Некоторые тенденции развития использования генеративных моделей в современных ИИ-решениях:

• Развитие агентов, способных не просто отвечать на вопросы, а анализировать запрос, разбирать его на подзадачи и находить решения. 1 На смену простым чат-ботам приходят интеллектуальные помощники, интегрированные с корпоративными системами. 1
• Интеграция генеративных моделей с классическими алгоритмами и экспертными системами. 2 Это позволяет повысить точность и снизить затраты. 2 Например, DeepSeek использует генеративный ИИ в связке с традиционными аналитическими инструментами, эффективно распределяя задачи между различными системами. 2
• Работа с корпоративными знаниями. 2 Набирает популярность технология Retrieval-Augmented Generation (RAG), позволяющая интегрировать ИИ с корпоративными базами данных. 2 Это существенно повышает точность и снижает риски ошибок, решая проблему недостаточной релевантности ответов. 2
• Генерация интерфейсов. 1 ИИ уже умеет писать код, но следующий шаг — создание полноценных пользовательских интерфейсов по запросу, что существенно упростит разработку ПО. 1
• Автономность ИИ-агентов. 2 Ожидается, что в будущем ИИ-агенты станут полностью автономными и начнут выполнять более сложные функции, частично или полностью заменяя человека в отдельных бизнес-процессах. 2
• Интеграция ИИ в государственные и корпоративные сервисы. 2 Проникновение ИИ в государственные и внутренние корпоративные услуги открывает новые возможности для автоматизации процессов и улучшения качества обслуживания. 2