Dirbtinis intelektas (DI) sparčiai transformuoja informacinių technologijų (IT) sektorių. Didžiosios pasaulio kompanijos pranešė apie dešimtis tūkstančių programuotojų atleidimus. Apie IT sektoriaus darbuotojų skaičiaus mažinimą skelbė ir kelios Lietuvos įmonės. Ar tai reiškia, kad dar neseniai vieną perspektyviausių ir dideles pajamas garantuojančių profesijų išstums DI?

Artimiausiais metais vien gebėjimo užduoti klausimus „ChatGPT“ nebepakaks. Pasak eksperto, tikrasis produktyvumo šuolis prasideda tada, kai žmogus išmoksta naudotis agentiniu dirbtiniu intelektu – įrankiais, kurie ne tik atsako, bet ir patys atlieka konkrečius darbus kompiuteryje.

Pastaruosius kelerius metus gyvenome nuolatinio DI ažiotažo sąlygomis. Mums buvo žadama, kad DI perrašys visas žaidimo taisykles – nuo to, kaip atliekame mokslinius tyrimus, iki to, kaip planuojame savo atostogas. Tačiau dabar, 2026-aisiais, vis dažniau susiduriame su nauju fenomenu – DI nuovargiu

Dirbtinio intelekto revoliucija įgauna pagreitį, tačiau reali infrastruktūra nespėja paskui ambicingus planus. Stringanti JAV duomenų centrų plėtra jau tampa sisteminiu veiksniu, darančiu įtaką ne tik technologijų bendrovėms, bet ir visai IT vertės grandinei. Nors investicijos į DI išlieka labai didelės, praktiniai įgyvendinimo ribotumai keičia planuotą plėtros tempą.

Dvylika Europos aukščiausiųjų audito institucijų, tarp jų ir Lietuvos Respublikos valstybės kontrolė, atliko tarptautinį lygiagretų auditą, kuriuo vertintas valstybių pasirengimas dirbtinio intelekto plėtrai. Auditas apėmė Albanijos, Estijos, Prancūzijos, Izraelio, Italijos, Latvijos, Lietuvos, Šiaurės Makedonijos, Lenkijos, Rumunijos, Slovakijos ir Šveicarijos patirtį.

Elektroninių paslaugų rinka Lietuvoje yra itin koncentruota ir tai, kad dauguma naudotojų kasdienėms skaitmeninėms operacijoms remiasi vieno tiekėjo sprendimais, kelia atsparumo rizikas, teigia RRT. Patikimumo užtikrinimo paslaugų rinkos 2025 metų apžvalgoje taip pat atkreipiamas dėmesys į būtinybę skatinti ne tik konkurenciją ir alternatyvių sprendimų plėtrą, bet ir daugiau investuoti į gyventojų švietimą.

Sparčiai į akademinę kasdienybę besiskverbiantys DI įrankiai keičia ne tik tai, kaip ieškoma ir analizuojama mokslinė informacija, bet ir pačią mokslinio darbo logiką. Greitis, apimtys ir technologinis patogumas tampa naujuoju standartu, tačiau kartu stiprėja poreikis atsakyti į esminius klausimus – kiek galima pasitikėti DI generuojamais rezultatais, kaip užtikrinti jų skaidrumą ir kur baigiasi technologijos galimybės bei prasideda tyrėjo atsakomybė.

Plaučių vėžys yra viena iš pavojingiausių vėžio formų. Viena iš pagrindinių priežasčių – vėlyva diagnozė: ankstyvosiose stadijose liga pasireiškia itin mažais mazgeliais, kuriuos net patyrusiems radiologams sunku atskirti nuo sveikų audinių. Mokslininkai ieško būdų, kaip dirbtinis intelektas galėtų padėti spręsti šią problemą, suteikdamas gydytojams patikimesnį būdą analizuoti sudėtingus medicininius vaizdus.

Dirbtinį intelektą (DI) vis dažniau įsileidžiame į kasdienį darbą – klausiame, redaguojame, generuojame, tikriname. Tai darome greitai, beveik automatiškai, nes atsakymai pasirodo per kelias sekundes. Tačiau ilgalaikį šios technologijos poveikį aplinkai vis labiau lemia ne pati infrastruktūra, o tai, kaip intensyviai ir kokiu mastu ja naudojasi vartotojai.

Skaitmeniniai produktai tapo neatsiejama mūsų kasdienybės dalimi. Ryte tikriname orų programėles, darbe naudojamės debesų paslaugomis, vakare žiūrime filmus ar rašome žinutes. Vis dažniau šiuose kasdieniuose veiksmuose „užkulisiuose“ veikia ir dirbtinis intelektas. Ar kada nors susimąstėme, jog kiekviena skaitmeninė užklausa palieka realų – nors nematomą – pėdsaką aplinkoje?

Kas būtų, jei tokios technologijos kaip savaeigiai automobiliai, dronai ar išmaniosios navigacijos sistemos galėtų suprasti pasaulį taip pat gerai, kaip mes – ne tik matyti formas, bet ir atpažinti, ką mato? Žmonės akimirksniu supranta, ar mato pėsčiąjį, laukiantį prie perėjos, ar dviratį, paliktą ant šaligatvio, ar per kiemą bėgantį šunį. Tačiau duomenimis paremtoms sistemoms tokio lygio gebėjimas – sudėtingas iššūkis.

Žmonės ne visada pamato botus socialiniuose tinkluose, bet vis dažniau juos pajunta. Nors Europos Sąjunga jau turi galingų įrankių kovai su dezinformacija, praktiškai platformos dažnai išvengia atsakomybės, o valstybės įstringa neveiksnumo būsenoje.

Išpirkos reikalaujančių virusų atakos, farmacijos ir medicinos milžinių jautrių duomenų vagystės, dirbtinio intelekto pokalbių robotų spragos – tai vien pastarųjų mėnesių naujienos, liudijančios, kad DI veikiamas IT saugumo pasaulis galutinai peržengė ribą tarp teorinių pasvarstymų ir realybės. Šiandien DI ne tik padeda apsisaugoti, bet ir tampa vienu pagrindinių įrankių programišių rankose.

Kiekvieną sekundę pasaulis sugeneruoja milžiniškus duomenų kiekius, bet didžioji jų dalis taip ir lieka dūlėti be jokios paskirties. Informacija guli serveriuose ir kas mėnesį didina sąskaitas už užimtą vietą. Užmiršti duomenys ne tik degina pinigus, bet ir sukuria saugumo rizikų bei kenkia aplinkai.

Pastarojo meto nuosmukis „SaaS“ (programinės įrangos kaip paslaugos) įmonių akcijų rinkoje klaidingai interpretuojamas kaip sektoriaus krizė. Iš tiesų tai rodo ką kita – verslo valdymo sistemos tampa svarbesnės nei bet kada anksčiau.