Topp 6 förutsägelser för AI-framsteg och trender 2024 – IBM Blog

År 2024 ger den initiala kulturella fascinationen med tidig generativ AI påtagliga affärsresultat. Denna teknik, som inkluderar förmågan att bearbeta och generera text-, röst- och videoinnehåll, revolutionerar hur företag ökar produktiviteten, främjar innovation och stimulerar kreativitet. Enligt McKinsey & Company, dessa AI-applikationer har potential att bidra med mellan 2.6 biljoner och 4.4 biljoner USD årligen till den globala ekonomin genom olika affärsscenarier.

Med hjälp av insikter från omfattande samarbeten med kunder och partners i mer än 25 länder är vi glada över att dela med oss ​​av välinformerade förutsägelser och nya trender för 2024. Detta globala perspektiv gjorde det möjligt för oss att observera hur olika industrier både påverkar och påverkas av den utvecklande tekniken landskap. Här är en inblick i vad framtiden har att erbjuda.

1. Anpassning av företags AI

Anpassning av företags AI ökar, med företag som anammar skräddarsydda generativa AI-applikationer. Dessa applikationer är designade för att möta specifika affärsbehov genom att integrera proprietär data och hjälpa till att säkerställa mer exakta och relevanta svar. Denna trend signalerar ett steg mot mer effektiva och personliga AI-drivna affärslösningar. Till exempel kan en global detaljhandelskedja anta regionspecifika AI-modeller som är tränade på data, såsom kundpreferenser och kulturella nyanser. Detta tillvägagångssätt resulterar i mycket personliga kundinteraktioner.

I Japan prioriterar AI effektivitet och precision, medan det i Brasilien betonar värme och engagemang, vilket speglar varje marknads kulturella värden. Denna trend förväntas sträcka sig till olika branscher och förvandla AI från ett generiskt verktyg till en viktig strategisk tillgång. Företag förlitar sig i allt högre grad på AI för kundengagemang, operativ effektivitet och marknadskonkurrenskraft, vilket leder till ett dynamiskt affärslandskap där AI ger bränsle till innovation och hanterar specifika marknads- och operativa utmaningar.

2. AI-modeller med öppen källkod

År 2024 får förtränade AI-modeller med öppen källkod betydande dragkraft, vilket ger företag möjlighet att accelerera tillväxten genom att kombinera dessa modeller med privata data eller realtidsdata. Denna synergi ökar produktiviteten och kostnadseffektiviteten. IBM bidrar aktivt till AI-modeller med öppen källkod, vilket exemplifieras av samarbetet med NASA.

Ett anmärkningsvärt bidrag är den geospatiala AI-grundmodellen, den största i sitt slag på Hugging Face-plattformen och en banbrytande AI-grundmodell med öppen källkod skapad i samarbete med NASA. Denna modell utökar tillgången till NASA:s geovetenskapliga data, särskilt för geospatial intelligens och avancerad klimatrelaterad forskning. Denna modell, som härrör från NASA:s satellitdata, visar IBMs engagemang för att använda öppen källkodsteknik för kritiska områden som klimatförändringar.

Genom att göra denna modell tillgänglig på Hugging Face, ett välkänt förråd för transformatormodeller, strävar IBM och NASA efter att demokratisera tillgången och uppmuntra dess tillämpning inom klimat- och geovetenskapliga innovationer. Modellen har visat imponerande resultat och uppnått en 15 % förbättring jämfört med den senaste tekniken med bara hälften av de märkta uppgifterna, vilket gör det till ett kraftfullt verktyg för uppgifter som spårning av avskogning, förutsägelse av skördeavkastning och upptäckt och övervakning av växthusgaser.

3. API-driven AI och mikrotjänster

Spridningen av applikationsprogrammeringsgränssnitt (API) kommer att förenkla skapandet av komplexa AI-drivna applikationer, vilket ökar produktiviteten inom olika sektorer. IBM utvecklade en serie anpassade AI-mikrotjänster för en återförsäljare, tillgängliga via API:er. Dessa tjänster inkluderade analys av kundbeteende, lagerhantering och personliga marknadsföringsverktyg.

En nyckelfunktion var integrationen av IBM:s AI-drivna intelligenta assistenter i återförsäljarens kundtjänstsystem. Dessa assistenter, som kan hantera många kundförfrågningar i realtid, gav skräddarsydda svar baserade på individuella kunddata. Dessutom använde återförsäljaren IBMs AI-drivna sammanfattningsverktyg för att effektivt analysera kundfeedback och försäljningsdata, vilket möjliggör ett snabbt och välgrundat beslutsfattande. Effekten var betydande: effektiviteten i kundtjänsten förbättrades, marknadsföringsstrategierna blev mer datadrivna och lagerhanteringen optimerades. Flexibiliteten och skalbarheten hos dessa API-drivna lösningar gjorde det möjligt för återförsäljaren att snabbt anpassa sig till förändringar på marknaden.

4. AI som en nationell prioritet

Genom att inse AI:s enorma potential förväntas nationer över hela världen att prioritera dess utveckling på ett sätt som påminner om en ny rymdkapplöpning. Detta ökade fokus driver betydande framsteg inom forskning, vetenskap och ekonomisk tillväxt, och etablerar AI som en strategisk global tillgång.

År 2023 visade Europeiska unionen sitt engagemang för att höja AI som en nationell prioritet genom att gå vidare mot slutförandet av Europeiska unionens artificiella intelligenslag (EU AI-lagen). Denna historiska lagstiftning representerar världens inledande omfattande rättsliga ram för artificiell intelligens, som kategoriserar AI-system i olika risknivåer (oacceptabel risk, hög risk och begränsad risk) och inför motsvarande skyldigheter.

EU:s AI-lagstiftning representerar ett viktigt steg i regleringen av AI-utbyggnad inom EU, och omfattar ett brett spektrum av AI-tillämpningar, allt från högriskscenarier som AI-användning i känsliga system som välfärd, sysselsättning, utbildning och transport, till lågriskapplikationer som chatbots. Dessutom förbjuder EU:s AI-lag vissa AI-tillämpningar som anses utgöra oacceptabla risker, inklusive användningen av känslomässig igenkänning på arbetsplatsen och social poängsättning baserat på socialt beteende eller personliga egenskaper.

5. Multimodal generativ AI

Övergången från textbaserad generativ AI till multimodalt språk, integrationen av text, tal och bilder lovar kontextuellt relevanta svar och främjar innovation inom olika sektorer. Till exempel, under ett kundtjänstsamtal, kan AI analysera en kunds talade begäran, tolka deras finansiella dokument och bedöma deras ansiktsuttryck i en videokonsultation. Genom att syntetisera dessa datapunkter (tal, text och visuella signaler) kan AI ge mer personlig finansiell rådgivning och förbättra kreditvärdighetsbedömningar med precision.

6. AI säkerhet och etik

När AI blir mer integrerad i våra liv, intensifieras fokus på AI-säkerhet och etik. Ledande AI-organisationer samarbetar för att utveckla robusta AI-system med standardiserade säkerhetsprotokoll och bästa praxis för att säkerställa etisk AI-användning. IBM och Meta startade AI Safety Alliance för att ta itu med AI-problem, tillsammans med branschledare som Intel, Oracle, AMD, Dell och Linux® Foundation. Denna allians syftar till att skapa alternativ till slutna AI-system, främja ansvarsfull AI-innovation och bidra till att säkerställa vetenskaplig rigor, tillit, säkerhet, säkerhet, mångfald och ekonomisk konkurrenskraft. Det stöder också AI-hårdvarutillväxt, främjar öppen AI-teknikutveckling och etablerar globala riktmärken, resurser och standarder för ansvarsfull AI-utveckling. Detta initiativ återspeglar IBMs engagemang för AI-säkerhet och etik, och främjar öppen innovation inom AI-utveckling.

Att omfamna framtiden: En uppmaning till handling för den AI-drivna världen 2024

Dessa trender och förutsägelser är inte bara tekniska prognoser. De fungerar som en färdplan för innovation, tillväxt och samhälleliga framsteg. Allt eftersom AI utvecklas utmanar det oss att ompröva inte bara vår affärspraxis utan också vår interaktion med världen. Potentialen för AI är enorm och dess inverkan har precis börjat. Genom att hålla oss informerade, anpassningsbara och proaktiva kan vi utnyttja kraften i AI för att bygga en mer effektiv, innovativ och inkluderande framtid.

Lär dig mer om AI-alliansen