Цикл AI Hype вибухнув у 2023 році дебютом генеративний ШІ та подальші ін’єкції фінансування. З цим виникло почуття сліпого оптимізму AI, де організації відстоювали цю технологію без чіткого розуміння її ROI та практичних випадків використання. Деякі просто стежили за натовпом AI, приймаючи технологію з страху залишитися позаду. Озираючись назад, і думати про те, що має бути в 2025 році, багато змінилося стосовно очікувань AI? Ми все ще на стадії сліпого оптимізму AI?
Коротше кажучи, ні. Ми, на щастя, рухалися далі по шляху зрілості. Ми можемо побачити розсіювання циклу Hype і прогресує від сліпого оптимізму AI до доведений AI оптимізм – або, надійний AI. Виробнича промисловість, яка досягла величезних успіхів з надійним ШІ, слугує тематичним дослідженням для цієї подорожі, а також, з якої можуть навчитися інші галузі. Але перш ніж ми підемо цим шляхом, ми повинні вирішити реальну можливість міхура ШІ, яка, ймовірно, лопне.
Ірраціональне AI Exubration?
Сліпий оптимізм AI – або хвилювання навколо новітньої, найяскравішої технології AI без чіткого розуміння її наслідків та відчутних досягнень – привернув багато уваги та капіталу. Наприклад, аналітики спостерігають за тим, як Microsoft, Meta та Amazon роблять значні інвестиції в графічні процесори NVIDIA, що працюють на AI, але є занепокоєння, що ці інвестиції не принесуть прибутку, які ці компанії шукають.
Ми починаємо бачити шепіт цього конкретного міхура AI. Економіст MIT Дарон Асемоглу попередив, що гроші, що вилилися в інвестиції в інфраструктуру ШІ, можуть не відповідати очікуванням рентабельності інвесторів. Люди були в захваті від обіцянки AI, але тепер вони починають хвилюватися, що це відображатиме міхур Dot-Com. Така подія може викликати інших інвесторів, щоб стати більш скептично ставиться до розповіді про ШІ та шукати швидші строки виплати або зменшити ці інвестиції. Розчарування кипить.
Не помиляйтесь, AI збирається змінити спосіб роботи галузей, але це не відбудеться, слідуючи за блискучим об’єктом. Надійний AI піддається кількісному вимірюванню та забезпечує реальний вплив, як правило, за лаштунками та вбудована в існуючі процеси.
Отже, який приклад надійного ШІ, який вже демонструє успіх і витримає тест часу? Виробнича промисловість представляє значні випадки використання.
Вимірювання успіху виробництва
Провідна хімічна компанія хотіла підвищити ефективність та надійність у своїх машинах, щоб уникнути позапланового простою та оперативних порушень. Вони інвестували в рішення для проведення AI, що працює на AI, яке оснащує свої команди з розумінням охорони здоров’я та рекомендаціями для активного вирішення проблем. Вони досягли 7 разів рентабельності інвестицій менше ніж за рік.
Подібно, одна з найкращих світових компаній з продуктів харчування та напоїв хотіла зменшити відходи продукції та оптимізувати свою заводську потужність, тому вони пілотували моніторинг машин з підтримкою AI на чотирьох рослинах. Вони спостерігали збільшення потужностей на 4000 годин на рік та зменшення відходів понад 2 мільйони фунтів продукції. Результати були настільки вражаючими, що пілот масштабується до всіх їх північноамериканських об’єктів.
Ці приклади в реальному світі демонструють вимірюваний вплив надійного ШІ, і вони пов’язані з більш широкими тенденціями галузі. В Нещодавнє опитування З 700+ глобальних виробників, найвищими областями для кількісного визначення впливу ШІ на цілі бізнесу були управління/оптимізація ланцюгів поставок (41%), поліпшення прийняття рішень за допомогою рецептивної аналітики (41%) та обробка здоров’я/максимізації врожайності та потужностей ( 40%).
Висновки за рік виявляють справжній прогрес, який був досягнутий у цій подорожі від сліпого оптимізму до перевірених результатів. Порівняно з роком раніше, втричі більше респондентів тепер може кількісно оцінити вплив AI на здоров’я процесів, і вдвічі більше може виміряти його вплив на незаплановану простою машини. Це демонструє, що виробники стають все кращими та зручнішими у використанні AI, що допомагає їм реалізувати більш глибоку віддачу від інвестицій.
З цією підвищеною впевненістю 83% глобальних виробничих лідерів збільшують свої бюджети ШІ – що є ключовим для зростання бізнесу та ефективно візуалізації та дії на фабричні дані. Отже, що з іншими галузями, які відстають у успіху AI? Вони не досить швидко масштабуються.
Повільно масштабувати
До цих пір виробники та інші лідери галузі повільно масштабувати AI, що перешкоджало швидкості, з якою ми бачили змістовні результати. Насправді майже 7 з 10 (67%) лідерів бізнесу повільно приймають ШІ, за А Tech.co Report.
AI – це інструмент, а не результат. Повинна бути зміна культури, щоб реалізувати справжні переваги цих інвестицій – це повинно бути більше, ніж просто ставити датчики на машинах. Кваліфіковану працю вже важко зберегти і ще важче знайти. Населення США старіє швидше, при цьому менше людей входять у робочу силу. Зараз саме час просунути надійний ШІ, оскільки це важливо для збереження знань та просування галузей вперед.
Генеративні інструменти AI, такі як CHATGPT, вражають, але діловий світ потребує більше цього. Він вимагає побудованого цільового AI, спрямованого на конкретні та складні проблеми-і це потребує результатів. Саме тут надходить надійний AI, і виробництво забезпечило вражаючу ігрову книжку.
