Dowiedz się, czym są LLM (duże modele językowe), jak działają, do czego są wykorzystywane i jak zmieniają sztuczną inteligencję oraz biznes.
Spis treści
- Czym są duże modele językowe (LLM)?
- Jak działają LLM i na jakich technologiach się opierają?
- Najpopularniejsze duże modele językowe na rynku
- Zastosowania LLM w biznesie i codziennym życiu
- Bezpieczeństwo i wyzwania związane z dużymi modelami językowymi
- Przyszłość rozwoju LLM i ich wpływ na AI
Czym są duże modele językowe (LLM)?
Duże modele językowe (LLM, z ang. Large Language Models) to zaawansowane systemy sztucznej inteligencji, które są zdolne rozumieć, analizować i generować ludzki język na niespotykaną dotąd skalę. Ich niezwykła innowacyjność polega na wykorzystaniu ogromnych zbiorów danych tekstowych – często obejmujących miliardy słów i zdań pochodzących z książek, artykułów, stron internetowych czy forów dyskusyjnych – do tworzenia matematycznych reprezentacji języka. Kluczowym aspektem LLM jest stosowanie nowoczesnych architektur sieci neuronowych, takich jak transformery, które zostały zaprojektowane do efektywnego przetwarzania, uczenia się zależności i kontekstów występujących w zdaniach oraz dłuższych fragmentach tekstu. Dzięki temu modele te potrafią wyławiać, analizować i rozumieć subtelności językowe, niuanse stylistyczne, idiomy czy odniesienia kulturowe, co pozwala im na naturalne i wiarygodne generowanie tekstu przypominającego ludzką wypowiedź.
Samo pojęcie „duży” w odniesieniu do modeli językowych oznacza nie tylko olbrzymią liczbę danych, na których zostały one wytrenowane, ale przede wszystkim kolosalną liczbę parametrów. Przykładowo, modele takie jak GPT-3 czy GPT-4 dysponują setkami miliardów parametrów, a ich efektywność w rozumieniu i generowaniu tekstu jest powiązana z możliwością modelowania wielopoziomowych relacji między słowami, frazami i całymi zdaniami. W praktyce oznacza to, że LLM są w stanie zrealizować szeroką gamę zadań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego, np. odpowiadanie na pytania, tłumaczenie tekstów, generowanie kreatywnych treści, streszczenia, klasyfikacja informacji, rozpoznawanie sentymentu, a nawet prowadzenie wieloetapowych dialogów. To, co wyróżnia LLM na tle wcześniejszych rozwiązań, to skalowalność i uniwersalność – jeden dobrze wytrenowany model może być stosowany w wielu językach, specjalizacjach oraz dziedzinach, bez konieczności budowy dedykowanych systemów do każdego zadania. Co istotne, nieustanny rozwój technologii obliczeniowych (szczególnie GPU i TPU) oraz dostępność coraz większych zestawów danych sprawiają, że modele te stają się coraz skuteczniejsze, elastyczniejsze i łatwiejsze do zaadaptowania w praktycznych zastosowaniach biznesowych, edukacyjnych czy naukowych.
Jak działają LLM i na jakich technologiach się opierają?
Mechanizm działania dużych modeli językowych (LLM) opiera się głównie na zaawansowanych architekturach sieci neuronowych, spośród których największą rewolucję przyniosły transformatory (transformers). Fundamentem LLM jest proces uczenia maszynowego, w którym model analizuje ogromne ilości tekstu – obejmujące książki, strony internetowe, artykuły i inne źródła pisane – by nauczyć się statystycznych zależności między słowami, frazami oraz większymi jednostkami tekstu. Najważniejszym elementem architektury transformatora jest mechanizm „self-attention”, umożliwiający modelowi rozpoznawanie kontekstu słowa nie tylko na podstawie bezpośredniego sąsiedztwa, ale również całych fragmentów tekstu. Dzięki temu LLM potrafią rozumieć i generować skomplikowane struktury językowe, wychwytując niuanse, metafory, konotacje czy wieloznaczność. Trening takich modeli przebiega w dwóch fazach: najpierw następuje pretrening na ogromnych, nieoznakowanych zbiorach tekstów (unlabeled text), podczas którego model uczy się ogólnych zasad języka, a następnie fine-tuning, czyli dostosowanie do określonych zadań lub typów tekstu, często z użyciem mniejszych, specjalistycznych zbiorów danych. LLM są trenowane w oparciu o optymalizację funkcji strat (loss function), która wskazuje jak bardzo generowany tekst różni się od rzeczywistego, co prowadzi do ciągłej poprawy jakości odpowiedzi modelu wraz z kolejnymi iteracjami. Istotną rolę odgrywają tu potężne moce obliczeniowe – do treningu najmocniejszych modeli, takich jak GPT-3 i GPT-4, wykorzystywane są setki lub nawet tysiące procesorów graficznych jednocześnie, co znacząco przekracza możliwości standardowych komputerów osobistych.
Technologiczne podstawy LLM to nie tylko nowoczesne sieci neuronowe, ale także narzędzia i infrastruktura wspierające ich rozwój. Kluczowe znaczenie mają tu platformy do rozproszonego przetwarzania danych, takie jak Google Cloud, Microsoft Azure czy AWS, które oferują elastyczność i skalowalność niezbędną do przechowywania i przetwarzania petabajtowych zbiorów tekstów. Do programowania modeli używa się wyspecjalizowanych bibliotek, np. TensorFlow, PyTorch czy Transformers w ramach ekosystemu Hugging Face, które usprawniają definiowanie, trenowanie oraz testowanie sieci neuronowych. Na bazie tych narzędzi powstają innowacyjne rozwiązania, umożliwiające personalizację modeli, szybkie wdrażanie w aplikacjach biznesowych oraz integrację z innymi systemami sztucznej inteligencji. Modele LLM w trakcie treningu uczą się reprezentacji semantycznych, co pozwala im nie tylko analizować sens zdań, ale także podejmować działania wymagające rozumienia kontekstu – tłumaczenie maszynowe, streszczanie tekstów, generowanie kreatywnych treści czy dialog z użytkownikiem. Ogrom przechowywanych i przetwarzanych danych niesie wyzwania związane z optymalizacją wykorzystania pamięci, przyspieszaniem treningu i zapewnieniem wysokiej jakości generowanych odpowiedzi. Jednocześnie funkcjonowanie LLM nie ogranicza się jedynie do rozpoznawania wzorców – nowoczesne modele są wzmacniane technikami uczenia przez wzmacnianie z udziałem człowieka (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF), gdzie ludzie oceniają odpowiedzi modelu, poprawiając ich trafność oraz dostosowując do oczekiwań użytkowników. To właśnie ta synergia pomiędzy algorytmami, danymi i ludzkim doświadczeniem stanowi o sile dużych modeli językowych oraz przesuwa granice możliwości współczesnej sztucznej inteligencji.
Najpopularniejsze duże modele językowe na rynku
Współczesny rynek sztucznej inteligencji obfituje w liczne duże modele językowe (LLM), które wyznaczają standardy w zakresie przetwarzania tekstu, automatycznej analizy języka, generowania treści oraz wsparcia w pracy i nauce. Najważniejszym i najbardziej rozpoznawalnym modelem jest seria GPT (Generative Pre-trained Transformer), stworzona przez OpenAI. GPT-3, z liczbą 175 miliardów parametrów, był przełomowy i szybko zdobył popularność na całym świecie dzięki możliwości generowania tekstów o jakości zbliżonej do ludzkiej, prowadzenia rozbudowanych konwersacji czy automatyzacji tworzenia raportów i analiz. Jego następca, GPT-4, przyniósł jeszcze większą elastyczność i lepsze zrozumienie kontekstu, a także wsparcie dla różnych modalności (łączenie tekstu z obrazami). Nieco mniej znaną, lecz dynamicznie rozwijaną alternatywą, jest model Claude firmy Anthropic, zaprojektowany z myślą o bezpieczeństwie, przejrzystości i efektywnej interakcji z użytkownikiem. Claude zyskuje uznanie w środowisku biznesowym, szczególnie w sektorach wymagających zaawansowanej analizy dużych ilości danych oraz w procesach zarządzania informacjami. Kolejnym graczem na rynku jest PaLM 2 (Pathways Language Model) od Google, który został zoptymalizowany pod kątem wielojęzyczności oraz integracji z narzędziami wyszukiwarki, oferując precyzyjne odpowiedzi i wsparcie w rozumieniu różnorodnych struktur tekstowych. Do konkurencyjnych rozwiązań należy także LLaMA (Large Language Model Meta AI) opracowany przez Meta (Facebook), który wyróżnia się otwartym dostępem i elastycznością wdrożeniową — społeczność open source chętnie korzysta z jego możliwości przy projektach badawczych oraz komercyjnych inicjatywach. LLaMA zdobywa popularność zwłaszcza wśród programistów i firm, które chcą wdrożyć zaawansowaną analizę językową we własnych systemach, nie korzystając bezpośrednio z zamkniętych rozwiązań dużych korporacji.
Obok tych gigantów funkcjonują także mniejsze, lecz niezwykle ważne modele o specjalistycznych zastosowaniach. Na czoło wysuwa się BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) stworzony przez Google, który choć liczy znacznie mniej parametrów niż GPT-3 czy PaLM 2, zrewolucjonizował dziedzinę rozumienia kontekstu i znaczenia słów w zdaniu poprzez dwukierunkowe uczenie na dużych zbiorach tekstowych. BERT i jego warianty, takie jak RoBERTa czy DistilBERT, są szeroko wykorzystywane w systemach wyszukiwania informacji, klasyfikacji tekstu, a także w rozwiązaniach NLP wykorzystywanych w dużych korporacjach, serwisach społecznościowych oraz branży finansowej. Do istotnych modeli należy również ERNIE (Enhanced Representation through kNowledge IntEgration) opracowany przez Baidu, który integruje wiedzę encyklopedyczną z klasycznymi algorytmami sieci neuronowych, co pozwala na efektywniejsze przetwarzanie języka w aplikacjach azjatyckich i wielojęzycznych. Rozwój modeli wielojęzycznych, takich jak mT5 czy XLM-R, przyczynia się do demokratyzacji AI i umożliwia zastosowania automatycznej translacji oraz analizy sentymentu w globalnej skali. Warto również zauważyć, że dla wielu gałęzi przemysłu powstają specjalistyczne LLM, jak BioGPT dostosowany do przetwarzania tekstów naukowych z biologii czy MedPaLM 2, który wspiera lekarzy w interpretacji wyników badań i diagnostyce. Wdrażanie tych rozwiązań prowadzi do szybszego przepływu informacji, automatyzacji rutynowych procesów i usprawnienia komunikacji zarówno w dużych organizacjach, jak i w codziennym życiu użytkowników indywidualnych. Ewolucja i konkurencja wśród dużych modeli językowych przekłada się także na wzrost innowacji oraz dostępność bardziej wydajnych, bezpiecznych i spersonalizowanych systemów AI, które coraz skuteczniej odpowiadają na złożone potrzeby rynku oraz oczekiwania użytkowników na całym świecie.
Zastosowania LLM w biznesie i codziennym życiu
Rozwój dużych modeli językowych przekształcił krajobraz technologiczny, otwierając szerokie spektrum praktycznych zastosowań zarówno w biznesie, jak i codziennym życiu. W sektorze biznesowym LLM pełnią coraz istotniejszą rolę, pozwalając firmom na automatyzację procesów, optymalizację kosztów i poprawę jakości obsługi klienta. Jednym z najczęstszych wdrożeń są nowoczesne chatboty i wirtualni asystenci, którzy dzięki LLM są w stanie prowadzić naturalne, spersonalizowane konwersacje z użytkownikami, szybko reagując nawet na skomplikowane zapytania i obsługując klientów przez całą dobę. Przedsiębiorstwa korzystają z LLM do automatyzowania pracy biurowej i wsparcia zespołów, generując dokumenty, podsumowania czy raporty, a także analizując duże zbiory tekstowych danych, co pozwala lepiej rozumieć preferencje odbiorców i trendy rynkowe. W obszarze marketingu sztuczna inteligencja napędzana przez LLM umożliwia personalizację przekazów reklamowych, kreowanie treści dostosowanych do wybranych grup odbiorców oraz analizę opinii konsumentów w mediach społecznościowych i na forach. Z automatycznych tłumaczeń korzystają zarówno firmy międzynarodowe, jak i lokalne, umożliwiając błyskawiczną komunikację z klientami na całym świecie i poszerzanie zasięgu usług. Modele LLM odgrywają kluczową rolę w branży finansowej — od automatyzacji procesu rozpoznawania i generowania dokumentów, przez wykrywanie nadużyć na podstawie analizy tekstowych zapisów, aż po nawigowanie wśród złożonych regulacji i dokumentów prawnych. Sektory takie jak edukacja czy zdrowie również korzystają z potencjału LLM, wdrażając narzędzia wspierające personalizowany proces nauczania, generowanie materiałów dydaktycznych, a także umożliwiając automatyczne odpowiadanie na pytania pacjentów i sporządzanie podsumowań wizyt lekarskich, dzięki czemu specjaliści mogą poświęcić więcej czasu na diagnozę i leczenie.
Na co dzień LLM coraz częściej stają się integralną częścią narzędzi i aplikacji użytkowników indywidualnych, wspomagając rozwiązywanie codziennych problemów i poprawiając komfort życia. Korzystamy z inteligentnych asystentów głosowych, które — dzięki LLM — potrafią prowadzić płynne rozmowy, interpretować niuanse językowe oraz automatyzować sterowanie urządzeniami domowymi czy planowanie harmonogramów. Użytkownicy wykorzystują modele językowe do generowania kreatywnych treści, takich jak e-maile, wpisy w mediach społecznościowych, eseje czy propozycje prezentacji, co przyspiesza pracę i inspiruje do twórczego działania. LLM stały się wsparciem w nauce języków obcych, pomagając w tłumaczeniu, analizie gramatyki i uczeniu się nowych zwrotów w praktycznym kontekście. Dzięki modelom językowym konsumenci mogą łatwiej porównywać produkty, otrzymywać rekomendacje zakupowe dopasowane do własnych upodobań oraz uzyskiwać szybkie podsumowania i odpowiedzi na nurtujące ich pytania. W obszarze rozrywki LLM umożliwiają tworzenie personalizowanych opowieści, automatyczne dopasowanie rekomendowanych filmów i książek, a także interakcję z grami i narzędziami edukacyjnymi wykorzystującymi naturalny język. Dodatkowo osoby niewidome lub niedowidzące korzystają z LLM do automatycznego opisywania treści wizualnych oraz nawigacji po cyfrowych zasobach. Warto również podkreślić rosnące znaczenie LLM w zakresie cyberbezpieczeństwa — modele te są wykorzystywane do identyfikacji phishingu, automatyzacji analiz logów czy ostrzegania przed podejrzaną aktywnością w sieci. Wszystkie te przypadki potwierdzają, że LLM nie tylko wspierają rozwój biznesu, ale też bezpośrednio wpływają na codzienną wygodę, produktywność i bezpieczeństwo użytkowników indywidualnych, wprowadzając nowe standardy w interakcji człowiek–technologia na niespotykaną dotąd skalę.
Bezpieczeństwo i wyzwania związane z dużymi modelami językowymi
Rozwój dużych modeli językowych (LLM) wiąże się nie tylko z olbrzymimi możliwościami, ale także z szeregiem kwestii dotyczących bezpieczeństwa, odpowiedzialności oraz etyki ich zastosowania. Jednym z kluczowych wyzwań jest tzw. halucynacja modelu, czyli generowanie przez LLM pozornie wiarygodnych, ale nieprawdziwych lub wprowadzających w błąd informacji. Ponieważ modele bazują na statystycznych zależnościach w danych, nie posiadają one faktycznego zrozumienia czy weryfikacji faktów, co może prowadzić do rozpowszechniania błędnych wiadomości, dezinformacji czy nawet szkodliwych treści. Warto również zauważyć, że LLM mogą ulegać tzw. uprzedzeniom algorytmicznym (ang. bias), które wynikają z obecności stereotypów, nierówności społecznych i nieświadomych uprzedzeń zawartych w zbiorach treningowych. Z tego powodu modele mogą generować odpowiedzi, które odzwierciedlają negatywne schematy, wzmacniają dyskryminację lub naruszają zasady równego traktowania. Istotnym zagrożeniem związanym z bezpieczeństwem jest również możliwość przechwytywania i przetwarzania danych wrażliwych przez LLM. Modele te mają zdolność do zapamiętywania fragmentów danych wejściowych, a w skrajnych przypadkach — do ułatwienia odzyskiwania poufnych informacji na podstawie podpowiadanych treści. Stąd niezwykle ważne stają się kwestie anonimizacji danych, wdrażania ścisłych polityk zarządzania informacjami oraz edukowania personelu i użytkowników końcowych na temat bezpieczeństwa korzystania z narzędzi AI. Z punktu widzenia inżynierii systemów AI, pojawia się problem tzw. podatności na ataki typu adversarial — specjalnie przygotowane wejścia mogą wprowadzić model w stan generowania niepożądanych, nieprzewidywalnych lub niebezpiecznych odpowiedzi. To rodzi konieczność stałego monitorowania działania AI, przeprowadzania testów penetracyjnych oraz rozwijania technologii rozpoznających i neutralizujących tego typu zagrożenia.
Wyzwaniem pozostaje także odpowiedzialność prawna oraz kwestie zgodności z regulacjami, zwłaszcza w kontekście przetwarzania danych osobowych i wymogów takich aktów prawnych jak RODO. Duże modele językowe, używane do analizy i generowania treści na masową skalę, mogą nieumyślnie naruszać prywatność użytkowników — przykładowo poprzez generowanie danych, które mogą być uznane za tożsamościowe lub wrażliwe. Niezbędne jest wdrażanie mechanizmów audytu, kontroli jakości generowanych treści oraz transparentności działania LLM, aby zapewnić użytkownikom i firmom pewność co do bezpieczeństwa wykorzystania tych narzędzi. Innym istotnym aspektem jest potencjał LLM do wspierania działań przestępczych: zaawansowane modele mogą być wykorzystywane przez cyberprzestępców do generowania przekonujących phishingów, dezinformacji, manipulowania opinią publiczną czy automatycznego tworzenia złośliwego oprogramowania. Dlatego firmy technologiczne inwestują coraz więcej w rozwiązania zabezpieczające, takie jak filtry treści niebezpiecznych, mechanizmy detekcji nadużyć czy algorytmy moderujące. Jednak równie ważne są inicjatywy na rzecz etycznego projektowania i używania modeli językowych — poprzez wdrażanie metod tzw. alignmentu, czyli dopasowywania wyników generowanych przez model do wartości i oczekiwań społecznych oraz ścisłą współpracę ekspertów AI z przedstawicielami nauk społecznych, prawników czy psychologów. Dyskusja wokół LLM obejmuje także kwestie transparentności „czarnej skrzynki”, czyli braku wyjaśnialności decyzji podejmowanych przez model — użytkownicy i decydenci coraz częściej domagają się narzędzi umożliwiających wgląd w procesy decyzyjne AI, by lepiej kontrolować ryzyka związane z generowaniem treści i podejmowaniem decyzji w newralgicznych obszarach, jak prawo, zdrowie, edukacja czy sektor finansowy. Wyznaczenie jasnych standardów etycznych i prawnych, rozwój narzędzi audytorskich oraz edukacja użytkowników i twórców staje się więc fundamentem bezpiecznego i odpowiedzialnego rozwoju dużych modeli językowych we współczesnym społeczeństwie.
Przyszłość rozwoju LLM i ich wpływ na AI
Wraz z dynamicznym postępem technologicznym przyszłość dużych modeli językowych (LLM) nabiera coraz bardziej przełomowego charakteru i bezpośrednio kształtuje przyszłość sztucznej inteligencji. Tendencje rozwojowe w obszarze LLM wskazują na pogłębienie zarówno skali, jak i funkcjonalności modeli. Przewiduje się, że kolejne generacje LLM będą jeszcze bardziej potężne pod względem liczby parametrów – pojawiają się już zapowiedzi systemów przekraczających dziesiątki bilionów parametrów, co pozwoli na jeszcze głębsze rozumienie kontekstu, niuansów językowych oraz intencji użytkownika. Rozwój będzie napędzany nie tylko poprzez sam rozmiar modeli, ale także wyraźny postęp w kierunku modeli „multimodalnych”, zdolnych do jednoczesnego przetwarzania tekstu, obrazu, dźwięku, a w przyszłości nawet wideo i danych sensorowych. Integracja wielu modalności umożliwi LLM pełniejszą interpretację rzeczywistości oraz udostępni użytkownikom jeszcze bogatsze możliwości interakcji, na przykład wyjaśnianie obrazów za pomocą tekstu, generowanie opowieści na podstawie dźwięków lub tłumaczenie komunikatów wizualnych na język mówiony. Ukierunkowanie na wzmacnianie rozumowania oraz wnioskowania opartych na bardziej logicznych, czy wręcz symbolicznych reprezentacjach, będzie decydować o jakości przyszłych modeli, zmierzając ku budowie AI zdolnej do wyjaśniania swoich decyzji, automatycznego uczenia się na przykładach lub analizie konsekwencji swoich odpowiedzi. Równocześnie, rozwój LLM będzie koncentrował się na zwiększaniu ich wydajności oraz energooszczędności – optymalizacja zużycia zasobów, segmentacja modeli na mniejsze, efektywniejsze komponenty („small models”), kompresja oraz innowacyjne techniki treningowe umożliwią wdrożenia nawet na urządzenia osobiste, takie jak smartfony, bez potrzeby korzystania z rozległych chmur obliczeniowych.
Z perspektywy wpływu na sztuczną inteligencję, przyszłe generacje LLM zmienią podstawową architekturę oraz filozofię systemów AI. Modele te staną się bazą dla kompleksowych, kognitywnych platform pomagających nie tylko odpowiadać na pytania, ale również szukać i integrować informacje, personalizować usługi czy prowadzić wieloetapowe procesy decyzyjne w warunkach niepełnych danych. Szczególny nacisk położony zostanie na rozwój „AI agentów”, czyli autonomicznych asystentów zdolnych do samodzielnego wykonywania złożonych zadań zgodnie z celami użytkownika, aktywnie uczących się z interakcji oraz potrafiących zarządzać innymi modelami i narzędziami w ekosystemach cyfrowych. Przyszłość LLM to również coraz silniejsze związanie ich z tzw. edge computing, gdzie modele wdrażane będą lokalnie, na urządzeniach końcowych, zapewniając niższe opóźnienia, większą prywatność danych i odporność na przerwy w łączności. Powszechna dostępność zaawansowanych modeli może być impulsem do demokratyzacji AI – firmy, instytucje edukacyjne, sektor zdrowia oraz użytkownicy indywidualni uzyskają dostęp do mocy sztucznej inteligencji, z możliwością dostosowywania jej działania do osobistych preferencji i potrzeb branżowych. Jednak aby LLM w pełni zrewolucjonizowały ekosystem technologiczny, niezbędne są dalsze postępy w zakresie kontroli nad generowanymi treściami, wyjaśnialności, minimalizowania halucynacji oraz rozwoju otwartych standardów audytu i bezpieczeństwa. Przewiduje się, że interoperacyjne API, łatwość integracji oraz pojawienie się otwartych platform do tworzenia własnych, wyspecjalizowanych modeli językowych przyspieszą tempo innowacji i pozwolą na powstawanie hybrydowych systemów AI, łączących LLM z bazami wiedzy, systemami eksperckimi, robotyką czy internetem rzeczy. Równolegle, wzrost możliwości LLM znacząco przyspieszy rozwój dziedzin, które historycznie były specyficzne dla ludzkiego intelektu – twórczości, projektowania, nauki czy wsparcia diagnostycznego – otwierając zupełnie nowe horyzonty dla automatyzacji, kreatywności oraz rozwoju współpracy między człowiekiem a maszyną. Rozwijająca się świadomość społeczna na temat AI, a także bardziej rygorystyczne regulacje prawne i etyczne, wymuszą ewolucję środowiska wokół LLM, aby zapewnić rozwój technologii przynoszącej wymierne korzyści społeczeństwu, zachowując jednocześnie transparentność, odpowiedzialność i zgodność z wartościami humanistycznymi.
Podsumowanie
Duże modele językowe, czyli LLM, stanowią fundament nowoczesnej sztucznej inteligencji, rewolucjonizując przetwarzanie i generowanie tekstu na niespotykaną dotąd skalę. Zastosowania tych zaawansowanych algorytmów znajdujemy zarówno w codziennym życiu, jak i w świecie biznesu. Jednak obok spektakularnych możliwości stoją nowe wyzwania związane z bezpieczeństwem oraz etyką użytkowania. Przyszłość LLM zapowiada dalszy dynamiczny rozwój, który wpłynie na wiele sektorów gospodarki i otworzy nowe szanse dla firm wdrażających AI w swoje strategie.
