Czytaj więcej na Infor.pl

Świat obiegła informacja, że Chińczycy zbudowali model sztucznej inteligencji, który osiąga zbliżony poziom precyzji do wyników ChataGPT, a jednocześnie oferuje gigantyczne oszczędności w zakresie energii. Programiści wychwalają Deep Seek pod niebiosa. Jednocześnie powstaje pytanie: jak model ten wypada na tle konkurencji w oczach użytkowników modeli językowych, którzy pracują, albo uczniów, którzy szukają wsparcia w nauce. Porównuje to dr Dominik Skowroński z Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego.

Okiem eksperta: Deep Seek a przyszłość systemów wspierających pracę biurową

Pojawienie się chińskiego modelu Deep Seek na rynku systemów sztucznej inteligencji jest interesującym wydarzeniem, które warto przeanalizować w szerszym kontekście rozwoju systemów wspierających pracę biurową.

Znaczenie efektywności energetycznej

Kluczowym atutem Deep Seek jest jego efektywność energetyczna przy zachowaniu wysokiej jakości wyników. To przełomowe osiągnięcie może mieć daleko idące konsekwencje dla całej branży. Systemy wykorzystujące modele AI do wsparcia pracy biurowej mogą w przyszłości znacząco obniżyć koszty operacyjne dzięki zastosowaniu bardziej wydajnych modeli. Jest to szczególnie istotne w kontekście rosnących kosztów energii i zwiększającej się świadomości ekologicznej przedsiębiorstw.

Ograniczenia funkcjonalne a zastosowania biznesowe

Obecne ograniczenia Deep Seek w zakresie przetwarzania dokumentów PDF z obrazami czy dostępu do aktualnych danych pokazują, że model ten nie jest jeszcze gotowy do zastosowań w złożonych systemach wspierających pracę biurową. Systemy takie wymagają zaawansowanej integracji z różnymi źródłami danych, obsługi różnorodnych formatów dokumentów oraz możliwości przetwarzania informacji w czasie rzeczywistym.

Perspektywy rozwoju i wpływ na rynek

Pojawienie się Deep Seek pokazuje, że:

1. Rynek modeli AI staje się coraz bardziej konkurencyjny, co może prowadzić do:
   • Obniżenia kosztów wykorzystania AI w systemach biznesowych
   • Przyspieszenia rozwoju nowych funkcjonalności
   • Większej specjalizacji modeli pod konkretne zastosowania
2. Efektywność energetyczna staje się kluczowym parametrem w rozwoju AI, co może wpłynąć na:
   • Architekturę przyszłych systemów enterprise
   • Koszty wdrożenia i utrzymania rozwiązań AI
   • Możliwości skalowania systemów

Wnioski dla systemów wspierających pracę biurową

Nowoczesne systemy wsparcia pracy biurowej powinny być projektowane z myślą o:

1. Elastyczności w zakresie wykorzystywanych modeli AI – możliwość łatwej wymiany lub równoległego wykorzystania różnych modeli w zależności od konkretnego zastosowania
2. Optymalizacji kosztowej – wykorzystanie najbardziej efektywnych modeli do konkretnych zadań, przy zachowaniu wymaganej jakości wyników
3. Integracji z istniejącymi systemami – zapewnienie płynnej współpracy z różnorodnymi formatami danych i systemami przedsiębiorstwa
4. Skalowalności – możliwość dostosowania wydajności i kosztów do faktycznych potrzeb organizacji

Podsumowanie

Deep Seek, mimo obecnych ograniczeń, sygnalizuje ważny trend w rozwoju modeli AI – dążenie do większej efektywności energetycznej przy zachowaniu wysokiej jakości wyników. Dla systemów wspierających pracę biurową oznacza to potencjalne możliwości optymalizacji kosztowej w przyszłości, ale wymaga też elastycznej architektury umożliwiającej adaptację do zmieniającego się krajobrazu technologicznego.

Kluczem do sukcesu będzie umiejętność łączenia najlepszych cech różnych modeli AI w ramach spójnego systemu, który skutecznie wspiera pracowników w ich codziennych zadaniach, przy jednoczesnej optymalizacji kosztów operacyjnych.