyjność, standaryzacja i precyzyjna kontrola dostępu do danych. W miarę rosnących wymagań związanych z analizą danych, kluczowa staje się dostępność energii oraz przestrzeni dla data center, co może wpływać na pozycję Polski w regionie.

Nadchodzi era audytu AI!

Wdrażanie agentów AI w firmach wymaga nie tylko doskonałych modeli, ale także narzędzi do ciągłego monitorowania i audytowania działań. Rozwiązania zapewniające zgodność z polityką bezpieczeństwa oraz mechanizmy blokujące niepożądane treści stają się normą, pomagając w budowaniu zaufania użytkowników.

Wyzwania związane z danymi!

Z danych firmowych może wynikać wiele wyzwań. Mike Blandina z Snowflake zwraca uwagę na zagadnienie tzw. halucynacji AI, które mogą być efektem złego treningu na słabych danych. Im więcej wartościowych danych, tym lepsze rezultaty można uzyskać. Szybka poprawa w przenoszeniu wiedzy na mniej popularne języki pokazuje niewątpliwy postęp w tej dziedzinie.

Czy AI zrewolucjonizuje branżę?

Jednak przeszkody związane z implementacją AI stają się również szansą dla integratorów, którzy mogą pomóc w automatyzacji kluczowych procesów biznesowych. Z rosnącą autonomią agentów AI wzrasta potrzeba zapewnienia odpowiedzialności i audytu ich działań.