Якщо потрібно представити штучний інтелект (ІА), то це, з одного боку, дисципліна та когнітивні й інтелектуальні здібності, що втілюються комп'ютерними системами або комбінаціями алгоритмів для виконання певних завдань з формою інтелекту, що нагадує людську. Це одне з багатьох визначень, оскільки можна сказати, що складність ІА порівнянна зі складністю людської природи.

Це означає, що, як і у випадку з людьми, немає єдиного визначення або типів ІА. Проте можливо зрозуміти її через певні етапи, починаючи з "обробки природної мови", тобто способу передачі інформації. На другому етапі це стосується способу представлення і зберігання зрозумілих і набутих знань, потім способу їх інтерналізації та використання у відповідь на запитання.

Зробити відчутним те, що є нематеріальним, - це завдання, яке робить можливою людина, що піднімає два основні питання: як він це робить і чому йому важливо це робити? ІА, яка знаходиться в центрі всіх обговорень зараз, і яка також є метою всіх ІТ-стратегій, переживає зараз свій золотий вік.

Завдяки дуже швидкому темпу розвитку в цій галузі, стратегії інновацій, які обирають підхід open source, користуються популярністю, оскільки вони дозволяють скористатися гнучкістю та прозорістю щодо використання ІА. Open source, як зрозуміла більшість розробників програмного забезпечення в цій екосистемі, є способом матеріалізації ІА. Сьогодні спільноти open source є відправною точкою інновацій, особливо в галузі ІА.

Можна повністю стверджувати, що ІА здійснює переосмислення використання традиційної інформатики як технології, яка вперше за довгий час стимулює інновації, викликає дебати щодо її застосування та постійно розширює межі. Ми стикаємося з важливим висновком після багатьох етапів, пройдених за останні двадцять років: зараз можливо звільнити всю міць ІА.

Ця міць, власне, безпосередньо залежить від тієї, яку приписують ІТ-актори ІА, залежно від їхньої позиції на ринку. Gartner описує ІА як таку, що має "потенціал надання величезної доданої вартості підприємствам, дозволяючи їм підвищити продуктивність, покращити прийняття рішень і створити нові можливості для зростання та інновацій", з однією умовою: що деякі компанії обмежують використання ІА лише одним типом завдання, щоб стримати її потенціал. Без сумніву, що штучний інтелект є важливим активом для розвитку галузей та урядів, будь то в плані аналізу даних, виявлення та запобігання шахрайству, а також значних досягнень у галузі охорони здоров'я.

Генеративний ІА є концепцією, яка зробила найбільший резонанс в епоху доступу до інформації, як технологія, здатна створювати новий контент на основі моделей Deep Learning, натренованих на великих наборах даних. Цей тип моделей ІА використовується для генерації нових даних, на відміну від дискримінаційних моделей ІА, які дозволяють класифікувати дані за їхніми відмінностями. Вони використовуються для створення тексту, зображень та коду, наприклад, чат-ботів, створення та редагування зображень, допомоги у створенні програмного коду та наукових дослідженнях.

Компанії потребують від розробників програмного забезпечення рішень для щоденного розгортання технологій генеративного ІА (пропонуючи, наприклад, аналіз або навіть інтелектуальне відновлення платформ для системних адміністраторів, генерацію коду в режимі асистування для розробників тощо). Розробники повинні підтримувати контроль від початку до кінця над цими технологіями.

Однією з головних переваг тут є контроль всього життєвого циклу моделі машинного навчання, такої як LLM, підготування набору даних, тренування моделі з data scientist, масштабування з операторами, і завершення впровадження в корпоративні додатки.

Не лише користувачі зазнають впливу штучного інтелекту: це також стосується і компаній, деякі з яких обирають стратегію цифрової та культурної трансформації як єдиний напрямок для своїх майбутніх проектів. Ризик для тих, хто відмовляється від цього, - залишитися осторонь. Необхідно встигати розвиватися разом з ІА, щоб сподіватися звільнити її повний потенціал.