Az elmúlt héten az AI világában számos fontos fejlemény történt, amelyek közül kiemelkedik az egészségügyi alkalmazások rohama. A főbb szereplők, mint az OpenAI és az Anthropic, saját egészségügyi megoldásokat jelentettek be, amelyek egyaránt szólnak fogyasztóknak és vállalatoknak, és HIPAA-kompatibilis integrációkat kínálnak.
A startup ökoszisztéma szempontjából felmerül a kérdés: milyen esélye van egy kisebb egészségügyi AI cégnek, ha az óriások már saját, széles körben elérhető szolgáltatást kínálnak közvetlenül a forrásból? Eközben a nagy modellek piacán stratégiai átrendeződés zajlik, és új IPO-narratívák is születnek.
Feltűnik Yann LeCun távozása a Metától, valamint a kulisszák mögötti konfliktus a nagy nyelvi modellek jövőjéről. Vajon mennyiben jelent zsákutcát az LLM megközelítés, vagy éppen az jelöli-e ki az utat a mesterséges általános intelligencia felé?
A robotika területén az Nvidia, a Google DeepMind és a Boston Dynamics új partnerségeket kötöttek, és technológiai áttöréseket jelentettek be, amelyek elhozhatják a fizikai AI korszakát. A multimodális alapmodellek, fejlett szimulációk és korszerű edge chipek együttesen forradalmasíthatják a robotok alkalmazási lehetőségeit – már most adatgyűjtés zajlik éles üzemi környezetekben.
Komoly kihívásként jelenik meg a tréningadatok kimerülése. A legnagyobb AI cégek már nem találnak elegendő nyilvános adatot, ezért egyre több valódi, belső céges munkaanyagot próbálnak bevonni a tanításba, jogi és etikai kérdéseket is felvetve. Ez átértékeli a vállalati tudást, mint stratégiai erőforrást.
Gyors fejlődés zajlik az autonóm kódoló AI-k, mint a Claude Code és a ChatGPT ügynökök terén — előfordult, hogy egy ilyen ügynök egyetlen hét alatt egy működő böngészőmotort épített, ami korábban elképzelhetetlen lett volna. A kihívás most az, hogy a munkafolyamatokat automatizálni képes AI rendszerek mennyiben tudnak átterjedni összetettebb, nem kódoló tudásmunkákra, ahogy azt a frissen megjelent Claude Co-work is megcélozza.
