Predicții pentru (ne)liniștea societății: Atacurile AI ne pot pune în pericol stilul de viață

Predicții pentru (ne)liniștea societății: Atacurile AI ne pot pune în pericol stilul de viață

Utilizarea în tot mai multe domenii a soluțiilor de Inteligență artificială, determină și o serie de dezbateri și provocări în lumea tech. Astfel, mai mulți directori și experți din cadrul SAS, companie specializată în analytics și AI, au făcut o serie de predicții referitoare la trenduri de business și progrese tehnologice pentru 2025.

Reducerea amprentei de carbon

Rapiditatea și eficiența algoritmică trebuie tratate cu seriozitate ca pârghii importante de reducere a consumului energetic de către cloud. Deși AI-ul cu cerințe energetice mari va continua să accelereze adoptarea de surse de electricitate sustenabile, precum cea nucleară, va crește în același timp cererea pentru modele eficiente energetic. La fel cum industriile de electrocasnice sau de automobile au făcut progrese majore la capitolul eficiență energetică, astfel trebuie să se întâmple și cu modelele AI.

Atacuri AI

Abilitatea inteligenței artificiale de a opera personalizat la scară largă redefinește modul în care interacționăm cu informația, mai ales într-o perioadă de amplificare a dezinformării și a manipulării normelor sociale. Atacurile AI pot avea loc asupra unui individ, a unui grup sau la nivel instituțional – punând în pericol modul nostru de viață. Societățile democratice și guvernele acestora au un interes real în protejarea discursului public de bună credință, a libertății alegerilor și a menținerii normelor culturale. Pentru a sprijini în mitigarea riscurilor, liderii de business trebuie să lanseze conversații cu privire la folosirea etică a inteligenței artificiale în interiorul propriilor organizații, punând accent pe valorile organizaționale și publicând principii, politici, standarde și controale asupra inteligenței artificiale.

Diviziunea AI între organizații

2025 va scoate la iveală faptul că unele organizații beneficiază masiv de pe urma inteligenței artificiale generative, fiind cu un pas în fața competiției, creând experiențe personalizate pentru clienți și lansând produse inovatoare mai rapid. Alte companii, însă, rămân în urmă în cursa AI-ului generativ și abandonează valul de proiecte început în 2023, deoarece au trecut cu vederea peste un aspect critic: AI-ul are nevoie de date de calitate ridicată. Datele de calitate scăzută reprezintă un impediment pentru performanțele inteligenței artificiale, iar organizațiile au nevoie de curaj pentru a face pași în urmă și a rezolva aceste probleme ale datelor.

Temperarea entuziasmului

AI-ul generativ va fi întotdeauna la modă, însă ajungem în punctul în care ne putem tempera entuziasmul inițial și ne putem concentra pe livrarea de plusvaloare reală pentru organizații. Asta este posibil prin simplificarea abordărilor și complementarea acestora cu folosirea țintită a modelelor lingvistice mari (LLM) și modele lingvistice mici, specializate (SLM).

Responsabilitatea cu privire la mediul înconjurător

Graba de a adopta sisteme cu inteligență artificială conduce la folosirea unor modele ineficiente, care consumă resurse vaste în cloud și contribuie la o amprentă de carbon ridicată – este o responsabilitate împărțită între furnizorii de cloud și utilizatorii care gestionează datele și fluxurile de lucru ale AI-ului. O eficiență mai sporită în dezvoltarea de modele AI – posibilă cu ajutorul platformelor de date și AI optimizate pentru cloud – va contribui la reducerea duplicărilor nenecesare și la reducerea consumului energetic.

Augmentare

Organizații complet sprijinite de AI sunt cele care vor câștiga bătăliile IT din 2025. Pe măsură ce AI-ul generativ evoluează de la stadiul de ”jucărie nouă și strălucitoare” la cel de ”un alt tip” de inteligență artificială, organizațiile vor operaționaliza complet toate formele de AI pentru a automatiza sarcini de rutină, ce vor permite angajaților să se concentreze pe proiecte cu plusvaloare mai ridicată. Aceste automatizări vor conduce la decizii mai rapide, vor permite identificarea agilă a oportunităților și vor spori inovația în raport cu competitorii. Pe scurt, vor fi lozul câștigător. 

Modelele lingvistice

În 2025, modelele lingvistice mari vor deveni o comoditate, astfel că prețurile pentru inteligență artificială se vor reduce semnificativ, deoarece capabilitățile de bază vor fi oferite gratuit. Valoarea reală se va orienta către servicii specializate și aplicații specifice construite pe baza acestor modele. În același timp, dezvoltarea LLM-urilor open-source va pune la încercare dominația actuală a doar câtorva furnizori-cheie, astfel că peisajul inteligenței artificiale va deveni mai descentralizat, personalizarea și integrarea fiind diferențiatori cheie.

Marea Raționalizare IT

Companiile au lucrat perioade îndelungi de timp cu sisteme de tip siloz, fiecare dintre acestea având o funcție diferită și adresându-se unui segment distinct de clienți. Echipele de IT sunt din ce în ce mai încărcate cu sarcini precum integrările tot mai complexe, nemaiavând agilitatea necesară pe care să o ofere companiilor. Marea Raționalizare din IT este la orizont, iar liderii de business vor folosi cloud-ul pentru a-și simplifica infrastructurile IT și relațiile cu furnizorii, dar și pentru a deveni mai agili, reducându-și în același timp costurile. Cei care se modernizează folosind o platformă nativă în cloud, bazată pe AI, ce îndeplinește mai multe funcții simultan vor obține cea mai mare plusvaloare. Aceștia pot obțin capabilități de decizie integrate, bazate pe date democratizate, iar de aceste avantaje vor beneficia atât organizațiile, cât și clienții lor.

AI-ul generativ

În 2025, oamenii de marketing vor face  tranziția de la aplicații simple ale AI-ului generativ, concentrate pe productivitate și generare de conținut, către capabilități AI mai avansate care vor aduce un avantaj competitiv și creșterea veniturilor. Dincolo de LLM-uri, oamenii de marketing vor folosi unelte cu AI generativ, precum date sintetice și gemeni digitali, dar și tehnologii AI deja consacrate, precum învățarea automatizată și învățarea profundă, pentru a oferi experiențe personalizate și campanii eficiente, respectând totodată confidențialitatea clienților.