10 idėjų, ką galima sukurti su naujais DI modeliais : GPT-5.6 Sol ir Claude Fable 5.

Naujausi pažangūs dirbtinio intelekto modeliai naudojami ne tik tekstams rašyti ar klausimams atsakyti. Jie gali analizuoti didelius informacijos kiekius, programuoti, naudotis išoriniais įrankiais, tikrinti sukurtus sprendimus ir atlikti kelių etapų užduotis.

Internete jau demonstruojamos asmeninės sveikatos programėlės, statybinių medžiagų skaičiuoklės, socialinių tinklų analitikos sistemos, interaktyvios kelionių svetainės ir net naršyklėje veikiančios 3D aplinkos.

Vis dėlto svarbu atskirti realų technologinį progresą nuo socialiniuose tinkluose skelbiamų demonstracijų. Dauguma tokių projektų tebėra prototipai, o jų autoriai ne visada pateikia kodą, testavimo duomenis ar informaciją apie žmogaus atliktą darbą.

Toliau – dešimt praktinių idėjų, parodančių, kur gali būti naudingi tokie modeliai kaip „GPT-5.6 Sol“ ir „Claude Fable 5“.

Kas naujo su šiais modeliais

„OpenAI“ 2026 m. liepos 9 d. plačiai pristatė GPT-5.6 modelių šeimą. Jos flagmanu tapo „GPT-5.6 Sol“, o pigesnėms ir greitesnėms užduotims skirti „Terra“ bei „Luna“ modeliai.

Bendrovė akcentuoja geresnius programavimo, profesionalių dokumentų rengimo, vizualinio dizaino, įrankių naudojimo ir ilgai trunkančių užduočių atlikimo gebėjimus. Modelis gali rašyti bei paleisti nedideles programas, apdoroti tarpinius rezultatus ir pagal juos pasirinkti kitą veiksmą. Oficialus „OpenAI“ pristatymas

„Anthropic“ modelį „Claude Fable 5“ pristatė birželio 9 d. Jis orientuotas į programavimą, sudėtingą analizę, kompiuterio valdymą ir kelių etapų agentines užduotis. Kartu buvo pristatytas dar galingesnis „Claude Mythos 5“.

„Claude Fable 5“ prieinamumas netrukus po pristatymo buvo laikinai sutrikęs. Birželio 12 d., JAV valdžiai pritaikius eksporto kontrolės reikalavimus „Fable 5“ ir „Mythos 5“ modeliams, „Anthropic“ sustabdė jų prieigą visiems klientams. Bendrovė aiškino negalėjusi realiuoju laiku patikimai nustatyti vartotojų pilietybės.

Birželio 30 d. apribojimai buvo panaikinti, o nuo liepos 1 d. prieiga prie „Fable 5“ pradėta atkurti naudotojams visame pasaulyje. Oficialus „Anthropic“ pranešimas

↑ Grįžti į turinį

1. Asmeninė sveikatos ir treniruočių programėlė

Vienas praktiškiausių pritaikymų – pagal konkretaus žmogaus įpročius sukurta sveikatos programėlė.

Norint gauti naudingą rezultatą, pirmiausia reikia surinkti duomenis. Pavyzdžiui, kelias savaites galima registruoti:

• atliekamus pratimus;

• pakartojimų ir serijų skaičių;

• treniruočių trukmę;

• savijautą;

• kūno rodiklius;

• naudojamus įrenginius ir programėles.

Gavęs tokius duomenis, DI modelis gali padėti suprojektuoti sistemą, kurioje treniruotės registruojamos balsu, pridedamos nuotraukos, rodoma rezultatų istorija ir kuriami individualūs priminimai.

Sudėtingesnę programėlę galima susieti su „Apple Watch“ ir „HealthKit“. Tačiau tokiam projektui reikia ne tik sugeneruotos vartotojo sąsajos, bet ir duomenų bazės, autentifikavimo, serverio, privatumo apsaugos bei realaus testavimo.

Svarbiausia šio pavyzdžio pamoka – DI geriausiai veikia tada, kai gauna ne abstrakčią idėją, o gerai dokumentuotą realų procesą.

Sveikatos programėlės pateikiama analizė taip pat neturėtų būti laikoma gydytojo diagnoze ar profesionalia medicinos konsultacija.

↑ Grįžti į turinį

2. Statybinių medžiagų skaičiavimas pagal brėžinius

Elektrikai, santechnikai ir sąmatininkai daug laiko praleidžia nagrinėdami techninius brėžinius. Reikia surasti pasikartojančius simbolius, suskaičiuoti įrenginius, įvertinti linijų ilgius ir gautus kiekius perkelti į sąmatą.

DI pagrįstas įrankis galėtų:

• priimti PDF formato brėžinių rinkinį;

• perskaityti projekto legendą ir bendrąsias pastabas;

• atpažinti bei suskaičiuoti pažymėtus įrenginius;

• ištraukti informaciją iš šviestuvų ir elektros skydų lentelių;

• sudaryti medžiagų ir darbų kiekių žiniaraštį;

• perduoti rezultatus į sąmatų sudarymo sistemą.

Pavyzdžiui, „DesignFlow Build“ skelbia, kad jos sistema pirmiausia perskaito projekto legendą, tada brėžiniuose skaičiuoja šviestuvus, kištukinius lizdus, jungiklius bei kitus įrenginius ir gautus kiekius perduoda į tos pačios platformos sąmatų modulį.

Vis dėlto nestandartiniai simboliai, prastos kokybės skenuoti dokumentai ir neatitikimai tarp brėžinių bei specifikacijų vis dar reikalauja specialisto patikros. DI šiuo atveju turėtų būti vertinamas kaip pirminio skaičiavimo pagalbininkas, o ne kaip galutinį sprendimą priimantis sąmatininkas. „DesignFlow Build“ elektrinių sistemų skaičiavimo aprašymas

↑ Grįžti į turinį

3. Plytelių ir kitų remonto medžiagų skaičiuoklė

Tą pačią idėją galima pritaikyti paprastesnei buitinei užduočiai – apskaičiuoti, kiek plytelių reikės vonios kambariui, virtuvei ar kitai patalpai.

Vartotojas galėtų nurodyti:

• sienų ir grindų matmenis;

• durų bei langų plotą;

• plytelių dydį;

• klojimo kryptį;

• siūlės plotį;

• pageidaujamą atsargos procentą.

Dar patogesnėje versijoje pakaktų pateikti nuorodą į parduotuvėje esančią prekę. Sistema iš produkto puslapio paimtų plytelės ir pakuotės matmenis, apskaičiuotų reikalingų pakuočių skaičių bei preliminarią kainą.

Tokia skaičiuoklė būtų naudinga ne tik pirkėjams, bet ir apdailos meistrams, interjero dizaineriams ar statybinių medžiagų parduotuvėms.

Tačiau jos rezultatus reikėtų vertinti kaip preliminarius. Nišos, kampai, raštų derinimas, brokas ir sudėtingas pjovimas gali reikšmingai pakeisti realų medžiagų poreikį.

↑ Grįžti į turinį

4. Privatus šeimos informacijos ir prisiminimų asistentas

Šeimai skirta sistema galėtų vienoje vietoje saugoti gimtadienius, nuotraukas, balso įrašus, dovanų idėjas, bendrus planus ir kitą informaciją, kuri įprastai pasimeta skirtingose programėlėse.

DI galėtų automatiškai susieti informaciją su:

• konkrečiais šeimos nariais;

• datomis ir įvykiais;

• aplankytomis vietomis;

• nuotraukose matomais žmonėmis;

• būsimais priminimais.

Pavyzdžiui, būtų galima paklausti: „Kokią dovaną pernai planavome tėčiui?“ arba „Surask visas nuotraukas ir įrašus iš mūsų kelionės į Italiją.“

Kita naudinga funkcija – senų šeimos nuotraukų, laiškų ir dokumentų archyvas. Sistema galėtų padėti atpažinti datas, vietas, žmonių vardus ir sukurti paieškai tinkamą šeimos istorijos duomenų bazę.

Didžiausias tokios sistemos iššūkis – privatumas. Šeimos nuotraukos, sveikatos informacija ir privatūs pokalbiai neturėtų būti nekontroliuojamai perduodami trečiosioms šalims.

Kuriant tokį įrankį reikėtų numatyti atskiras prieigos teises, šifravimą, atsargines kopijas ir galimybę visiškai pašalinti duomenis.

↑ Grįžti į turinį

5. Interaktyvi svetainė iš kelionės plano

DI modelis gali paprastą kelionės planą paversti šeimai ar draugų grupei skirta interaktyvia svetaine.

Turinio kūrėjas Peteris Yangas pateikė „GPT-5.5“, „GPT-5.6“ ir „Claude Fable 5“ tą patį būsimos kelionės į Japoniją dokumentą. Modeliai sukūrė pagal dienas suskirstytas svetaines su lankytinomis vietomis, vakarienės planais, nuotraukomis ir animuotais vizualiniais elementais.

„GPT-5.6“ sukurtoje versijoje buvo panaudoti animuoti torii vartai, o „Claude Fable 5“ sukūrė žiemos sceną su animuotomis snaigėmis. Peterio Yango eksperimento aprašymas

Panašioje sistemoje taip pat būtų galima įdiegti:

• interaktyvų žemėlapį;

• kelionės išlaidų skaičiuoklę;

• rezervacijų informaciją;

• nuorodas į restoranų meniu;

• bendrą grupės biudžetą;

• mobiliuosiuose įrenginiuose veikiančią dienotvarkę.

Toks formatas gali būti naudingas kelionių organizatoriams ir gidams. Vietoje paprasto PDF dokumento klientui būtų pateikiamas individualus skaitmeninis kelionės vadovas.

Vis dėlto būtina patikrinti DI surastus darbo laikus, kainas, transporto maršrutus ir rezervavimo sąlygas, nes ši informacija greitai keičiasi.

↑ Grįžti į turinį

6. Bendras visų socialinių tinklų analitikos skydelis

Įmonės ir turinio kūrėjai dažnai skelbia informaciją keliose platformose, tačiau kiekviena jų pateikia skirtingus rodiklius. Dėl to sunku matyti bendrą auditorijos ir turinio rezultatų vaizdą.

DI padedamas analitikos skydelis galėtų sujungti:

• „Instagram“;

• „Facebook“;

• „LinkedIn“;

• „Threads“;

• „Substack“;

• „YouTube“;

• svetainės lankomumo duomenis.

Viename lange būtų rodoma bendra auditorija, peržiūros, publikacijų rezultatai, auditorijos augimas ir sėkmingiausi turinio formatai.

Viename aprašytame eksperimente „Claude Fable 5“ buvo panaudotas „Substack“ statistikai surinkti, nors platforma neturėjo patogios viešos API. Modelis valdė naršyklę, stebėjo jos fonines užklausas ir iš jų surinko analitikos duomenis.

Vis dėlto toks neoficialus prisijungimo būdas gali nustoti veikti pasikeitus platformai. Jis taip pat turi būti įvertintas pagal platformos naudojimo taisykles. Ilgalaikiam komerciniam sprendimui saugiau naudoti oficialias API. Išsamus eksperimento aprašymas

Svarbiausia tokio įrankio vertė būtų ne grafikų generavimas, o galimybė kiekvieną dieną vienodai surinkti ir palyginti patikimus duomenis.

↑ Grįžti į turinį

7. Reklamos kampanija nuo pradinio aprašymo iki publikavimo

Pažangiam modeliui galima pateikti produkto aprašymą ir paprašyti parengti visą reklamos kampanijos struktūrą:

1. Išanalizuoti tikslinę auditoriją.

2. Pasiūlyti reklamos kampus.

3. Parašyti skelbimų tekstus.

4. Parengti vaizdų idėjas.

5. Sukurti nukreipimo puslapį.

6. Parašyti laišką po registracijos.

7. Parengti tolesnių laiškų seką.

8. Sukonfigūruoti konversijų stebėjimą.

Tai gerokai platesnė užduotis nei tradicinis prašymas parašyti penkis reklaminius tekstus. Modelis turi išlaikyti bendrą kampanijos logiką ir suderinti skirtingus jos elementus.

Jeigu modeliui suteikiama prieiga prie reklamos platformų, jis teoriškai gali stebėti rezultatus, lyginti skelbimų variantus ir siūlyti biudžeto pakeitimus.

Tačiau visiškai autonomiškai publikuoti ir valdyti reklamas rizikinga. Netinkamai nustatytas biudžetas, auditorija ar automatinė optimizacija gali sukelti realių finansinių nuostolių.

Prieš suteikiant DI teisę keisti kampanijas rekomenduojama:

• pradėti nuo tik skaitymo režimo;

• nustatyti dienos ir visos kampanijos išlaidų ribas;

• apriboti galimus pakeitimus;

• saugoti visų veiksmų žurnalą;

• reikalauti žmogaus patvirtinimo prieš publikavimą.

Tokių saugiklių būtinybę pabrėžia ir DI reklamos automatizavimo sistemų kūrėjai. „Ryze AI“ rekomendacijos

↑ Grįžti į turinį

8. Redaguojamų 3D ir CAD modelių kūrimas

Vienas įspūdingiausių eksperimentų – pagal tekstinę užduotį sukurtas V8 variklio modelis.

Svarbus skirtumas tas, kad DI gali ne tik sugeneruoti variklio paveikslėlį, bet ir parašyti kodą, kuriuo sukuriama redaguojama 3D geometrija. Tokį modelį galima pasukti, išskaidyti į dalis ir toliau modifikuoti CAD aplinkoje.

Kituose eksperimentuose modeliai buvo naudojami robotų pavaroms projektuoti, judėjimui animuoti ir galimiems detalių susidūrimams aptikti.

Tokios priemonės gali būti naudingos kuriant:

• pradines gaminio koncepcijas;

• 3D spausdinimui skirtus prototipus;

• mechanizmų demonstracijas;

• mokomuosius modelius;

• gaminio prezentacijas;

• skirtingų konstrukcijos variantų palyginimus.

Tačiau vizualiai įtikinamas modelis dar nėra gamybai tinkamas mechanizmas. Prieš gaminant detalę būtina patikrinti:

• tikslius matmenis ir tolerancijas;

• naudojamas medžiagas;

• apkrovas;

• tvirtinimo taškus;

• šiluminį plėtimąsi;

• saugumo reikalavimus;

• realias gamybos galimybes.

Todėl DI šioje srityje pirmiausia pagreitina koncepcijos ir prototipo kūrimą, bet neatstoja kvalifikuoto inžinieriaus.

↑ Grįžti į turinį

9. Interaktyvių 3D erdvių kūrimas naršyklėje

Verslininkas ir programuotojas Mattas Shumeris pademonstravo „Claude Fable 5“ sugeneruotą, Hario Poterio pasaulio įkvėptą Hogvartso 3D aplinką. Joje vartotojas gali skristi per skirtingas pilies erdves.

Pasak autoriaus, aplinka buvo sukurta naudojant individualiai sugeneruotą „Three.js“ kodą ir veikė tiesiogiai interneto naršyklėje. Matto Shumerio paskelbta demonstracija

Šis eksperimentas parodo, kad pažangūs modeliai jau gali generuoti ne tik statinius svetainių maketus, bet ir interaktyvias 3D scenas.

Vis dėlto vieša demonstracija savaime neparodo, kiek papildomų žmogaus nurodymų, bandymų ar taisymų prireikė galutiniam rezultatui pasiekti.

Panašią technologiją galima pritaikyti:

• nekilnojamojo turto ir interjero pristatymams;

• virtualioms parodoms bei muziejams;

• viešbučių ir renginių erdvėms;

• mokomosioms simuliacijoms;

• naršykliniams žaidimams.

Iš nuotraukų ar tekstinio aprašymo sukurta 3D aplinka nebūtinai tiksliai atkartoja realios patalpos geometriją. Todėl nekilnojamojo turto pristatyme turi būti aiškiai nurodyta, jei tai yra DI sukurta vizualizacija, o ne tikslus objekto skenavimas.

↑ Grįžti į turinį

10. Individualus darbo įrankis įmonei ar komandai

Užuot nuolat prašius DI sukurti atskirus puslapius ar dokumentus, galima paprašyti jo suprogramuoti nuolat naudojamą vidinį įrankį.

Pavyzdžiui, dizaino komandai galima sukurti supaprastintą vizualų redaktorių su:

• didele darbo erdve;

• sluoksnių sistema;

• savybių skydeliu;

• įmonės spalvomis ir šriftais;

• bendru komandiniu redagavimu;

• tik reikalingomis eksporto funkcijomis.

Pardavimo komandai galima sukurti pasiūlymų rengimo sistemą, kuri pagal kliento duomenis parinktų tinkamus produktus, apskaičiuotų kainą ir sugeneruotų įmonės šabloną atitinkantį dokumentą.

Logistikos įmonei galima sukurti užsakymų suvestinę, o naujienų portalui – redakcinį skydelį, padedantį valdyti temas, šaltinius, straipsnių būsenas ir publikavimo grafiką.

Toks sprendimas ypač naudingas, kai komercinė programa yra per brangi, per sudėtinga arba turi daug nereikalingų funkcijų.

Vis dėlto individualus įrankis sukuria ir priežiūros pareigą. Reikia valdyti vartotojų teises, saugumo spragas, duomenų atsargines kopijas, naršyklių atnaujinimus ir programinių priklausomybių pakeitimus.

DI gali padėti sukurti pirmąją versiją, tačiau sistema savaime netampa patikimu ilgalaikiu produktu.

↑ Grįžti į turinį

Papildomas pritaikymas: DI kaip verslo strategas

Norint išbandyti naujų modelių galimybes, nebūtina kurti programėlės. Modeliui galima pateikti savo verslo tikslus, projektus, finansinius rodiklius, darbo procesus ir artimiausių mėnesių planus.

Tuomet galima paprašyti:

• nustatyti tris svarbiausius prioritetus;

• rasti besidubliuojančius procesus;

• parodyti, kur švaistomas laikas;

• pasiūlyti, ką verta automatizuoti;

• nurodyti projektus, kuriuos geriau atidėti ar uždaryti;

• parengti konkretų 90 dienų veiksmų planą.

Rezultato kokybė priklausys nuo pateikto konteksto. Jeigu modelis gaus tik bendrą pasakojimą, jo pasiūlymai greičiausiai taip pat bus bendri.

Jeigu pateikiami realūs pardavimo, išlaidų, darbo laiko ir klientų duomenys, analizė gali būti gerokai konkretesnė. Vis dėlto DI pasiūlymai neturėtų būti priimami automatiškai – modelis gali neteisingai suprasti verslo aplinkybes arba remtis klaidingomis prielaidomis.

Konfidencialią verslo informaciją reikėtų pateikti tik įvertinus pasirinktos paslaugos duomenų saugojimo ir naudojimo sąlygas.

↑ Grįžti į turinį

Kuo nauji modeliai skiriasi nuo ankstesnių

Pagrindinis pokytis nėra vien gražesni atsakymai. Nauji modeliai geriau atlieka ilgiau trunkančias kelių etapų užduotis:

• perskaito pradinius dokumentus;

• suplanuoja darbą;

• naudoja kelis įrankius;

• rašo ir paleidžia kodą;

• tikrina gautą rezultatą;

• aptinka dalį klaidų;

• grįžta prie ankstesnių etapų ir juos taiso.

„OpenAI“ taip pat nurodo, kad „GPT-5.6“ gali peržiūrėti sugeneruotą vartotojo sąsają, o ne vien parašyti jos kodą. Tai leidžia modeliui pastebėti dalį vizualinių ar funkcinių problemų ir toliau tobulinti rezultatą.

Tačiau socialiniuose tinkluose dažnai nutylima, kiek žmogus pats parengė užduoties specifikaciją, kiek kartų taisė modelio darbą ir kokie išoriniai įrankiai buvo naudojami.

Formuluotė „sukurta vienu sakiniu“ nebūtinai reiškia, kad visas patikimas produktas atsirado be papildomo darbo.

↑ Grįžti į turinį

Prototipas dar nėra paruoštas produktas

DI gali per kelias valandas sukurti įspūdingai atrodančią demonstraciją. Tačiau iki patikimo produkto dažniausiai dar reikia:

• ištaisyti programavimo klaidas;

• patikrinti saugumą;

• apsaugoti vartotojų duomenis;

• įdiegti atsargines kopijas;

• išbandyti sistemą skirtinguose įrenginiuose;

• patikrinti rezultatus su realiais vartotojais;

• numatyti sistemos priežiūrą;

• įvertinti teisines ir licencijavimo sąlygas.

Ypač atsargiai reikėtų vertinti projektus, susijusius su sveikata, finansais, statyba, reklamos biudžetais ar kitomis sritimis, kuriose klaida gali sukelti realių nuostolių.

↑ Grįžti į turinį

Išvada

Didžiausia naujų DI modelių vertė atsiranda ne tada, kai jiems pateikiama miglota idėja, o tada, kai žmogus gerai supranta savo problemą ir gali pateikti realių duomenų, aiškius reikalavimus bei rezultatų tikrinimo taisykles.

Asmeninė sveikatos programėlė, statybinių medžiagų skaičiuoklė ar socialinių tinklų analitikos sistema nebūtinai turi tapti dideliu komerciniu produktu. Kartais pakanka įrankio, kuris išsprendžia vieną konkrečią problemą ir kiekvieną savaitę sutaupo kelias darbo valandas.

„GPT-5.6 Sol“ ir „Claude Fable 5“ sumažina techninį barjerą bei leidžia greičiau pereiti nuo idėjos prie veikiančio prototipo. Tačiau jie nepanaikina būtinybės tikrinti faktus, saugoti duomenis, išbandyti sukurtą sistemą ir prisiimti atsakomybę už galutinį rezultatą.

↑ Grįžti į turinį