8 трендів у технологіях ШІ та МН, на які варто звернути увагу бізнесу

Штучний інтелект (ШІ) і машинне навчання (МН) глибоко трансформують бізнес-ландшафт. Від оптимізації операцій до персоналізації досвіду — ці технології вже вплинули на бізнес по всьому світу, пропонуючи нові можливості для швидшого зростання, більшої ефективності та кращих інновацій.

Вплив тенденцій МН та ШІ не викликає сумнівів. Звіт Конференції ООН з торгівлі та розвитку прогнозує, що до 2033 року світовий ринок ШІ сягне приголомшливої позначки в 4,8 трлн доларів США. Таке стрімке зростання свідчить про те, що підприємства визнають величезну цінність цих технологій. Від автоматизації повторюваних завдань до виявлення прихованих закономірностей у даних — ШІ і МН кардинально змінюють спосіб ведення бізнесу та конкуренції.

Однак на цьому історія не закінчується. Сфера штучного інтелекту та машинного навчання обіцяє ще більше вражаючих досягнень, які можуть докорінно змінити способи ведення бізнесу. Давайте заглибимося в тенденції, що формують майбутнє штучного інтелекту та машинного навчання.

Еволюція ШІ та МН у бізнесі

Ще кілька років тому такі терміни, як «штучний інтелект» і «машинне навчання», здавалися футуристичними. Вони здавалися словами з фільмів. Сьогодні це не слова, а інструменти, які трансформують бізнес по всьому світу.

Все почалося з основ. На початку це були програми для рекомендацій та виявлення шахрайства. Вони заклали основу для більш просунутих рішень. Ми бачили прориви в обробці природної мови (NLP). Вони дозволили машинам точніше розуміти людську мову. Це відкрило двері для чат-ботів, які можуть вести діалог. Це також дало поштовх до появи голосових помічників, таких як Siri та Alexa. Вони змінили те, як ми взаємодіємо з технологіями.

Однак вплив останніх розробок ШІ та МН виходить далеко за межі аспектів бізнесу, пов’язаних з обслуговуванням клієнтів. Уявіть собі світ, де виснажливі завдання, такі як введення даних і оформлення документів, виконують машини. Це звільняє працівників, які можуть зосередитися на більш важливих завданнях. Це реальність завдяки автоматизації на основі штучного інтелекту. І не забуваймо про обслуговування клієнтів!

Чат-боти на основі штучного інтелекту тепер доступні 24/7, щоб відповідати на запитання та вирішувати проблеми, а аналіз настроїв допомагає компаніям зрозуміти відгуки клієнтів і підвищити їхню задоволеність. Крім того, предиктивна аналітика на основі машинного навчання дозволяє компаніям передбачати, що може знадобитися клієнтам, і відповідно оптимізувати свої запаси.

Яскравим прикладом трансформаційної сили тренду штучного інтелекту є система рекомендацій Netflix. Це не просто вдала здогадка, як ви можете подумати, а сила штучного інтелекту в дії. Ця персоналізована система аналізує дані користувачів і пропонує фільми та шоу, які відповідають їхнім уподобанням. Це не лише покращує користувацький досвід, але й збільшує залученість та кількість підписників Netflix.

Вплив ШІ та ML у бізнесі лише зростатиме. Згідно з глобальним дослідженням PwC щодо штучного інтелекту, до 2030 року частка штучного інтелекту у світовому ВВП може скласти 15,7 трлн доларів США. За оцінками McKinsey, до 2030 року ШІ може генерувати до 1,2% зростання ВВП щорічно.

Отже, правда така: шлях ШІ та МН у бізнесі ще далекий від завершення. Розуміючи, де ми вже були, приймаючи сьогодення та активно готуючись до майбутнього машинного навчання та штучного інтелекту, компанії можуть забезпечити собі процвітання в цю нову еру технологічних перетворень.

8 ключових трендів у технологіях МН та ШІ, які варто знати

Як глобальний Google Cloud Premier Partner, Zendesk Advanced Partner, Asana Platinum Solutions Partner, GitLab Select Partner та HubSpot Diamond Partner, ми ділимося власним поглядом на вісім найгарячіших трендів, які спостерігаються у цих провідних хмарних вендорів.

Тренд №1: Генеративний ШІ та розширення мультимодальних моделей

ШІ стрімко стає гнучкішим і потужнішим, а моделі на кшталт Gemini від Google задають тон. Ці системи можуть розуміти та створювати контент, працюючи з текстом, зображеннями та іншими типами даних, що робить їх потужними інструментами для логічних висновків, вирішення проблем і кодування.

Google Cloud зробив Vertex AI основною платформою для створення мультимодальних застосунків. Це єдиний великий гіперскейлер, що пропонує генеративні моделі для роботи з відео, зображеннями, аудіо та навіть музикою, включно з Imagen 4, Veo 3, Chirp 3 та Lyria. Бренди вже використовують Imagen для розробки кастомних візуальних ефектів і скорочення термінів кампаній з тижнів до днів.

Аби розширити свою екосистему, Google Cloud тепер також дозволяє розробникам використовувати сторонні моделі, як-от Llama 4 від Meta, через Vertex AI. Завдяки відкритому підходу команди можуть комбінувати та поєднувати найкращі моделі відповідно до своїх потреб.

Тренд №2: Агентний ШІ та мультиагентні системи

ШІ вийшов далеко за межі автономних інструментів. Уявіть собі мережу інтелектуальних агентів, які можуть міркувати, діяти на основі цих міркувань та об’єднувати зусилля. Cаме це і є метою Gemini Enterprise — простору Google для створення, управління та запуску таких агентів.

Призначений як для розробників, так і для бізнес-користувачів, Gemini Enterprise містить no-code-інтерфейс, що дозволяє будь-кому — від HR-менеджерів до маркетологів — створювати та автоматизовувати робочі процеси, не чекаючи на підтримку розробників. «Під капотом» Agent Development Kit (ADK) та відкритий протокол Agent2Agent (A2A) уможливлюють складні системи, де агенти можуть спілкуватися та працювати разом.

Готові агенти, як-от NotebookLM та Coding Agents, вже доступні для використання, тоді як інші є більш нішевими. Наприклад, HubSpot Breeze Agents допомагають відділам продажів і маркетингу писати контент, знаходити лідів та керувати соціальними мережами в автоматичному режимі.

Тренд №3: Аналітика даних і платформи машинного навчання на базі ШІ

ШІ змінює те, як організації працюють із даними — від збору до отримання інсайтів. У Google Cloud платформа Vertex AI пропонує комплексне рішення для всього життєвого циклу МН, включно з проєктуванням, навчанням і розгортанням моделей. Вона має такі інструменти, як Neural Architecture Search (NAS) для оптимізації моделей, Feature Store для централізації даних, що використовуються повторно, та Model Monitoring для контролю якості.

Водночас BigQuery поєднує аналітику та ШІ в єдиному інтелектуальному сховищі даних. Gemini в BigQuery перетворює звичайну мову на SQL, пояснює запити простими словами та покращує пошук завдяки семантичному розумінню. Looker на базі Gemini дозволяє користувачам досліджувати дані та складати звіти, просто ставлячи запитання звичною мовою.

Ці інструменти не просто теоретичні — вони дають реальні результати. Наприклад, компанія Aluga Mais скоротила час аналізу реєстрації клієнтів з 90 хвилин до 24 секунд, використовуючи ці можливості на базі ШІ.

Тренд №4: ШІ для розробки програмного забезпечення та DevSecOps

Розробники тепер працюють пліч-о-пліч зі штучним інтелектом. Такі інструменти, як Gemini Code Assist, діють як партнери з кодування, допомагаючи командам заощаджувати понад 10 годин на місяць на кожного розробника. GitLab Duo Enterprise вбудовує ШІ в кожен етап DevSecOps — від підсумовування обговорень і генерації тестів до пропозицій щодо покращення коду.

Безпека також стає розумнішою. ШІ тепер може виявляти вразливості, пояснювати ризики та навіть автоматично писати код для їхнього виправлення. Компанії, що використовують ці інструменти, як-от Cube, повідомляють про 50% пришвидшення виявлення загроз та економію 40 годин розробки щотижня.

Тренд №5: Вбудований ШІ для продуктивності й автоматизації робочих процесів

ШІ все частіше вбудовують безпосередньо в інструменти, якими люди користуються щодня. Платформи, як-от Asana AI (Asana Intelligence), допомагають командам керувати складними проєктами, автоматизовувати рутинні завдання та ефективніше розподіляти ресурси. Такі функції, як Smart Summaries, Smart Status та Smart Rule Creator, перетворюють проєктні дані на чіткі оновлення та автоматизацію, і все це — звичайною мовою.

NotebookLM, інтегрований з Google Workspace, слугує інтелектуальним асистентом для досліджень. Він збирає інсайти з документів, відео та аудіо, а також створює мапи думок і звіти. Те, що раніше займало дні, тепер можна зробити за години.

Так само Gemini для Google Workspace допомагає співробітникам швидше писати чернетки електронних листів і документів. Компанії, як-от FinQuery, повідомляють, що пишуть повідомлення на 20% швидше, вивільняючи час для більш цінної роботи.

Тренд №6: Розмовний ШІ та автоматизація клієнтського досвіду (CX)

Розмовний ШІ наближає машини до того, як люди насправді говорять і слухають. Поєднуючи розуміння мови з машинним навчанням, він забезпечує більш природні діалоги в чатах — такі, яких ви очікуєте від кваліфікованого менеджера, а не від скрипту.

Хоча він існує окремо від генеративного ШІ, вони часто працюють пліч-о-пліч. Разом вони надають клієнтам миттєву персоналізовану допомогу в будь-який час доби.

Такі інструменти, як Zendesk AI та Google Contact Center AI, формують цю нову еру підтримки. Zendesk AI використовує інтелектуальних ботів, автоматично згенеровані відповіді та семантичний пошук для безперешкодної обробки рутинних запитань. Breeze Customer Agent від HubSpot доповнює це швидкими й точними відповідями, що ґрунтуються на перевіреній інформації.

У таких секторах, як фінанси, ці системи стають повсюдними. Вони супроводжують клієнтів під час відкриття рахунків, моніторять транзакції, виявляють потенційне шахрайство та навіть надають інформацію в режимі реального часу. Загалом, розмовний ШІ допомагає клієнтському сервісу стати швидшим, розумнішим і, що цікаво, значно людянішим.

Тренд №7: Передова інфраструктура та обчислювальні потужності для ШІ

Кожна потужна система ШІ вимагає величезних обчислювальних ресурсів. Google Cloud активно інвестує в обладнання нового покоління, включно з TPU Ironwood (7-го покоління) та GPU NVIDIA Blackwell (B200 і GB200), доступними через віртуальні машини A4 та A4X.

Архітектура AI Hypercomputer (також відома як Cluster Director) спрощує розгортання та управління масивними кластерами. Її оптимізована мережа підтримує до 30 000 GPU на кластер із блискавичною пропускною здатністю в 3,2 Тбіт/с між GPU.

Щоб запобігти вузьким місцям у передачі даних, Google представив Hyperdisk Exapools для сховищ ексабайтного масштабу та Rapid Storage, що забезпечує затримку менше 1 мілісекунди та швидкість читання/запису до 20 разів вищу, ніж у традиційних системах.

Тренд №8: Управління, безпека та довіра у сфері ШІ

Оскільки ШІ вкорінюється в бізнес-операції, організації приділяють подвійну увагу безпеці, комплаєнсу та прозорості. Gemini Enterprise відповідає таким стандартам, як HIPAA та FedRAMP High, щоб постійно захищати дані, тоді як GitLab Duo дотримується суворого принципу «privacy-first», завдяки чому дані клієнтів ніколи не потрапляють у навчальні пайплайни.

У таких продуктах, як NotebookLM, конфіденційність вбудована за замовчуванням, оскільки дані користувачів ніколи не використовуються для навчання моделей. Кожен згенерований інсайт містить вбудовані посилання, що обґрунтовують результати перевіреними джерелами та мінімізують ризик неправдивої інформації.

Команди з кібербезпеки також використовують ШІ більш проактивно. Google SecOps та Gemini можуть швидко виявляти, розслідувати та нейтралізувати загрози, а нові агенти, як-от Malware Analysis Agent, можуть навіть розпаковувати та аналізувати прихований код.

Google AІ в дії

Платформа Google Cloud AІ пропонує підприємствам повний набір рішень AІ для ефективної розробки, розгортання та масштабування моделей AІ.

TensorFlow Lite для Edge AІ дозволяє бізнесу розгортати моделі AІ безпосередньо на пристроях, забезпечуючи обробку та аналіз даних в реальному часі без потреби в інфраструктурі хмари. Google AІ LaMDA (мовна модель для діалогових застосунків) є фактографічною мовною моделлю, яка може підтримувати розмови на різні теми, демонструючи потенціал мультимодального AІ для багатшої взаємодії між людиною і комп’ютером.

Рекомендаційний двигун Google AІ — потужний інструмент, який допомагає компаніям персоналізувати досвід користувачів на різних платформах, подібно до способу, яким YouTube рекомендує відео, які вам можуть сподобатися, на основі вашої історії переглядів.

До цього набору додається Vertex AІ, який забезпечує єдине середовище для управління моделями ШІ та робочими процесами МН, спрощуючи розробку та розгортання застосунків AІ. Цей консолідований підхід знижує складність і прискорює впровадження AI-технологій в бізнес-операціях.

Це лише деякі з цікавих тенденцій штучного інтелекту, які формують майбутнє бізнесу. Щоб отримати найсвіжіші галузеві інсайти, прочитайте також наш блог про цифрову трансформацію в роздрібній торгівлі. Оскільки ці технології продовжують розвиватися, компанії, які приймають та адаптуються до цих досягнень, будуть добре підготовлені до процвітання.

Практичні поради щодо початку роботи з AI/ML

Бізнеси хочуть використовувати ШІ та МН у своїй діяльності. Але початок цього шляху може здатися складним. Однак, із правильним підходом та управлінням, інтеграція цих технологій у бізнес-процеси може принести значні переваги. Ось практичний посібник, щоб допомогти вашому бізнесу зробити перші кроки.

• Ідентифікуйте проблему та визначте цілі

Почніть із визначення конкретних проблемних областей або можливостей, де ШІ та МН можуть принести відчутні вигоди вашому бізнесу. Де може покращити ефективність автоматизація? Чи можуть чат-боти на основі ШІ покращити обслуговування клієнтів? Чітко визначте бажані результати від впровадження AІ/ML, оскільки це буде керувати вашим підходом.

• Зберіть правильні дані

Одразу після ідентифікації потенційних випадків використання зберіть необхідні дані, які будуть інформувати ваші ініціативи ШІ та МН. Переконайтеся, що відповідні дані доступні у чистому та організованому форматі. Це може вимагати очищення існуючих наборів даних або збору нових даних, специфічних для вашого проекту.

• Дослідіть свої можливості

Дослідіть доступні інструменти та ресурси AІ/ML, включаючи ті, що пропонуються Google Cloud. Він пропонує різноманітні рішення, від попередньо навчених моделей до інструментів для розробки недавніх розробок ШІ, щоб задовольнити різноманітні потреби бізнесу в різних галузях.

Розгляньте використання хмарних рішень для легкого доступу та масштабованості. Шукайте інструменти, які відповідають вашому технічному досвіду та потребам проекту.

• Розумно вибирайте партнерів

Якщо ваша команда не має глибоких знань у сфері AІ/МL, розгляньте можливість партнерства з кваліфікованим консультантом або постачальником. Шукайте партнерів, які розуміють вашу галузь і можуть запропонувати індивідуальні рішення. Шукайте прозорих і надійних партнерів, для яких пріоритетом є безпека даних та етика.

• Починайте з малого та адаптуйтеся

Не намагайтеся радикально змінити весь ваш бізнес за одну ніч. Почніть з малого або з пілотного проекту, зосередженого на добре визначеній проблемній зоні. Це дозволить вам перевірити ефективність AІ/МL, винести уроки з перших результатів і удосконалити ваш підхід перед масштабуванням.

• Обіймайте постійне навчання

Нарешті, усвідомте, що інтеграція тенденцій штучного інтелекту та машинного навчання у ваш бізнес є постійним процесом. Будьте в курсі нових розробок і кращих практик. Заохочуйте свою команду постійно вчитися і адаптуватися, щоб максимізувати потенціал цих технологій.

Підсумовуючи: Майбутнє машинного навчання та штучного інтелекту вже тут

Врешті-решт, статистика показує наступне: очікується, що глобальний ринок штучного інтелекту досягне 267 мільярдів доларів до 2027 року, тоді як 84% світових бізнес-організацій вважають, що ШІ дозволить їм отримати стратегічну перевагу. Ці цифри підкреслюють величезний потенціал ШІ та МН, сприяючи інноваціям, підвищенню ефективності та створенню нових можливостей для зростання бізнесу.

Cloudfresh, як преміум-партнер Google Cloud, надає бізнесу можливість використовувати революційну силу ШІ та МН з допомогою передових інструментів та функцій, які надає платформа Google Cloud.

Технології ШІ та МН від Google Cloud стоять на передовій цієї інновації, становлячи основу наших послуг. Наша команда експертів Google Cloud покликана вдосконалювати вашу ІТ-інфраструктуру, створювати бездоганні інтеграції для покращення сумісності систем, а також розробляти інноваційні структури та процеси, адаптовані до потреб вашої команди. Водночас наш центр підтримки зобов’язаний забезпечувати винятковий досвід спілкування з клієнтами, пропонуючи персоналізовану допомогу для задоволення ваших унікальних потреб.

Зверніться до Cloudfresh сьогодні за безкоштовною консультацією, і наші експерти допоможуть вам намітити курс на майбутнє, засноване на інтелектуальній автоматизації. Разом ми можемо розкрити максимальний потенціал ШІ та МН, щоб ваш бізнес процвітав.