L'intelligenza artificiale generativa sta entrando in una fase più matura nel 2025. I modelli vengono perfezionati per l'accuratezza e l'efficienza e le imprese li stanno incorporando nei flussi di lavoro quotidiani.
L'attenzione si sta spostando da ciò che questi sistemi potrebbero fare a come possono essere applicati in modo affidabile e su larga scala. Ciò che sta emergendo è un quadro più chiaro di ciò che serve per costruire AI generativa che non è solo potente, ma affidabile.
La nuova generazione di LLM
I modelli di grandi dimensioni stanno perdendo la loro reputazione di giganti affamati di risorse. Il costo di generazione di una risposta da un modello è diminuito di un fattore di 1.000 negli ultimi due anni, mettendolo in linea con il costo di una ricerca web di base. Questo turno sta rendendo l'IA in tempo reale molto più praticabile per le attività di routine.
La scala con il controllo è anche la priorità di quest'anno. I modelli principali (Claude Sonnet 4, Gemini Flash 2.5, Grok 4, Deepseek V3) sono ancora grandi, ma sono costruiti per rispondere più velocemente, ragioni più chiaramente e funzionare in modo più efficiente. La dimensione da sola non è più il differenziatore. Ciò che conta è se un modello può gestire input complessi, supportare l'integrazione e fornire output affidabili, anche quando aumenta la complessità.
L'anno scorso ha visto molte critiche alla tendenza dell'IA ad allucinare. In un caso di alto profilo, un avvocato di New York ha affrontato sanzioni per citare casi legali inventati da chatgpt. I fallimenti simili nei settori sensibili hanno messo il problema sotto i riflettori.
Questo è qualcosa che le aziende LLM hanno combattuto quest'anno. La generazione (RAG) di recupero (RAG), che combina la ricerca con la generazione a output di terra in dati reali, è diventata un approccio comune. Aiuta a ridurre le allucinazioni ma non a eliminarle. I modelli possono ancora contraddire il contenuto recuperato. Nuovi parametri di riferimento come RGB e Ragtruth sono essere usato Per tracciare e quantificare questi fallimenti, segnando uno spostamento verso il trattamento dell'allucinazione come un problema di ingegneria misurabile piuttosto che un difetto accettabile.
Navigare innovativa rapida
Una delle tendenze distintive del 2025 è la velocità del cambiamento. Le versioni dei modelli stanno accelerando, le capacità si stanno spostando mensilmente e ciò che conta come all'avanguardia viene costantemente ridefinito. Per i leader aziendali, questo crea un divario di conoscenza che può rapidamente trasformarsi in uno competitivo.
Stare avanti significa rimanere informati. Eventi come il AI e Big Data Expo Europa Offri una rara possibilità di vedere dove la tecnologia sta andando successivamente attraverso demo del mondo reale, conversazioni dirette e approfondimenti da parte di coloro che costruiscono e distribuiscono questi sistemi su vasta scala.
Adozione aziendale
Nel 2025, lo spostamento è verso l'autonomia. Molte aziende usano già l'intelligenza artificiale generativa tra i sistemi core, ma l'attenzione ora è sull'intelligenza artificiale agente. Questi sono modelli progettati per agire, non solo generare contenuti.
Secondo un recente sondaggioIl 78% dei dirigenti concorda sul fatto che gli ecosistemi digitali dovranno essere costruiti per gli agenti di intelligenza artificiale tanto quanto per gli umani nei prossimi tre o cinque anni. Tale aspettativa sta modellando il modo in cui le piattaforme sono progettate e distribuite. Qui, l'IA viene integrata come operatore; È in grado di attivare flussi di lavoro, interagire con il software e gestire attività con input umani minimi.
Rompere la parete dei dati
Uno dei maggiori ostacoli al progresso nell'intelligenza artificiale generativa sono i dati. La formazione di grandi modelli ha tradizionalmente fatto affidamento sulla raschiatura di grandi quantità di testo del mondo reale da Internet. Ma, nel 2025, questo pozzo sta andando a secco. I dati di alta qualità, diversi ed eticamente utilizzabili stanno diventando più difficili da trovare e più costosi da elaborare.
Questo è il motivo per cui i dati sintetici stanno diventando una risorsa strategica. Invece di estrarre dal Web, i dati sintetici vengono generati dai modelli per simulare i modelli realistici. Fino a poco tempo fa, non era chiaro se i dati sintetici potessero supportare la formazione su scala, ma ricerca Dal progetto Synthllm di Microsoft ha confermato che può (se usato correttamente).
I loro risultati mostrano che i set di dati sintetici possono essere sintonizzati per prestazioni prevedibili. Fondamentalmente, hanno anche scoperto che i modelli più grandi richiedono meno dati per apprendere in modo efficace; consentendo ai team di ottimizzare il proprio approccio di allenamento piuttosto che lanciare risorse sul problema.
Fallo funzionare
L'intelligenza artificiale generativa nel 2025 sta crescendo. LLM più intelligenti, agenti di intelligenza artificiale orchestrati e strategie di dati scalabili sono ora fondamentali per l'adozione del mondo reale. Per i leader che navigano questo turno, il AI e Big Data Expo Europa Offre una chiara visione di come vengono applicate queste tecnologie e cosa serve per farle funzionare.
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
