Развитие ИИ сегодня предвосхищает очередной цикл технологической трансформации. И хоть пока экономическую эффективность от интеграции моделей часто сложно просчитать, они на наших глазах становятся всё более пригодными для бизнес-задач.

Сегодня у red_mad_robot вышло исследование, посвящённое будущему рынку GenAI в 2025 году. Собрали самое интересное:

☁️ С точки зрения трендов 2025 год очевидно пройдёт под флагом агентского подхода, когда бывшие «копайлоты» на наших глазах стремительно осваивают полноценные специальности и заточенный под человека UI.

Интересно выглядит развитие мультагентных систем. Простимулировать их развитие смогут проекты, поддерживающие архитектуру трансформатора общей рекуррентной памяти (SRMT). Личные «воспоминания» агентов объединяются в общее пространство, имитируя работу человеческого мозга для учёта глобального контекста при принятии решений.

✔️ Ещё одно интересное направление — развитие Composite AI. Одной LLM в бизнес-процессах уже не обойтись, поэтому возможность интегрировать в одно решение различные технологии, такие как ML, NLP, анализ данных и другие, становится настоящим спасением в сложных задачах.

Более «на пальцах» эту концепцию ещё в 2024 году объяснили в Fujitsu в тематической white paper. Пользователь взаимодействует с с системой через чат-бот, а та самостоятельно выбирает и сводит вместе соответствующие модели и данные, выдавая сотруднику конкретный результат.

ℹ️ RAG становится базово применимой концепцией для LLM, количество инструментов для повышения точности таких систем постоянно растёт. Новые возможности для мультимодальных систем может открыть расширение этой концепции на видеоконтент, соответствующие исследования уже идут.

Однако распространение VLM-моделей, работающих одновременно с текстом и изображениями, может изменить баланс технологий в этой сфере.

💻 Гигантских «универсалов» всё чаще заменяют более компактные SLM-решения.  Они содержат меньше параметров, но обеспечивают высокую эффективность за счёт адаптации к конкретным доменам. А снизить затраты на их создание позволят модели самообучения.

В январе была представлена DeepSeek-R1, первая из opensource созданная с использованием обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). Этот подход позволил снизить затраты на разработку более чем в 40 раз — всего $12 млн против $500 млн у OpenAI.

Самообучающиеся модели трансформируют рынок, снижая стоимость AI-услуг. Новые методы, такие как контекстное самообучение (ContextSSL), позволяют нейросетям адаптировать представления к разным задачам. Развитие RL ведет к появлению AI-систем, способных к самосовершенствованию — а так недалеко и до AGI!

🤖 Нас ждёт всё большее развитие рынка данных. В январе мы писали о том, как человек станет новым источником «живой» информации для ИИ-моделей. Бизнес уже осознал ценность данных для оптимизации процессов, и теперь они становятся полноценным продуктом с выделенными командами и стратегиями монетизации.

Компании стремятся разрабатывать доменно-специфичных ИИ-агентов на основе уникальных данных, а рынок движется к формированию маркетплейсов, где такие агенты будут интегрироваться с платформами разных поставщиков. Уже появляются хабы ИИ-агентов — например, Slack Agent Hub, объединяющий решения от Salesforce, Adobe, Anthropic, Cohere и Perplexity.

Ну и, наконец, мейнистримом станут синтетические данные, необходимые в случаях, когда реальные данные слишком дороги, труднодоступны или ограничены из-за требований конфиденциальности. Они позволят компаниям безопасно разрабатывать и тестировать модели, не нарушая регуляторные нормы.

🔤🔤Отдельный интерес представляют эксперименты в сфере GenAI. Ключевыми здесь являются масштабирование вывода для экономии ресурсов, «скрещивание» моделей с помощью эволюционных алгоритмов, самостоятельный анализ на галлюцинации, обучение с фидбеком от других моделей...

Мы видели, как появление reasoning-моделей по факту перевернуло рынок, а запуск Operator и аналогов сделал реальной идею об ИИ, управляющим твоим ПК. Дальше — только больше.

@anti_agi

Как оценить готовность бизнеса к GenAI

Бизнес по-разному подходит к внедрению GenAI: одни компании уже перестраивают процессы, другие всё ещё оценивают риски. Чтобы зафиксировать реальную картину рынка, «Ген ИИ» совместно с Национальным центром развития ИИ и СКАН-Интерфакс проводит опрос зрелости бизнеса.

Фаундер red_mad_robot Алексей Макин, а также эксперты из SberDevices, Яндекса и МТС AI помогли разработать методику для этого исследования. Проект позволит выявить, что именно тормозит внедрение GenAI, какие решения требуются рынку и где находятся слабые места в бизнес-процессах.

↗️ Поделиться своим опытом и пройти опрос можно до 7 марта, а прочитать подробности исследования — в сообщении.

#AI_moment

Технологии меняются быстрее, чем бизнес успевает адаптироваться. Вопрос не в том, нужна ли цифровая трансформация, а в том, как проводить её системно и без потерь.

12 марта в Сколково — живая дискуссия о том, как технологии меняют бизнес. Две точки зрения:

🟥Технологический бизнес — co-CEO red_mad_robot Илья Самофеев расскажет, как компании внедряют GenAI-инструменты, чтобы не просто следовать трендам, а реально усиливать бизнес.

🟥Бизнес-образование — академический директор программы Digital Shift в Школе управления СКОЛКОВО Николай Верховский объяснит, как выстроить системные процессы и избежать хаоса при цифровой трансформации. 

Это не лекция, а открытая дискуссия с вопросами, разбором кейсов и практическими инструментами. 

Что обсудим: 

📍 Как встраивать технологии в стратегию бизнеса без хаоса 
📍 Почему внедрение без налаженных процессов = потеря времени и денег
📍 Как сохранять устойчивость, когда рынок постоянно меняется 

А также презентуем программу Digital Shift, которая помогает компаниям выстроить стратегию цифровой трансформации и адаптироваться к изменениям рынка.

Где: кампус Школы управления СКОЛКОВО (МО, город Одинцово, деревня Сколково, улица Новая, дом 100) 
Когда: 12 марта в 18:30 

↗️Регистрируйтесь на мероприятие 

#AI_moment

↗️ Эмоциональный AI, страна гениев и серверы подхалимов: визионеры о будущем технологий

Лидеры индустрии не сошлись во мнениях, каким путём пойдёт развитие AI. Одни говорят об эмоциях и автономности моделей, другие сомневаются в реальных интеллектуальных возможностях существующих систем. Единого взгляда нет, зато ясно одно: отрасль готова спорить, а значит, поле возможностей открыто.

Аналитический центр red_mad_robot собрал главные прогнозы: 

Ⓜ️ Ян ЛеКун, глава Meta AI*

Следующее поколение AI от Meta (FAIR) получит способность испытывать «эмоции»: страх, радость, любопытство. Сегодняшние нейросети, по словам ЛеКуна, всё ещё «очень глупы» и не обладают базовым пониманием физического мира.

💻 Сатья Наделла, CEO Microsoft

Конкуренция на рынке AI будет зависеть уже не от мощности самих моделей, а от того, насколько эффективно компании смогут интегрировать их в конечные продукты и комплексные решения.

Сейчас AI-индустрия переживает волны активности, охватывающие сразу несколько уровней: производство чипов, развитие дата-центров, фреймворки, базовые модели, вертикальные AI-компании, потребительское оборудование и сервисы, а также корпоративный софт.

Microsoft разрабатывает полную архитектуру AI-технологий и готовит новую базовую модель MAI, способную логически рассуждать и делать выводы.

🖥 Anthropic, разработчик Claude

Компания ожидает появления сверхинтеллектуальных систем («страна гениев в дата-центре») уже к 2026–2027 годам. Такие модели смогут самостоятельно решать задачи уровня нобелевских лауреатов.

🟥Томас Вольф, сооснователь Hugging Face

Текущие AI-системы вместо оригинальности склонны лишь имитировать интеллект, подстраиваясь под ожидания пользователей, а не генерировать творческие решения. Они не станут «страной гениев» — скорее, их ждёт роль «страны подхалимов на серверах».

🟥Арвинд Кришна, CEO IBM

В ближайшие полгода AI уже будет самостоятельно писать от 20 до 30% программного кода. Это не вытеснит разработчиков, а только повысит их производительность и эффективность.

* Запрещена в РФ

#AI_moment #трендвотчинг

Где компании уже внедряют GenAI, а где пока только тестируют?

20 марта в пресс-центре «Интерфакса» представят результаты исследования и обсудят, как AI меняет рынок. В фокусе — ключевые цифры внедрения, востребованные роли и перспективы замены целых департаментов LLM-моделями. Также разберут барьеры масштабирования, экономические эффекты и сравнят выдачу всех доступных нейросетей.

🔗 Регистрируйтесь до 19 марта

#AI_momemt

↗️Подборка AI-сервисов, чтобы сделать бизнес-процессы эффективнее

Рынок перенасыщен AI-решениями, но далеко не все из них дают бизнесу измеримую пользу. Важно понимать, какие инструменты оптимизируют процессы, снижают затраты и повышают эффективность.

Команда red_mad_robot AI собрала подборку рабочих сервисов — сохраняйте, делитесь и дополняйте список в комментариях.

P.S. Это первая часть подборки — в ней собраны только международные инструменты. В следующем выпуске разберём российские решения.

#AI_moment