Gartner попереджає: до 2027 багато проєктів проваляться через великі витрати, слабкий контроль і сумнівну користь. Лише близько 130 розробників з тисячі надійні. Часто “agent washing” — чат-боти або прості процеси видають за AI-агентів. Більшість не можуть виконувати складні завдання й приносити прибуток. 62% компаній тестують агентів лише всередині.
Ринок AI-агентів 2024 — $5,4 млрд, до 2030 — $50,3 млрд. Лідирує Північна Америка (40%), найшвидше росте Азія. Тренди — машинне навчання, одноагентні системи, готові рішення. Проблеми — конфіденційність, регулювання, брак кадрів. Інтеграція зі старим ПЗ складна й дорога. Gartner прогнозує: до 2028 AI-агенти ухвалюватимуть 15% щоденних рішень (проти 0% у 2024).
Рекомендують застосовувати, коли користь очевидна. Nasscom бачить потенціал у швидких рішеннях і наголошує на управлінні ризиками. 77% компаній тримають “людину в циклі” для контролю й оцінки контексту.
Медпрацівниця Джйотсна Пател із села Качіґам зважує немовлят телефоном, лінійкою й тканиною, використовуючи Shishu Mapan — AI-інструмент від Wadhwani AI, що оцінює вагу за відео. Спочатку матері сумнівалися, але довірилися. Моніторинг у перші шість тижнів важливий для профілактики затримки росту, інфекцій і недоїдання. Старі ваги дають неточні результати.
Shishu Mapan працює офлайн, справляється з поганим освітленням і рухом — ідеально для сіл. Тестували в лікарнях, потім адаптували для поля. Відео зберігають локально і видаляють після обробки — для конфіденційності. 2024-го додаток запустили в Дамані та Діу. Медслужби інтегрували його в державну платформу, замінивши ручний ввід. Похибка — 114 г проти 183 г у старих ваг.
Якщо результат близький до межі, дитину направляють до лікарні, що покращує своєчасність втручань. Цифрові логи підвищують відповідальність працівників ASHA і дають точніші дані для аналізу, що допомагає в харчуванні й гігієні.
Інші інновації: MAAP, IIIT, Microsoft
MAAP — інструмент від RevolutionAIze, розроблений Ромітою Гос і Нілашіс Рой. Оцінює зріст і стан харчування за фото, пропонує індивідуальні дієти. Працює офлайн, без реквізиту. AI навчили орієнтуватись на поставу і фон.
Проблеми з освітленням вирішили інструкціями й відео. MAAP безкоштовний для держпрацівників, приватні платять — це забезпечує стійкість. Дані анонімні, обличчя не зберігаються. Алгоритм оновлюють з урахуванням регіональних особливостей.
Інші проєкти — подвійне фото-додаток IIIT-Хайдарабад і 3D-сканери Microsoft. Останні дорогі, потребують спецобладнання.
Плани розвитку
Wadhwani AI планує розширити модель на дітей до шести років і інтегрувати в Poshan Tracker — національну платформу харчування. Модель перенавчать з урахуванням рухів і пропорцій старших дітей. Пілоти запустять в інших регіонах з урахуванням кольору шкіри, освітлення й анатомії.
Вперше в багатьох громадах дані про ріст збирають і передають майже в реальному часі. Роміта Гос наголошує: технології самі не розв’яжуть проблеми — потрібні політика, партнерства і терпіння.
AI в охороні здоров’я: користь без ілюзій
AI робить медицину доступнішою, особливо там, де бракує лікарів. Дослідниця Сумедха Сіркар вважає антропометрію простою і надійною, а візуальні дані — складнішими для підробки. Працівники ASHA перевантажені. Потрібні навчання і зворотний зв’язок. Важливо, щоб клініки діяли за результатами AI. AI не замінює людину, а підсилює.
Основні висновки
Низька вага при народженні — ключовий ризик.
Повторні перевірки у перші тижні часто пропускають, особливо в селі.
AI підвищує точність і доступність медпослуг.
Знижує навантаження на медиків і робить дані надійнішими.
Інтеграція в державні системи — ключ до сталого результату.
Авторка: Дар’я Бровченко
Немає коментарів:
Дописати коментар
Примітка: лише член цього блогу може опублікувати коментар.