Topp 6 spådommer for AI-fremskritt og trender i 2024 – IBM Blog

I 2024 gir den første kulturelle fascinasjonen med tidlig generativ AI konkrete forretningsresultater. Denne teknologien, som inkluderer evnen til å behandle og generere tekst-, tale- og videoinnhold, revolusjonerer hvordan bedrifter øker produktiviteten, fremmer innovasjon og stimulerer kreativitet. I følge McKinsey & Company, har disse AI-applikasjonene potensial til å bidra med mellom 2.6 billioner og 4.4 billioner USD årlig til den globale økonomien gjennom ulike forretningsscenarier.

Ved å bruke innsikt fra omfattende samarbeid med kunder og partnere i mer enn 25 land, er vi glade for å dele velinformerte spådommer og nye trender for 2024. Dette globale perspektivet gjorde oss i stand til å observere hvordan ulike bransjer både påvirker og påvirkes av teknologien i utvikling. landskap. Her er et glimt av hva fremtiden bringer.

1. Tilpasning av enterprise AI

Enterprise AI-tilpasning er på vei oppover, med bedrifter som omfavner skreddersydde generative AI-applikasjoner. Disse applikasjonene er utviklet for å møte spesifikke forretningsbehov ved å integrere proprietære data og bidra til å sikre mer nøyaktige og relevante svar. Denne trenden signaliserer et trekk mot mer effektive og personlig tilpassede AI-drevne forretningsløsninger. For eksempel kan en global detaljhandelskjede ta i bruk regionspesifikke AI-modeller som er trent på data, for eksempel kundepreferanser og kulturelle nyanser. Denne tilnærmingen resulterer i svært personlige kundeinteraksjoner.

I Japan prioriterer AI effektivitet og presisjon, mens det i Brasil legger vekt på varme og engasjement, som reflekterer hvert markeds kulturelle verdier. Denne trenden forventes å strekke seg til ulike bransjer, og transformere AI fra et generisk verktøy til et viktig strategisk aktivum. Bedrifter stoler i økende grad på AI for kundeengasjement, operasjonell effektivitet og markedskonkurranseevne, noe som fører til et dynamisk forretningslandskap der AI gir næring til innovasjon og adresserer spesifikke markeds- og driftsutfordringer.

2. Åpen kildekode AI-modeller

I 2024 oppnår åpen kildekode forhåndstrente AI-modeller betydelig trekkraft, og gir bedrifter mulighet til å akselerere veksten ved å kombinere disse modellene med private eller sanntidsdata. Denne synergien øker produktiviteten og kostnadseffektiviteten. IBM bidrar aktivt til åpen kildekode AI-modeller, som er eksemplifisert ved samarbeidet med NASA.

Et bemerkelsesverdig bidrag er den geospatiale AI-fundamentmodellen, den største i sitt slag på Hugging Face-plattformen og en banebrytende åpen kildekode AI-fundamentmodell laget i samarbeid med NASA. Denne modellen utvider tilgangen til NASAs jordvitenskapelige data, spesielt for geospatial intelligens og fremme klimarelatert forskning. Avledet fra NASAs satellittdata, viser denne modellen IBMs forpliktelse til å bruke åpen kildekode-teknologi for kritiske områder som klimaendringer.

Ved å gjøre denne modellen tilgjengelig på Hugging Face, et velkjent oppbevaringssted for transformatormodeller, har IBM og NASA som mål å demokratisere tilgangen og oppmuntre dens anvendelse innen klima- og geovitenskapelige innovasjoner. Modellen har vist imponerende resultater, og oppnår en 15 % forbedring i forhold til toppmoderne teknikker med bare halvparten av de merkede dataene, noe som gjør det til et potent verktøy for oppgaver som sporing av avskoging, prediksjon av avlingsutbytte og deteksjon og overvåking av drivhusgasser.

3. API-drevet AI og mikrotjenester

Utbredelsen av applikasjonsprogrammeringsgrensesnitt (API) vil forenkle opprettelsen av komplekse AI-drevne applikasjoner, og øke produktiviteten på tvers av ulike sektorer. IBM utviklet en pakke med tilpassede AI-mikrotjenester for en forhandler, tilgjengelig via APIer. Disse tjenestene inkluderte kundeatferdsanalyse, lagerstyring og personlig tilpassede markedsføringsverktøy.

En nøkkelfunksjon var integreringen av IBMs AI-drevne intelligente assistenter i forhandlerens kundeservicesystem. Disse assistentene, som var i stand til å håndtere en rekke kundehenvendelser i sanntid, ga skreddersydde svar basert på individuelle kundedata. I tillegg brukte forhandleren IBMs AI-drevne oppsummeringsverktøy for å effektivt analysere tilbakemeldinger fra kunder og salgsdata, noe som muliggjorde rask og informert beslutningstaking. Effekten var betydelig: kundeserviceeffektiviteten ble forbedret, markedsføringsstrategiene ble mer datadrevne og lagerstyringen ble optimalisert. Fleksibiliteten og skalerbarheten til disse API-drevne løsningene gjorde det mulig for forhandleren å tilpasse seg raskt til markedsendringer.

4. AI som en nasjonal prioritet

I erkjennelse av AIs enorme potensial, forventes nasjoner over hele verden å prioritere utviklingen på en måte som minner om et nytt romkappløp. Dette økte fokuset driver betydelige fremskritt innen forskning, vitenskap og økonomisk vekst, og etablerer AI som en strategisk global ressurs.

I 2023 demonstrerte EU sin forpliktelse til å heve AI som en nasjonal prioritet ved å gå videre mot sluttføringen av EUs lov om kunstig intelligens (EU AI-loven). Denne historiske lovgivningen representerer verdens første omfattende juridiske rammeverk for kunstig intelligens, og kategoriserer AI-systemer i ulike risikonivåer (uakseptabel risiko, høy risiko og begrenset risiko) og pålegger tilsvarende forpliktelser.

EUs AI Act-lovgivning representerer et betydelig skritt i reguleringen av AI-distribusjon i EU, og omfatter et bredt spekter av AI-applikasjoner, alt fra høyrisikoscenarier som AI-bruk i sensitive systemer som velferd, sysselsetting, utdanning og transport, til lavrisikoapplikasjoner som chatbots. I tillegg forbyr EU AI-loven visse AI-applikasjoner som anses å utgjøre uakseptable risikoer, inkludert bruk av følelsesgjenkjenning på arbeidsplassen og sosial scoring basert på sosial atferd eller personlige egenskaper.

5. Multimodal generativ AI

Overgangen fra tekstbasert generativ AI til multimodalt språk, integrasjon av tekst, tale og bilder lover kontekstuelt relevante svar og fremmer innovasjon på tvers av ulike sektorer. For eksempel, under en kundeservicesamtale, kan AI analysere en kundes muntlige forespørsel, tolke deres økonomiske dokumenter og vurdere ansiktsuttrykkene deres i en videokonsultasjon. Ved å syntetisere disse datapunktene (tale, tekst og visuelle signaler), kan AI gi mer personlig økonomisk rådgivning og forbedre kredittverdighetsvurderinger med presisjon.

6. AI sikkerhet og etikk

Etter hvert som AI blir mer integrert i livene våre, intensiveres fokuset på AI-sikkerhet og etikk. Ledende AI-organisasjoner samarbeider for å utvikle robuste AI-systemer med standardiserte sikkerhetsprotokoller og beste praksis for å sikre etisk bruk av AI. IBM og Meta startet AI Safety Alliance for å løse AI-problemer, sammen med industriledere som Intel, Oracle, AMD, Dell og Linux® Foundation. Denne alliansen har som mål å skape alternativer til lukkede AI-systemer, fremme ansvarlig AI-innovasjon og bidra til å sikre vitenskapelig strenghet, tillit, sikkerhet, sikkerhet, mangfold og økonomisk konkurranseevne. Den støtter også AI-maskinvarevekst, fremmer åpen AI-teknologiutvikling og etablerer globale benchmarks, ressurser og standarder for ansvarlig AI-utvikling. Dette initiativet gjenspeiler IBMs forpliktelse til AI-sikkerhet og etikk, og fremmer åpen innovasjon innen AI-utvikling.

Omfavner fremtiden: En oppfordring til handling for den AI-drevne verdenen i 2024

Disse trendene og spådommene er ikke bare teknologiske prognoser. De fungerer som et veikart for innovasjon, vekst og samfunnsutvikling. Etter hvert som AI utvikler seg, utfordrer det oss til å revurdere ikke bare vår forretningspraksis, men også vår interaksjon med verden. Potensialet til AI er stort, og virkningen har så vidt begynt. Ved å holde oss informert, tilpasningsdyktig og proaktiv kan vi utnytte kraften til AI for å bygge en mer effektiv, innovativ og inkluderende fremtid.

Lær mer om AI-alliansen