**Agentowe AI:** Systemy agentowe AI działają autonomicznie, podejmując decyzje i działania przy minimalnej ingerencji człowieka, co zwiększa efektywność. Mogą samodzielnie zarządzać skomplikowanymi zadaniami, takimi jak wyszukiwania internetowe czy wywołania API. Jest to szczególnie przydatne w sektorach, gdzie kluczowe są szybkie decyzje, takich jak produkcja, opieka zdrowotna i finanse. Na przykład w pojazdach autonomicznych, Agentowe AI umożliwia nawigację w czasie rzeczywistym, a w finansach napędza systemy transakcyjne reagujące na zmiany rynkowe. W przyszłości firmy mogą skorzystać z zaawansowanych aplikacji, opracowując struktury, które pozwalają AI na obsługę złożonych zadań, co zredukuje koszty i usprawni operacje. **AI Multimodalne:** AI Multimodalne przetwarza jednocześnie różne typy danych, przekraczając modele skupione na jednym aspekcie, aby łączyć tekst, obrazy i wideo. Ta ewolucja prowadzi do wszechstronnych modeli jak CLIP OpenAI, które łączą dane tekstowe i wizualne. Firmy mogą wykorzystać AI Multimodalne do bardziej angażujących interakcji z klientami, generowania treści zasilanych przez AI oraz ulepszonych systemów rekomendacji.

Ta zdolność umożliwia lepszą personalizację, zapewniając płynne, kontekstowe doświadczenia na różnych kanałach i dostarczając operacyjnych wniosków dla zrozumienia klientów i poprawy usług. **AI Pionowe:** AI Pionowe specjalizuje się w aplikacjach specyficznych dla branży, korzystając z unikalnych zestawów danych dla sektorów takich jak opieka zdrowotna, finanse i handel detaliczny. W opiece zdrowotnej może pomagać w diagnozowaniu chorób poprzez analizę obrazów medycznych, podczas gdy w finansach bada dane w celu oceny ryzyka i wykrywania oszustw. AI Pionowe oferuje precyzyjne, zgodne z branżą analizy i operacje, wymagając zarówno wiedzy eksperckiej, jak i wysokiej jakości danych do uzyskania skutecznych wyników. Dzięki rozwojowi w zakresie modeli przetrenowanych i rynków AI, firmy mogą uzyskać dostęp do wyspecjalizowanych rozwiązań AI, które napędzają innowacje i nowe możliwości. **Edge AI:** Edge AI przetwarza dane lokalnie na urządzeniach zamiast na serwerach w chmurze, umożliwiając analizę w czasie rzeczywistym i efektywne podejmowanie decyzji. Jest to niezbędne w scenariuszach wymagających niskiej latencji, takich jak inteligentne kamery w handlu detalicznym czy predykcyjne utrzymanie ruchu w produkcji. Edge AI poprawia prywatność i bezpieczeństwo poprzez lokalne przechowywanie danych i redukuje potrzebę infrastruktury chmurowej, co oszczędza koszty operacyjne. W miarę jak staje się bardziej dostępny, firmy prawdopodobnie znajdą innowacyjne sposoby wykorzystania wglądów w czasie rzeczywistym dla elastycznych i bazujących na danych decyzji.