Kui tehisintellektist saab infrastruktuur: Sam Altmani visioon intervjuus Rowan Cheungiga ja digitaalmajanduse ümberkorraldamine

Peatamatu muutus ei alga homme, vaid on juba käimas – vaid vähesed märkavad seda õigel ajal.

Ajad, mil tehisintellekti peeti tuleviku futuristlikuks tehnoloogiaks, on möödas. See, mida Sam Altman oma intervjuus Rowan Cheungiga 2025. aasta oktoobri alguses esitas, pole enam visioon, vaid pigem hinnang juba käimasolevale transformatsioonile. 800 miljoni iganädalase aktiivse kasutajaga on ChatGPT saavutanud kriitilise massi, mis on vajalik tootest platvormiks arenemiseks. Selle vestluse viis keskset teesi – ChatGPT kui levitamisplatvorm, Agent Builder kui demokratiseerimisvahend, nullinimese ettevõtete visioon, tehisintellektil põhinevad teaduslikud läbimurded ja sünteetilise meedia normaliseerimine – tähistavad pöördepunkte selles, kuidas ettevõtted tulevikus väärtust loovad, levitavad ja skaleerivad. See analüüs uurib selle arengu ajaloolisi juuri, praeguseid mehhanisme ja strateegilisi tagajärgi ettevõtetele, kes soovivad selles uues ajastus mitte ainult ellu jääda, vaid ka edeneda.

Lisateavet selle kohta siin:

• YouTube'i intervjuu Rowan Cheungiga: Sam Altman töötajateta tehisintellekti ettevõtetest, Sorast, tehisintellekti läbimurretest ja muust

Levitamismudelite areng: rakenduste poodidest vestlusökosüsteemideni

ChatGPT kui levitusplatvormi olulisuse mõistmiseks tasub heita pilk digitaalsete levituskanalite ajalukku. iPhone'i läbimurre 2007. aastal ja App Store'i turuletoomine 2008. aastal lõid täiesti uue paradigma: tarkvara ei müüdud enam poodides, vaid seda avastati ja laaditi alla digitaalsetel turgudel. Apple kontrollis levitamist ja kogus igast tehingust 30 protsenti. Sellest mudelist sai eeskuju praktiliselt kõigile järgnevatele platvormidele.

Järgmine areng saabus sotsiaalvõrgustikega nagu Facebook, mis võimaldas levitamist otse uudistevoos, mitte eraldi poe kaudu. Reklaamist sai domineeriv ärimudel, kuna tähelepanu suunati sinna, kus kasutajad juba olid. Põhimõte: tuua funktsionaalsus sinna, kus kasutajad on, mitte saata neid eraldi asukohta.

ChatGPT tähistab nüüd oma evolutsiooni kolmandat etappi. DevDay 2025-l esitles OpenAI mitte ainult uusi mudeleid, vaid algatas ka põhimõttelise ümbermõtestamise. Rakenduste SDK abil saavad arendajad interaktiivseid rakendusi otse vestlusse integreerida. Kasutajad saavad luua Spotify esitusloendeid, otsida omadusi Zillow abil või luua kujundusi Canva abil ilma ChatGPT-st lahkumata. Vestlusest endast saab liides, operatsioonisüsteem ja levitamisplatvorm. See arendus erineb põhimõtteliselt eelmisest GPT Store'ist, mis eksisteeris eraldi elemendina. Rakendused on nüüd sujuvalt vestlusvoogu integreeritud. Seega järgib OpenAI iOS-i strateegiat: kontrollib intelligentsuse kihti, pakub arendustööriistu ja levitab neid tohutule 800 miljoni iganädalase aktiivse kasutaja baasile.

Ajalooline areng näitab selget mustrit: iga uus platvorm vähendab hõõrdumist kavatsuse ja teostuse vahel. App Store vähendas hõõrdumist võrreldes füüsiliste poodidega, sotsiaalvõrgustikud vähendasid seda võrreldes eraldi rakendustega ja ChatGPT taandab selle nüüd loomulikuks keeleks. Te ei pea enam teadma, millist rakendust vajate – saate lihtsalt sõnastada, mida soovite saavutada.

Selle arenguga paralleelselt on toimunud ka ärimudelite areng. Kui varased tarkvarafirmad tuginesid litsentsimüügile, siis hiljem domineerisid tellimustel ja reklaamidel põhinevad mudelid. OpenAI tutvustab nüüd uut dimensiooni agentide kaubandusprotokolliga (Agenic Commerce Protocol): tehinguid saab teha otse vestluses. Instant Checkout võimaldab oste sooritada ilma meediakatkestusteta. See loob uue kaubanduskategooria, mis ei ole ei e-kaubandus ega sotsiaalkaubandus, vaid vestluspõhine kaubandus. Ettevõtted, kes selles ökosüsteemis ei osale, riskivad kaotada tohutu kasutajaskonna. Vaid esimestel nädalatel pärast rakenduste SDK väljakuulutamist registreerus üle 50 000 arendaja. See dünaamika meenutab iPhone'i algusaegu, kui arendajad mõistsid, et tekkimas on uus platvorm, millel nad peavad kohal olema.

Strateegiline tähtsus ettevõtete jaoks on tohutu. Igaüks, keda tänapäeval vestlusest ei leia, pole üha suureneva hulga kasutajate jaoks lihtsalt olemas. Küsimus ei ole enam selles, kas vajate veebisaiti või rakendust, vaid selles, kas teil on vestluslik kohalolek. Levitamist mõeldakse ümber – eemale müügilehtritest, SEO-st ja rakenduste poodide optimeerimisest ning keskendutakse loomuliku keele leitavusele ja kontekstuaalsele asjakohasusele.

Agentide koostaja: automatiseerimise demokratiseerimine ja selle häirivad tagajärjed

Altmani intervjuu teine ​​keskne tees puudutab tehisintellekti agentide loomise turule sisenemise barjääri märkimisväärset langetamist. Agent Builderiga on OpenAI loonud visuaalse ja koodivaba tööriista, mis võimaldab igal teadmustöötajal luua, testida ja juurutada autonoomseid agente. See demokratiseerimine ei ole pelgalt turundusretorika, vaid põhimõtteline nihe küsimuses, kes saab automatiseerimist kujundada.

Ajalooliselt on automatiseerimine alati olnud spetsialistide pärusmaa. 18. ja 19. sajandi industrialiseerimine nõudis insenere ja mehaanikainsenere. 20. sajandi lõpu digitaliseerimine nõudis programmeerijaid ja IT-osakondi. 2010. aastate robotiseeritud protsesside automatiseerimine vähendas tehnilisi nõudeid, kuid jäi siiski pühendunud meeskondade tööriistaks. Agent Builder murrab selle traditsiooni radikaalselt. Turundusjuht saab luua agendi, mis loob iganädalasi aruandeid. Müügiesindaja saab konfigureerida agendi, mis genereerib hinnapakkumisi. Jurist saab luua agendi, mis kontrollib lepinguid konkreetsete klauslite osas. Idee ja teostuse vaheline barjäär on viidud miinimumini.

See areng järgib tarkvara ajaloost tuttavat mustrit: abstraktsioon võimaldab skaleerimist. Programmeerimiskeelte arenedes masinkoodist kõrgema taseme keelteks, said üha rohkem inimesi tarkvara arendada. Arvutustabelite arenedes VisiCalcist Excelini, said miljonid mitteprogrammeerijad teha keerukaid arvutusi. Agent Builder on selle abstraktsiooni järgmine tase. See abstrakteerib mitte ainult koodi, vaid terveid töövooge, otsustusloogikat ja integratsioone.

Mõjud on kaugeleulatuvad. Järgmise kaheteistkümne kuu jooksul uurivad ettevõtted intensiivselt agentide kasutamist. Mitte sellepärast, et see oleks tehnoloogiliselt põnev, vaid seetõttu, et seda teevad nende konkurendid. Varased kasutuselevõtjad teatavad juba märkimisväärsest tootlikkuse kasvust. Hispaania pank BBVA lõi kuue kuuga üle 2900 kohandatud GPT ja 80 protsenti kasutajatest teatab enam kui kahetunnisest iganädalasest ajakokkuhoiust. Need arvud võivad tunduda konservatiivsed, kuid korrutatuna tuhandete töötajatega, annavad need tulemuseks tohutu efektiivsuse kasvu.

Altman rõhutas intervjuus, et keskmine teadmustöötaja saab nüüd ise agente luua. Tagajärg: iga osakond saab arendada oma automatiseeringuid ilma tsentraliseeritud IT-ressurssidele toetumata. See viib innovatsioonivõimekuse detsentraliseerimiseni. Automatiseerimist ei määra enam IT-eelarve, vaid pigem üksikute meeskondade algatus. Konkurentsieelis on neil, kes katsetavad kiiresti. Ettevõtted, mis ikka veel ootavad täiuslikke, tsentraalselt juhitud lahendusi, on möödunud agiilsetest meeskondadest, kes alustavad lihtsate agentidega ja täiustavad neid iteratiivselt.

Sellel arengul on aga ka riske. Detsentraliseeritud agentide arendus võib viia killustatud protsesside, turvaaukude ja juhtimisprobleemideni. Kes tohib milliseid andmeid kasutada? Kuidas agente auditeeritakse? Milliseid kvaliteedistandardeid kohaldatakse? Ettevõtted peavad välja töötama raamistikud, mis võimaldavad innovatsiooni ilma kontrolli kaotamata. Edukad organisatsioonid on need, mis leiavad tasakaalu eksperimenteerimise ja juhtimise, kiiruse ja turvalisuse vahel.

Agent Builder saadab sõnumi ka tarkvaratööstusele. Tööriistad nagu Zapier, Make ja traditsioonilised RPA-lahendused seisavad silmitsi väljakutsega, et nende põhifunktsioon – töövoogude automatiseerimine – integreeritakse nüüd otse vestlusliidestesse. Küsimus ei ole selles, kas need tööriistad kaovad, vaid pigem selles, kuidas nad peavad end ümber positsioneerima, et jääda asjakohaseks.

Ühe inimese ettevõtetest nullinimeste ettevõteteni: väärtusloome ja töö ümberkorraldamine

Kolmas tees on kõige provokatiivsem: Altman rääkis tehnoloogiajuhtide kihlvedust selle üle, millal tekib esimene miljardi dollari väärtuses nullinimese ettevõte. Algselt oli kihlvedu suunatud esimesele miljardi dollari väärtuses üheinimese ettevõttele. Kuid arengud liiguvad oodatust kiiremini. Altman ennustab, et see võib teoks saada aastate, mitte aastakümnete pärast.

Skaala mõistmiseks tuleb arvestada ettevõtte suuruse ja väärtuse loomise ajaloolist arengut. Tööstusajastul olid tulud ja töötajate arv tugevas korrelatsioonis. Suurem tootmine nõudis rohkem töötajaid. Digiajastu hakkas seda korrelatsiooni murdma. Instagram müüdi Facebookile 2012. aastal miljardi dollari eest – 13 töötajaga. WhatsApp saavutas 2014. aastal 19 miljardi dollari väärtuse – 55 töötajaga. Need näited näitasid, et tarkvara ja võrguefektid võivad tekitada äärmise võimenduse.

Järgmine etapp on ühe inimese ettevõtted, mis laienevad tehisintellekti abil tegutsevate agentide abil. Ettevõtja kasutab agente klienditeeninduse, turunduse, tootearenduse, müügi ja rahanduse jaoks. See visioon kõlab futuristliku pilguga, kuid on juba tehnoloogiliselt teostatav. Tehisintellekt saab kirjutada koodi, luua kujundusi, kirjutada turundustekste, vastata klientide küsimustele ja analüüsida andmeid. Piiravad tegurid ei ole enam peamiselt tehnilise iseloomuga, vaid pigem strateegilised: millist probleemi te lahendate? Kelle jaoks? Ja kuidas te selle sihtrühmani jõuate?

Altman läheb sammu võrra kaugemale: nullinimeseettevõtted. Agendid, kes tegutsevad autonoomselt, langetavad otsuseid, jaotavad ressursse ja loovad väärtust – ilma inimeste sekkumiseta tegevusse. Inimesed ei kaoks ära, vaid nihkuksid pigem strateegilistele, orkestreerivatele rollidele. Nad määratleksid eesmärgid, looksid raamistikud ja jälgiksid tulemusi. Agendid võtaksid teostuse üle.

See visioon tõstatab põhimõttelisi küsimusi. Kui agent saab ettevõtet juhtida, siis milline inimlik panus alles jääb? Altman väidab, et inimlik ajend, loovus ja otsustusvõime ei kao, vaid pigem voolavad uutesse valdkondadesse. Töö muutub juhtivtöötaja rollist loominguliseks, reaktiivsest visionääriks. Kuid see muutus pole valutu. Terved ametiprofiilid vananevad. Teadmustöötajad, kelle tegevus seisneb peamiselt infotöötluses, seisavad silmitsi väljakutsega oma rolli ümber defineerida.

Altman kasutas intervjuus huvitavat metafoori: 50 aastat tagasi ei tajuks põllumees tänapäeva kontoritööd ilmselt päris tööna. Põllumajandus toodab toitu, mis on eluks hädavajalik. Sellest vaatenurgast tunduvad paljud tänapäevased tööd ajaviiteks mõeldud mängudena. Täistööjõu tootmise ajastul võib see muster korduda. Tulevased põlvkonnad võivad meie praegust tööd tajuda vähem reaalsena kui seda, mida nad peavad tähendusrikkaks.

See filosoofiline mõõde puudutab põhiküsimust: mis on töö? Ja miks inimesed töötavad? Kui materiaalseid vajadusi saab tehisintellekti ja automatiseerimise abil tõhusalt rahuldada, nihkub küsimus vajadusest tähenduse poole. Inimesed jätkavad olulisuse, tunnustuse ja eneseteostuse poole püüdlemist. Kuid vormid, kuidas see toimub, muutuvad dramaatiliselt.

Ettevõtete jaoks tähendab see järgmist: tuleviku konkurentsieelis ei ole idee, vaid kiirus, millega seda agentide abil ellu viiakse. Traditsiooniline skaleerimine nõudis kapitali, talenti ja aega. Tehisintellektiga agendid vähendavad kõiki kolme tegurit. Vaja on vähem kapitali, sest tegevuskulud vähenevad. Andekaid agendeid on vaja teistmoodi – vähem juhtivtöötajaid, rohkem strateegilisi. Aeg väheneb, sest agendid töötavad ööpäevaringselt, ei väsi ja neid saab kiiresti kopeerida.

Tagajärg: turud muutuvad dünaamilisemaks, konkurentsieelised lühiajalisemaks ja sisenemisbarjäärid langevad. Väljakujunenud ettevõtted peavad endalt küsima, kuidas nad saavad oma protsesse, kultuuri ja ärimudeleid kohandada maailmaga, kus väike intelligentsete agentide meeskond suudab häirida turgu, mida nad on aastakümneid domineerinud.

AGI signaal: kui masinad loovad uusi teadmisi

Neljas tees käsitleb kvalitatiivset hüpet: tehisintellekt hakkab tegema tõelisi teaduslikke avastusi. Altman kirjeldas seda kui hetke, mil tehisintellekt ei reorganiseeri enam pelgalt olemasolevaid teadmisi, vaid genereerib uusi teadmisi – uusi avastusi. See võime on tehisintellekti oluline omadus.

Ajalooliselt oli teaduslik progress eranditult inimlik ettevõtmine. Teadlased sõnastasid hüpoteese, viisid läbi katseid, analüüsisid andmeid ja tegid järeldusi. Masinad pakkusid tuge – näiteks arvutuste või simulatsioonide kaudu –, kuid loomingulised, hüpoteese loovad sammud jäid inimlikeks. See piir on üha hägusem.

DeepMindi AlphaFold tegi valkude voltimises revolutsiooni, ennustades struktuure, mille saavutamiseks oleks inimestel kulunud aastakümneid. MIT-i generatiivsed tehisintellekti mudelid kavandasid uusi antibiootikumide klasse, mis on tõhusad resistentsete bakterite vastu. OpenAI o3 ja Gemini Deep Think saavutasid rahvusvahelisel matemaatikaolümpiaadil kuldmedali – mitte päheõppimise, vaid autonoomse probleemide lahendamise kaudu. Need näited näitavad, et tehisintellekt on üha enam võimeline tundmatul territooriumil navigeerima ja originaalseid lahendusi leidma.

Altman rõhutas, et see areng on alles algus. Ta ennustab, et tehisintellekt saavutab lähiaastatel teaduslikke läbimurdeid sellistes valdkondades nagu meditsiin, materjaliteadus ja füüsika. Need läbimurded ei ole mitte ainult järkjärgulised, vaid võivad potentsiaalselt muuta fundamentaalseid paradigmasid. Kui tehisintellekt suudab uuringuid läbi viia kiiremini ja täpsemalt kui inimesed, kiireneb teaduslik areng eksponentsiaalselt.

Mõju ettevõtetele on tohutu. Teadus- ja arendustsüklid lühenevad. Farmaatsiaettevõtted saavad uusi ravimeid kiiremini avastada ja arendada. Materjalide tootjad saavad uusi sulameid või plaste enne nende tootmist simuleerida. Energiaettevõtted saavad disainida tõhusamaid akusid või päikesepatareisid. Konkurentsieelis nihkub neilt, kellel on kõige rohkem ressursse, neile, kellel on kõige intelligentsemad süsteemid.

Kuid see muutus tekitab ka eetilisi ja strateegilisi küsimusi. Kui tehisintellekt teeb teaduslikke avastusi, kellele need kuuluvad? Tehisintellekti käitavale ettevõttele? Tehisintellekti arendajale? Ühiskonnale? Nendele küsimustele antud vastused on ebaselged ja nende üle vaieldakse lähiaastatel intensiivselt.

Lisaks on inimestest teadlaste roll muutumas. Katsete ise läbiviimise asemel saavad neist kuraatorid, hüpoteeside genereerijad ja tõlgendajad. Nad määratlevad küsimusi, hindavad tulemusi ja seavad eetilisi piire. Töö muutub loomingulisemaks ja strateegilisemaks, vähem rutiinseks ja korduvaks. See nõuab koolituse ümberkorraldamist. Teadlased peavad õppima tehisintellekti süsteemidega koostööd tegema, mõistma nende tugevusi ja piiranguid ning arendama oma täiendavaid oskusi.

Altman tegi huvitava ennustuse: inimkond harjub tehisintellektil põhinevate teaduslike läbimurretega. Alguses on kaks nädalat põnevust täis periood, seejärel saab avastusest norm. See normaliseerimisprotsess on iseloomulik tehnoloogilisele progressile. See, mis täna tundub erakordne, saab homme tavaliseks. Ettevõtete ees seisab väljakutse see muutuste kiirus omaks võtta ja oma strateegiaid vastavalt kohandada.

Sünteetiline meedia: kui reaalsus ja tehisintellekt hägustuvad

Viies tees käsitleb sünteetilist meediat ja tehisintellekti loodud sisu kiiret normaliseerimist. Altman kirjeldas, kui kummaline oli alguses vaadata Sora loodud videoid – ja kui kiiresti see kummalisus kadus. Kolme minuti pärast oli see lihtsalt loodud videoid täis rakendus. Sellisel normaliseerimise kiirusel on sügavad tagajärjed brändidele, meediale ja ühiskonnale.

Ajalooliselt oli meediasisu tootmine keeruline ja kulukas. Fotode jaoks oli vaja kaameraid, filmide jaoks stuudioid ja võttegruppe ning muusika jaoks instrumente ja salvestusseadmeid. Need tõkked tagasid teatud taseme kvaliteedikontrolli ja autentsuse. Digitaaltehnoloogiaga need tõkked järk-järgult langesid. Nutitelefonid võimaldasid kõigil luua fotosid ja videoid. Sotsiaalmeedia platvormid võimaldasid kõigil neid levitada. Vaatamata sellele demokratiseerimisele säilis autentsuse tuum: foto näitas midagi, mis eksisteeris kaamera ees.

Sünteetiline meedia rikub selle eelduse põhimõtteliselt. Sora 2 suudab genereerida fotorealistlikke videoid, mida pole kunagi salvestatud. Näod, hääled, stseenid – kõike saab sünteesida. Cameo funktsiooniga tutvustas OpenAI võimalust manustada oma nägu ja häält tehisintellekti loodud videotesse. See avab loomingulisi võimalusi, kuid kaasneb ka märkimisväärsete riskidega.

Süvavõltsingud on juba väljakujunenud probleem. Poliitikutest manipuleeritud videod, võltsitud kuulsuste toetused, sünteetiline pornograafiline sisu ilma subjektide nõusolekuta – väärkasutuse võimalused on mitmekesised. OpenAI püüab nende riskide vastu võidelda mitmekihiliste turvameetmetega. Viipefiltrid blokeerivad poliitikute või kuulsuste loata sisu genereerimise. Iga Sora video sisaldab digitaalseid vesimärke ja metaandmeid, mis identifitseerivad selle tehisintellekti loodud sisuna. Klassifikaatorid ja inimmoderaatorid jälgivad loodud sisu.

Vaatamata neile meetmetele jääb alles jääkrisk. Reality Defender näitas, et Sora turvamehhanisme on võimalik mööda hiilida. Testides läbisid nad edukalt silmapaistvate tegelaste süvavõltsingud, samas kui nende enda tuvastusvahendid tuvastasid need üle 95-protsendilise täpsusega. See näitab, et sünteetilise meedia turvalisus on võidurelvastumine kaitsemeetmete ja nende möödahiilimise katsete vahel.

Ettevõtete jaoks tähendab see selgete tehisintellekti juhiste ja bränditurvalisuse protsesside olulisust. Brändid peavad määratlema, kuidas nad sünteetilist meediat kasutavad ja kuidas nad tagavad, et manipuleeritud sisu ei kahjusta nende brändiväärtusi. Läbipaistvusest saab võtmepõhimõte. Kasutajad peavad teadma, millal sisu on tehisintellekti loodud. Sellised määrused nagu EL-i tehisintellekti seadus nõuavad juba sünteetilise meedia märgistamist. Ettevõtted, kes kehtestavad ennetavalt läbipaistvaid standardeid, loovad usaldust. Need, kes seda eiravad, riskivad mainekahjuga.

Samal ajal avab sünteetiline meedia tohutuid loomingulisi ja majanduslikke võimalusi. Turunduskampaaniaid saab isikupärastada: video, mis iga vaataja jaoks veidi varieerub, et see asjakohasem tunduks. Toote visualiseeringuid saab luua sekunditega, ilma kallite fotosessioonideta. Koolitussisu saab automaatselt tõlkida erinevatesse keeltesse ja kultuurikontekstidesse. Tootlikkuse kasv on tohutu.

Altman rõhutas vajadust uusi sisuvorminguid julgelt katsetada. Ettevõtted, mis toetuvad läbiproovitud ja tõestatud meetoditele, jäävad katsetajate poolt maha. Väljakutse seisneb innovatsiooni ja vastutuse tasakaalustamises. Liiga ettevaatlikud jäävad võimalustest ilma. Liiga hoolimatud riskivad skandaalidega.

Sotsiaalset mõõdet ei tohiks alahinnata. Kui keegi suudab luua fotorealistlikke videoid, siis usaldus visuaalse meedia vastu kahaneb. See, mida kunagi peeti tõendiks – foto, video –, muutub üha küsitavamaks. Sellel on tagajärjed ajakirjandusele, kohtusüsteemile ja avalikule diskursusele. Organisatsioonid peavad välja töötama mehhanismid autentsuse kontrollimiseks. Sisu päritolu ja autentsuse koalitsioon töötab digitaalse päritolu tõendamise standardite kallal. Ettevõtted, kes selliseid standardeid toetavad ja rakendavad, aitavad kaasa digitaalse ökosüsteemi stabiliseerimisele.

Digitaalse transformatsiooni uus dimensioon hallatud tehisintellekti (AI) abil – platvorm ja B2B-lahendus | Xpert Consulting - pilt: Xpert.Digital

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti lahendus – tööstuslikud tehisintellekti teenused: konkurentsivõime võti teenuste, tööstuse ja masinaehituse sektoris

Praktiline rakendamine: kuidas ettevõtted integreerivad viit vaatenurka

Teoreetilised teadmised on väärtuslikud, kuid praktiline rakendamine on ülioluline. Kaks konkreetset kasutusjuhtu illustreerivad, kuidas ettevõtted neid viit väidet juba kasutavad.

Esimene näide pärineb finantssektorist. Hispaania pank BBVA võttis kasutusele ChatGPT Enterprise'i ja võimaldas töötajatel luua oma GPT-sid. Kuue kuu jooksul loodi üle 2900 kohandatud rakenduse. Õigusosakonnad kasutavad lepingute läbivaatamiseks agente, turundusmeeskonnad genereerivad isikupärastatud kampaaniaid ja finantsanalüütikud automatiseerivad aruandlust. Tulemus: 80 protsenti kasutajatest säästavad rohkem kui kaks tundi nädalas. Jaotus toimub otse töökeskkonnas – töötajad ei pea avama eraldi tööriistu, vaid töötavad tuttavas ChatGPT liideses. Väljakutse seisneb integreerimises olemasolevate süsteemidega. BBVA töötab ChatGPT ühendamise kallal sisemiste andmebaasidega, et võimaldada veelgi sügavamat ülevaadet. See näide demonstreerib, kuidas agentide arendamise demokratiseerimine ja ChatGPT platvormimine toimivad koos, et saavutada tohutu efektiivsuse kasv.

Teine näide pärineb autotööstusest. Toyota kasutab seisakuaja vähendamiseks tehisintellekti abil ennustavat hooldust. Tootmisseadmetel olevad andurid koguvad andmeid, mida tehisintellekti mudelid analüüsivad. Need mudelid tuvastavad mustreid, mis viitavad eelseisvatele riketele ja võimaldavad ennetavat hooldust. Tulemuseks on seisakuaja 25-protsendiline lühenemine, seadmete üldise efektiivsuse 15-protsendiline suurenemine ja kümne miljoni dollari suurune aastane kulude kokkuhoid. Investeeringutasuvus oli ligikaudu 300 protsenti. See näide illustreerib, kuidas tehisintellekt saab lisaks haldusprotsesside optimeerimisele ka integreerida füüsilisse tootmiskeskkonda. Tehisintellekti võime ammutada teadmisi ja teha ennustusi tohututest andmemahtudest vastab neljandale väitele: tehisintellekt genereerib uusi teadmisi – antud juhul selle kohta, millal masinad tõenäoliselt rikki lähevad.

Mõlemad näited demonstreerivad ühiseid edutegureid. Esiteks, eksperimenteerimiskultuur. Ettevõtted, mis annavad töötajatele vabaduse tehisintellekti tööriistadega katsetada, avastavad kasulikke rakendusi kiiremini. Teiseks, juhtimisraamistikud. Ilma selgete andmekaitse, turvalisuse ja kvaliteedi suunisteta tekivad riskid. Kolmandaks, iteratiivne lähenemine. Ideaalsete lahenduste ootamine algusest peale on ebareaalne. Selle asemel peaksid ettevõtted alustama lihtsate rakendustega, õppima ja pidevalt täiustuma. Neljandaks, integratsioon. Tehisintellekti tööriistad saavutavad oma täieliku potentsiaali siis, kui need on sujuvalt integreeritud olemasolevatesse töövoogudesse, mitte ei eksisteeri eraldi saartena.

Vaidlused ja kriitiline debatt: vapra uue maailma riskid

Kuigi need viis hüpoteesi on paljulubavad, tekitavad nad ka olulisi küsimusi ja vastuolusid. Esimene puudutab töökohtade kaotust. Kui agendid võtavad üle ülesanded, mida varem täitsid teadmustöötajad, mis nende inimestega juhtub? Altmani argument, et töö on muutumas, on optimistlik, kuid mitte ilma vastuoludeta. Ajalooliselt on tehnoloogilised murrangud loonud uusi töökohti, kuid sageli mitte piisavalt kiiresti või samades sektorites. Üleminekufaas võib põhjustada sotsiaalseid murranguid. Goldman Sachsi hinnangul võiks teadmustöö tehisintellekti abil automatiseerimine säästa 1,5 triljonit dollarit ülemaailmsetes tööjõukuludes – see on eufemism potentsiaalsete töökohtade kaotuste kohta. Ettevõtted ja ühiskonnad peavad selle ülemineku haldamiseks välja töötama ümberõppeprogrammid, sotsiaalkindlustusvõrgud ja uued hariduskontseptsioonid.

Teine poleemika puudutab võimu koondumist. ChatGPT-ga kontrollib OpenAI 800 miljoni kasutajaga platvormi ja ehitab sellele ökosüsteemi, mis hõlmab arendajaid, kasutajaid ja tehinguid. See koondumine meenutab Google'i, Apple'i või Amazoni turuvõimu. Oht: OpenAI võib dikteerida tingimusi, tõsta tasusid või eelistada teatud arendajaid. Reguleerivad asutused suhtuvad sellesse arengusse üha skeptilisemalt. Sellele võivad järgneda monopolidevastased uurimised. Ettevõtted, mis suuresti ChatGPT-st sõltuvad, riskivad muutuda sõltuvaks platvormist, mille tulevik on ebakindel.

Kolmas poleemikateema puudutab süvavõltsinguid ja desinformatsiooni. Turvameetmetest hoolimata saab sünteetilist meediat kuritarvitada. Poliitiline manipuleerimine, finantspettus, mainekahju – riskid on reaalsed. OpenAI enda testid näitasid reegleid rikkuvate seksuaalse sisuga süvavõltsingu blokeerimisel 1,6-protsendilist veamäära. Isegi väikesed veamäärad võivad viia tuhandete problemaatiliste sisutükkideni miljonite kasutajate seas. Ühiskond peab selle uue reaalsusega toimetulekuks välja töötama tuvastustehnoloogiad, õigusraamistikud ja haridusmeetmed.

Neljas poleemika puudutab andmekaitset ja jälgimist. Tehisintellekti agendid vajavad tõhusaks tööks juurdepääsu andmetele. Ettevõtted peavad tagama tundliku teabe kaitstuse. OpenAI ettevõtetele suunatud pakkumised lubavad mitte kasutada ettevõtte andmeid avalike mudelite treenimiseks. Usaldust selliste lubaduste vastu tuleb aga veel luua. Samuti on oht, et tehisintellekti laialdane kasutamine viib jälgimiskultuurini, kus iga tegevust dokumenteeritakse ja analüüsitakse.

Viies poleemika puudutab keskkonnamõju. Suurte tehisintellekti mudelite treenimine nõuab tohutut arvutusvõimsust ja seega ka energiat. OpenAI investeerib suuri summasid andmekeskustesse ja kiipidesse. Sam Altman ise on oma fookuse nihutanud suurema arvutusvõimsuse hankimisele. Sellel laienemisel on ökoloogiline jalajälg. Tehisintellekti kasutavad ettevõtted peaksid arvestama jätkusuutlikkuse aspektidega ja otsima energiatõhusaid lahendusi.

Need vastuolud näitavad, et Altmani kirjeldatud transformatsioon ei ole puhas edasiminek. See toob endaga kaasa väljakutseid, riske ja eetilisi dilemmasid. Ettevõtted peavad tegutsema vastutustundlikult, looma läbipaistvust ja osalema aktiivselt lahenduste leidmisel.

Tulevikuväljavaated: trendid ja võimalikud murrangud

Milliseid arenguid võime lähiaastatel oodata? Esiteks edasine demokratiseerimine. Koodivabad ja madala koodiga tööriistad muutuvad veelgi kättesaadavamaks. Oma tehisintellekti rakenduste loomise barjäär langeb jätkuvalt. See toob kaasa rakenduste plahvatusliku kasvu, aga ka killustumise ja kvaliteediprobleemid. Platvormid, mis pakuvad kureerimist, kvaliteedi tagamist ja integratsiooni, muutuvad väärtuslikumaks.

Teiseks suureneb autonoomia tase. Agendid suudavad üha enam autonoomselt täita mitu päeva või nädalat kestvaid ülesandeid. Altman pakkus välja, et Codex võiks peagi autonoomselt võtta enda peale nädala töö. See nihutab inimtöötajate rolli veelgi jälgimise, strateegia ja loovuse poole. Töö muutub vähem tehinguliseks ja rohkem transformatiivseks.

Kolmandaks, multimodaalsusest saab standard. GPT-5 ja Sora 2 näitavad, et tehisintellekt mõistab ja genereerib lisaks tekstile ka pilte, videoid ja heli. Tulevased süsteemid vahetavad nende modaalsuste vahel sujuvalt. Kasutaja saab kirjeldada kontseptsiooni ja tehisintellekt genereerib video, kujundusdokumendi ja esitluse – kõik ühe korraga.

Neljandaks: isikupärastamine individuaalsel tasandil. Tehisintellekt suudab üha enam mõista üksikute kasutajate eelistusi, õppimisstiile ja kontekste ning kohandada vastuseid vastavalt. See viib hüperpersonaliseeritud kogemusteni, aga tekitab ka küsimusi filtrimullide ja manipuleerimise kohta.

Viiendaks, regulatsioon tiheneb. Valitsused üle maailma töötavad tehisintellekti käsitlevate õigusaktide kallal. ELi tehisintellekti seadus, Hiina regulatsioonid, USA algatused – kõik need on suunatud riskide minimeerimisele ja innovatsiooni edendamisele. Ettevõtted peavad neid regulatsioone mitte ainult järgima, vaid ka aktiivselt kujundama, et luua praktiline raamistik.

Kuuendaks, tekkivad uued ärimudelid. Vestluspõhine kaubandus, tehisintellekt teenusena, agentide turuplatsid – tehisintellekti monetiseerimine muutub üha mitmekesisemaks. Ettevõtted, kes varakult katsetavad, saavad esimesena turule tulijana eeliseid.

Seitsmendaks: Hübriidsed inimese ja tehisintellekti meeskonnad saavad normiks. Tulevik ei ole inimene versus masin, vaid inimene koos masinaga. Kõige edukamad ettevõtted on need, kes seda koostööd optimaalselt kujundavad. See nõuab uusi juhtimiskontseptsioone, organisatsioonilisi struktuure ja kultuurilisi muutusi.

Kaheksas: riistvara integreerimine. Altman töötab koos Jony Ive'iga uute seadmete kallal. Kui tehisintellekt integreeritakse kantavatesse seadmetesse, nutikatesse prillidesse või muudesse vormiteguritesse, muutub meie suhtlus tehnoloogiaga põhjalikult. Vestlusliides muutub kõikjalolevaks, alati kättesaadavaks ja kontekstipõhiseks.

Süntees: Soovitused tegutsemiseks uuel ajastul

Altmani intervjuus esitatud viis seisukohta ei ole isoleeritud trendid, vaid koonduvad jõud, mis kujundavad ümber digitaalmajanduse alustalasid. ChatGPT kui jaotusplatvorm muudab seda, kus ja kuidas ettevõtted oma sihtrühmadeni jõuavad. Agent Builder demokratiseerib automatiseerimist ja nihutab innovatsioonijõu keskustest üksikisikutele. Nullinimeseettevõtted seavad kahtluse alla tööjõu ja väärtusloome vahelise suhte. Tehisintellektil põhinevad teaduslikud läbimurded kiirendavad teadus- ja arendustegevust hüppeliselt. Sünteetilised meediakanalid avavad loomingulisi võimalusi, kuid nõuavad rangeid eetilisi juhiseid.

See loob ettevõtetele selged tegevusvaldkonnad. Esiteks: katsetage. Käivitage väikeseid tehisintellekti pilootprojekte, õppige ja korrake. Ootamine ei ole variant. Teiseks: kehtestage juhtimine. Luua andmekaitse, turvalisuse, eetika ja kvaliteedi raamistikud enne probleemide tekkimist. Kolmandaks: arendage talenti. Töötajad peavad õppima tehisintellektiga töötama, oma tugevusi ära kasutama ja arendama täiendavaid oskusi. Neljandaks: looge partnerlussuhteid. Ükski ettevõte ei saa kõigega üksi hakkama. Ökosüsteemid, koostöö ja avatud standardid on üliolulised. Viiendaks: võtke vastutus. Läbipaistvus klientide suhtes, töötajate õiglane kohtlemine ja panustamine sotsiaalsetesse lahendustesse – ettevõtted peavad oma rolli ümberkujundamises teadlikult kujundama.

Altmani kirjeldatud ajastu ei ole kauge tulevik, vaid alles lahti rulluv olevik. Võitjateks ei ole mitte suurimad ega traditsioonilisemad ettevõtted, vaid kõige kohanemisvõimelisemad. Need, kes õpivad kiiresti, katsetavad julgelt ja tegutsevad vastutustundlikult. Üleminek tootlikkuselt loovusele, tööriistadelt infrastruktuurile, inimkeskselt inimkesksele – see toimub praegu. Ja iga ettevõte peab otsustama: kujundada seda ise või lasta end kujundada.

Kes on Rowan Cheun?

Rowan Cheung on Kanada ettevõtja, tehnoloogiakommunikaator ja üks tehisintellekti mõjukamaid hääli. Ta on The Rundown AI asutaja ja tegevjuht, mis on maailma kiiremini kasvav tehisintellekti uudiskiri, millel on üle 350 000 tellija ja miljoneid lugejaid sotsiaalmeedias. Algselt Vancouverist Briti Columbiast pärit ta on alates 2023. aastast ennast meedia võtmetegelasena sisse seadnud, esitades tehisintellekti alaseid teadmisi arusaadaval, ligipääsetaval ja strateegilisel viisil.

Cheungi karjäär ei alanud mitte tehnoloogiavaldkonnas, vaid võistlusujujana. Pärast COVID-19 pandeemia ajal terviseprobleeme pöördus ta iseõppinud ettevõtjana tehnoloogia ja tehisintellekti maailma. Aasta jooksul õppis ta kodeerima ja asutas seejärel Supertoolsi, tehisintellekti rakenduste andmebaasiplatvormi, millel on üle 250 000 igakuise kasutaja. Tema sisu ja analüüs generatiivse tehisintellekti, automatiseerimise ja tehisintellektil põhinevate ettevõtete arengute kohta tegid temast kiiresti ülemaailmse tehnoloogiamaastiku liikme.

2023. aastal võitis ta Twitteri kasvuväljakutse kui maailma kiiremini kasvav tehnoloogiakommunikaator Platform X-is (endine Twitter). Tänapäeval on ta üks kümnest mõjukamast tehnoloogiaasutajast sotsiaalmeedias – kategoorias koos selliste tegelastega nagu Elon Musk, Gary Vaynerchuk ja Sam Altman.

Lisaks meediaprojektidele juhib Rowan Cheung taskuhäälingut "The State of AI", milles ta intervjueerib regulaarselt juhtivaid tehnoloogiategelasi, sealhulgas Sam Altmani, Mark Zuckerbergi ja Jensen Huangi. Podcasti ja uudiskirja "The Rundown" peetakse nüüdseks tehisintellekti valdkonna juhtide, ettevõtjate ja arendajate jaoks olulisteks teabeallikateks.

Cheung on tuntud oma praktilise vaatenurga poolest tehisintellektile: kuidas ettevõtted saavad saavutada konkreetseid tootlikkuse eeliseid, kuidas agente saab töökohal rakendada ja kuidas inimesed saavad tehisintellekti abil laieneda ilma suuri meeskondi loomata. Intervjuudes rõhutab ta regulaarselt, et tema väike, umbes 15 töötajast koosnev meeskond töötab tänu intelligentsetele tehisintellekti töövoogudele nagu 50-liikmeline ettevõte.

Kokkuvõttes esindab Rowan Cheung tehisintellekti asutajate uut põlvkonda: iseõppijad, andmepõhised, äärmiselt veebitundlikud ja võimelised tõlkima keerulisi tehnoloogilisi arenguid ettevõtete jaoks konkreetseteks ja rakendatavateks strateegiateks.

☑️ Meie ärikeel on inglise või sakslane

☑️ Uus: kirjavahetus teie riigikeeles!

Konrad Wolfenstein

Mul on hea meel, et olete teile ja minu meeskonnale isikliku konsultandina kättesaadav.

Võite minuga ühendust võtta, täites siin kontaktvormi või helistage mulle lihtsalt telefonil +49 89 674 804 (München) . Minu e -posti aadress on: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Ootan meie ühist projekti.

☑️ VKE tugi strateegia, nõuannete, planeerimise ja rakendamise alal

☑️ digitaalse strateegia loomine või ümberpaigutamine ja digiteerimine

☑️ Rahvusvaheliste müügiprotsesside laiendamine ja optimeerimine

☑️ Globaalsed ja digitaalsed B2B kauplemisplatvormid

☑️ teerajajate äriarendus / turundus / PR / mõõde

Saage kasu Xpert.Digitali ulatuslikust, viiekordsest asjatundlikkusest terviklikus teenustepaketis | Teadus- ja arendustegevus, XR, PR ja digitaalse nähtavuse optimeerimine - Pilt: Xpert.Digital

Xpert.digital on sügavad teadmised erinevates tööstusharudes. See võimaldab meil välja töötada kohandatud strateegiad, mis on kohandatud teie konkreetse turusegmendi nõuetele ja väljakutsetele. Analüüsides pidevalt turusuundumusi ja jätkates tööstuse arengut, saame tegutseda ettenägelikkusega ja pakkuda uuenduslikke lahendusi. Kogemuste ja teadmiste kombinatsiooni abil genereerime lisaväärtust ja anname klientidele otsustava konkurentsieelise.

Lisateavet selle kohta siin:

• Kasutage Xpert.digital 5 -kordist kompetentsi ühes paketis alates 500 €/kuus