La ce se poate baza inteligența artificială generativă fără intervenție umană?

Rezumat

Inteligența Artificială Generativă (IA) – tehnologia care permite mașinilor să creeze text, imagini, cod și multe altele – a cunoscut o creștere explozivă în ultimii ani. Această lucrare oferă o imagine de ansamblu accesibilă asupra a ceea ce IA generativă poate în mod fiabil astăzi, fără intervenție umană, și ce se așteaptă să facă în următorul deceniu. Analizăm utilizarea sa în scris, artă, programare, servicii pentru clienți, asistență medicală, educație, logistică și finanțe, evidențiind domeniile în care IA funcționează autonom și unde supravegherea umană rămâne crucială. Sunt incluse exemple din lumea reală pentru a ilustra atât succesele, cât și limitele. Principalele concluzii includ:

• Adoptare pe scară largă: În 2024, 65% dintre companiile chestionate raportează că utilizează în mod regulat inteligența artificială generativă – aproape dublu față de anul precedent ( Starea inteligenței artificiale la începutul anului 2024 | McKinsey ). Aplicațiile acoperă crearea de conținut de marketing, chatbot-uri pentru asistență clienți, generarea de cod și multe altele.

• Capacități autonome actuale: Inteligența artificială generativă de astăzi gestionează în mod fiabil sarcini structurate și repetitive, cu o supraveghere minimă. Exemplele includ generarea automată de rapoarte de știri formulate (de exemplu, rezumate ale câștigurilor corporative) ( Philana Patterson – Profilul comunității ONA ), producerea de descrieri de produse și de recenzii importante pe site-urile de comerț electronic și completarea automată a codului. În aceste domenii, inteligența artificială vine adesea în sprijinul lucrătorilor umani, preluând generarea de conținut de rutină.

• Implicare umană pentru sarcini complexe: Pentru sarcini mai complexe sau cu final deschis – cum ar fi scrierea creativă, analiza detaliată sau sfaturile medicale – supravegherea umană este de obicei necesară pentru a asigura acuratețea factuală, judecata etică și calitatea. Multe implementări de inteligență artificială utilizează astăzi un model „implicare umană”, în care inteligența artificială redactează conținutul, iar oamenii îl revizuiesc.

• Îmbunătățiri pe termen scurt: În următorii 5-10 ani, se preconizează că IA generativă va deveni mult mai fiabilă și autonomă . Progresele în ceea ce privește acuratețea modelelor și mecanismele de protecție ar putea permite IA să gestioneze o parte mai mare din sarcinile creative și decizionale cu un aport uman minim. De exemplu, până în 2030, experții prevăd că IA va gestiona majoritatea interacțiunilor și deciziilor legate de serviciile pentru clienți în timp real ( Pentru a reimagina trecerea la CX, specialiștii în marketing trebuie să facă aceste 2 lucruri ), iar un film important ar putea fi produs cu 90% conținut generat de IA ( Cazuri de utilizare a IA generativă pentru industrii și întreprinderi ).

• Până în 2035: Într-un deceniu, ne așteptăm ca agenții autonomi de inteligență artificială să devină obișnuiți în multe domenii. Tutorii de inteligență artificială ar putea oferi educație personalizată la scară largă, asistenții de inteligență artificială ar putea redacta în mod fiabil contracte legale sau rapoarte medicale pentru aprobarea de către experți, iar sistemele de conducere autonomă (asistate de simulare generativă) ar putea derula operațiuni logistice complet. Cu toate acestea, anumite domenii sensibile (de exemplu, diagnostice medicale cu miză mare, decizii legale finale) vor necesita probabil în continuare judecata umană pentru siguranță și responsabilitate.

• Preocupări etice și de fiabilitate: Pe măsură ce autonomia IA crește, cresc și preocupările. Problemele actuale includ halucinațiile (IA inventează fapte), părtinirea în conținutul generat, lipsa de transparență și potențiala utilizare abuzivă în scopul dezinformării. Asigurarea faptului că IA poate fi de încredere atunci când funcționează fără supraveghere este esențială. Se înregistrează progrese - de exemplu, organizațiile investesc mai mult în atenuarea riscurilor (abordând acuratețea, securitatea cibernetică, problemele de proprietate intelectuală) ( Starea IA: Sondaj global | McKinsey ) - dar sunt necesare cadre robuste de guvernanță și etică.

• Structura acestei lucrări: Începem cu o introducere în IA generativă și conceptul de utilizări autonome vs. utilizări supravegheate. Apoi, pentru fiecare domeniu major (scriere, artă, programare etc.), discutăm ce poate face IA în mod fiabil astăzi versus ce este la orizont. Încheiem cu provocări transversale, proiecții viitoare și recomandări pentru valorificarea responsabilă a IA generativă.

Per total, IA generativă s-a dovedit deja capabilă să gestioneze o gamă surprinzătoare de sarcini fără îndrumare umană constantă. Prin înțelegerea limitelor sale actuale și a potențialului său viitor, organizațiile și publicul se pot pregăti mai bine pentru o eră în care IA nu este doar un instrument, ci un colaborator autonom în muncă și creativitate.

Introducere

Inteligența artificială este de mult timp capabilă să analizeze date, dar abia recent sistemele de inteligență artificială au învățat să creeze – scriind proză, compunând imagini, programând software și multe altele. Aceste generative de inteligență artificială (cum ar fi GPT-4 pentru text sau DALL·E pentru imagini) sunt antrenate pe seturi vaste de date pentru a produce conținut inovator ca răspuns la solicitări. Această descoperire a declanșat un val de inovație în toate industriile. Cu toate acestea, apare o întrebare critică: Ce putem avea de fapt încredere că inteligența artificială poate face singură, fără ca un om să-i verifice de două ori rezultatul?

Pentru a răspunde la această întrebare, este important să se facă distincția între supravegheate și autonome ale IA:

• IA supravegheată de oameni se referă la scenarii în care rezultatele IA sunt revizuite sau selectate de oameni înainte de a fi finalizate. De exemplu, un jurnalist ar putea folosi un asistent de scriere bazat pe IA pentru a redacta un articol, dar un editor îl editează și îl aprobă.

• IA autonomă (IA fără intervenție umană) se referă la sistemele de IA care execută sarcini sau produc conținut care intră direct în uz cu puțină sau fără editare umană. Un exemplu este un chatbot automat care rezolvă o solicitare a unui client fără un agent uman sau o agenție de știri care publică automat un rezumat al scorurilor sportive generat de IA.

IA generativă este deja implementată în ambele moduri. În perioada 2023-2025, adoptarea a crescut vertiginos , organizațiile experimentând cu nerăbdare. Un sondaj global din 2024 a constatat că 65% dintre companii utilizează în mod regulat IA generativă, față de aproximativ o treime cu doar un an înainte ( Starea IA la începutul anului 2024 | McKinsey ). Și persoanele fizice au adoptat instrumente precum ChatGPT - aproximativ 79% dintre profesioniști au avut cel puțin o oarecare expunere la IA generativă până la mijlocul anului 2023 ( Starea IA în 2023: Anul de izbucnire al IA generativă | McKinsey ). Această adoptare rapidă este determinată de promisiunea unor câștiguri în materie de eficiență și creativitate. Cu toate acestea, este încă „în primele zile”, iar multe companii încă formulează politici privind modul de utilizare responsabilă a IA ( Starea IA în 2023: Anul de izbucnire al IA generativă | McKinsey ).

De ce contează autonomia: Permiterea IA să funcționeze fără supraveghere umană poate debloca beneficii uriașe în materie de eficiență – automatizând complet sarcinile plictisitoare – dar crește și miza fiabilității. Un agent IA autonom trebuie să facă lucrurile corect (sau să își cunoască limitele), deoarece este posibil să nu existe nicio ființă umană în timp real pentru a detecta greșelile. Unele sarcini se pretează la acest lucru mai mult decât altele. În general, IA funcționează cel mai bine autonom atunci când:

• Sarcina are o structură sau un model clar (de exemplu, generarea de rapoarte de rutină din date).

• Erorile au risc scăzut sau sunt ușor de tolerat (de exemplu, o generare de imagini care poate fi eliminată dacă este nesatisfăcătoare, versus un diagnostic medical).

• Există suficiente date de antrenament care acoperă scenariile, astfel încât rezultatul IA se bazează pe exemple reale (reducând incertitudinea).

În schimb, sarcinile care sunt deschise , cu miză mare sau care necesită o judecată nuanțată sunt mai puțin potrivite pentru o supraveghere zero în prezent.

În secțiunile următoare, vom examina o serie de domenii pentru a vedea ce face IA generativă acum și ce urmează. Vom analiza exemple concrete – de la articole de știri scrise cu IA și lucrări de artă generate de IA, la asistenți de scriere de cod și agenți virtuali de servicii pentru clienți – evidențiind ce sarcini pot fi îndeplinite complet de IA și care necesită încă o intervenție umană. Pentru fiecare domeniu, separăm clar capacitățile actuale (circa 2025) de proiecțiile realiste despre ceea ce ar putea fi fiabil până în 2035.

Prin cartografierea prezentului și viitorului IA autonomă în diferite domenii, ne propunem să oferim cititorilor o înțelegere echilibrată: nici supraestimarea IA ca fiind magic infailibilă, nici subestimarea competențelor sale foarte reale și în creștere. Având această bază, vom discuta apoi provocările generale legate de încrederea în IA fără supraveghere, inclusiv considerațiile etice și gestionarea riscurilor, înainte de a încheia cu concluzii cheie.

Inteligența artificială generativă în scriere și crearea de conținut

Unul dintre primele domenii în care inteligența artificială generativă a făcut furori a fost generarea de text. Modelele lingvistice mari pot produce orice, de la articole de știri și texte de marketing până la postări pe rețelele sociale și rezumate de documente. Dar cât din această scriere se poate face fără un editor uman?

Capacități actuale (2025): IA ca auto-scriitor de conținut de rutină

Astăzi, inteligența artificială generativă gestionează în mod fiabil o varietate de sarcini de scriere de rutină cu o intervenție umană minimă sau deloc. Un exemplu excelent este în jurnalism: Associated Press a folosit timp de ani de zile automatizarea pentru a genera mii de rapoarte de câștiguri ale companiilor în fiecare trimestru, direct din fluxurile de date financiare ( Philana Patterson – ONA Community Profile ). Aceste știri scurte urmează un șablon (de exemplu, „Compania X a raportat câștiguri de Y, în creștere cu Z%...”), iar inteligența artificială (folosind software de generare a limbajului natural) poate completa numerele și termenii mai rapid decât orice om. Sistemul AP publică aceste rapoarte automat, extinzându-le dramatic acoperirea (peste 3.000 de articole pe trimestru) fără a fi nevoie de scriitori umani (Articolele automate despre câștiguri se multiplică | Associated Press ).

Jurnalismul sportiv a fost îmbunătățit în mod similar: sistemele de inteligență artificială pot prelua statistici ale jocurilor sportive și pot genera recapitulări. Deoarece aceste domenii sunt bazate pe date și formulate, erorile sunt rare atâta timp cât datele sunt corecte. În aceste cazuri, asistăm la o autonomie reală - inteligența artificială scrie, iar conținutul este publicat imediat.

Companiile utilizează, de asemenea, inteligența artificială generativă pentru a redacta descrieri de produse, newslettere prin e-mail și alte tipuri de conținut de marketing. De exemplu, gigantul comerțului electronic Amazon folosește acum inteligența artificială pentru a rezuma recenziile clienților pentru produse. Inteligența artificială scanează textul multor recenzii individuale și produce un paragraf concis de evidențiere a ceea ce le place sau nu oamenilor la articolul respectiv, care este apoi afișat pe pagina produsului fără editare manuală ( Amazon îmbunătățește experiența recenziilor clienților cu ajutorul inteligenței artificiale ). Mai jos este o ilustrare a acestei funcții implementate în aplicația mobilă Amazon, unde secțiunea „Credința clienților” este generată în întregime de inteligența artificială din datele recenziilor:

( Amazon îmbunătățește experiența recenziilor clienților cu ajutorul inteligenței artificiale ) Rezumatul recenziilor generat de inteligența artificială pe o pagină de produs de comerț electronic. Sistemul Amazon rezumă punctele comune din recenziile utilizatorilor (de exemplu, ușurința în utilizare, performanța) într-un scurt paragraf, prezentat cumpărătorilor ca fiind „generat de inteligența artificială din textul recenziilor clienților”.

Astfel de cazuri de utilizare demonstrează că, atunci când conținutul urmează un model previzibil sau este agregat din date existente, inteligența artificială îl poate gestiona adesea singură . Alte exemple actuale includ:

• Actualizări meteo și trafic: Agențiile media utilizează inteligența artificială pentru a compila rapoarte meteo zilnice sau buletine informative despre trafic pe baza datelor senzoriale.

• Rapoarte financiare: Firmele generează automat rezumate financiare simple (rezultate trimestriale, buletine informative despre piața bursieră). Din 2014, Bloomberg și alte agenții de știri au folosit inteligența artificială pentru a ajuta la scrierea de știri despre câștigurile companiilor - un proces care se desfășoară în mare parte automat odată ce datele sunt introduse ( „jurnaliștii roboți” ai AP își scriu acum propriile articole | The Verge ) ( Reporter din Wyoming prins folosind inteligența artificială pentru a crea citate și articole false ).

• Traducere și transcriere: Serviciile de transcriere utilizează acum inteligența artificială pentru a produce transcrieri sau subtitrări ale întâlnirilor fără a fi nevoie de dactilografii umani. Deși nu sunt generative în sens creativ, aceste sarcini lingvistice rulează autonom cu o precizie ridicată pentru un sunet clar.

• Generarea de schițe: Mulți profesioniști folosesc instrumente precum ChatGPT pentru a redacta e-mailuri sau prime versiuni de documente, trimițându-le ocazional cu puține sau fără modificări dacă conținutul prezintă un risc scăzut.

Cu toate acestea, pentru proza ​​mai complexă, supravegherea umană rămâne norma în 2025. Organizațiile de știri publică rareori articole de investigație sau analitice direct din partea inteligenței artificiale – editorii vor verifica faptele și vor rafina versiunile scrise de inteligență artificială. Inteligența artificială poate imita bine stilul și structura , dar poate introduce erori factuale (adesea numite „halucinații”) sau formulări stângace pe care un om trebuie să le surprindă. De exemplu, ziarul german Express a introdus o „colegă digitală” bazată pe inteligență artificială, pe nume Klara, pentru a ajuta la scrierea știrilor inițiale. Klara poate redacta eficient reportaje sportive și chiar poate scrie titluri care atrag cititorii, contribuind la 11% din articolele Express – dar editorii umani revizuiesc în continuare fiecare articol pentru acuratețe și integritate jurnalistică, în special în cazul știrilor complexe ( 12 moduri în care jurnaliștii utilizează instrumentele inteligenței artificiale în redacție - Twipe ). Acest parteneriat om-inteligență artificială este comun astăzi: inteligența artificială se ocupă de munca grea de generare a textului, iar oamenii selectează și corectează după cum este necesar.

Perspective pentru 2030-2035: Către o scriere autonomă și de încredere

În următorul deceniu, ne așteptăm ca inteligența artificială generativă să devină mult mai fiabilă în generarea de text de înaltă calitate, corect din punct de vedere factual, ceea ce va lărgi gama de sarcini de scriere pe care le poate gestiona autonom. Mai multe tendințe susțin acest lucru:

• Acuratețe îmbunătățită: Cercetările continue reduc rapid tendința inteligenței artificiale de a produce informații false sau irelevante. Până în 2030, modelele lingvistice avansate, cu o instruire mai bună (inclusiv tehnici de verificare a faptelor în bazele de date în timp real), ar putea realiza o verificare internă a faptelor aproape la nivel uman. Aceasta înseamnă că o inteligență artificială ar putea redacta automat un articol de știri complet cu citate și statistici corecte, extrase din materialul sursă, necesitând puține editări.

• IA specifice domeniului: Vom vedea modele generative mai specializate, ajustate pentru anumite domenii (juridic, medical, redactare tehnică). Un model de IA juridică din 2030 ar putea redacta în mod fiabil contracte standard sau ar putea rezuma jurisprudența - sarcini care au o structură formulată, dar care în prezent necesită timp din partea avocaților. Dacă IA este instruită pe baza documentelor juridice validate, schițele sale ar putea fi suficient de demne de încredere încât un avocat să le arunce doar o privire finală rapidă.

• Stil natural și coerență: Modelele devin din ce în ce mai eficiente în menținerea contextului în documentele lungi, ceea ce duce la un conținut mai coerent și mai pertinent. Până în 2035, este plauzibil ca o inteligență artificială să poată scrie singură o primă schiță decentă a unei cărți non-ficțiune sau a unui manual tehnic, oamenii având în principal un rol consultativ (pentru a stabili obiective sau a oferi cunoștințe specializate).

Cum ar putea arăta acest lucru în practică? Jurnalismul de rutină ar putea deveni aproape complet automatizat pentru anumite perioade. Am putea vedea o agenție de știri în 2030 cu un sistem de inteligență artificială care scrie prima versiune a fiecărui raport de câștiguri, știre sportivă sau actualizare a rezultatelor alegerilor, un editor urmând să eșantioneze doar câteva pentru asigurarea calității. Într-adevăr, experții prevăd că o pondere din ce în ce mai mare a conținutului online va fi generată de mașini - o predicție îndrăzneață a analiștilor din industrie a sugerat că până la 90% din conținutul online ar putea fi generat de inteligență artificială până în 2026 ( Până în 2026, conținutul online generat de non-umani va depăși cu mult conținutul generat de oameni - OODAloop ), deși această cifră este dezbătută. Chiar și un rezultat mai conservator ar însemna că, până la mijlocul anilor 2030, majoritatea articolelor web de rutină, a textelor de produse și poate chiar a fluxurilor de știri personalizate vor fi create de inteligență artificială.

În marketing și comunicare corporativă , inteligența artificială generativă va fi probabil însărcinată cu derularea autonomă a unor campanii întregi. Ar putea genera și trimite e-mailuri de marketing personalizate, postări pe rețelele sociale și variante de texte publicitare, ajustând constant mesajele în funcție de reacțiile clienților - totul fără implicarea unui copywriter uman. Analiștii Gartner prevăd că până în 2025, cel puțin 30% din mesajele de marketing trimise de marile companii vor fi generate sintetic de inteligența artificială ( Generative AI Use Cases for Industries and Enterprises ), iar acest procent va crește doar până în 2030.

Totuși, este important de menționat că creativitatea și judecata umană vor juca în continuare un rol, în special pentru conținutul cu miză mare . Până în 2035, inteligența artificială ar putea gestiona singură un comunicat de presă sau o postare pe blog, dar pentru jurnalismul de investigație care implică responsabilitate sau subiecte sensibile, instituțiile media ar putea insista în continuare asupra supravegherii umane. Viitorul va aduce probabil o abordare pe niveluri: inteligența artificială produce autonom cea mai mare parte a conținutului de zi cu zi, în timp ce oamenii se concentrează pe editarea și producerea de articole strategice sau sensibile. În esență, linia a ceea ce este considerat „rutină” se va extinde pe măsură ce competența în domeniul inteligenței artificiale crește.

În plus, pot apărea noi forme de conținut, cum ar fi narațiunile interactive generate de inteligența artificială sau rapoartele personalizate . De exemplu, un raport anual al unei companii ar putea fi generat în mai multe stiluri de către inteligența artificială – un rezumat pentru directori, o versiune narativă pentru angajați, o versiune bogată în date pentru analiști – fiecare creat automat din aceleași date subiacente. În educație, manualele ar putea fi scrise dinamic de către inteligența artificială pentru a se potrivi diferitelor niveluri de citire. Aceste aplicații ar putea fi în mare măsură autonome, dar susținute de informații verificate.

Traiectoria în domeniul scrierii sugerează că, până la mijlocul anilor 2030, inteligența artificială va fi un scriitor prolific . Cheia pentru o funcționare cu adevărat autonomă va fi stabilirea încrederii în rezultatele sale. Dacă inteligența artificială poate demonstra în mod constant acuratețe factuală, calitate stilistică și aliniere la standardele etice, nevoia de revizuire umană rând cu rând va diminua. Secțiuni ale acestei cărți albe, până în 2035, ar putea fi foarte bine redactate de un cercetător în domeniul inteligenței artificiale fără a fi nevoie de un editor - o perspectivă în legătură cu care suntem prudent optimiști, cu condiția să fie implementate garanțiile adecvate.

Inteligența artificială generativă în arte vizuale și design

Capacitatea inteligenței artificiale generative de a crea imagini și opere de artă a captivat imaginația publicului, de la picturi generate de inteligență artificială care au câștigat concursuri de artă, până la videoclipuri deepfake care nu pot fi distinse de filmările reale. În domeniile vizuale, modelele de inteligență artificială precum rețelele generative adversariale (GAN) și modelele de difuzie (de exemplu, Stable Diffusion, Midjourney) pot produce imagini originale pe baza unor solicitări textuale. Așadar, poate inteligența artificială să funcționeze acum ca un artist sau designer autonom?

Capacități actuale (2025): IA ca asistent creativ

Începând cu 2025, modelele generative sunt capabile să creeze imagini la cerere cu o fidelitate impresionantă. Utilizatorii pot solicita unei inteligențe artificiale (IA) să deseneze „un oraș medieval la apus în stilul lui Van Gogh” și pot primi o imagine artistică convingător în câteva secunde. Acest lucru a dus la utilizarea pe scară largă a IA în design grafic, marketing și divertisment pentru artă conceptuală, prototipuri și chiar imagini finale în unele cazuri. În special:

• Design grafic și imagini de stoc: Companiile generează grafică, ilustrații sau fotografii de stoc pentru site-uri web prin intermediul inteligenței artificiale, reducând nevoia de a comanda fiecare piesă de la un artist. Multe echipe de marketing folosesc instrumente de inteligență artificială pentru a produce variații ale reclamelor sau imaginilor de produse pentru a testa ce este atrăgător pentru consumatori.

• Artă și ilustrație: Artiștii individuali colaborează cu inteligența artificială pentru a genera idei sau pentru a completa detalii. De exemplu, un ilustrator ar putea folosi inteligența artificială pentru a genera peisaje de fundal, pe care apoi le integrează cu personajele desenate de oameni. Unii creatori de benzi desenate au experimentat cu panouri sau colorare generate de inteligența artificială.

• Media și divertisment: Arta generată de inteligența artificială a apărut pe coperți de reviste și cărți. Un exemplu faimos a fost revistei Cosmopolitan , care a prezentat un astronaut - se pare că a fost prima imagine de copertă de revistă creată de o inteligență artificială (DALL·E de la OpenAI) sub îndrumarea unui director artistic. Deși aceasta a implicat îndrumare și selecție umană, opera de artă propriu-zisă a fost randată automat.

Crucial este faptul că majoritatea acestor utilizări actuale implică încă selecția și iterația umană . Inteligența artificială poate genera zeci de imagini, iar un om alege cea mai bună și, eventual, o retușează. În acest sens, inteligența artificială lucrează autonom pentru a produce opțiuni, dar oamenii ghidează direcția creativă și fac alegerile finale. Este fiabilă pentru generarea rapidă a unei cantități mari de conținut, dar nu este garantată îndeplinirea tuturor cerințelor din prima încercare. Probleme precum detalii incorecte (de exemplu, inteligența artificială desenează mâini cu un număr greșit de degete, o ciudățenie cunoscută) sau rezultate neintenționate înseamnă că un director artistic uman trebuie, de obicei, să supravegheze calitatea rezultatului.

Există, totuși, domenii în care IA se apropie de autonomie deplină:

• Design generativ: În domenii precum arhitectura și designul de produs, instrumentele de inteligență artificială pot crea autonom prototipuri de design care îndeplinesc anumite constrângeri. De exemplu, având în vedere dimensiunile și funcțiile dorite ale unei piese de mobilier, un algoritm generativ ar putea genera mai multe modele viabile (unele destul de neconvenționale) fără intervenție umană dincolo de specificațiile inițiale. Aceste modele pot fi apoi utilizate sau rafinate direct de către oameni. În mod similar, în inginerie, inteligența artificială generativă poate proiecta piese (de exemplu, o componentă de avion) ​​optimizate pentru greutate și rezistență, producând forme noi pe care un om s-ar putea să nu le fi conceput.

• Materiale pentru jocuri video: Inteligența artificială poate genera automat texturi, modele 3D sau chiar niveluri întregi pentru jocuri video. Dezvoltatorii le folosesc pentru a accelera crearea de conținut. Unele jocuri indie au început să încorporeze grafică generată procedural și chiar dialog (prin intermediul modelelor lingvistice) pentru a crea lumi de joc vaste și dinamice, cu un minim de materiale create de om.

• Animație și video (emergente): Deși mai puțin matură decât imaginile statice, inteligența artificială generativă pentru video este în progres. IA poate deja genera clipuri video scurte sau animații din solicitări, deși calitatea este inconsistentă. Tehnologia Deepfake - care este generativă - poate produce schimbări de fețe realiste sau clone vocale. Într-un cadru controlat, un studio ar putea folosi inteligența artificială pentru a genera automat o scenă de fundal sau o animație a mulțimii.

În special, Gartner a prezis că până în 2030 vom vedea un film de succes major cu 90% din conținut generat de inteligența artificială (de la scenariu la elemente vizuale) ( Cazuri de utilizare a inteligenței artificiale generative pentru industrii și întreprinderi ). Începând cu 2025, nu am ajuns încă acolo - inteligența artificială nu poate realiza independent un film de lung metraj. Dar piesele acestui puzzle se dezvoltă: generarea de scenarii (inteligență artificială text), generarea de personaje și scene (inteligență artificială imagini/video), actoria vocală (clone vocale cu inteligență artificială) și asistența la editare (inteligența artificială poate deja ajuta la tăieturi și tranziții).

Perspective pentru 2030-2035: Media generată de inteligența artificială la scară largă

Privind în perspectivă, rolul inteligenței artificiale generative în artele vizuale și design este pe cale să se extindă dramatic. Până în 2035, anticipăm că inteligența artificială va fi un creator de conținut principal în multe medii vizuale, operând adesea cu o intervenție umană minimă dincolo de îndrumările inițiale. Câteva așteptări:

• Filme și videoclipuri generate complet de inteligență artificială: În următorii zece ani, este foarte posibil să vedem primele filme sau seriale produse în mare parte de inteligență artificială. Oamenii ar putea oferi regie la nivel înalt (de exemplu, schița unui scenariu sau stilul dorit), iar inteligența artificială va reda scene, va crea asemănări cu actorii și va anima totul. Primele experimente cu scurtmetraje sunt probabile în câțiva ani, cu încercări de lungmetraje până în anii 2030. Aceste filme cu inteligență artificială ar putea începe în nișă (animație experimentală etc.), dar ar putea deveni mainstream pe măsură ce calitatea se îmbunătățește. Predicția Gartner de 90% până în 2030 pentru filme ( Caze de utilizare a inteligenței artificiale generative pentru industrii și întreprinderi ), deși ambițioasă, subliniază convingerea industriei că crearea de conținut bazat pe inteligență artificială va fi suficient de sofisticată pentru a prelua cea mai mare parte a sarcinii în realizarea de filme.

• Automatizarea designului: În domenii precum moda sau arhitectura, inteligența artificială generativă va fi probabil utilizată pentru a redacta autonom sute de concepte de design pe baza unor parametri precum „cost, materiale, stil X”, lăsând oamenii să aleagă designul final. Acest lucru inversează dinamica actuală: în loc ca designerii să creeze de la zero și poate să folosească inteligența artificială pentru inspirație, viitorii designeri ar putea acționa mai mult ca niște curatori, selectând cel mai bun design generat de inteligența artificială și poate chiar modificându-l. Până în 2035, un arhitect ar putea introduce cerințele pentru o clădire și ar putea obține planuri complete ca sugestii de la o inteligență artificială (toate solide din punct de vedere structural, datorită regulilor inginerești încorporate).

• Crearea de conținut personalizat: Este posibil să vedem inteligențe artificiale creând elemente vizuale din mers pentru utilizatori individuali. Imaginați-vă un joc video sau o experiență de realitate virtuală în 2035, în care peisajele și personajele se adaptează preferințelor jucătorului, generate în timp real de inteligența artificială. Sau benzi desenate personalizate generate pe baza zilei unui utilizator - o inteligență artificială autonomă, sub formă de „jurnal zilnic”, care transformă automat jurnalul text în ilustrații în fiecare seară.

• Creativitate multimodală: Sistemele de inteligență artificială generativă sunt din ce în ce mai multimodale – ceea ce înseamnă că pot gestiona text, imagini, audio etc. împreună. Prin combinarea acestora, o inteligență artificială ar putea lua o simplă solicitare precum „Creează-mi o campanie de marketing pentru produsul X” și ar putea genera nu doar texte scrise, ci și grafică potrivită, poate chiar și scurte videoclipuri promoționale, toate consecvente ca stil. Acest tip de suită de conținut cu un singur clic este un serviciu probabil disponibil până la începutul anilor 2030.

Îi va înlocui IA pe artiștii umani ? Această întrebare se pune adesea. Este probabil ca IA să preia o mare parte din munca de producție (în special arta repetitivă sau cu execuție rapidă necesară pentru afaceri), dar arta umană va rămâne pentru originalitate și inovație. Până în 2035, o IA autonomă ar putea desena în mod fiabil o imagine în stilul unui artist faimos - dar crearea unui nou sau a unei arte profund rezonante din punct de vedere cultural ar putea fi în continuare un punct forte al omului (potențial cu IA ca și colaborator). Prevedem un viitor în care artiștii umani vor lucra alături de „co-artiști” autonomi cu IA. Cineva ar putea comanda o IA personală pentru a genera continuu artă pentru o galerie digitală din propria casă, de exemplu, oferind o ambianță creativă în continuă schimbare.

Din punct de vedere al fiabilității, inteligența artificială generativă vizuală are o cale mai ușoară către autonomie decât textul în anumite privințe: o imagine poate fi subiectiv „suficient de bună” chiar dacă nu este perfectă, în timp ce o eroare factuală în text este mai problematică. Prin urmare, observăm deja o adopție cu risc relativ scăzut - dacă un design generat de inteligența artificială este urât sau greșit, pur și simplu nu îl folosești, dar nu provoacă niciun rău în sine. Aceasta înseamnă că, până în anii 2030, companiile s-ar putea simți confortabil să lase inteligența artificială să producă designuri nesupravegheate și să implice oameni doar atunci când este nevoie de ceva cu adevărat nou sau riscant.

În concluzie, până în 2035, se așteaptă ca inteligența artificială generativă să fie un creator de conținut puternic în domeniul vizual, probabil responsabil pentru o parte semnificativă a imaginilor și conținutului media din jurul nostru. Va genera în mod fiabil conținut pentru divertisment, design și comunicare de zi cu zi. Artistul autonom este la orizont - deși dacă inteligența artificială este văzută ca fiind creativă sau doar un instrument foarte inteligent este o dezbatere care va evolua pe măsură ce rezultatele sale devin imposibil de distins de cele create de om.

IA generativă în dezvoltarea de software (codare)

Dezvoltarea de software poate părea o sarcină extrem de analitică, dar are și un element creativ - scrierea de cod înseamnă fundamental crearea de text într-un limbaj structurat. Inteligența artificială generativă modernă, în special modelele de limbaj mari, s-au dovedit destul de pricepute la programare. Instrumente precum GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer și altele acționează ca programatori de perechi de inteligență artificială, sugerând fragmente de cod sau chiar funcții întregi pe măsură ce dezvoltatorii tastează. Cât de departe poate merge acest lucru către programarea autonomă?

Capacități actuale (2025): IA ca și copilot în programare

Până în 2025, generatoarele de cod bazate pe inteligență artificială (IA) vor deveni comune în fluxurile de lucru ale multor dezvoltatori. Aceste instrumente pot completa automat linii de cod, pot genera exemple (cum ar fi funcții standard sau teste) și chiar pot scrie programe simple, având în vedere o descriere în limbaj natural. Însă, un aspect crucial este că acestea funcționează sub supravegherea unui dezvoltator - dezvoltatorul analizează și integrează sugestiile IA.

Câteva fapte și cifre actuale:

• Peste jumătate dintre dezvoltatorii profesioniști adoptaseră asistenți de codare bazați pe inteligență artificială până la sfârșitul anului 2023 ( Coding on Copilot: 2023 Data Suggests Downward Pressure on Code Quality (incl. 2024 projections) - GitClear ), indicând o adoptare rapidă. S-a raportat că GitHub Copilot, unul dintre primele instrumente disponibile pe scară largă, generează în medie 30-40% din codul din proiectele în care este utilizat ( Coding nu mai este o soluție de urgență. 46% din codurile de pe GitHub sunt deja... ). Aceasta înseamnă că inteligența artificială scrie deja porțiuni semnificative de cod, deși un om le direcționează și le validează.

• Aceste instrumente de inteligență artificială excelează în sarcini precum scrierea de cod repetitiv (de exemplu, clase de modele de date, metode getter/setter), conversia unui limbaj de programare în altul sau producerea de algoritmi simpli care seamănă cu exemple de antrenament. De exemplu, un dezvoltator poate comenta „// funcție pentru sortarea listei de utilizatori după nume”, iar inteligența artificială va genera aproape instantaneu o funcție de sortare adecvată.

• De asemenea, acestea ajută la remedierea erorilor și la explicarea acestora : dezvoltatorii pot lipi un mesaj de eroare, iar inteligența artificială poate sugera o soluție sau poate întreba „Ce face acest cod?” și poate primi o explicație în limbaj natural. Într-un fel, acest lucru este autonom (inteligența artificială poate diagnostica singură problemele), dar un om decide dacă aplică sau nu remedierea.

• Este important de menționat că asistenții de codare bazați pe inteligență artificială actuali nu sunt infailibili. Aceștia pot sugera cod nesigur sau cod care aproape rezolvă problema, dar conține erori subtile. Prin urmare, cea mai bună practică astăzi este de a ține o persoană la curent - dezvoltatorul testează și depanează codul scris de inteligență artificială la fel cum ar face cu codul scris de oameni. În industriile reglementate sau în software-ul critic (cum ar fi sistemele medicale sau aviatice), orice contribuție a inteligenței artificiale este supusă unei revizuiri riguroase.

Niciun sistem software mainstream de astăzi nu este implementat în întregime, scris de inteligență artificială de la zero, fără supravegherea dezvoltatorului. Cu toate acestea, apar unele utilizări autonome sau semi-autonome:

• Teste unitare generate automat: Inteligența artificială poate analiza codul și produce teste unitare pentru a acoperi diverse cazuri. Un framework de testare ar putea genera și rula autonom aceste teste scrise de inteligența artificială pentru a detecta erori, completând testele scrise de oameni.

• Platforme low-code/no-code cu inteligență artificială: Unele platforme permit non-programatorilor să descrie ceea ce doresc (de exemplu, „creați o pagină web cu un formular de contact și o bază de date pentru salvarea intrărilor”), iar sistemul generează codul. Deși se află încă în stadii incipiente, acest lucru sugerează un viitor în care inteligența artificială ar putea crea autonom software pentru cazuri de utilizare standard.

• Scriptare și codare prin lipire: Automatizarea IT implică adesea scrierea de scripturi pentru conectarea sistemelor. Instrumentele de inteligență artificială pot genera adesea aceste scripturi mici automat. De exemplu, scrierea unui script pentru a analiza un fișier jurnal și a trimite o alertă prin e-mail - o inteligență artificială poate produce un script funcțional cu modificări minime sau fără modificări.

Perspective pentru 2030-2035: Către software „auto-dezvoltat”

În următorul deceniu, se așteaptă ca inteligența artificială generativă să preia o parte mai mare din povara programării, apropiindu-se de dezvoltarea de software complet autonomă pentru anumite clase de proiecte. Câteva evoluții proiectate:

• Implementarea completă a funcționalităților: Până în 2030, anticipăm că inteligența artificială va fi capabilă să implementeze funcționalități simple ale aplicațiilor, de la un capăt la altul. Un manager de produs ar putea descrie o funcționalitate într-un limbaj simplu („Utilizatorii ar trebui să își poată reseta parola prin intermediul unui link de e-mail”), iar inteligența artificială ar putea genera codul necesar (formular front-end, logică back-end, actualizare bază de date, trimitere e-mailuri) și să îl integreze în baza de cod. Inteligența artificială ar acționa efectiv ca un dezvoltator junior care poate urma specificațiile. Un inginer uman ar putea doar să efectueze o revizuire a codului și să execute teste. Pe măsură ce fiabilitatea inteligenței artificiale se îmbunătățește, revizuirea codului ar putea deveni o parcurgere rapidă, dacă se întâmplă deloc.

• Întreținerea autonomă a codului: O mare parte a ingineriei software nu constă doar în scrierea de cod nou, ci și în actualizarea codului existent - corectarea erorilor, îmbunătățirea performanței, adaptarea la noile cerințe. Viitorii dezvoltatori de inteligență artificială vor excela probabil în acest domeniu. Având la dispoziție o bază de cod și o directivă („aplicația noastră se blochează când prea mulți utilizatori se conectează simultan”), inteligența artificială ar putea localiza problema (cum ar fi o eroare de concurență) și o poate corecta. Până în 2035, sistemele de inteligență artificială ar putea gestiona automat peste noapte tichetele de întreținere de rutină, servind ca o echipă de întreținere neobosită pentru sistemele software.

• Integrare și utilizare API: Pe măsură ce tot mai multe sisteme software și API-uri vin cu documentație lizibilă de inteligența artificială, un agent AI ar putea descoperi independent cum să conecteze Sistemul A cu Serviciul B, scriind codul de integrare. De exemplu, dacă o companie dorește ca sistemul său intern de resurse umane să se sincronizeze cu un nou API de salarizare, ar putea sarcina unui agent AI să „facă aceste sisteme să comunice între ele”, iar acesta va scrie codul de integrare după ce va citi specificațiile ambelor sisteme.

• Calitate și optimizare: Modelele viitoare de generare de cod vor încorpora probabil bucle de feedback pentru a verifica dacă codul funcționează (de exemplu, rularea de teste sau simulări într-un sandbox). Aceasta înseamnă că o inteligență artificială nu numai că ar putea scrie cod, ci și se ar putea autocorecta testându-l. Până în 2035, ne-am putea imagina o inteligență artificială care, având în vedere o sarcină, continuă să iterateze codul său până când toate testele trec - un proces pe care un om ar putea să nu fie nevoit să-l monitorizeze linie cu linie. Acest lucru ar crește considerabil încrederea în codul generat autonom.

Ne putem imagina un scenariu până în 2035 în care un proiect software de mici dimensiuni – să zicem o aplicație mobilă personalizată pentru o afacere – ar putea fi dezvoltat în mare parte de un agent de inteligență artificială, căruia i se oferă instrucțiuni de nivel înalt. „Dezvoltatorul” uman în acest scenariu este mai degrabă un manager de proiect sau un validator, specificând cerințele și constrângerile (securitate, linii directoare de stil) și lăsând inteligența artificială să facă munca grea de codare propriu-zisă.

Cu toate acestea, pentru software complex, la scară largă (sisteme de operare, algoritmi avansați de inteligență artificială etc.), experții umani vor fi în continuare profund implicați. Rezolvarea creativă a problemelor și proiectarea arhitecturală în software vor rămâne probabil conduse de oameni pentru o perioadă. Inteligența artificială ar putea gestiona o mulțime de sarcini de codare, dar decizia despre ce să construiască și proiectarea structurii generale reprezintă o provocare diferită. Acestea fiind spuse, pe măsură ce inteligența artificială generativă începe să colaboreze – mai mulți agenți de inteligență artificială gestionând diferite componente ale unui sistem – este de conceput ca aceștia să poată co-proiecta arhitecturi într-o oarecare măsură (de exemplu, o inteligență artificială propune un design de sistem, alta îl critică și apoi iterează, cu un om care supraveghează procesul).

Un beneficiu major așteptat al inteligenței artificiale în programare este amplificarea productivității . Gartner preconizează că până în 2028, 90% dintre inginerii software vor utiliza asistenți de codare bazați pe inteligență artificială (față de mai puțin de 15% în 2024) ( GitHub Copilot Tops Research Report on AI Code Assistants -- Visual Studio Magazine ). Acest lucru sugerează că valorile aberante – cei care nu utilizează inteligența artificială – vor fi puține. De asemenea, am putea observa o lipsă de dezvoltatori umani în anumite domenii, atenuată de faptul că inteligența artificială va umple golurile; practic, fiecare dezvoltator poate face mult mai mult cu un ajutor de inteligență artificială care poate redacta cod în mod autonom.

Încrederea va rămâne o problemă centrală. Chiar și în 2035, organizațiile vor trebui să se asigure că codul generat autonom este securizat (IA nu trebuie să introducă vulnerabilități) și se aliniază normelor legale/etice (de exemplu, IA nu include cod plagiat dintr-o bibliotecă open source fără o licență corespunzătoare). Ne așteptăm ca instrumentele îmbunătățite de guvernanță a IA, care pot verifica și urmări originea codului scris de IA, să contribuie la o codare mai autonomă, fără riscuri.

În concluzie, până la mijlocul anilor 2030, este probabil ca inteligența artificială generativă să gestioneze cea mai mare parte a codării pentru sarcinile software de rutină și să asiste semnificativ la cele complexe. Ciclul de viață al dezvoltării de software va fi mult mai automatizat - de la cerințe la implementare - inteligența artificială putând genera și implementa automat modificări de cod. Dezvoltatorii umani se vor concentra mai mult pe logica la nivel înalt, experiența utilizatorului și supraveghere, în timp ce agenții inteligenței artificiale vor analiza detaliile implementării.

IA generativă în serviciul și asistența clienților

Dacă ați interacționat recent cu un chat online de asistență clienți, există șanse mari ca o inteligență artificială să fi fost la celălalt capăt al firului cel puțin o parte din acesta. Serviciul clienți este un domeniu potrivit pentru automatizarea prin inteligență artificială: implică răspunsul la întrebările utilizatorilor, lucru pe care inteligența artificială generativă (în special modelele conversaționale) îl poate face destul de bine și adesea urmează scripturi sau articole din baza de cunoștințe, pe care inteligența artificială le poate învăța. Cât de autonom poate inteligența artificială să gestioneze clienții?

Capacități actuale (2025): Chatbot-uri și agenți virtuali în prima linie

În prezent, multe organizații implementează chatbot-uri bazate pe inteligență artificială ca prim punct de contact în serviciul clienți. Aceștia variază de la simpli boți bazați pe reguli („Apăsați 1 pentru facturare, 2 pentru asistență...”) până la chatbot-uri generative avansate cu inteligență artificială, care pot interpreta întrebări în formă liberă și pot răspunde conversațional. Puncte cheie:

• Gestionarea întrebărilor frecvente: Agenții cu inteligență artificială excelează în a răspunde la întrebări frecvente, a oferi informații (programul magazinului, politici de rambursare, pași de depanare pentru problemele cunoscute) și a ghida utilizatorii prin procedurile standard. De exemplu, un chatbot cu inteligență artificială pentru o bancă poate ajuta autonom un utilizator să își verifice soldul contului, să reseteze o parolă sau să explice cum să solicite un împrumut, fără ajutor uman.

• Înțelegerea limbajului natural: Modelele generative moderne permit o interacțiune mai fluidă și „asemănătoare cu cea umană”. Clienții pot introduce o întrebare cu propriile cuvinte, iar inteligența artificială poate de obicei înțelege intenția. Companiile raportează că agenții inteligenți artificiali de astăzi sunt mult mai satisfăcători pentru clienți decât roboții greoi de acum câțiva ani - aproape jumătate dintre clienți cred acum că agenții inteligenți artificiali pot fi empatici și eficienți atunci când abordează preocupările ( 59 de statistici privind serviciul clienți bazat pe inteligență artificială pentru 2025 ), ceea ce demonstrează o încredere tot mai mare în serviciile bazate pe inteligență artificială.

• Asistență multicanal: Inteligența artificială nu se limitează doar la chat. Asistenții vocali (cum ar fi sistemele IVR telefonice cu inteligență artificială în spate) încep să gestioneze apelurile, iar inteligența artificială poate, de asemenea, să redacteze răspunsuri prin e-mail la solicitările clienților, care ar putea fi trimise automat dacă sunt considerate corecte.

• Când intervin oamenii: De obicei, dacă inteligența artificială devine confuză sau întrebarea este prea complexă, aceasta va preda sarcina unui agent uman. Sistemele actuale sunt bune la a -și cunoaște limitele în multe cazuri. De exemplu, dacă un client întreabă ceva neobișnuit sau își arată frustrarea („Este a treia oară când vă contactez și sunt foarte supărat...”), inteligența artificială ar putea semnala acest lucru pentru ca un om să preia controlul. Pragul pentru predare este stabilit de companii pentru a echilibra eficiența cu satisfacția clienților.

Multe companii au raportat că o parte semnificativă a interacțiunilor a fost rezolvată doar prin intermediul inteligenței artificiale. Conform sondajelor din industrie, aproximativ 70-80% din solicitările de rutină ale clienților pot fi gestionate astăzi de chatboții cu inteligență artificială, iar aproximativ 40% din interacțiunile companiilor cu clienții pe diferite canale sunt deja automatizate sau asistate de inteligență artificială ( 52 de statistici privind serviciul clienți bazate pe inteligență artificială pe care ar trebui să le cunoașteți - Plivo ). Indicele global de adoptare a inteligenței artificiale (2022) al IBM a indicat că 80% dintre companii utilizează sau intenționează să utilizeze chatboți cu inteligență artificială pentru serviciul clienți până în 2025.

O dezvoltare interesantă este cea prin care inteligența artificială nu doar răspunde clienților, ci și asistă proactiv agenții umani în timp real. De exemplu, în timpul unui chat live sau al unui apel, o inteligență artificială ar putea asculta și oferi agentului uman răspunsuri sugerate sau informații relevante instantaneu. Acest lucru estompează linia autonomiei - inteligența artificială nu se confruntă singură cu clientul, ci este implicată activ, fără o solicitare umană explicită. Acționează efectiv ca un consilier autonom pentru agent.

Perspective pentru 2030-2035: Interacțiuni cu clienții bazate în mare măsură pe inteligență artificială

Până în 2030, se așteaptă ca majoritatea interacțiunilor din domeniul serviciilor pentru clienți să implice inteligența artificială, multe dintre acestea fiind gestionate în întregime de inteligența artificială de la început până la sfârșit. Predicții și tendințe care susțin această afirmație:

• Rezolvarea unor întrebări de complexitate superioară: Pe măsură ce modelele de inteligență artificială integrează cunoștințe vaste și îmbunătățesc raționamentul, acestea vor putea gestiona solicitări mai complexe ale clienților. În loc să răspundă doar la întrebarea „Cum returnez un articol?”, inteligența artificială a viitorului ar putea gestiona probleme în mai mulți pași, cum ar fi „Internetul meu nu funcționează, am încercat să repornesc, mă puteți ajuta?”, diagnosticând problema prin dialog, ghidând clientul prin depanare avansată și numai dacă toate celelalte metode eșuează, programând un tehnician - sarcini care astăzi ar necesita probabil un tehnician de asistență umană. În serviciul clienți din domeniul sănătății, o inteligență artificială ar putea gestiona programarea pacienților sau solicitările de asigurări de la un capăt la altul.

• Rezoluție completă a serviciilor: Este posibil să vedem o inteligență artificială nu doar spunându-i clientului ce să facă, ci făcând acest lucru în numele clientului în cadrul sistemelor backend. De exemplu, dacă un client spune „Vreau să-mi schimb zborul pentru lunea viitoare și să adaug un alt bagaj”, un agent de inteligență artificială din 2030 ar putea interacționa direct cu sistemul de rezervări al companiei aeriene, ar putea efectua modificarea, ar putea procesa plata pentru bagaj și ar putea confirma clientului - totul autonom. Inteligența artificială devine un agent de servicii complete, nu doar o sursă de informații.

• Agenți IA omniprezenți: Companiile vor implementa probabil inteligența artificială în toate punctele de contact cu clienții – telefon, chat, e-mail, rețele sociale. Mulți clienți s-ar putea să nici nu-și dea seama dacă vorbesc cu o inteligență artificială sau cu un om, mai ales pe măsură ce vocile IA devin mai naturale, iar răspunsurile pe chat sunt mai sensibile la context. Până în 2035, contactarea serviciului clienți ar putea însemna adesea interacțiunea cu o inteligență artificială inteligentă care își amintește interacțiunile anterioare, înțelege preferințele și se adaptează la tonul conversației – în esență, un agent virtual personalizat pentru fiecare client.

• Luarea deciziilor prin intermediul inteligenței artificiale în interacțiuni: Dincolo de a răspunde la întrebări, inteligența artificială va începe să ia decizii care în prezent necesită aprobarea managerială. De exemplu, astăzi, un agent uman ar putea avea nevoie de aprobarea unui supervizor pentru a oferi o rambursare sau o reducere specială pentru a potoli un client furios. În viitor, unei inteligențe artificiale i s-ar putea încredința aceste decizii, în limite definite, pe baza valorii calculate pe durata vieții clientului și a analizei sentimentelor. Un studiu realizat de Futurum/IBM a estimat că până în 2030, aproximativ 69% din deciziile luate în timpul interacțiunilor în timp real cu clienții vor fi luate de mașini inteligente ( Pentru a reimagina trecerea la CX, specialiștii în marketing trebuie să facă aceste 2 lucruri ) - practic, inteligența artificială va decide cel mai bun curs de acțiune într-o interacțiune.

• Implicarea 100% a inteligenței artificiale: Un raport sugerează că inteligența artificială va juca în cele din urmă un rol în fiecare interacțiune cu clienții ( 59 de statistici privind serviciul clienți bazate pe inteligență artificială pentru 2025 ), fie în prim-plan, fie în fundal. Aceasta ar putea însemna că, chiar dacă o ființă umană interacționează cu un client, aceasta va fi asistată de inteligența artificială (oferind sugestii, recuperând informații). Alternativ, interpretarea este că nicio întrebare a clientului nu rămâne fără răspuns niciodată - dacă oamenii sunt offline, inteligența artificială este întotdeauna prezentă.

Până în 2035, am putea constata că agenții de relații cu clienții se vor specializa doar pentru cele mai sensibile sau cu contact intens (de exemplu, clienți VIP sau soluționarea complexă a reclamațiilor care necesită empatie umană). Solicitările obișnuite - de la serviciile bancare la cele de retail și asistență tehnică - ar putea fi deservite de o flotă de agenți AI care lucrează 24/7, învățând continuu din fiecare interacțiune. Această schimbare ar putea face ca serviciul clienți să fie mai consistent și mai imediat, deoarece AI nu ține oamenii în așteptare și poate, teoretic, să efectueze mai multe sarcini simultan pentru a gestiona un număr nelimitat de clienți.

Există provocări de depășit pentru această viziune: IA trebuie să fie foarte robustă pentru a gestiona imprevizibilitatea clienților umani. Trebuie să fie capabilă să gestioneze jargonul, furia, confuzia și varietatea nesfârșită de moduri în care oamenii comunică. De asemenea, are nevoie de cunoștințe actualizate (nu are rost dacă informațiile IA sunt învechite). Prin investiții în integrarea dintre IA și bazele de date ale companiei (pentru informații în timp real despre comenzi, întreruperi etc.), aceste obstacole pot fi abordate.

Din punct de vedere etic, companiile vor trebui să decidă când să dezvăluie faptul că „vorbesc cu o IA” și să asigure corectitudinea (IA nu tratează anumiți clienți diferit, într-un mod negativ, din cauza unei instruiri părtinitoare). Presupunând că acestea sunt gestionate, argumentele de afaceri sunt solide: serviciul clienți bazat pe IA poate reduce dramatic costurile și timpii de așteptare. Se preconizează că piața pentru IA în serviciul clienți va crește la zeci de miliarde de dolari până în 2030 ( Raportul de piață privind IA în serviciul clienți 2025-2030: Studiu de caz ) ( Cum stimulează IA generativă logistica | Ryder ), pe măsură ce organizațiile investesc în aceste capabilități.

Pe scurt, așteptați-vă la un viitor în care serviciul clienți autonom bazat pe inteligență artificială va fi norma . Obținerea de ajutor va însemna adesea interacțiunea cu o mașină inteligentă care vă poate rezolva rapid problema. Oamenii vor fi în continuare implicați în supraveghere și gestionarea cazurilor limită, dar mai mult ca supraveghetori ai forței de muncă din domeniul inteligenței artificiale. Rezultatul ar putea fi un serviciu mai rapid și mai personalizat pentru consumatori - atâta timp cât inteligența artificială este instruită și monitorizată corespunzător pentru a preveni frustrările experiențelor din trecut cu „liniile telefonice telefonice pentru roboți”.

IA generativă în asistență medicală și medicină

Asistența medicală este un domeniu în care mizele sunt mari. Ideea ca IA să funcționeze fără supraveghere umană în medicină stârnește atât entuziasm (din motive de eficiență și acoperire), cât și prudență (din motive de siguranță și empatie). IA generativă a început să facă progrese în domenii precum analiza imagisticii medicale, documentația clinică și chiar descoperirea de medicamente. Ce poate face ea însăși în mod responsabil?

Capacități actuale (2025): Asistență pentru medici, nu înlocuire

În prezent, inteligența artificială generativă în domeniul sănătății servește în principal ca un asistent puternic pentru profesioniștii din domeniul medical, mai degrabă decât ca un factor de decizie autonom. De exemplu:

• Documentație medicală: Una dintre cele mai reușite implementări ale inteligenței artificiale în domeniul sănătății este ajutorul acordat medicilor cu documentele. Modelele de limbaj natural pot transcrie vizitele pacienților și pot genera note clinice sau rezumate de externare. Companiile au „scribi AI” care ascultă în timpul unui examen (prin microfon) și produc automat o schiță a notițelor de consultație pentru ca medicul să o revizuiască. Acest lucru economisește medicilor timp la tastare. Unele sisteme chiar completează automat părți din dosarele medicale electronice. Acest lucru se poate face cu o intervenție minimă - medicul corectează doar orice mici erori din schiță, ceea ce înseamnă că scrierea notițelor este în mare parte autonomă.

• Radiologie și imagistică: IA, inclusiv modelele generative, poate analiza radiografii, RMN-uri și scanări CT pentru a detecta anomalii (cum ar fi tumori sau fracturi). În 2018, FDA a aprobat un sistem de IA pentru detectarea autonomă a retinopatiei diabetice (o afecțiune oculară) în imaginile retiniene - în special, a fost autorizat să ia decizia fără consultarea unui specialist în contextul specific de screening. Sistemul respectiv nu era IA generativă, dar arată că autoritățile de reglementare au permis diagnosticul autonom prin IA în cazuri limitate. Modelele generative intră în joc pentru crearea de rapoarte complete. De exemplu, o IA ar putea examina o radiografie toracică și ar putea redacta un raport radiolog care să spună: „Fără constatări acute. Plămânii sunt curați. Inima are dimensiuni normale”. Radiologul doar confirmă și semnează. În unele cazuri de rutină, aceste rapoarte ar putea fi emise fără modificări dacă radiologul are încredere în IA și efectuează doar o verificare rapidă.

• Verificatoare de simptome și asistente virtuale: Chatboții generativi cu inteligență artificială sunt utilizați ca verificatori de simptome în prima linie. Pacienții își pot introduce simptomele și pot primi sfaturi (de exemplu, „Ar putea fi o răceală obișnuită; odihnă și lichide, dar consultați un medic dacă apare X sau Y.”). Aplicații precum Babylon Health utilizează inteligența artificială pentru a oferi recomandări. În prezent, acestea sunt de obicei prezentate ca sfaturi medicale informative, nu definitive, și încurajează urmărirea problemelor grave cu un medic.

• Descoperirea de medicamente (chimie generativă): Modelele de inteligență artificială generativă pot propune noi structuri moleculare pentru medicamente. Acest lucru ține mai mult de domeniul cercetării decât de îngrijirea pacienților. Aceste inteligențe artificiale funcționează autonom pentru a sugera mii de compuși candidați cu proprietăți dorite, pe care chimiștii umani îi analizează și îi testează apoi în laborator. Companii precum Insilico Medicine au folosit inteligența artificială pentru a genera noi candidați la medicamente într-un timp semnificativ mai scurt. Deși acest lucru nu interacționează direct cu pacienții, este un exemplu de inteligență artificială care creează autonom soluții (proiecte de molecule) pe care oamenii le-ar fi găsit mult mai mult timp.

• Operațiuni în domeniul sănătății: Inteligența artificială ajută la optimizarea programării, a gestionării aprovizionării și a altor aspecte logistice din spitale. De exemplu, un model generativ ar putea simula fluxul de pacienți și ar putea sugera ajustări de programare pentru a reduce timpii de așteptare. Deși nu sunt la fel de vizibile, acestea sunt decizii pe care o inteligență artificială le poate lua cu modificări manuale minime.

Este important de menționat că, începând cu 2025, niciun spital nu permite inteligenței artificiale să ia independent decizii medicale majore sau să efectueze tratamente fără aprobarea unei persoane. Diagnosticul și planificarea tratamentului rămân în mâinile oamenilor, inteligența artificială oferind informații. Încrederea necesară pentru ca o inteligență artificială să-i spună în mod complet autonom unui pacient „Aveți cancer” sau să prescrie medicamente nu există încă și nici nu ar trebui să existe fără o validare extinsă. Profesioniștii din domeniul medical utilizează inteligența artificială ca pe o a doua pereche de ochi sau ca pe un instrument de economisire a timpului, dar verifică rezultatele critice.

Perspective pentru 2030-2035: IA ca și coleg de medic (și poate asistent medical sau farmacist)

În următorul deceniu, ne așteptăm ca IA generativă să preia în mod autonom mai multe sarcini clinice de rutină și să îmbunătățească acoperirea serviciilor medicale:

• Diagnostice preliminare automate: Până în 2030, inteligența artificială ar putea gestiona în mod fiabil analizele inițiale pentru multe afecțiuni comune. Imaginați-vă un sistem de inteligență artificială dintr-o clinică care citește simptomele pacientului, istoricul medical, chiar și tonusul vizual și indiciile faciale prin intermediul camerei și oferă o sugestie de diagnostic și teste recomandate - toate acestea înainte ca medicul uman să consulte pacientul. Medicul se poate concentra apoi pe confirmarea și discutarea diagnosticului. În telemedicină, un pacient ar putea discuta mai întâi cu o inteligență artificială care restrânge problema (de exemplu, o probabilă infecție sinusală vs. ceva mai sever) și apoi îl conectează la un medic, dacă este necesar. Autoritățile de reglementare ar putea permite inteligenței artificiale să oficial anumite afecțiuni minore fără supraveghere umană, dacă se dovedește extrem de precisă - de exemplu, ar putea fi posibil ca o inteligență artificială să diagnosticheze o infecție simplă a urechii dintr-o imagine otoscopică.

• Monitoare personale de sănătate: Odată cu proliferarea dispozitivelor portabile (ceasuri inteligente, senzori de sănătate), inteligența artificială va monitoriza pacienții în mod continuu și va avertiza autonom cu privire la probleme. De exemplu, până în 2035, inteligența artificială a dispozitivului dvs. portabil ar putea detecta un ritm cardiac anormal și vă va programa autonom o consultație virtuală urgentă sau chiar ar putea apela o ambulanță dacă detectează semne de infarct miocardic sau accident vascular cerebral. Acest lucru intră în teritoriul deciziei autonome - a decide că o situație este o urgență și a acționa - ceea ce reprezintă o utilizare probabilă și salvatoare de vieți a inteligenței artificiale.

• Recomandări de tratament: Inteligența artificială generativă, antrenată pe baza literaturii medicale și a datelor pacienților, ar putea sugera planuri de tratament personalizate. Până în 2030, pentru boli complexe precum cancerul, comisiile de tumori bazate pe inteligență artificială ar putea analiza structura genetică și istoricul medical al unui pacient și ar putea elabora autonom un regim de tratament recomandat (plan de chimioterapie, selecția medicamentelor). Medicii l-ar revizui, dar în timp, pe măsură ce încrederea crește, ar putea începe să accepte planurile generate de inteligența artificială, în special pentru cazurile de rutină, ajustându-le doar atunci când este necesar.

• Asistente medicale virtuale și îngrijire la domiciliu: O inteligență artificială care poate comunica și oferi îndrumări medicale ar putea gestiona o mare parte din monitorizarea ulterioară și a îngrijirii afecțiunilor cronice. De exemplu, pacienții cu boli cronice care stau acasă ar putea raporta valorile zilnice ale indicatorilor unei asistente medicale bazate pe inteligență artificială, care oferă sfaturi („Glizemia dumneavoastră este puțin cam mare, luați în considerare ajustarea gustării de seară”) și se conectează la o asistentă medicală doar atunci când valorile sunt în afara intervalului sau apar probleme. Această inteligență artificială ar putea funcționa în mare parte autonom sub supravegherea de la distanță a unui medic.

• Imagistică medicală și analiză de laborator – Conductele complet automatizate: Până în 2035, citirea scanărilor medicale ar putea fi efectuată predominant de inteligența artificială în anumite domenii. Radiologii ar supraveghea sistemele de inteligență artificială și ar gestiona cazurile complexe, dar majoritatea scanărilor normale (care sunt într-adevăr normale) ar putea fi „citite” și aprobate direct de o inteligență artificială. În mod similar, analizarea lamelor de patologie (de exemplu, detectarea celulelor canceroase într-o biopsie) ar putea fi efectuată autonom pentru screening-ul inițial, accelerând dramatic rezultatele de laborator.

• Descoperirea medicamentelor și studiile clinice: Inteligența artificială va proiecta probabil nu doar molecule de medicamente, ci va genera și date sintetice ale pacienților pentru studii clinice sau va găsi candidați optimi pentru studii clinice. Ar putea derula autonom studii clinice virtuale (simulând modul în care ar reacționa pacienții) pentru a restrânge opțiunile înainte de studiile clinice reale. Acest lucru poate aduce medicamentele pe piață mai rapid, cu mai puține experimente conduse de oameni.

Viziunea unui medic bazat pe inteligență artificială care să înlocuiască complet un medic uman este încă destul de îndepărtată și controversată. Chiar și până în 2035, se așteaptă ca inteligența artificială să servească drept coleg pentru medici, mai degrabă decât un înlocuitor pentru atingerea umană. Diagnosticul complex necesită adesea intuiție, etică și conversații pentru a înțelege contextul pacientului - domenii în care medicii umani excelează. Acestea fiind spuse, o inteligență artificială ar putea gestiona, să zicem, 80% din volumul de muncă de rutină: documente, cazuri simple, monitorizare etc., permițând clinicienilor umani să se concentreze pe cele 20% dificile și pe relațiile cu pacienții.

Există obstacole semnificative: aprobarea reglementară pentru IA autonomă în domeniul sănătății este riguroasă (pe bună dreptate). Sistemele de IA vor avea nevoie de o validare clinică extinsă. Am putea asista la o acceptare treptată - de exemplu, IA va fi autorizată să diagnosticheze sau să trateze autonom în zone subdeservite, unde nu există medici disponibili, ca o modalitate de a extinde accesul la asistență medicală (imaginați-vă o „clinică de IA” într-un sat îndepărtat până în 2030, care funcționează cu telesupraveghere periodică din partea unui medic din oraș).

Considerațiile etice sunt importante. Responsabilitatea (dacă o IA autonomă greșește în diagnostic, cine este responsabil?), consimțământul informat (pacienții trebuie să știe dacă IA este implicată în îngrijirea lor) și asigurarea echității (IA funcționează bine pentru toate populațiile, evitând părtinirile) sunt provocări de depășit. Presupunând că aceste aspecte sunt abordate, până la mijlocul anilor 2030, IA generativă ar putea fi integrată în structura furnizării de servicii medicale, îndeplinind multe sarcini care eliberează furnizorii de servicii umane și ajungând potențial la pacienții care au în prezent acces limitat.

În concluzie, până în 2035, în domeniul sănătății, inteligența artificială va fi probabil profund integrată, dar mai ales în interior sau în roluri de sprijin. Vom avea încredere că inteligența artificială va face multe lucruri pe cont propriu – va citi scanări, va monitoriza semnele vitale, va elabora planuri – dar cu o plasă de siguranță sub supraveghere umană în continuare existentă pentru deciziile critice. Rezultatul ar putea fi un sistem de sănătate mai eficient și mai receptiv, în care inteligența artificială se va ocupa de munca grea, iar oamenii vor oferi empatia și judecata finală.

IA generativă în educație

Educația este un alt domeniu în care inteligența artificială generativă face furori, de la roboții de meditații bazați pe inteligență artificială la notarea automată și crearea de conținut. Predarea și învățarea implică comunicarea și creativitatea, care sunt punctele forte ale modelelor generative. Dar se poate avea încredere în inteligența artificială pentru a educa fără supravegherea unui profesor?

Capacități actuale (2025): Tutori și generatori de conținut în lesă

În prezent, inteligența artificială este utilizată în educație în principal ca instrument suplimentar, mai degrabă decât ca profesor independent. Exemple de utilizare actuală:

• Asistenți de meditații bazați pe inteligență artificială: Instrumente precum „Khanmigo” de la Khan Academy (cu tehnologie GPT-4) sau diverse aplicații de învățare a limbilor străine utilizează inteligența artificială pentru a simula un tutore individual sau un partener de conversație. Elevii pot pune întrebări în limbaj natural și pot primi răspunsuri sau explicații. Inteligența artificială poate oferi indicii pentru teme, poate explica concepte în moduri diferite sau chiar poate juca rolul unei figuri istorice pentru o lecție interactivă de istorie. Cu toate acestea, acești tutori bazați pe inteligență artificială sunt de obicei utilizați sub supraveghere; profesorii sau administratorii aplicației monitorizează adesea dialogurile sau stabilesc limite cu privire la ceea ce poate discuta inteligența artificială (pentru a evita dezinformarea sau conținutul neadecvat).

• Crearea de conținut pentru profesori: Inteligența artificială generativă îi ajută pe profesori prin crearea de întrebări pentru teste, rezumate ale lecturilor, schițe pentru planuri de lecție și așa mai departe. Un profesor ar putea întreba o inteligență artificială: „Generează 5 probleme de practică despre ecuații de gradul al doilea cu răspunsuri”, economisind timp la pregătire. Aceasta este o generare autonomă de conținut, dar un profesor verifică de obicei rezultatul pentru acuratețe și aliniere cu programa. Deci este mai degrabă un dispozitiv care economisește muncă decât este complet independent.

• Notare și feedback: IA poate nota automat examenele cu variante multiple de răspuns (nimic nou aici) și, din ce în ce mai mult, poate evalua răspunsuri scurte sau eseuri. Unele sisteme școlare folosesc IA pentru a nota răspunsurile scrise și a oferi feedback elevilor (de exemplu, corecții gramaticale, sugestii pentru a extinde un argument). Deși nu este o sarcină generativă în sine, noile IA pot chiar genera un raport de feedback personalizat pentru un elev pe baza performanței sale, evidențiind domeniile care necesită îmbunătățiri. Profesorii verifică adesea eseurile notate cu IA în această etapă din cauza preocupărilor legate de nuanțe.

• Sisteme de învățare adaptivă: Acestea sunt platforme care ajustează dificultatea sau stilul materialului în funcție de performanța elevului. Inteligența artificială generativă îmbunătățește acest lucru prin crearea rapidă de noi probleme sau exemple, adaptate nevoilor elevului. De exemplu, dacă un elev are dificultăți cu un concept, inteligența artificială ar putea genera o altă analogie sau o întrebare de practică concentrată pe acel concept. Acest lucru este oarecum autonom, dar în cadrul unui sistem conceput de educatori.

• Utilizarea de către studenți în scopuri de învățare: Studenții înșiși folosesc instrumente precum ChatGPT pentru a se ajuta în învățare – solicitând clarificări, traduceri sau chiar folosind inteligența artificială pentru a obține feedback asupra unei schițe de eseu („îmbunătățesc paragraful meu de introducere”). Acest lucru este autodirijat și se poate realiza fără cunoștințele profesorului. În acest scenariu, inteligența artificială acționează ca un tutore sau corector la cerere. Provocarea este să se asigure că studenții o folosesc pentru învățare, mai degrabă decât doar pentru a primi răspunsuri (integritate academică).

Este clar că, începând cu 2025, inteligența artificială în educație este puternică, dar funcționează de obicei cu un educator uman implicat, care se ocupă de contribuțiile inteligenței artificiale. Există o precauție de înțeles: nu vrem să avem încredere că o inteligență artificială va preda informații incorecte sau va gestiona interacțiunile sensibile ale elevilor în vid. Profesorii consideră tutorii de inteligență artificială ca asistenți utili, care le pot oferi elevilor mai multă practică și răspunsuri imediate la întrebări de rutină, eliberându-i astfel încât să se concentreze pe un mentorat mai profund.

Perspective pentru 2030-2035: Tutori personalizați cu inteligență artificială și asistenți didactici automatizați

În următorul deceniu, anticipăm că inteligența artificială generativă va permite experiențe de învățare mai personalizate și autonome , în timp ce rolurile profesorilor evoluează:

• Profesori personali bazați pe inteligență artificială pentru fiecare elev: Până în 2030, viziunea (împărtășită de experți precum Sal Khan de la Academia Khan) este ca fiecare elev să aibă acces la un profesor bazat pe inteligență artificială care să fie la fel de eficient ca un profesor uman în multe privințe ( Acest profesor bazat pe inteligență artificială ar putea face oamenii de 10 ori mai inteligenți, spune creatorul său ). Acești profesori bazați pe inteligență artificială ar fi disponibili 24/7, ar cunoaște în detaliu istoricul de învățare al elevului și și-ar adapta stilul de predare în consecință. De exemplu, dacă un elev învață vizual și se luptă cu un concept de algebră, inteligența artificială ar putea crea dinamic o explicație vizuală sau o simulare interactivă pentru a-l ajuta. Deoarece inteligența artificială poate urmări progresul elevului în timp, aceasta poate decide autonom ce subiect să recapituleze în continuare sau când să avanseze la o nouă abilitate - gestionând eficient planul de lecție pentru acel elev într-un sens micro.

• Volum redus de muncă al profesorilor pentru sarcinile de rutină: Notarea, realizarea fișelor de lucru, redactarea materialelor de lecție - aceste sarcini ar putea fi aproape în întregime transferate către inteligența artificială până în anii 2030. O inteligență artificială ar putea genera teme personalizate pentru o săptămână de clasă, ar putea nota toate temele de săptămâna trecută (chiar și pe cele deschise) cu feedback și ar putea evidenția profesorului care elevi ar putea avea nevoie de ajutor suplimentar pentru anumite subiecte. Acest lucru s-ar putea întâmpla cu un intervenție minimă din partea profesorului, poate doar o privire rapidă pentru a se asigura că notele inteligenței artificiale par corecte.

• Platforme autonome de învățare adaptivă: Am putea vedea cursuri complet bazate pe inteligență artificială pentru anumite discipline. Imaginați-vă un curs online fără instructor uman, în care un agent AI introduce materialul, oferă exemple, răspunde la întrebări și ajustează ritmul în funcție de student. Experiența studentului ar putea fi unică pentru acesta, generată în timp real. Unele cursuri de formare corporativă și de învățare pentru adulți ar putea trece la acest model mai devreme, unde până în 2035 un angajat ar putea spune „Vreau să învăț macrocomenzi Excel avansate”, iar un tutore AI îl va învăța printr-o programă personalizată, inclusiv generarea de exerciții și evaluarea soluțiilor sale, fără un instructor uman.

• Asistenți cu inteligență artificială în clasă: În sălile de clasă fizice sau virtuale, inteligența artificială ar putea asculta discuțiile din clasă și ar putea ajuta profesorul din mers (de exemplu, șoptind sugestii prin cască: „Mai mulți studenți par confuzi în legătură cu acest concept, poate dați un alt exemplu”). De asemenea, ar putea modera forumuri online ale clasei, ar putea răspunde la întrebări simple adresate de studenți („Când se predă tema?” sau chiar ar putea clarifica un punct al cursului), astfel încât profesorul să nu fie bombardat de e-mailuri. Până în 2035, prezența unui co-profesor cu inteligență artificială în clasă, în timp ce profesorul uman se concentrează pe îndrumare la nivel superior și aspecte motivaționale, ar putea deveni standard.

• Acces global la educație: Tutorii autonomi bazați pe inteligență artificială ar putea ajuta la educarea elevilor din zonele cu deficit de profesori. O tabletă cu un tutore bazat pe inteligență artificială ar putea servi drept instructor principal pentru elevii care altfel ar avea o școlarizare limitată, acoperind noțiunile de bază de alfabetizare și matematică. Până în 2035, aceasta ar putea fi una dintre cele mai importante utilizări - inteligența artificială va acoperi lacunele acolo unde profesorii umani nu sunt disponibili. Cu toate acestea, asigurarea calității și a adecvării culturale a educației bazate pe inteligență artificială în diferite contexte va fi vitală.

Îi va înlocui IA pe profesori? Probabil, în totalitate. Predarea înseamnă mai mult decât transmiterea de conținut - este mentorat, inspirație, sprijin socio-emoțional. Aceste elemente umane sunt greu de reprodus de către IA. Dar IA poate deveni un al doilea profesor în sala de clasă sau chiar un prim profesor pentru transferul de cunoștințe, lăsând educatorii umani să se concentreze pe ceea ce oamenii fac cel mai bine: să empatizeze, să motiveze și să încurajeze gândirea critică.

Există preocupări de gestionat: asigurarea faptului că IA oferă informații corecte (fără halucinații educaționale bazate pe fapte false), evitarea părtinirii în conținutul educațional, menținerea confidențialității datelor elevilor și menținerea interesului elevilor (IA trebuie să fie motivantă, nu doar corectă). Probabil vom asista la acreditarea sau certificarea sistemelor educaționale bazate pe IA – similar cu aprobarea manualelor – pentru a ne asigura că acestea respectă standardele.

O altă provocare este dependența excesivă de inteligența artificială: dacă un tutore bazat pe inteligență artificială oferă răspunsuri prea prompt, este posibil ca elevii să nu învețe perseverența sau rezolvarea problemelor. Pentru a atenua acest lucru, viitorii tutori bazați pe inteligență artificială ar putea fi concepuți astfel încât uneori să-i lase pe elevi să se chinuie (așa cum ar putea face un tutore uman) sau să-i încurajeze să rezolve problemele cu ajutorul unor indicii, în loc să ofere soluții.

Până în 2035, sala de clasă ar putea fi transformată: fiecare elev va avea un dispozitiv conectat la inteligență artificială, care îl va ghida în ritmul său, în timp ce profesorul orchestrează activitățile de grup și oferă perspective umane. Educația ar putea deveni mai eficientă și mai personalizată. Promisiunea este ca fiecare elev să primească ajutorul de care are nevoie, atunci când are nevoie de el - o adevărată experiență de „tutor personal” la scară largă. Riscul este pierderea unei părți din contactul uman sau utilizarea greșită a inteligenței artificiale (cum ar fi elevii care trișează prin intermediul inteligenței artificiale). Dar, în general, dacă este gestionată bine, inteligența artificială generativă are rolul de a democratiza și îmbunătăți învățarea, fiind un companion informat și mereu disponibil în parcursul educațional al unui elev.

IA generativă în logistică și lanțul de aprovizionare

Logistica – arta și știința mutării mărfurilor și a gestionării lanțurilor de aprovizionare – s-ar putea să nu pară un domeniu tradițional pentru IA „generativă”, dar rezolvarea creativă a problemelor și planificarea sunt esențiale în acest domeniu. IA generativă poate ajuta prin simularea scenariilor, optimizarea planurilor și chiar controlul sistemelor robotizate. Scopul în logistică este eficiența și economiile de costuri, care se aliniază bine cu punctele forte ale IA în analizarea datelor și propunerea de soluții. Așadar, cât de autonomă poate deveni IA în gestionarea lanțurilor de aprovizionare și a operațiunilor logistice?

Capacități actuale (2025): Optimizare și eficientizare cu supraveghere umană

Astăzi, IA (inclusiv unele abordări generative) este aplicată în logistică în principal ca instrument de asistență decizională :

• Optimizarea rutelor: Companii precum UPS și FedEx utilizează deja algoritmi de inteligență artificială pentru a optimiza rutele de livrare – asigurându-se că șoferii aleg cea mai eficientă cale. În mod tradițional, aceștia erau algoritmi de cercetare operațională, dar acum abordările generative pot ajuta la explorarea strategiilor alternative de rutare în diverse condiții (trafic, vreme). În timp ce inteligența artificială sugerează rute, dispecerii sau managerii umani stabilesc parametrii (de exemplu, prioritățile) și pot suprascrie, dacă este necesar.

• Planificarea încărcăturii și a spațiului: Pentru ambalarea camioanelor sau a containerelor maritime, inteligența artificială poate genera planuri de încărcare optime (care cutie merge unde). O inteligență artificială generativă ar putea produce configurații multiple de ambalare pentru a maximiza utilizarea spațiului, practic „creând” soluții din care oamenii pot alege. Acest lucru a fost evidențiat de un studiu care a observat că în SUA camioanele rulează adesea 30% goale, iar o planificare mai bună - ajutată de inteligența artificială - poate reduce această risipă ( Principalele cazuri de utilizare a inteligenței artificiale generative în logistică ). Aceste planuri de încărcare generate de inteligența artificială vizează reducerea costurilor cu combustibilul și a emisiilor, iar în unele depozite sunt executate cu modificări manuale minime.

• Prognoza cererii și gestionarea stocurilor: Modelele de inteligență artificială pot prezice cererea de produse și pot genera planuri de reaprovizionare. Un model generativ ar putea simula diferite scenarii de cerere (de exemplu, o inteligență artificială „își imaginează” o creștere a cererii din cauza unei sărbători care se apropie) și ar putea planifica stocurile în consecință. Acest lucru ajută managerii lanțului de aprovizionare să se pregătească. În prezent, inteligența artificială oferă previziuni și sugestii, dar oamenii iau de obicei decizia finală cu privire la nivelurile de producție sau la comenzi.

• Evaluarea riscurilor: Lanțul global de aprovizionare se confruntă cu perturbări (dezastre naturale, întârzieri în porturi, probleme politice). Sistemele de inteligență artificială analizează acum știrile și datele pentru a identifica riscurile la orizont. De exemplu, o firmă de logistică folosește inteligența artificială generativă pentru a scana internetul și a semnala coridoarele de transport riscante (zone care pot avea probleme din cauza, de exemplu, a unui uragan sau a unor tulburări care se apropie) ( Principalele cazuri de utilizare a inteligenței artificiale generative în logistică ). Cu aceste informații, planificatorii pot redirecționa autonom transporturile în jurul punctelor problematice. În unele cazuri, inteligența artificială ar putea recomanda automat modificări de rută sau de mod de transport, pe care apoi le aprobă oamenii.

• Automatizarea depozitelor: Multe depozite sunt semi-automatizate, cu roboți pentru preluarea și ambalarea comenzilor. Inteligența artificială generativă poate aloca dinamic sarcini roboților și oamenilor pentru un flux optim. De exemplu, o inteligență artificială ar putea genera coada de comenzi pentru roboții de preluare a comenzilor în fiecare dimineață, pe baza comenzilor. Aceasta este adesea complet autonomă în execuție, managerii doar monitorizând indicatorii cheie de performanță (KPI) - dacă comenzile cresc brusc, inteligența artificială ajustează singură operațiunile.

• Gestionarea flotei: Inteligența artificială ajută la programarea întreținerii vehiculelor prin analizarea tiparelor și generarea de programe optime de întreținere care minimizează timpul de nefuncționare. De asemenea, poate grupa transporturile pentru a reduce deplasările. Aceste decizii pot fi luate automat de software-ul de inteligență artificială, atâta timp cât îndeplinește cerințele de service.

Per total, începând cu anul 2025, oamenii stabilesc obiectivele (de exemplu, „minimizarea costurilor, dar asigurarea livrării în 2 zile”), iar inteligența artificială produce soluții sau programe pentru a atinge acest obiectiv. Sistemele pot funcționa zilnic fără intervenție, până când se întâmplă ceva neobișnuit. O mare parte din logistică implică decizii repetitive (când ar trebui să plece această livrare? din ce depozit să se onoreze această comandă?), pe care inteligența artificială poate învăța să le ia în mod constant. Companiile au încredere treptat în inteligența artificială pentru a gestiona aceste micro-decizii și alertează managerii doar atunci când apar excepții.

Perspective pentru 2030-2035: Lanțuri de aprovizionare autonome

În următorul deceniu, putem imagina o coordonare mult mai autonomă în logistică, condusă de inteligența artificială:

• Vehicule autonome și drone: Camioanele autonome și dronele de livrare, deși reprezintă un subiect mai amplu în domeniul inteligenței artificiale/roboticii, au un impact direct asupra logisticii. Până în 2030, dacă provocările de reglementare și tehnice sunt depășite, am putea avea inteligență artificială care să conducă în mod curent camioane pe autostrăzi sau drone care să se ocupe de livrările pe ultimul kilometru în orașe. Aceste inteligențe artificiale vor lua decizii în timp real (schimbări de traseu, evitarea obstacolelor) fără șoferi umani. Aspectul generativ constă în modul în care aceste inteligențe artificiale ale vehiculelor învață din date și simulări vaste, „antrenându-se” efectiv pe nenumărate scenarii. O flotă complet autonomă ar putea funcționa 24/7, oamenii doar monitorizând de la distanță. Acest lucru elimină un element uman imens (șoferii) din operațiunile logistice, crescând dramatic autonomia.

• Lanțuri de aprovizionare cu auto-reparare: Inteligența artificială generativă va fi probabil utilizată pentru a simula constant scenarii ale lanțului de aprovizionare și pentru a pregăti planuri de contingență. Până în 2035, o inteligență artificială ar putea detecta automat când o fabrică a furnizorului s-a închis (prin intermediul știrilor sau fluxurilor de date) și imediat aprovizionarea către furnizori alternativi pe care i-a verificat deja în simulare. Aceasta înseamnă că lanțul de aprovizionare se „repară” singur de întreruperi, iar inteligența artificială va lua inițiativa. Managerii umani ar fi informați despre ce a făcut inteligența artificială, mai degrabă decât cei care inițiază soluția alternativă.

• Optimizarea completă a stocurilor: Inteligența artificială ar putea gestiona autonom stocurile într-o întreagă rețea de depozite și magazine. Ar decide când și unde să mute stocurile (poate folosind roboți sau vehicule automate pentru a face acest lucru), menținând doar suficient stoc în fiecare locație. Practic, inteligența artificială conduce turnul de control al lanțului de aprovizionare: vizualizează toate fluxurile și face ajustări în timp real. Până în 2035, ideea unui lanț de aprovizionare „autonom” ar putea însemna că sistemul elaborează cel mai bun plan de distribuție în fiecare zi, comandă produse, programează operațiunile în fabrică și aranjează transportul pe cont propriu. Oamenii ar supraveghea strategia generală și ar gestiona excepțiile care depășesc înțelegerea actuală a inteligenței artificiale.

• Design generativ în logistică: Am putea vedea inteligența artificială proiectând noi rețele de lanțuri de aprovizionare. Să presupunem că o companie se extinde într-o nouă regiune; o inteligență artificială ar putea genera locațiile optime ale depozitelor, legăturile de transport și politicile de inventar pentru acea regiune, având în vedere datele furnizate - lucru pe care consultanții și analiștii îl fac astăzi. Până în 2030, companiile s-ar putea baza pe recomandările inteligenței artificiale pentru alegerile de proiectare a lanțurilor de aprovizionare, având încredere că aceasta va evalua factorii mai rapid și poate va găsi soluții creative (cum ar fi centre de distribuție non-evidente) pe care oamenii le ratează.

• Integrarea cu industria prelucrătoare (Industria 4.0): Logistica nu este independentă; este legată de producție. Fabricile viitorului ar putea avea o inteligență artificială generativă care programează ciclurile de producție, comandă materii prime exact la timp și apoi instruiește rețeaua logistică să livreze produsele imediat. Această inteligență artificială integrată ar putea însemna mai puțină planificare umană în general - un lanț fără întreruperi de la fabricație la livrare, condus de algoritmi care optimizează costurile, viteza și sustenabilitatea. Deja, până în 2025, lanțurile de aprovizionare de înaltă performanță sunt bazate pe date; până în 2035, acestea ar putea fi în mare măsură bazate pe inteligență artificială.

• Serviciu dinamic pentru clienți în logistică: Bazându-se pe inteligența artificială pentru serviciul clienți, inteligența artificială din lanțul de aprovizionare ar putea interacționa direct cu clienții. De exemplu, dacă un client important dorește să își modifice comanda în vrac în ultimul moment, un agent cu inteligență artificială ar putea negocia alternative fezabile (cum ar fi „Putem livra jumătate acum, jumătate săptămâna viitoare din cauza constrângerilor”) fără a aștepta un manager uman. Aceasta implică înțelegerea generativă de către inteligența artificială a ambelor părți (nevoile clientului vs. capacitatea operațională) și luarea unor decizii care să mențină operațiunile fără probleme, satisfăcând în același timp clienții.

Beneficiul așteptat este un sistem logistic mai eficient, mai rezistent și mai receptiv . Companiile prevăd economii uriașe – McKinsey a estimat că optimizările lanțului de aprovizionare bazate pe inteligență artificială ar putea reduce semnificativ costurile și ar putea îmbunătăți nivelurile serviciilor, adăugând potențial trilioane de valoare în toate industriile ( Starea inteligenței artificiale în 2023: anul de izbucnire al inteligenței artificiale generative | McKinsey ).

Totuși, acordarea unui control sporit către IA prezintă și riscuri, cum ar fi erorile în cascadă dacă logica IA este defectuoasă (de exemplu, scenariul infam al unui lanț de aprovizionare bazat pe IA care, în mod accidental, epuizează stocurile unei companii din cauza unei erori de modelare). Măsuri de siguranță precum „implicarea umană în deciziile importante” sau cel puțin tablouri de bord care permit o suprascriere rapidă a factorilor de decizie vor rămâne probabil până în 2035. În timp, pe măsură ce deciziile bazate pe IA se dovedesc a fi clare, oamenii vor deveni mai confortabil să facă un pas înapoi.

Interesant este că, prin optimizarea pentru eficiență, inteligența artificială ar putea face uneori alegeri care intră în conflict cu preferințele umane sau cu practicile tradiționale. De exemplu, optimizarea pură ar putea duce la stocuri foarte reduse, ceea ce este eficient, dar poate părea riscant. Profesioniștii din lanțul de aprovizionare din 2030 ar putea fi nevoiți să-și ajusteze intuițiile, deoarece inteligența artificială, procesând date masive, ar putea demonstra că strategia sa neobișnuită funcționează de fapt mai bine.

În cele din urmă, trebuie să luăm în considerare faptul că constrângerile fizice (infrastructură, viteze ale proceselor fizice) limitează viteza cu care se poate schimba logistica, așadar revoluția aici se referă la o planificare și o utilizare mai inteligentă a activelor, mai degrabă decât la o realitate fizică complet nouă. Dar chiar și în aceste limite, soluțiile creative ale inteligenței artificiale generative și optimizarea neobosită ar putea îmbunătăți dramatic modul în care mărfurile se deplasează în întreaga lume cu o planificare manuală minimă.

Pe scurt, până în 2035, logistica ar putea funcționa similar unei mașini automate bine unse: mărfuri care circulă eficient, rute care se ajustează în timp real la întreruperi, depozite care se autogestionează cu roboți și întregul sistem învață și se îmbunătățește continuu din date - toate orchestrate de inteligența artificială generativă care acționează ca creierul operațiunii.

IA generativă în finanțe și afaceri

Industria financiară se ocupă intens de informații – rapoarte, analize, comunicări cu clienții – ceea ce o face un teren fertil pentru inteligența artificială generativă. De la sistemul bancar la managementul investițiilor și asigurări, organizațiile explorează inteligența artificială pentru automatizare și generare de informații. Întrebarea este: ce sarcini financiare poate gestiona inteligența artificială în mod fiabil, fără supraveghere umană, având în vedere importanța acurateței și a încrederii în acest domeniu?

Capacități actuale (2025): Rapoarte automatizate și asistență decizională

În prezent, inteligența artificială generativă contribuie în domeniul financiar în mai multe moduri, adesea sub supravegherea unei persoane:

• Generarea de rapoarte: Băncile și firmele financiare produc numeroase rapoarte – sinteze ale câștigurilor, comentarii de piață, analize de portofoliu etc. Inteligența artificială este deja utilizată pentru redactarea acestora. De exemplu, Bloomberg a dezvoltat BloombergGPT , un model de limbaj extins, antrenat pe baza datelor financiare, pentru a ajuta la sarcini precum clasificarea știrilor și întrebările și răspunsurile pentru utilizatorii terminalelor lor ( IA generativă vine în domeniul financiar ). Deși utilizarea sa principală este de a ajuta oamenii să găsească informații, aceasta demonstrează rolul tot mai mare al IA. Automated Insights (compania cu care a lucrat AP) a generat, de asemenea, articole financiare. Multe buletine informative despre investiții folosesc IA pentru a recapitula mișcările zilnice ale pieței sau indicatorii economici. De obicei, oamenii le revizuiesc înainte de a le trimite clienților, dar este o editare rapidă, mai degrabă decât să fie scrise de la zero.

• Comunicarea cu clienții: În domeniul bancar de retail, chatboții cu inteligență artificială gestionează solicitările clienților privind soldurile conturilor, tranzacțiile sau informațiile despre produse (integrandu-se în domeniul serviciului pentru clienți). De asemenea, inteligența artificială poate genera scrisori sau sugestii personalizate de consiliere financiară. De exemplu, o inteligență artificială ar putea identifica faptul că un client ar putea economisi la comisioane și ar putea redacta automat un mesaj care să sugereze trecerea la un alt tip de cont, mesaj care apoi este trimis cu o intervenție umană minimă. Acest tip de comunicare personalizată la scară largă este o utilizare curentă a inteligenței artificiale în domeniul financiar.

• Detectarea fraudelor și alertele: IA generativă poate ajuta la crearea de narațiuni sau explicații pentru anomaliile detectate de sistemele de fraudă. De exemplu, dacă este semnalată o activitate suspectă, o IA ar putea genera un mesaj explicativ pentru client („Am observat o conectare de pe un dispozitiv nou...”) sau un raport pentru analiști. Detectarea este automatizată (folosind detectarea anomaliilor prin IA/ML), iar comunicarea este din ce în ce mai automatizată, deși acțiunile finale (blocarea unui cont) au adesea un anumit control uman.

• Consultanță financiară (limitată): Unii robo-consultanți (platforme automate de investiții) utilizează algoritmi (nu neapărat inteligență artificială generativă) pentru a gestiona portofolii fără consilieri umani. Inteligența artificială generativă intră în joc, de exemplu, generând comentarii despre motivul pentru care au fost efectuate anumite tranzacții sau un rezumat al performanței portofoliului adaptat clientului. Cu toate acestea, consultanța financiară pură (cum ar fi planificarea financiară complexă) este încă în mare parte algoritmică umană sau bazată pe reguli; consultanța generativă liberă, fără supraveghere, este riscantă din cauza răspunderii dacă este greșită.

• Evaluări ale riscurilor și subscriere: Companiile de asigurări testează inteligența artificială pentru a redacta automat rapoarte de evaluare a riscurilor sau chiar pentru a redacta documente de poliță. De exemplu, având la dispoziție date despre o proprietate, o inteligență artificială ar putea genera o schiță de poliță de asigurare sau un raport al subscriitorului care descrie factorii de risc. În prezent, oamenii analizează aceste rezultate, deoarece orice eroare într-un contract poate fi costisitoare.

• Analiza datelor și informații: Inteligența artificială poate analiza cu atenție situațiile financiare sau știrile și poate genera rezumate. Analiștii folosesc instrumente care pot rezuma instantaneu un raport anual de 100 de pagini în puncte cheie sau pot extrage principalele concluzii dintr-o transcriere a unei conferințe privind rezultatele financiare. Aceste rezumate economisesc timp și pot fi utilizate direct în procesul decizional sau transmise mai departe, dar analiștii prudenți verifică din nou detaliile cruciale.

În esență, inteligența artificială actuală în domeniul financiar acționează ca un analist/scriitor neobosit , generând conținut pe care oamenii îl perfecționează. Utilizarea complet autonomă se face în mare parte în domenii bine definite, cum ar fi știrile bazate pe date (nu este nevoie de judecată subiectivă) sau răspunsurile serviciului clienți. Încredințarea directă a deciziilor privind banii în fața inteligenței artificiale (cum ar fi mutarea fondurilor, executarea tranzacțiilor dincolo de algoritmii prestabiliți) este rară din cauza mizelor mari și a controlului de reglementare.

Perspective pentru 2030-2035: Analiști de inteligență artificială și operațiuni financiare autonome

Privind în perspectivă, până în 2035, inteligența artificială generativă ar putea fi profund integrată în operațiunile financiare, putând gestiona multe sarcini în mod autonom:

• Analiști financiari bazați pe inteligență artificială: Este posibil să vedem sisteme de inteligență artificială care pot analiza companiile și piețele și pot produce recomandări sau rapoarte la nivelul unui analist uman de cercetare a acțiunilor. Până în 2030, o inteligență artificială ar putea citi, probabil, toate documentele financiare ale unei companii, le va compara cu datele din industrie și va produce un raport de recomandări de investiții („Cumpărare/Vânzare” cu raționament) pe cont propriu. Unele fonduri speculative utilizează deja inteligența artificială pentru a genera semnale de tranzacționare; până în anii 2030, rapoartele de cercetare bazate pe inteligență artificială ar putea deveni comune. Managerii de portofoliu umani ar putea începe să aibă încredere în analiza generată de inteligența artificială ca o intrare printre altele. Există chiar potențialul ca inteligența artificială să gestioneze autonom portofoliile: monitorizând și reechilibrând continuu investițiile în funcție de o strategie predefinită. De fapt, tranzacționarea algoritmică este deja puternic automatizată - inteligența artificială generativă ar putea face strategiile mai adaptive prin generarea și testarea de noi modele de tranzacționare.

• Planificare financiară automatizată: Consultanții inteligenți artificiali, orientați către consumatori, ar putea gestiona planificarea financiară de rutină pentru persoane fizice. Până în 2030, ați putea comunica unei inteligențe artificiale obiectivele dvs. (cumpărarea unei case, economisirea pentru facultate), iar aceasta ar putea genera un plan financiar complet (buget, alocări de investiții, sugestii de asigurări) adaptat nevoilor dvs. Inițial, un planificator financiar uman l-ar putea revizui, dar pe măsură ce încrederea crește, astfel de sfaturi ar putea fi oferite direct consumatorilor, cu clauzele de declinare a responsabilității corespunzătoare. Cheia va fi să vă asigurați că sfaturile oferite de inteligența artificială respectă reglementările și sunt în interesul clientului. Dacă problema se rezolvă, inteligența artificială ar putea face consultanța financiară de bază mult mai accesibilă la un cost redus.

• Automatizare back-office: IA generativă ar putea gestiona autonom numeroase documente back-office – cereri de împrumut, rapoarte de conformitate, rezumate de audit. De exemplu, o IA ar putea prelua toate datele tranzacțiilor și genera un raport de audit care să semnaleze orice probleme. Auditorii din 2035 ar putea petrece mai mult timp revizuind excepțiile semnalate de IA, decât să examineze totul singuri. În mod similar, pentru conformitate, IA ar putea genera rapoarte de activitate suspectă (SAR) pentru autoritățile de reglementare fără ca un analist să le scrie de la zero. Generarea autonomă a acestor documente de rutină, cu supravegherea umană care trece la o bază de excepții, ar putea deveni standard.

• Cereri de despăgubire și subscriere a asigurărilor: O inteligență artificială ar putea procesa o cerere de despăgubire (cu dovezi foto etc.), ar putea determina acoperirea și ar putea genera automat scrisoarea de decizie privind despăgubirea. Am putea ajunge la un punct în care cererile simple (cum ar fi accidentele auto cu date clare) sunt soluționate în întregime de către inteligența artificială în câteva minute de la depunere. Subscrierea de noi polițe ar putea fi similară: inteligența artificială evaluează riscul și generează termenii poliței. Până în 2035, probabil că doar cazurile complexe sau la limită vor fi transmise subscriitorilor umani.

• Fraudă și securitate: Inteligența artificială va fi probabil și mai importantă în detectarea și răspunsul la fraude sau amenințări cibernetice în domeniul financiar. Agenții autonomi de inteligență artificială ar putea monitoriza tranzacțiile în timp real și ar putea lua măsuri imediate (blocarea conturilor, înghețarea tranzacțiilor) atunci când anumite criterii sunt îndeplinite, apoi ar putea oferi o justificare. Viteza este crucială aici, așa că este de dorit o implicare umană minimă. Partea generativă ar putea consta în comunicarea acestor acțiuni către clienți sau autoritățile de reglementare într-un mod clar.

• Suport executiv: Imaginați-vă un „șef de cabinet” bazat pe inteligență artificială care poate genera rapoarte de afaceri pentru directori din mers. Întrebați-vă: „Cum a performat divizia noastră europeană în acest trimestru și care au fost principalii factori în comparație cu anul trecut?”, iar inteligența artificială va produce un raport concis cu grafice, toate precise, extragându-se din date. Acest tip de raportare și analiză dinamică și autonomă ar putea deveni la fel de simplă ca o conversație. Până în 2030, interogarea inteligenței artificiale pentru business intelligence și încrederea că aceasta va oferi răspunsuri corecte ar putea înlocui în mare măsură rapoartele statice și poate chiar unele roluri de analiști.

O proiecție interesantă: până în anii 2030, majoritatea conținutului financiar (știri, rapoarte etc.) ar putea fi generat de inteligența artificială . Deja, publicații precum Dow Jones și Reuters folosesc automatizarea pentru anumite știri. Dacă această tendință continuă și având în vedere explozia datelor financiare, inteligența artificială ar putea fi responsabilă de filtrarea și comunicarea majorității acestora.

Cu toate acestea, încrederea și verificarea vor fi esențiale. Industria financiară este puternic reglementată, iar orice inteligență artificială care operează autonom va trebui să îndeplinească standarde stricte:

• Asigurarea absenței halucinațiilor (nu poți avea un analist de inteligență artificială care să inventeze o metrică financiară care nu este reală – care ar putea induce în eroare piețele).

• Evitarea prejudecăților sau a practicilor ilegale (cum ar fi reducerea accidentală a deciziilor de creditare din cauza datelor de instruire părtinitoare).

• Auditabilitate: autoritățile de reglementare vor solicita probabil ca deciziile IA să fie explicabile. Dacă o IA refuză un împrumut sau ia o decizie de tranzacționare, trebuie să existe o justificare care poate fi examinată. Modelele generative pot fi un fel de cutie neagră, așa că este de așteptat ca dezvoltarea unor tehnici IA explicabile

Următorii 10 ani vor implica probabil o colaborare strânsă între profesioniștii din domeniul inteligenței artificiale și cei din domeniul financiar, deplasând treptat linia autonomiei pe măsură ce încrederea crește. Primele victorii vor veni în automatizarea cu risc scăzut (cum ar fi generarea de rapoarte). Mai dificile vor fi deciziile de bază, cum ar fi deciziile de creditare sau alegerile de investiții, dar chiar și acolo, pe măsură ce se dezvoltă istoricul inteligenței artificiale, firmele îi pot acorda mai multă autonomie. De exemplu, poate un fond de inteligență artificială va funcționa cu un supraveghetor uman care intervine doar dacă performanța deviază sau dacă inteligența artificială semnalează incertitudine.

Din punct de vedere economic, McKinsey a estimat că IA (în special IA generativă) ar putea adăuga anual o valoare de ordinul a 200-340 de miliarde de dolari sectorului bancar și un impact similar asupra piețelor de asigurări și de capital ( Starea IA în 2023: Anul de izbucnire al IA generativă | McKinsey ) ( Care este viitorul IA generativă? | McKinsey ). Acest lucru se datorează eficienței și unor rezultate decizionale mai bune. Pentru a capta această valoare, o mare parte din analizele și comunicarea financiară de rutină vor fi probabil transferate către sistemele de IA.

În concluzie, până în 2035, IA generativă ar putea fi ca o armată de analiști, consilieri și funcționari juniori care lucrează în întregul sector financiar, efectuând autonom o mare parte din munca de bază și unele analize sofisticate. Oamenii vor continua să stabilească obiective și să se ocupe de strategia la nivel înalt, relațiile cu clienții și supraveghere. Lumea financiară, fiind precaută, își va extinde treptat autonomia - dar direcția este clară: din ce în ce mai mult din procesarea informațiilor și chiar recomandările decizionale vor proveni de la IA. În mod ideal, acest lucru duce la servicii mai rapide (credite instantanee, consultanță non-stop), costuri mai mici și, potențial, o mai mare obiectivitate (decizii bazate pe modele de date). Dar menținerea încrederii va fi crucială; o singură eroare de IA de mare profil în domeniul financiar ar putea provoca daune exagerate (imaginați-vă o prăbușire instantanee declanșată de IA sau un beneficiu refuzat în mod nedrept unor mii de oameni). Prin urmare, este probabil ca barierele de siguranță și controalele umane să persiste, în special pentru acțiunile orientate către consumatori, chiar dacă procesele back-office devin extrem de autonome.

Provocări și considerații etice

În toate aceste domenii, pe măsură ce IA generativă își asumă responsabilități mai autonome, apare o serie de provocări comune și întrebări etice. Asigurarea faptului că IA este un agent autonom fiabil și benefic nu este doar o sarcină tehnică, ci una societală. Aici subliniem preocupările cheie și modul în care acestea sunt abordate (sau vor trebui abordate):

Fiabilitate și precizie

Problema halucinațiilor: Modelele de IA generativă pot produce rezultate incorecte sau complet fabricate, care par sigure. Acest lucru este deosebit de periculos atunci când nicio ființă umană nu este implicată pentru a detecta greșelile. Un chatbot ar putea da unui client instrucțiuni greșite sau un raport scris de IA ar putea conține o statistică inventată. Începând cu 2025, inexactitatea este recunoscută de către organizații ca principalul risc al IA generativă ( Starea IA în 2023: Anul de izbucnire al IA generativă | McKinsey ) ( Starea IA: Sondaj global | McKinsey ). Pe viitor, se implementează tehnici precum verificarea faptelor în bazele de date, îmbunătățirile arhitecturii modelelor și învățarea prin consolidare cu feedback pentru a minimiza halucinațiile. Sistemele autonome de IA vor necesita probabil teste riguroase și, eventual, verificare formală pentru sarcini critice (cum ar fi generarea de cod care ar putea introduce erori/defecte de securitate dacă sunt greșite).

Consecvență: Sistemele de inteligență artificială trebuie să funcționeze fiabil în timp și în diferite scenarii. De exemplu, o inteligență artificială ar putea răspunde bine la întrebări standard, dar ar putea întâmpina situații limită. Asigurarea unei performanțe constante va necesita date de antrenament extinse care să acopere diverse situații și monitorizare continuă. Multe organizații intenționează să adopte abordări hibride – inteligența artificială funcționează, dar eșantioanele aleatorii sunt auditate de oameni – pentru a evalua ratele de acuratețe continue.

Siguranțe de siguranță: Atunci când IA este autonomă, este crucial ca aceasta să își recunoască propria incertitudine. Sistemul ar trebui să fie conceput să „știe când nu știe”. De exemplu, dacă un medic specializat în IA nu este sigur de un diagnostic, ar trebui să semnaleze problema pentru o verificare umană, în loc să ofere o estimare aleatorie. Integrarea estimării incertitudinii în rezultatele IA (și stabilirea unor praguri pentru predarea automată la om) reprezintă un domeniu activ de dezvoltare.

Părtinire și echitate

IA generativă învață din date istorice care pot conține prejudecăți (rasiale, de gen etc.). O IA autonomă ar putea perpetua sau chiar amplifica aceste prejudecăți:

• În angajări sau admiteri, un factor de decizie bazat pe inteligență artificială ar putea discrimina în mod nedrept dacă datele sale de instruire ar fi părtinitoare.

• În serviciul clienți, o inteligență artificială ar putea răspunde diferit utilizatorilor în funcție de dialect sau de alți factori, dacă nu este verificată cu atenție.

• În domeniile creative, IA ar putea subreprezenta anumite culturi sau stiluri dacă setul de antrenament ar fi dezechilibrat.

Abordarea acestei probleme necesită o selecție atentă a seturilor de date, testarea erorilor și, eventual, ajustări algoritmice pentru a asigura corectitudinea. Transparența este esențială: companiile vor trebui să dezvăluie criteriile de decizie privind IA, în special dacă o IA autonomă afectează oportunitățile sau drepturile cuiva (cum ar fi obținerea unui împrumut sau a unui loc de muncă). Autoritățile de reglementare acordă deja atenție; de ​​exemplu, Legea UE privind IA (în curs de elaborare la mijlocul anilor 2020) va necesita probabil evaluări ale erorilor pentru sistemele de IA cu risc ridicat.

Responsabilitate și răspundere juridică

Când un sistem de inteligență artificială care funcționează autonom provoacă daune sau face o greșeală, cine este responsabil? Cadrele juridice recuperează terenul pierdut:

• Companiile care implementează inteligența artificială vor fi probabil răspunzătoare, similar cu responsabilitatea pentru acțiunile unui angajat. De exemplu, dacă o inteligență artificială oferă sfaturi financiare proaste care duc la pierderi, firma ar putea fi nevoită să despăgubească clientul.

• Există o dezbatere despre „personalitatea” inteligenței artificiale sau dacă inteligența artificială avansată ar putea fi parțial responsabilă, dar acest lucru este mai degrabă teoretic acum. Practic, vina va fi atribuită dezvoltatorilor sau operatorilor.

• Ar putea apărea noi produse de asigurare pentru defecțiunile inteligenței artificiale. Dacă un camion autonom provoacă un accident, asigurarea producătorului l-ar putea acoperi, analog cu răspunderea pentru produse.

• Documentarea și înregistrarea deciziilor luate de IA vor fi importante pentru analizele ulterioare. Dacă ceva nu merge bine, trebuie să audităm datele luate de IA pentru a învăța din ele și a atribui responsabilitatea. Autoritățile de reglementare pot impune înregistrarea pentru acțiunile autonome ale IA exact din acest motiv.

Transparență și explicabilitate

În mod ideal, IA autonomă ar trebui să fie capabilă să-și explice raționamentul în termeni ușor de înțeles de către om, în special în domenii relevante (finanțe, asistență medicală, sistemul judiciar). IA explicabilă este un domeniu care se străduiește să deschidă cutia neagră:

• În cazul refuzului unui împrumut de către o IA, reglementările (cum ar fi în SUA, ECOA) ar putea impune solicitantului un motiv. Așadar, IA trebuie să prezinte factori (de exemplu, „raportul datorie-venit ridicat”) ca explicație.

• Utilizatorii care interacționează cu IA (cum ar fi studenții cu un tutore bazat pe IA sau pacienții cu o aplicație de sănătate bazată pe IA) merită să știe cum ajunge aceasta la sfaturi. Se depun eforturi pentru a face raționamentul bazat pe IA mai ușor de urmărit, fie prin simplificarea modelelor, fie prin utilizarea unor modele explicative paralele.

• Transparența înseamnă, de asemenea, că utilizatorii ar trebui să știe când au de-a face cu inteligența artificială față de un om. Orientările etice (și probabil unele legi) tind să impună dezvăluirea informațiilor dacă un client vorbește cu un bot. Acest lucru previne înșelăciunea și permite consimțământul utilizatorului. Unele companii etichetează acum explicit conținutul scris cu inteligență artificială (cum ar fi „Acest articol a fost generat de inteligență artificială”) pentru a menține încrederea.

Confidențialitate și protecția datelor

IA generativă are nevoie adesea de date – inclusiv de date personale potențial sensibile – pentru a funcționa sau a învăța. Operațiunile autonome trebuie să respecte confidențialitatea:

• Un agent de relații cu clienții bazat pe inteligență artificială va accesa informațiile contului pentru a ajuta un client; aceste date trebuie protejate și utilizate exclusiv în scopul acestei sarcini.

• Dacă tutorii bazați pe inteligență artificială au acces la profilurile elevilor, există prevederi legale precum FERPA (în SUA) pentru a asigura confidențialitatea datelor educaționale.

• Modelele mari își pot aminti în mod accidental detalii specifice din datele lor de antrenament (de exemplu, rememorarea adresei unei persoane văzute în timpul antrenamentului). Tehnici precum confidențialitatea diferențială și anonimizarea datelor în antrenament sunt importante pentru a preveni scurgerea de informații personale în rezultatele generate.

• Reglementări precum GDPR oferă persoanelor drepturi asupra deciziilor automatizate care îi afectează. Persoanele pot solicita o verificare umană sau ca deciziile să nu fie exclusiv automatizate dacă acestea îi afectează semnificativ. Până în 2030, aceste reglementări ar putea evolua pe măsură ce inteligența artificială devine mai răspândită, introducând eventual drepturi la explicații sau dreptul de a opta pentru renunțarea la prelucrarea prin inteligență artificială.

Securitate și abuz

Sistemele autonome de inteligență artificială ar putea fi ținte ale hackingului sau ar putea fi exploatate pentru a face lucruri rău intenționate:

• Un generator de conținut cu inteligență artificială ar putea fi utilizat în mod abuziv pentru a crea dezinformare la scară largă (videoclipuri deepfake, articole de știri false), ceea ce reprezintă un risc societal. Etica lansării de modele generative foarte puternice este aprins dezbătută (inițial, OpenAI a fost precaută cu capacitățile de imagine ale GPT-4, de exemplu). Soluțiile includ filigranarea conținutului generat de inteligență artificială pentru a ajuta la detectarea falsurilor și utilizarea inteligenței artificiale pentru a combate inteligența artificială (cum ar fi algoritmii de detectare pentru deepfake-uri).

• Dacă o inteligență artificială controlează procese fizice (drone, mașini, control industrial), securizarea acesteia împotriva atacurilor cibernetice este esențială. Un sistem autonom compromis poate provoca daune reale. Aceasta înseamnă criptare robustă, sisteme de siguranță și posibilitatea de suprascriere sau oprire de către om dacă ceva pare compromis.

• Există, de asemenea, îngrijorarea că IA ar putea depăși limitele propuse (scenariul „IA necinstită”). Deși IA actuale nu au acțiune sau intenție, dacă viitoarele sisteme autonome vor fi mai active, sunt necesare constrângeri și monitorizare stricte pentru a se asigura că, de exemplu, nu execută tranzacții neautorizate sau nu încalcă legile din cauza unui obiectiv specificat greșit.

Utilizare etică și impact uman

În cele din urmă, considerații etice mai ample:

• Dezmembrarea locurilor de muncă: Dacă IA poate îndeplini sarcini fără intervenție umană, ce se întâmplă cu aceste locuri de muncă? Din punct de vedere istoric, tehnologia automatizează unele locuri de muncă, dar creează altele. Tranziția poate fi dificilă pentru lucrătorii ale căror competențe sunt în sarcini care devin automatizate. Societatea va trebui să gestioneze acest lucru prin recalificare, educație și, eventual, prin regândirea sprijinului economic (unii sugerează că IA ar putea necesita idei precum venitul de bază universal dacă o mare parte din muncă este automatizată). Sondajele arată deja sentimente contradictorii - un studiu a constatat că o treime dintre lucrători sunt îngrijorați de faptul că IA înlocuiește locurile de muncă, în timp ce alții o consideră ca eliminând corvoada.

• Erodarea competențelor umane: Dacă tutorii de inteligență artificială predau, iar inteligența artificială pilotează automat, iar inteligența artificială scrie cod, oamenii își vor pierde aceste competențe? Dependența excesivă de inteligența artificială ar putea, în cel mai rău caz, eroda expertiza; este un aspect la care programele de educație și formare vor trebui să se adapteze, asigurându-se că oamenii învață în continuare elementele fundamentale, chiar dacă inteligența artificială ajută.

• Luarea deciziilor etice: IA nu are judecată morală umană. În domeniul sănătății sau al dreptului, deciziile bazate exclusiv pe date ar putea intra în conflict cu compasiunea sau justiția în cazuri individuale. Este posibil să fie nevoie să codificăm cadre etice în IA (un domeniu al cercetării eticii IA, de exemplu, alinierea deciziilor IA cu valorile umane). Cel puțin, este recomandabil să ținem oamenii la curent cu deciziile etice.

• Incluziune: Asigurarea unei distribuții largi a beneficiilor IA este un obiectiv etic. Dacă doar marile companii își pot permite IA avansată, întreprinderile mai mici sau regiunile mai sărace ar putea rămâne în urmă. Eforturile open-source și soluțiile IA accesibile pot contribui la democratizarea accesului. De asemenea, interfețele ar trebui proiectate astfel încât oricine să poată utiliza instrumentele IA (limbi diferite, accesibilitate pentru persoanele cu dizabilități etc.), pentru a nu crea o nouă decalaj digital: „cine are un asistent IA și cine nu”.

Atenuarea riscurilor actuale: Din punct de vedere pozitiv, pe măsură ce companiile implementează inteligența artificială generativă, există o conștientizare și acțiuni tot mai ample cu privire la aceste probleme. Până la sfârșitul anului 2023, aproape jumătate dintre companiile care utilizau inteligența artificială lucrau activ pentru a atenua riscuri precum inexactitatea ( Starea inteligenței artificiale în 2023: Anul de izbucnire al inteligenței artificiale generative | McKinsey ) ( Starea inteligenței artificiale: Sondaj global | McKinsey ), iar acest număr este în creștere. Firmele de tehnologie au înființat comisii de etică pentru inteligența artificială; guvernele elaborează reglementări. Cheia este de a integra etica în dezvoltarea inteligenței artificiale de la început („Etica prin proiectare”), mai degrabă decât de a reacționa ulterior.

În concluzie, privind provocările: acordarea unei autonomii sporite IA este o sabie cu două tăișuri. Poate genera eficiență și inovație, dar necesită un nivel ridicat de responsabilitate. În anii următori se va vedea probabil un amestec de soluții tehnologice (pentru îmbunătățirea comportamentului IA), soluții de proces (cadre de politici și supraveghere) și, eventual, noi standarde sau certificări (sistemele IA ar putea fi auditate și certificate, așa cum sunt motoarele sau electronicele de astăzi). Gestionarea cu succes a acestor provocări va determina cât de ușor putem integra IA autonomă în societate, într-un mod care să sporească bunăstarea și încrederea umană.

Concluzie

IA generativă a evoluat rapid de la un experiment inovator la o tehnologie transformatoare de uz general, care atinge fiecare aspect al vieții noastre. Această lucrare a explorat modul în care, până în 2025, sistemele de IA scriu deja articole, proiectează grafică, programează software, discută cu clienții, rezumă dosarele medicale, oferă meditații studenților, optimizează lanțurile de aprovizionare și redactează rapoarte financiare. Este important de menționat că, în multe dintre aceste sarcini, IA poate funcționa cu puțină sau deloc intervenție umană , în special pentru sarcini bine definite și repetabile. Companiile și persoanele fizice încep să aibă încredere în IA pentru a îndeplini aceste sarcini în mod autonom, culegând beneficii în ceea ce privește viteza și scalabilitatea.

Privind spre anul 2035, ne aflăm în pragul unei ere în care IA va fi un colaborator și mai omniprezent – ​​adesea o forță de muncă digitală invizibilă care se ocupă de rutina, astfel încât oamenii să se poată concentra pe excepțional. Anticipăm că IA generativă va conduce în mod fiabil mașini și camioane pe drumurile noastre, va gestiona stocurile din depozite peste noapte, va răspunde la întrebările noastre ca asistenți personali informați, va oferi instrucțiuni individuale studenților din întreaga lume și chiar va ajuta la descoperirea de noi leacuri în medicină – toate cu o supraveghere directă din ce în ce mai minimă. Linia dintre instrument și agent se va estompa pe măsură ce IA trece de la urmarea pasivă a instrucțiunilor la generarea proactivă de soluții.

Totuși, călătoria către acest viitor autonom al inteligenței artificiale trebuie parcursă cu grijă. După cum am subliniat, fiecare domeniu are propriul set de limitări și responsabilități:

• Verificarea realității de astăzi: IA nu este infailibilă. Excelează în recunoașterea tiparelor și generarea de conținut, dar îi lipsește o înțelegere reală și bunul simț în sensul uman. Prin urmare, deocamdată, supravegherea umană rămâne plasa de siguranță. Recunoașterea locurilor în care IA este pregătită să zboare singură (și locurilor în care nu) este crucială. Multe succese de astăzi provin din de echipă om-IA , iar această abordare hibridă va continua să fie valoroasă acolo unde autonomia deplină nu este încă prudentă.

• Promisiunea de mâine: Odată cu progresele înregistrate în arhitecturile modelelor, tehnicile de instruire și mecanismele de supraveghere, capacitățile IA vor continua să se extindă. Următorul deceniu de cercetare și dezvoltare ar putea rezolva multe dintre punctele slabe actuale (reducerea halucinațiilor, îmbunătățirea interpretabilității, alinierea IA la valorile umane). Dacă da, sistemele IA ar putea fi suficient de robuste până în 2035 pentru a li se încredința o autonomie mult mai mare. Proiecțiile din această lucrare - de la profesorii de IA la întreprinderile în mare parte autonome - ar putea fi realitatea noastră sau chiar depășite de inovații greu de imaginat astăzi.

• Rolul uman și adaptarea: În loc ca inteligența artificială să înlocuiască complet oamenii, anticipăm că rolurile vor evolua. Profesioniștii din fiecare domeniu vor trebui probabil să devină experți în lucrul cu inteligența artificială - ghidând-o, verificând-o și concentrându-se pe aspectele muncii care necesită puncte forte distinct umane, cum ar fi empatia, gândirea strategică și rezolvarea problemelor complexe. Educația și formarea forței de muncă ar trebui să se orienteze pentru a sublinia aceste abilități unice umane, precum și alfabetizarea în domeniul inteligenței artificiale pentru toată lumea. Factorii de decizie politică și liderii de afaceri ar trebui să planifice tranzițiile pe piața muncii și să asigure sisteme de sprijin pentru cei afectați de automatizare.

• Etică și guvernanță: Poate cel mai important aspect este un cadru de utilizare și guvernanță etică a inteligenței artificiale (IA) care trebuie să susțină această creștere tehnologică. Încrederea este moneda de schimb a adoptării – oamenii vor permite IA să conducă o mașină sau să asiste la intervenții chirurgicale doar dacă au încredere că este sigură. Construirea acestei încrederi implică testare riguroasă, transparență, implicarea părților interesate (de exemplu, implicarea medicilor în proiectarea IA medicale, a profesorilor în instrumentele educaționale privind IA) și o reglementare adecvată. Colaborarea internațională poate fi necesară pentru a gestiona provocări precum deepfake-urile sau IA în război, asigurând norme globale pentru o utilizare responsabilă.

În concluzie, IA generativă reprezintă un motor puternic al progresului. Utilizată cu înțelepciune, ea poate scuti oamenii de corvoadă, poate debloca creativitatea, poate personaliza serviciile și poate aborda lacunele (aducând expertiză acolo unde experții sunt puțini). Cheia este să o implementăm într-un mod care amplifică potențialul uman, mai degrabă decât să îl marginalizeze . Pe termen scurt, aceasta înseamnă să-i ținem pe oameni la curent pentru a ghida IA. Pe termen lung, aceasta înseamnă să integrăm valorile umaniste în nucleul sistemelor de IA, astfel încât, chiar și atunci când acționează independent, să acționeze în interesul nostru colectiv.

Domeniu	Autonomie fiabilă astăzi (2025)	Autonomie fiabilă așteptată până în 2035
Scriere și conținut	- Știri de rutină (sport, câștiguri) generate automat. - Recenzii de produse sintetizate de inteligența artificială. - Schițe de articole sau e-mailuri pentru editare umană. ( Philana Patterson – Profilul comunității ONA ) ( Amazon îmbunătățește experiența recenziilor clienților cu ajutorul inteligenței artificiale )	- Majoritatea conținutului de știri și marketing este scris automat cu acuratețe factuală. - Inteligența artificială produce articole și comunicate de presă complete cu o supraveghere minimă. - Conținut extrem de personalizat, generat la cerere.
Arte vizuale și design	- IA generează imagini din solicitări (omul selectează cele mai bune). - Concepte artistice și variații de design create autonom.	- IA produce scene video/film complete și grafică complexă. - Design generativ de produse/arhitectură conform specificațiilor. - Media personalizată (imagini, video) creată la cerere.
Codare software	- AI completează automat codul și scrie funcții simple (revizuit de dezvoltatori). - Generare automată de teste și sugestii de erori. ( Codare pe Copilot: Datele din 2023 sugerează o presiune descendentă asupra calității codului (inclusiv proiecțiile pentru 2024) - GitClear ) ( GitHub Copilot este în fruntea raportului de cercetare privind asistenții de cod AI -- Revista Visual Studio )	- IA implementează în mod fiabil funcții întregi pornind de la specificații. - Depanare autonomă și întreținere a codului pentru modele cunoscute. - Creare de aplicații low-code cu intervenție umană redusă.
Serviciu clienți	- Chatboții răspund la întrebări frecvente, rezolvă probleme simple (predau cazuri complexe). - IA gestionează ~70% din solicitările de rutină pe anumite canale. ( 59 de statistici privind serviciul clienți bazate pe IA pentru 2025 ) ( Până în 2030, 69% din deciziile luate în timpul interacțiunilor cu clienții vor fi... )	- Inteligența artificială gestionează majoritatea interacțiunilor cu clienții de la un capăt la altul, inclusiv interogările complexe. - Luarea deciziilor prin inteligență artificială în timp real pentru concesii de servicii (rambursări, upgrade-uri). - Agenți umani doar pentru escaladări sau cazuri speciale.
Sănătate	- IA redactează dosare medicale; sugerează diagnostice pe care medicii le verifică. - IA citește unele scanări (radiologie) sub supraveghere; triază cazurile simple. ( Produsele de imagistică medicală bazate pe IA ar putea crește de cinci ori până în 2035 )	- IA diagnostichează în mod fiabil afecțiuni comune și interpretează majoritatea imaginilor medicale. - IA monitorizează pacienții și inițiază îngrijirea (de exemplu, mementouri privind medicamentele, alerte de urgență). - „Asistentele” virtuale bazate pe IA se ocupă de urmărirea de rutină; medicii se concentrează pe îngrijirea complexă.
Educaţie	- Tutorii cu inteligență artificială răspund la întrebările elevilor, generează probleme de practică (monitorizează profesorul). - Inteligența artificială asistă la notare (cu verificare de către profesor). ([IA generativă pentru învățământul preuniversitar]	Raport de cercetare realizat de Applify]( https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces ))
Logistică	- IA optimizează rutele de livrare și ambalarea (oamenii stabilesc obiective). - IA semnalează riscurile lanțului de aprovizionare și sugerează măsuri de atenuare. ( Cazuri de utilizare principale ale IA generativă în logistică )	- Livrări în mare parte autonome (camioane, drone) supravegheate de controlori prin inteligență artificială. - Inteligența artificială redirecționează autonom livrările în cazul întreruperilor și ajustează stocurile. - Coordonarea lanțului de aprovizionare de la un capăt la altul (comenzi, distribuție) gestionată de inteligența artificială.
Finanţa	- Inteligența artificială generează rapoarte financiare/rezumate de știri (revizuite de oameni). - Robo-consultanții gestionează portofolii simple; chat-ul cu inteligență artificială se ocupă de solicitările clienților. ( Inteligența artificială generativă vine în domeniul financiar )	- Analiștii inteligenți artificiali produc recomandări de investiții și rapoarte de risc cu o precizie ridicată. - Tranzacționare autonomă și reechilibrare a portofoliului în limitele stabilite. - Inteligența artificială aprobă automat împrumuturile/creanțele standard; oamenii gestionează excepțiile.

Referințe:

1. Patterson, Philana. „Automated earnings stories multiplicate” . Associated Press (2015) – Descrie generarea automată de către AP a mii de rapoarte de câștiguri, fără niciun scriitor uman ( Automated earnings stories multiplicate | Associated Press ).”

2. McKinsey & Company. Starea IA la începutul anului 2024: Adopția IA generativă crește vertiginos și începe să genereze valoare . (2024) – Raportează că 65% dintre organizații utilizează IA generativă în mod regulat, aproape dublu față de 2023 ( Starea IA la începutul anului 2024 | McKinsey ) și discută eforturile de atenuare a riscurilor ( Starea IA: Sondaj global | McKinsey ).

3. Gartner. Dincolo de ChatGPT: Viitorul inteligenței artificiale generative pentru întreprinderi . (2023) – Prezice că până în 2030, 90% dintr-un film de succes ar putea fi generat de inteligență artificială ( Cazuri de utilizare a inteligenței artificiale generative pentru industrii și întreprinderi ) și evidențiază cazuri de utilizare a inteligenței artificiale generative, cum ar fi proiectarea de medicamente ( Cazuri de utilizare a inteligenței artificiale generative pentru industrii și întreprinderi ).

4. Twipe. 12 moduri în care jurnaliștii folosesc instrumentele de inteligență artificială în redacții . (2024) – Exemplu de inteligență artificială „Klara” la o publicație de știri care scrie 11% din articole, iar editorii umani revizuiesc tot conținutul bazat pe inteligență artificială ( 12 moduri în care jurnaliștii folosesc instrumentele de inteligență artificială în redacții - Twipe ).

5. Știri Amazon.com. Amazon îmbunătățește experiența recenziilor clienților cu ajutorul inteligenței artificiale . (2023) – Anunță rezumate de recenzii generate de inteligență artificială pe paginile produselor pentru a ajuta cumpărătorii ( Amazon îmbunătățește experiența recenziilor clienților cu ajutorul inteligenței artificiale ).

6. Zendesk. 59 Statistici privind serviciul clienți bazate pe inteligență artificială pentru 2025. (2023) – Indică faptul că peste două treimi dintre organizațiile CX consideră că inteligența artificială generativă va adăuga „căldură” în servicii ( 59 Statistici privind serviciul clienți bazate pe inteligență artificială pentru 2025 ) și prezice că inteligența artificială va fi prezentă în 100% din interacțiunile cu clienții în cele din urmă ( 59 Statistici privind serviciul clienți bazate pe inteligență artificială pentru 2025 ).

7. Futurum Research & SAS. Experiența 2030: Viitorul experienței clienților . (2019) – Un sondaj arată că brandurile se așteaptă ca ~69% din deciziile luate în timpul interacțiunii cu clienții să fie luate de mașini inteligente până în 2030 ( Pentru a reimagina trecerea la CX, specialiștii în marketing trebuie să facă aceste 2 lucruri ).

8. Dataiku. Principalele cazuri de utilizare a inteligenței artificiale generative în logistică . (2023) – Descrie modul în care GenAI optimizează încărcarea (reducând cu aproximativ 30% spațiul gol al camionului) ( Principalele cazuri de utilizare a inteligenței artificiale generative în logistică ) și semnalează riscurile lanțului de aprovizionare prin scanarea știrilor.

9. Revista Visual Studio. GitHub Copilot este în fruntea raportului de cercetare privind asistenții de cod AI . (2024) – Ipotezele de planificare strategică ale Gartner: până în 2028, 90% dintre dezvoltatorii de companii vor utiliza asistenți de cod AI (în creștere de la 14% în 2024) ( GitHub Copilot este în fruntea raportului de cercetare privind asistenții de cod AI -- Revista Visual Studio ).

10. Bloomberg News. Prezentarea BloombergGPT . (2023) – Detaliază modelul de parametri 50B al Bloomberg, destinat sarcinilor financiare, încorporat în Terminal pentru întrebări și răspunsuri și asistență pentru analiză ( IA generativă vine în domeniul financiar ).

Articole pe care ți-ar plăcea să le citești după acesta:

🔗 Locuri de muncă pe care inteligența artificială nu le poate înlocui – și ce locuri de muncă va înlocui inteligența artificială?
O perspectivă globală asupra peisajului ocupațional în continuă evoluție, examinând care roluri sunt protejate de perturbările generate de inteligența artificială și care sunt cele mai expuse riscurilor.

🔗 Poate inteligența artificială să prezică piața bursieră?
O analiză aprofundată a capacităților, limitelor și considerațiilor etice ale utilizării inteligenței artificiale pentru prognozarea pieței bursiere.

🔗 Cum poate fi utilizată inteligența artificială generativă în securitatea cibernetică?
Aflați cum este aplicată inteligența artificială generativă pentru a se apăra împotriva amenințărilor cibernetice, de la detectarea anomaliilor până la modelarea amenințărilor.