Meteorološka tehnologija ulazi u fazu radikalne transformacije: fokus se seli s dizajna aplikacija na brzinu obrade golemih količina radarskih podataka. Klasične vremenske aplikacije postaju usko grlo jer ne mogu pratiti sve gušće i brže radarske tokove u stvarnom vremenu. AI sustavi i GPU-akceleracija omogućuju gotovo kontinuiranu analizu, ranije detekcije opasnih pojava i pametnu filtraciju informacija. Umjesto da korisnici otvaraju aplikacije, AI asistenti će ih proaktivno upozoravati i vraćati “ljudski” element prognoze – ali uz strojnu brzinu. Bug
Prema istraživanju Microsofta, već u 2024. godini tri četvrtine uredskih radnika na globalnoj razini koristilo je generativnu umjetnu inteligenciju na poslu, a čak 78% njih donijelo je vlastite AI alate na radno mjesto. Istovremeno, gotovo trećina svih korisnika AI-ja priznaje da je unosila osjetljive materijale u javne chatbotove, što stvara tzv. “sigurnosni jaz u pristupu”. Tvrtke koje nemaju plan upravljanja AI-jem izložene su pravnim i regulatornim rizicima. Ključno je definirati poslovne slučajeve za AI, odabrati provjerene alate, regulirati osobne račune, zaštititi podatke klijenata, pratiti “divlje” AI aplikacije i educirati zaposlenike. Organizacije moraju odmah djelovati kako bi omogućile produktivnu, a sigurnu upotrebu AI-ja. Bug
Sudionici istraživanja koji su koristili ChatGPT u pravilu pisali kraće, generičke tekstove s manje činjenica koje su čitatelji ocijenili kao manje korisne. Čak i kad su svi imali na raspolaganju iste informacije, oni koji su ih dobivali u formi AI sinteze stjecali su površnije znanje. Autori smatraju da se problem krije u pasivnosti: Google traži aktivno čitanje, selekciju i interpretaciju izvora, dok LLM obavlja taj posao umjesto korisnika. Iako ne predlažu napuštanje umjetne inteligencije, upozoravaju da bi je trebalo koristiti strateški – za brze činjenice, ne za temeljito učenje. Bug