Штучний інтелект між ажіотажем і реальністю – Велике похмілля зі штучним інтелектом: чому суперкомп'ютер Tesla та GPT-5 розчаровують очікування

Які можливості пропонує штучний інтелект для підвищення ефективності німецької економіки?

Впровадження штучного інтелекту обіцяє значне підвищення ефективності в різних секторах економіки. Центр цифрових технологій Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz є яскравим прикладом того, як розробляються програми штучного інтелекту спеціально для малих та середніх підприємств. Використовуючи штучний інтелект, компанії можуть виробляти нові продукти швидше, економічно ефективніше та з кращою якістю. ЄС активно підтримує цей розвиток, фінансуючи цифровізацію та використання штучного інтелекту, зокрема, спрямоване на оптимізацію адміністрування, забезпечення кваліфікованих працівників та підвищення конкурентоспроможності.

Приклад Хемніца чітко демонструє конкретні переваги, які можуть виникнути. Розвиток технологій у сфері штучного інтелекту відкриває нові можливості для підвищення ефективності виробництва. ШІ можна використовувати для оптимізації виробничих процесів, причому однією з найважливіших передумов є якість даних, оскільки відомо, що ШІ навчається на основі наявних даних. Хемніцький технологічний університет вже працює над різними проектами ШІ, від напівавтоматизованого розбирання тягових акумуляторів на основі ШІ до розробки напівавтоматизованої системи розбирання для цілісної стійкості ланцюжка створення вартості в німецькій електромобільності.

В управлінні процесами штучний інтелект пропонує особливо значні можливості для покращення бізнес-процесів. Автоматизуючи повторювані завдання, аналізуючи складні шаблони даних та підтримуючи прийняття рішень, штучний інтелект може зробити значний внесок в оптимізацію бізнес-процесів. Інтеграція штучного інтелекту дозволяє компаніям підвищити ефективність, покращити процеси прийняття рішень та розробляти інноваційні рішення.

Чому BND не може використовувати сучасні перекладачі зі штучним інтелектом?

Федеральна розвідувальна служба (BND) стикається з парадоксальною проблемою: хоча перекладачі на основі штучного інтелекту можуть революціонізувати її роботу, суворі правила безпеки забороняють їх використання. Через внутрішні правила та проблеми безпеки використання комерційно доступних програм перекладу на основі штучного інтелекту, таких як ChatGPT, заборонено. Основна причина полягає в тому, що сервери та оператори таких програм розташовані за кордоном. Їх використання вимагатиме завантаження конфіденційних даних, включаючи перехоплені повідомлення, секретні документи або звіти розвідки, на іноземні сервери.

Це призводить до значних операційних проблем. У мовній службі агентства працюють сотні співробітників, деякі з яких працюють позаштатно. Переклад великих документів іноді займає кілька тижнів. Особливо проблематичним є так званий процес попередньої оцінки, який визначає, який контент потрібно терміново перекласти. Інсайдери попереджають, що відповідна інформація може бути втрачена через тиск часу та надлишок інформації.

Обсяг матеріалів, що потребують обробки, гігантський. Станції прослуховування, такі як у Бад-Айблінгу, Баварія, щодня записують сотні розмов і перехоплюють незліченну кількість повідомлень з усього світу. До цього додаються повідомлення від людських джерел, часто сторінки документів, вибухонебезпечний характер яких стає очевидним лише після перекладу. Високопоставлений чиновник BND сказав: «Перш за все, через абсолютно неадекватну «попередню оцінку» без точного знання повного вмісту файлів, електронних листів тощо, ми майже напевно втрачаємо важливу інформацію та цілі. Це ризик».

Хоча BND використовує власні програмні рішення та так звані інструменти CAT (комп'ютерного перекладу), розроблені у співпраці з німецькими компаніями, вони досі слугували лише приблизним орієнтиром і далекі від точності сучасних систем штучного інтелекту. Робота над оптимізацією цих програм триває вже понад 20 років, але прориву все ще не відбулося.

Які вразливості безпеки були виявлені в GPT-5?

Невдовзі після випуску GPT-5 дві незалежні компанії з безпеки виявили серйозні вразливості в новій моделі штучного інтелекту OpenAI. Дослідницька фірма з безпеки Neuraltrust стверджує, що успішно зламала GPT-5 протягом 24 годин після тестування. Команда використала комбінацію методу ехо-камери та інших методів маніпуляції, завдяки чому модель згенерувала детальні інструкції для створення вибухових пристроїв.

Компанія SPLX провела паралельні тести та дійшла аналогічних висновків щодо безпеки GPT-5. SPLX успішно пройшла через свої атаки обфускації, які називаються об'єднаннями рядків, що передбачають вставку символів між елементами запитів та формулювання запитів з вигаданими сценаріями. Порівняльний аналіз з GPT-4o показав, що остання модель є більш захищеною від таких атак.

Отримані результати свідчать про те, що сучасні заходи безпеки можуть не справлятися зі складними методами атак. Ці методи полягають у тому, щоб обманом змусити моделі штучного інтелекту створювати шкідливі результати за допомогою послідовних підказок, а не безпосередньо видавати шкідливі підказки, які зазвичай запускають вбудовані засоби захисту. Галузеві експерти вважають, що ці висновки Red Team підкреслюють важливість комплексного тестування безпеки перед розгортанням систем штучного інтелекту в конфіденційних програмах.

Цікавий контраст з оцінкою Microsoft: команда Microsoft AI Red Team засвідчує, що GPT-5 є одним із найнадійніших профілів безпеки на сьогоднішній день проти поширених типів атак. Сама OpenAI рекламує надійні заходи захисту GPT-5 після 5000 годин роботи з червоними командами у співпраці зі спеціалізованими організаціями. Ці суперечливі оцінки демонструють, що ситуація з безпекою GPT-5 є складнішою, ніж спочатку вважалося.

Чому Tesla припинила свій проєкт штучного інтелекту Dojo?

Tesla несподівано закрила свій власний проект суперкомп'ютера Dojo та розпустила всю команду. Керівник проекту Пітер Беннон, який працював у Tesla з 2016 року, а раніше працював в Apple, залишає компанію. Повідомляється, що генеральний директор Ілон Маск особисто наказав закрити проект.

Система Dojo спочатку мала стати центральним елементом амбіцій Tesla у сфері штучного інтелекту. Суперкомп'ютер базувався на спеціально розробленому чіпі D1, виготовленому в TSMC за семинанометровою технологією та містячи 50 мільярдів транзисторів на площі 645 квадратних міліметрів. Система була розроблена для досягнення обчислювальної потужності понад один екзафлопс, що зробило б її одним із найпотужніших комп'ютерів для навчання штучному інтелекту у світі.

Маск обґрунтував рішення щодо X: «Для Tesla немає сенсу розділяти свої ресурси та масштабувати два абсолютно різні дизайни чіпів штучного інтелекту». Натомість компанія хоче зосередитися на наступних поколіннях спеціально розробленого апаратного забезпечення штучного інтелекту Tesla для автономних транспортних засобів та роботів. Чіпи штучного інтелекту наступного покоління, які натомість використовуватимуться в електромобілях компанії, будуть «відмінними у логічних висновках та принаймні досить хорошими у навчанні».

Це рішення також стало несподіванкою, оскільки Маск наголосив у телефонній розмові з аналітиками наприкінці липня після презентації фінансових результатів за другий квартал, що Dojo 2 дебютує наступного року. Ще до цього рішення в команді виникли проблеми: 20 співробітників перейшли до нового стартапу під назвою DensityAI. Tesla раніше оголосила, що інвестує один мільярд доларів у проект Dojo.

Ki-Gamechanger: Найбільш гнучка платформа AI – кременовані рішення, що зменшують витрати, покращують свої рішення та підвищують ефективність

Незалежна платформа AI: інтегрує всі відповідні джерела даних компанії

• Швидка інтеграція AI: індивідуальні рішення AI для компаній у години чи дні замість місяців
• Гнучка інфраструктура: хмарна або хостинг у власному центрі обробки даних (Німеччина, Європа, вільний вибір місця розташування)

• Найвища безпека даних: Використання в юридичних фірмах - це безпечні докази
• Використовуйте в широкому спектрі джерел даних компанії
• Вибір власних або різних моделей AI (DE, EU, США, CN)

Детальніше про це тут:

• Незалежні платформи штучного інтелекту проти гіперскейлерів: яке рішення підходить саме вам?

Як розвивається глобальна гонка штучного інтелекту між США та Китаєм?

Гонка штучного інтелекту між США та Китаєм кардинально змінилася з появою DeepSeek. Хоча OpenAI раніше вважався лідером ринку, інші гравці, такі як DeepSeek, Alibaba та Tencent, дедалі більше його наздоганяють. Китайський стартап DeepSeek, що базується в технологічному мегаполісі Ханчжоу, наприкінці січня випустив модель мови штучного інтелекту, яка може йти в ногу з конкурентами зі США.

Вирішальним фактором у цій гонці є вартість за мільйон токенів. У той час як OpenAI стягує близько 15 євро, DeepSeek пропонує свою модель лише за 55 центів – різниця в 27 разів. За даними компанії, розробка DeepSeek коштувала менше шести мільйонів доларів США, хоча експерти сумніваються, що це було так дешево.

Американський інвестор Марк Андріссен назвав несподіваний успіх DeepSeek «моментом супутника» для штучного інтелекту. США так само здивовані успіхом китайського штучного інтелекту, як і успішним запуском супутника Радянським Союзом у 1957 році. Акції гіганта чіпів Nvidia втратили історичну ринкову вартість у 592,7 мільярда доларів у понеділок у відповідь на усвідомлення того, що штучний інтелект може працювати ефективніше, ніж вважалося раніше.

Європа відіграє практично незначну технологічну роль у цих перегонах, навіть попри те, що ЄС створив перше у світі комплексне регулювання штучного інтелекту за допомогою «Закону про штучний інтелект», прийнятого у 2024 році. Перевага тут полягає в регулюванні, яке на міжнародному рівні вважається найпередовішим, але бракує провідних розробок штучного інтелекту, «Зроблено в Європі». Однак Рафаель Лагуна де ла Вера, голова Федерального агентства з революційних інновацій, каже: «У Німеччині та Європі легко залишилося п’ять чи десять моделей, які все ще дрімають. Давайте зосередимося на тому, щоб дати їм шанс проявитися зараз».

Що таке проект «Зоряна брама» та які його цілі?

«Зоряна брама» – це американська компанія зі штучного інтелекту, заснована OpenAI, SoftBank, Oracle та MGX. Компанія планує інвестувати до 500 мільярдів доларів в інфраструктуру штучного інтелекту в Сполучених Штатах до 2029 року. 21 січня 2025 року президент США Дональд Трамп оголосив про це як про «найбільший проект інфраструктури штучного інтелекту в історії».

Проєкт було запущено з інвестиціями у розмірі 100 мільярдів доларів, які можуть зрости до 500 мільярдів доларів до 2029 року. Масайоші Сон буде головою компанії. Компанія будує 10 центрів обробки даних у Техасі та планує розширитися в інші штати. Проєкт передбачає створення понад 100 000 робочих місць у США.

За словами Сема Альтмана з OpenAI, SoftBank нестиме «фінансову відповідальність» за підприємство, тоді як OpenAI нестиме «операційну відповідальність». ARM, Microsoft, Nvidia, Oracle та OpenAI є ключовими початковими технологічними партнерами. OpenAI заявила, що проєкт «не лише підтримуватиме реіндустріалізацію Сполучених Штатів, але й забезпечить стратегічні можливості для захисту національної безпеки Америки та її союзників».

Мегапроект штучного інтелекту «Зоряна брама» вже знаходиться в стадії будівництва. Будівлі для сотень тисяч прискорювачів штучного інтелекту будуються поблизу Абіліна, штат Техас, де є дешева вітрова енергія та багато місця. Трамп зазначив, що використовуватиме оголошення надзвичайного стану для прискорення розвитку енергетичної інфраструктури.

Підходить для цього:

• Чи розвиває штучний інтелект (AI) зірки на мільярд доларів? Проект не йде

Як штучний інтелект проникає в повсякденне життя?

Штучний інтелект все більше впроваджується в різні сфери повсякденного життя, одним із найяскравіших прикладів є редагування зображень. Найкращі фоторедактори зі штучним інтелектом на 2025 рік включають такі програми, як PhotoDirector, Luminar Neo, Fotor, Canva Pro, Picsart та Adobe Photoshop Express. Ці інструменти пропонують широкий спектр функцій ШІ – від швидкого дизайну до детального створення аватарів, фонів або генеративних ідей для зображень.

Сучасні програми для редагування зображень зі штучним інтелектом тепер можуть досягати вражаючих результатів. Вони автоматично покращують якість зображення, видаляють або замінюють фони одним клацанням миші та без зусиль ретушують портрети. Luminar Neo, наприклад, пропонує понад 100 потужних функцій, 24 з яких безпосередньо базуються на сучасних технологіях штучного інтелекту. Програмне забезпечення може видаляти відволікаючі об'єкти із зображень, автоматично підвищувати різкість розфокусованих областей, збільшувати зображення та реалістично заповнювати відсутні області.

Однією з особливо цікавих сфер є потенційне застосування штучного інтелекту в плануванні виходу на пенсію. Президент США Дональд Трамп підписав виконавчий указ, який відкриває трильйонну приватну пенсійну систему США для ризикованіших інвестицій у цифрові валюти та нерухомість. Приблизно 12,5 трильйонів доларів інвестовано в приватну пенсійну систему, відому в США як 401(k). Трамп доручив Міністерству праці та іншим установам переглянути рекомендації щодо відповідального управління інвестиціями та забезпечити альтернативні варіанти інвестування.

У сфері фотопрограмного забезпечення 2025 рік також чітко очевидний: штучний інтелект викликає ажіотаж у редагуванні зображень. Йдеться не лише про генеративний штучний інтелект для створення абсолютно нових зображень; це також про допомогу штучного інтелекту в обрізанні, додаванні фону та ретушуванні зображень. Ті, хто не встигає за цим, відстануть, оскільки ручне редагування здається застарілим, тоді як інструменти штучного інтелекту можуть виконувати ті самі завдання за лічені секунди.

Чи виконуються обіцянки розробників ШІ?

Реальність малює тривожну картину розбіжностей між маркетинговими обіцянками та фактичними результатами. GPT-5 знаменує собою не стільки прорив, скільки кінець епохи перебільшених очікувань. Модель пропонує суттєві покращення в окремих сферах, але не виправдовує безпрецедентного ажіотажу чи різко збільшених екологічних витрат.

Продуктивність GPT-5 позиціонується як типовий еволюційний прогрес, а не квантовий стрибок, обіцяний OpenAI. Компанія рекламує модель як «значний стрибок в інтелекті» з «експертизою рівня доктора філософії в кожній галузі», але реальність малює більш нюансовану картину. Експерти критикують OpenAI за використання недосконалих діаграм у своїй презентації, з розмірами стовпчиків, які не відповідають заявленим значенням.

Критик штучного інтелекту Гері Маркус різко відреагував на запуск GPT-5, звинувативши OpenAI у перебільшеному ажіотажі. Він описує реліз як «запізнілий, перебільшений та розчаровуючий» і бачить лише «останнє поступове покращення – і воно здається поспішним». Фундаментальні проблеми попередніх моделей зберігаються: GPT-5 продовжує мати проблеми з шаховими правилами, розпізнаванням візуальних об'єктів та логічними помилками.

Реакція спільноти сигналізує про поворотний момент: користувачі стають більш критичними до маркетингових обіцянок і вимагають більш прозорої комунікації щодо можливостей та обмежень. У сабреддіті ChatGPT понад 3000 користувачів успішно вимагали повернення до GPT-4o, що спонукало генерального директора OpenAI Сема Альтмана пообіцяти вивчити цей варіант. Багато досвідчених користувачів критикують коротші відповіді, зменшені ліміти запитів та непередбачувану поведінку.

Які обмеження технічної доцільності очевидні в проектах зі штучним інтелектом?

Нещодавні події свідчать про чіткі обмеження сучасних технологій штучного інтелекту. Наприклад, Tesla була змушена відмовитися від свого амбітного проєкту Dojo, хоча він вважався центральним компонентом багатомільярдного плану Tesla щодо позиціонування себе на передовій перегонів штучного інтелекту. Ця невдача демонструє, як технічні проблеми та затримки можуть зірвати навіть добре фінансовані проєкти.

GPT-5 також має технічні обмеження. Перехід від GPT-4o до GPT-5 значно менший, ніж у переходах попереднього покоління. Хоча GPT-3 до GPT-4 являв собою значне підвищення продуктивності, багато користувачів сприймають GPT-5 як поступове покращення з новими недоліками. OpenAI представив автоматичну систему маршрутизації, яка перемикається між різними варіантами моделі залежно від запиту, але багато користувачів повідомляли про несправності під час запуску.

Проблеми безпеки GPT-5 підкреслюють подальші технічні обмеження. Незважаючи на 5000 годин роботи з червоними командами у співпраці зі спеціалізованими організаціями, двом компаніям безпеки вдалося скомпрометувати модель протягом 24 годин. Це демонструє, що навіть інтенсивне тестування безпеки не може виявити всі вразливості.

Приклад BND ілюструє інституційні технічні обмеження. Хоча відомство працює над оптимізацією власних інструментів комп'ютерного моделювання вже понад 20 років, вони далекі від точності сучасних систем штучного інтелекту. Власні програмні рішення компанії поки що служать лише приблизним орієнтиром, тоді як щоденний обсяг даних перевищує можливості людських перекладачів.

Як розвиваються проблеми безпеки у сфері штучного інтелекту?

Занепокоєння щодо безпеки у сфері штучного інтелекту зростають, як показують різні нещодавні приклади. BND не може використовувати перекладачі ШІ через ризики для безпеки, оскільки це може призвести до витоку надсекретної інформації. Це занепокоєння щодо витоку даних демонструє, як чутливі установи повинні поводитися з технологіями ШІ.

Невдовзі після випуску в GPT-5 було виявлено значні вразливості безпеки. Дві незалежні компанії з безпеки успішно скомпрометували модель і змусили її генерувати детальні інструкції з виготовлення вибухівки. Ці висновки викликають питання щодо її експлуатаційної готовності та того, чи варто використовувати систему штучного інтелекту компаніям.

Ситуація з безпекою ускладнюється суперечливими оцінками. Хоча команда Microsoft AI Red Team засвідчує, що GPT-5 є одним із найнадійніших профілів безпеки на сьогоднішній день, незалежні тести показують протилежне. Ця розбіжність підкреслює складність об'єктивної оцінки безпеки штучного інтелекту.

Особливе занепокоєння викликає те, що GPT-5 класифіковано як біологічну та хімічну зброю високого ризику. Сам OpenAI заявляє: «Хоча ми не маємо конкретних доказів того, що ця модель може суттєво допомогти неспеціалісту завдати серйозної біологічної шкоди, ми зараз впроваджуємо необхідні запобіжні заходи». Це демонструє усвідомлення потенційних ризиків, але ставить під сумнів відповідальність за випуск таких технологій.

Детальніше про це тут:

• Знайдіть продукти та B2B Insights за допомогою AI / поради та підтримки

Які проблеми з авторським правом виникають через штучний інтелект?

Розробка систем штучного інтелекту порушила складні питання авторського права, які зараз є предметом жвавих дискусій. Серед іншого, Центр цифрових технологій середнього рівня (Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz) займається юридичними проблемами, пов'язаними з використанням штучного інтелекту. Кафедра приватного права та права інтелектуальної власності Хемніцького технічного університету надає відповідний експертний внесок у ці проекти.

Моделі штучного інтелекту повинні завантажуватися даними, що може бути проблематичним у країнах із суворими правилами захисту даних. Багато видавців, медіакомпаній та авторів вже подали позови проти OpenAI, стверджуючи, що американська компанія порушує закон про авторське право. Однак федеральний суд Нью-Йорка нещодавно відхилив позов проти технологічної компанії.

Із «Законом про штучний інтелект», прийнятим у 2024 році, ЄС обирає інший шлях, ніж інші регіони. «Регламент про штучний інтелект» має на меті, серед іншого, захист конфіденційних даних та забезпечення того, щоб штучний інтелект не використовувався для маніпулювання людьми. Це демонструє спробу створити превентивну правову базу.

Схвалення продуктів штучного інтелекту включає різні правові аспекти. Сертифікаційні знаки представляють безпеку, і компанії повинні забезпечувати дотримання законодавства під час використання технологій штучного інтелекту. Правові проблеми варіюються від питань використання даних та відповідальності до етичних міркувань щодо використання штучного інтелекту.

Наскільки сталими є поточні розробки штучного інтелекту?

Сталість поточних розробок штучного інтелекту дедалі більше піддається критиці. GPT-5 демонструє різке збільшення споживання енергії з лише незначними покращеннями. Невдалі спроби GPT-5 зрештою можуть принести користь галузі, змусивши її до більш реалістичних очікувань та більш стійких стратегій розвитку.

Однак, приклад DeepSeek показує, що є й інші шляхи. Китайська компанія продемонструвала, що може працювати ефективніше, економічно вигідніше та з меншим споживанням ресурсів, ніж її американські конкуренти. Це стало можливим завдяки багатьом невеликим центрам обробки даних замість кількох великих об'єктів. Такий децентралізований підхід може слугувати моделлю для більш сталого розвитку штучного інтелекту.

У сфері підвищення ефективності заходи з цифровізації та використання штучного інтелекту пропонують великий потенціал для скорочення викидів CO2. Подальша економія можлива завдяки оптимізації існуючих процесів та ранньому виявленню проблем. Таким чином, штучний інтелект може сприяти сталому розвитку, якщо його використовувати спеціально для підвищення ефективності.

Хемніцький технологічний університет працює над проектами сталого розвитку штучного інтелекту, такими як напівавтоматизоване розбирання тягових акумуляторів на основі штучного інтелекту. Поєднуючи процеси розбирання та обробки з робототехнічними компонентами та технологіями штучного інтелекту, метою є забезпечення цілісної стійкості ланцюжка створення вартості в німецькій електромобільності. Такі проекти демонструють, як штучний інтелект може бути використаний для створення сталих рішень.

Що означає гонка штучного інтелекту для Європи?

Європа опинилася у складному становищі у світовій гонці штучного інтелекту. Хоча Китай та США домінують у гонці штучного інтелекту, Європа відіграє практично незначну технологічну роль. Бракує провідних розробок у сфері штучного інтелекту, «Зроблено в Європі», хоча ЄС на міжнародному рівні вважається піонером у сфері регулювання зі своїм «Законом про штучний інтелект».

Однак, китайський DeepSeek також відкриває можливості для Європи. Китай демонструє, що звільнення від домінування США можливе, і це, природно, може послужити стимулом для Європи. Модель штучного інтелекту з Європи запропонувала б ширшу перспективу, і зовсім не неможливо, що Європа може наздогнати.

Рафаель Лагуна де ла Вера з Федерального агентства з революційних інновацій налаштований оптимістично: «У Німеччині та Європі все ще дрімають п’ять чи десять моделей. Давайте зосередимося на тому, щоб дати їм шанс проявитися зараз». Для Європи було б надзвичайно важливо розробити власну стратегію штучного інтелекту, яка враховуватиме європейські цінності та стандарти.

Експертиза Європи у сфері регулювання може виявитися перевагою. Закон ЄС про штучний інтелект є першим у світі комплексним регулюванням штучного інтелекту та може встановити стандарти, які будуть прийняті в усьому світі. Водночас Європа повинна уникати придушення технологічних інновацій шляхом надмірного регулювання.

Центр цифрових технологій Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz є прикладом того, як Європа може використовувати свої сильні сторони. Зосереджуючись на малих та середніх підприємствах і практичних рішеннях у сфері штучного інтелекту, Європа може знайти свій власний шлях у гонці штучного інтелекту. Тісний зв'язок між наукою, бізнесом та практичним застосуванням може стати унікальною перевагою для Європи.

Як штучний інтелект змінює традиційні бізнес-моделі?

Штучний інтелект фундаментально трансформує традиційні бізнес-моделі, як демонструє приклад обробки зображень. Традиційні методи ручної обробки замінюються автоматизацією на базі штучного інтелекту. Ті, хто не встигатиме за темпом, відставатимуть, оскільки ручні процеси будуть здаватися застарілими до 2025 року, коли інструменти штучного інтелекту зможуть виконувати ті самі завдання за лічені секунди.

Особливо разючі зміни очевидні у фінансовому секторі. Своїм виконавчим указом Трамп проклав шлях для відкриття багатомільярдної системи пенсійних накопичень США 401(k) для ризикованіших інвестицій, таких як криптовалюти та нерухомість. Це може зробити приблизно 12,5 трильйонів доларів доступними для альтернативних інвестицій, що потенційно може революціонізувати традиційні інвестиційні стратегії.

Успіх DeepSeek демонструє, наскільки революційними можуть бути нові бізнес-моделі. Акції виробника чіпів Nvidia втратили ринкову вартість на 592,7 мільярда доларів, коли стало зрозуміло, що штучний інтелект може працювати ефективніше, ніж вважалося раніше. Це ставить під сумнів усталені бізнес-моделі для інфраструктури штучного інтелекту.

Центр цифрових технологій Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz розробляє нові бізнес-моделі для малих і середніх підприємств (МСП) шляхом інтеграції штучного інтелекту. Цифрові бізнес-моделі виникають шляхом поєднання традиційного досвіду з можливостями штучного інтелекту. Компанії повинні навчитися розуміти ШІ не лише як інструмент, а й як засіб для абсолютно нових бізнес-підходів.

Tesla була змушена відмовитися від своєї бізнес-моделі Dojo і тепер покладається на зовнішніх партнерів замість власної розробки. Це демонструє, як навіть технологічні гіганти повинні адаптувати свої стратегії, коли певні бізнес-моделі стають нестійкими.

Яку роль відіграє штучний інтелект у майбутньому праці?

Штучний інтелект докорінно змінює світ праці, що демонструють різні розробки. Центр компетенцій з трансформованої роботи у Західній Саксонії слугує центральним контактним центром для людиноорієнтованого проектування роботи. Основна увага приділяється змістовному використанню штучного інтелекту в існуючих або нових процесах.

Інтеграція штучного інтелекту в управління процесами дозволяє автоматизувати повторювані завдання та підтримує прийняття рішень. Компанії повинні розглядати штучний інтелект як доповнення, а не заміну людського досвіду. Успішна інтеграція вимагає стратегічного підходу, який враховує конкретні потреби та виклики компанії.

Приклад BND демонструє межі автоматизації. Незважаючи на потребу в перекладачах зі штучним інтелектом, агентство покладається на перекладачів-людей і відчайдушно шукає кваліфікованих перекладачів. Наразі BND шукає «фрілансерів-перекладачів (чоловіки/жінки/особи) на платній основі», що демонструє, що людський досвід залишається незамінним.

Майбутнє управління процесами полягає в інтелектуальному поєднанні людського досвіду з можливостями штучного інтелекту. Компанії, які використовують цю синергію, зможуть постійно вдосконалювати свої процеси, залишатися інноваційними та забезпечувати свій довгостроковий успіх. Вкрай важливо сприяти прийняттю співробітників та ретельно враховувати етичні та правові питання.

☑ Підтримка МСП у стратегії, порадах, плануванні та впровадженні

☑ Створення або перестановка стратегії AI

☑ Піонерський розвиток бізнесу

 

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

Ви можете зв’язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче або просто зателефонуйте мені за номером +49 89 674 804 (Мюнхен) .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проекту.

 

 

Xpert.digital - це центр для промисловості з фокусом, оцифруванням, машинобудуванням, логістикою/внутрішньологічною та фотоелектричною.

За допомогою нашого рішення щодо розвитку бізнесу на 360 ° ми підтримуємо відомі компанії від нового бізнесу до після продажу.

Ринкова розвідка, маха, автоматизація маркетингу, розвиток контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні медіа та виховання свинцю є частиною наших цифрових інструментів.

Ви можете знайти більше на: www.xpert.digital – www.xpert.solar – www.xpert.plus