2024 – az év, amikor elkezdett helyettünk dönteni a mesterséges intelligencia
Néhány évvel ezelőtt még futurisztikusnak tűnt, hogy digitális asszisztensek támogassák a munkánkat, összegezzenek olyan adatokat, amelyeket nekünk évekbe telne átbogarászni, és ezen keresztül segítsenek nekünk összetett döntésekben.

 

Mára viszont a legfejlettebb vállalatok olyan MI-ügynököket használnak, amelyek képesek autonóm döntéshozatalra. Az OpenText szakértői szerint ráadásul hamarosan a komplex problémák megoldását is gépekre bízhatjuk, ezért a szervezeteknek érdemes lépést tartaniuk ezzel a fejlődéssel, hogy megőrizzék versenyelőnyüket az új technológiák előnyeinek kihasználásával. Hihetetlenül gyors fejlődésen megy keresztül a technológia, napról napra jelentkeznek különféle lenyűgöző újdonságokkal a mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalatok. Ilyenkor a legtöbb emberben felmerülnek a kérdések: hogyan kerültünk ide ilyen hirtelen, és vajon hová vezet ez? Az OpenText szakértői összefoglalják, honnan indult az innováció, hol tartunk jelenleg, mi várható a jövőben, és hogyan tudják a legjobban hasznosítani ezeket az új technológiákat a vállalatok.

A kezdeti hullámok: prediktív és generatív MI

A mesterséges intelligencia első hulláma a prediktív analitikával kezdődött: a gépi tanulásra támaszkodva az MI lehetőséget kínált a vállalatoknak, hogy előre lássák a jövőbeli trendeket és vásárlói magatartásokat. A cégek ennek köszönhetően könnyebben hozhattak megalapozott, adatvezérelt döntéseket, továbbá prognózisokat készíthettek a várható értékesítésről, optimalizálhatták a készleteket, és javíthatták az ügyfélélményt.

 

Ma már számos területen működnek specifikus használati esetekre kialakított MI-ügynökök, amelyek képesek önállóan dönteni.

 

A második hullámot a kereséshez és automatizáláshoz alkalmazott generatív MI hozta el. Ez a fázis forradalmasította azt, ahogyan kapcsolatba lépünk az adatokkal. A keresőmotorok okosabbá váltak, az automatizálás pedig intuitívabb lett. Olyan feladatokat, amelyek korábban emberi beavatkozást igényeltek, most már algoritmusok végeznek, ami emberi erőforrásokat szabadít fel a stratégiai szempontból értékesebb tevékenységek elvégzéséhez.

A jelen: autonóm MI-ügynökök

Ma már számos területen működnek specifikus használati esetekre kialakított MI-ügynökök, amelyek képesek önállóan dönteni. Az MI-alapú chatbotok kérdéseket válaszolnak meg természetes nyelvi feldolgozással, ezek az intelligens ügynökök azonban már adatokat elemeznek, tanulnak belőlük, és emberi beavatkozás nélkül hoznak döntéseket. Ezek az eszközök eddig még soha nem tapasztalt precizitást biztosítanak, és hatékonyabbá teszik a munkát és a működést rengeteg iparágban, az egészségügytől kezdve a pénzügyig.

Az OpenText intelligens megoldásait például számos vállalatnál használják az ügyfélszolgálati élmény javítására és a válaszidő csökkentésére az azonnali válaszok és személyre szabott interakciók generálásával. Az értékesítés területén az okos ügynökök maguktól készítik az ajánlatokat, időt szabadítva fel a kreatív munkákra. A fejlesztőknek is több idejük marad a fontosabb feladatokra annak köszönhetően, hogy az intelligens megoldások egyszerűbbé teszik a kódolást, és elvégzik a tesztek oroszlánrészét. A kiberbiztonsági eszközök pedig önállóan tanulnak a legújabb típusú fenyegetésekről, hogy mindig naprakészen és automatizáltan tudják azonosítani és elhárítani a legújabb módszereket alkalmazó támadásokat.

Jövő: kifinomult logika és általános mesterséges intelligencia

Az OpenText szakértői szerint a vállalatoknak érdemes folyamatosan fejleszteniük MI-képességeiket, hogy megőrizzék versenyelőnyüket. A negyedik hullám ugyanis az agentic MI (vagy ágentív AI) lesz a közeli jövőben, amikor az ügynökök már nemcsak döntéseket hoznak, hanem kifinomult következtetésekre és tervezésre alapozva önállóan oldanak meg bonyolult, több lépcsőből álló feladatokat. Az ezt követő, ötödik hullámban, a távoli jövőben pedig az általános mesterséges intelligencia (Artificial General Intelligence – AGI) bármiféle olyan intellektuális feladat végrehajtására képes lehet, amit jelenleg csak ember tud elvégezni. Ha a fejlődés eléri ezt a szintet, akkor az egyszerre jelent soha nem látott lehetőségeket és kihívásokat, és alapvetően alakítja át majd a társadalmakat és az iparágakat.

 

| Képek: Adobe Stock

A mérnöki tervezés következő generációja
Az Eplan Platform 2027 mérnöki tervezőszoftver felhasználói gyorsabb eredményeket érhetnek el az előzetes tervezés, a villamos tervezés és a vezérlőszekrény-tervezés során. További előnyt jelent az Eplan Copilot integrációja. Az új AI-asszisztens a 2027-es verzióval jelentős támogatást nyújt a mindennapi projektmunkában.
Az AI az ERP-ben: a folyamat fontosabb, mint a látványos felület
Az SAP Hungary 2026-os középvállalati kutatása szerint a következő 1-2 évben egyszerre gyorsulhat fel a vállalatirányítási rendszerek modernizációja, a felhőre váltás és az AI beépülése a napi üzleti folyamatokba.
Már nem elég a hűtve szállítás: ezért lett kritikus a hőmérséklet a gyógyszerlogisztikában
Az elmúlt 10-20 évben alapjaiban változott meg a gyógyszerek szállítása. A korábban jellemzően helyi, kézi és utólagosan ellenőrzött folyamatokat ma globális, digitalizált és szigorúan szabályozott ellátási láncok váltották fel.
Elektromos akkumulátorok automatizált szétszerelése
Hogyan automatizálja a Liebherr az elektromos járművek akkumulátorainak szétszerelését a Festo CMAD szervo-pneumatikus pozíciószabályozójával?
A logisztika ma már nem A-ból B-be szállítás: kockázatkezelés
A logisztikában az A terv mellett már akkor készen kell állnia a B, C vagy akár D opciónak, amikor az eredeti még tökéletesen működik. A megbízók ugyanis ma már nem egyszerűen fuvart vásárolnak, hanem rugalmasságot, ellátásbiztonságot és gyors reakcióidőt. Cikkünkben Mihályka Dávid, a Trans-Sped szakértője összegezte a logisztikai szolgáltatók előtt álló kihívásokat .