Jeśli mamy przedstawić sztuczną inteligencję (AI), jest to z jednej strony dyscyplina oraz zdolności poznawcze i intelektualne ucieleśnione przez systemy komputerowe lub kombinacje algorytmów, które wykonują określone zadania z formą inteligencji przypominającą ludzką. Jest to jedna z wielu istniejących definicji, ponieważ można powiedzieć, że złożoność AI jest porównywalna do ludzkiej natury.

Oznacza to, że podobnie jak w przypadku ludzi, nie ma jednej definicji ani rodzaju AI. Można ją jednak zrozumieć poprzez określone etapy, począwszy od „przetwarzania języka naturalnego”, czyli sposobu przekazywania informacji. W drugim etapie dotyczy to sposobu reprezentacji i przechowywania zdobytej wiedzy, a następnie sposobu jej internalizacji i wykorzystania w odpowiedzi na pytanie.

Uczynienie namacalnym tego, co niematerialne, to zadanie możliwe dzięki człowiekowi, które stawia dwa istotne pytania: jak to robi i dlaczego mu na tym zależy? AI, która jest w centrum wszystkich obecnych rozmów i stanowi także cel wszystkich strategii informatycznych, przeżywa obecnie swój złoty wiek.

Przy bardzo szybkim tempie rozwoju w tej dziedzinie, strategie innowacyjne, które wybierają podejście open source, są preferowane, ponieważ pozwalają na korzystanie z elastyczności i przejrzystości w zastosowaniach związanych z AI. Open source, jak zrozumiała większość wydawców oprogramowania w tym ekosystemie, jest sposobem na materializację AI. Obecnie, społeczności open source są punktem wyjścia innowacji, zwłaszcza w dziedzinie AI.

Można całkowicie stwierdzić, że AI redefiniuje wykorzystanie tradycyjnej informatyki jako technologii, która po raz pierwszy od dłuższego czasu stymuluje innowacje, wywołuje debaty na temat jej zastosowania i ciągle przesuwa granice. Stajemy przed głównym wnioskiem, po wielu etapach pokonanych w ciągu ostatnich dwudziestu lat: możliwe jest teraz uwolnienie pełnej mocy AI.

Ta moc, właśnie, zależy bezpośrednio od tego, jaką wartość przypisują AI aktorzy z branży IT, w zależności od ich pozycji na rynku. Gartner opisuje AI jako mającą „potencjał do przynoszenia ogromnej wartości dodanej przedsiębiorstwom, umożliwiając im zwiększanie produktywności, poprawę podejmowania decyzji oraz generowanie nowych możliwości wzrostu i innowacji”, z jednym jednak zastrzeżeniem: że niektóre firmy ograniczają użycie AI do jednego rodzaju zadania, aby ograniczyć jej zasięg. Nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja jest kluczowym atutem w ewolucji przemysłów i rządów, zarówno w zakresie analizy danych, wykrywania i zapobiegania oszustwom, jak i w osiągnięciu znaczących postępów w dziedzinie zdrowia.

AI generatywna jest koncepcją, która zrobiła najwięcej szumu w erze dostępu do informacji, jako technologia zdolna do tworzenia nowych treści na podstawie modeli uczenia głębokiego szkolonych na dużych zbiorach danych. Ten typ modeli AI jest wykorzystywany do generowania nowych danych, w przeciwieństwie do modeli AI dyskryminacyjnych, które pozwalają na klasyfikację danych według ich różnic. Są one używane do tworzenia tekstu, obrazów i kodu, na przykład za pomocą chatbotów, tworzenia i edycji obrazów, wspomagania tworzenia kodu oprogramowania i badań naukowych.

Przedsiębiorstwa potrzebują od wydawców oprogramowania rozwiązań do codziennego wdrażania technologii AI generatywnej (oferując na przykład analizę czy nawet inteligentne rozwiązania dla platform dla administratorów systemu, generując kod w trybie asysty dla deweloperów, itd.). Wydawcy muszą utrzymać kontrolę od początku do końca nad tymi technologiami.

Jedną z głównych zalet tutaj jest kontrolowanie całego cyklu życia modelu uczenia maszynowego, takiego jak LLM, przygotowując zestaw danych, szkoląc model z naukowcami danych, rozwijając go na skalę z operatorami i finalizując wdrożenie w ramach aplikacji biznesowych.

Nie tylko użytkownicy są dotknięci przez sztuczną inteligencję: dotyczy to również przedsiębiorstw, z których niektóre wybierają strategię transformacji cyfrowej i kulturowej jako jedyną linię przewodnią dla swoich przyszłych projektów. Ryzyko dla tych, którzy odmawiają wejścia na pokład, to pozostanie w tyle. Niezbędne jest, aby udało się rozwijać w tym samym czasie co AI, aby móc uwolnić jej pełny potencjał.