Trendovi umjetne inteligencije koje treba pratiti do 2025. godine
Brief news summary
Kako se približava 2025. godina, razumijevanje trendova u oblasti AI postaje sve važnije. **Agentic AI** se pojavljuje kao obećavajući alat za automatizaciju zadataka, iako je još u fazi razvoja. Očekuje se da će u početku rješavati jednostavne zadatke uz ljudski nadzor. Istovremeno, **Generativni AI** je osmišljen da poboljša produktivnost, ali njegove mjerljive koristi za mnoge organizacije ostaju nedostižne, što dovodi do skromnih dobitaka i ističe potrebu za stalnim eksperimentiranjem. Početni entuzijazam oko generativnog AI-a je splasnuo, usporavajući napredak prema **kulturi vođenoj podacima**. Kultiviranje ove kulture zahtijeva ne samo tehnološka rješenja, već i rješavanje izazova u kulturi i upravljanju promjenama. Generativni AI naglašava važnost efikasnog upravljanja **nestrukturisanim podacima**. Organizacije trebaju snažne metode da efektivno organiziraju i označavaju ove podatke za AI aplikacije. Promjene u **vodstvu za podatke i AI** signaliziraju kritičnu potrebu za vještim glavnim službenicima za podatke i AI kako bi poticali inovacije. Mnoge kompanije se bore s tim ulogama, što utiče na efikasnu upotrebu podataka. Da bi integrisale AI, preduzeća moraju stručno navigirati složenostima, provoditi strateško planiranje i osigurati temeljito upravljanje.Kako nauka o podacima i umjetna inteligencija (AI) nastavljaju igrati ključnu ulogu u globalnoj ekonomiji, za lidere je ključno pratiti nove AI trendove. Iako se AI ne koristi za predviđanja, prema anketama i istraživanjima koje su proveli Randy i Tom, očekuje se da će sljedeći trendovi biti važni do 2025. godine. Ti trendovi uključuju: 1. **Porast Agentičke AI**: Agentička AI—AI koja djeluje samostalno—očekuje se kao vruća tema u 2025. Čak i ako je još u fazama razvoja, mnogi tehnološki lideri se pripremaju za upotrebu ovih alata za specifične zadatke. Rani oblici će se vjerovatno fokusirati na male, strukturirane zadatke sa niskim financijskim ulogom. Međutim, ljudski nadzor ostaje ključan zbog mogućih netačnosti. 2. **Mjerenje Uticaja Generativne AI**: Iako generativna AI ima potencijal, teško je kvantifikovati njene ekonomske koristi. Iako mnogi lideri vjeruju da poboljšava produktivnost, malo organizacija te dobitke rigorozno prati. Kompanije trebaju provoditi kontrolisane eksperimente kako bi istinski mjerili uticaj generativne AI na produktivnost i kvalitetu sadržaja. 3.
**Realnost Kulture vođene Podacima**: Iako je usvajanje generativne AI povećalo percepciju promjena vođenih podacima u organizacijama, kulturni pomak je bio manje značajan. Glavna prepreka su kulturni problemi i pitanje upravljanja promjenama, posebno u starijim kompanijama. Generativna AI sama po sebi nije dovoljna za stvaranje kultura vođenih podacima. 4. **Obnovljeni Značaj Nestrukturiranih Podataka**: Nagli rast generativne AI obnovio je fokus na upravljanje nestrukturiranim podacima, kao što su tekstovi i slike. Većina kompanija je zainteresovana za korištenje AI za upravljanje podacima, ali proces ostaje veoma složen za ljude. Potrebne su efikasne strategije upravljanja podacima kako bi se iskoristio puni potencijal AI. 5. **Izazovi u Vodstvu Podacima i AI**: Unatoč povećanoj pažnji prema podacima i AI, vodeće uloge ostaju izazovne. Dok sve više organizacija imenuje glavne službenike za podatke (CDO) i glavne službenike za AI (CAO), njihove uloge i strukture se još razvijaju. Potražnja za liderstvom u podacima i AI će rasti, a te uloge bi idealno trebale povezivati biznis i tehnologiju. Randy naglašava potrebu da CDO i CAO budu orijentisani ka biznisu, da donose mjerljive vrijednosti i razumiju jezik poslovanja.
Watch video about
Trendovi umjetne inteligencije koje treba pratiti do 2025. godine
Try our premium solution and start getting clients — at no cost to you
