Прогнозы ИИ на 2022 год от AspenTech

Билл Скаддер, старший вице-президент и генеральный менеджер AIoT Solutions, AspenTech делится своими мыслями об ИИ в 2022 году

Билл Скаддер, старший вице-президент и генеральный директор AIoT Solutions в AspenTech, делится своими прогнозами в отношении ИИ, автоматизации и культуры на рабочем месте на 2022 год.

Поколенческие изменения в рабочей силе ускорят автоматизацию знаний

Рабочая сила во всех отраслях претерпевает серьезные тектонические сдвиги. Особенно это актуально в промышленном секторе. Ветераны приближаются к пенсионному возрасту, Великая отставка затрагивает работников во многих отраслях, и простое заполнение пробелов в рабочей силе новыми сотрудниками, только что закончившими школу, не поможет — часто эти новые выпускники приходят на работу, изучив технологии и концепции в школе, которые не соответствуют реальности того, как на самом деле работают рабочие процессы и системы многих организаций на заводе.

Все это приведет к значительному ускорению технологий и процессов автоматизации знаний в 2022 году. Автоматизированный обмен знаниями и интеллектуальные приложения сокращают разрыв в навыках, возникающий между увольняющимися работниками и совершенно новыми, сохраняя исторические знания в предметной области и делая их широко доступными для всех. команды, независимо от разрозненности. Это также имеет двойное преимущество, так как служит инструментом рекрутинга; Чем больше автоматизация знаний облегчает работу и дает сотрудникам инструменты, необходимые им для достижения успеха, тем более привлекательной становится работа для потенциальных сотрудников.

Ученые, работающие с промышленными данными, помогают разрабатывать стратегию промышленного ИИ

Смена поколений, происходящая в промышленной рабочей силе, вдохновит другую тенденцию:повсеместное появление специалистов по промышленным данным в качестве центральных фигур в принятии и управлении новыми технологиями, такими как промышленный ИИ, и, что не менее важно, стратегиями развертывания и максимизации этих технологий в полной мере. потенциал. Новое исследование показало, что в то время как 84 % ключевых лиц, принимающих решения в промышленности, признали необходимость промышленной стратегии ИИ для обеспечения конкурентного преимущества, а 98 % признали, что ее отсутствие может создать проблемы для их бизнеса, только 35 % фактически развернули такую ​​стратегию. уже. Опираясь одной ногой на традиционную науку о данных, а другой — на уникальный опыт в предметной области, специалисты по промышленным данным будут играть решающую роль в создании и развертывании стратегии промышленного ИИ.

Инвестиции в ИИ переходят от общих моделей к более точным промышленным ИИ

В 2022 году ИИ достигнет полного расцвета, превратившись в промышленный ИИ, который перейдет к развертыванию продуктов в реальном мире с конкретным временем окупаемости. Чтобы достичь этого, мы увидим, что все больше промышленных организаций сознательно переходят от инвестиций в общие модели ИИ к более точным промышленным приложениям ИИ, которые помогают им достичь своих целей в области прибыльности и устойчивого развития. Это означает переход от моделей ИИ, которые обучаются на больших объемах производственных данных, которые не могут охватить весь спектр потенциальных операций, к более конкретным промышленным моделям ИИ, которые используют опыт предметной области для интерпретации и прогнозирования с помощью глубокой аналитики и машинного обучения. Промышленные данные будут преобразованы в реальные бизнес-результаты на протяжении всего жизненного цикла активов.

Этот сдвиг будет иметь двойное преимущество:он также будет способствовать созданию новых лучших в своем классе альянсов, построенных вокруг промышленного ИИ. Раньше партнерские отношения были ориентированы на технологии и основывались на услугах или одном крупном поставщике. Более специализированная направленность промышленного ИИ потребует более широкого круга поставщиков решений, объединяющих их независимый и индивидуальный опыт. Это не только помогает развивать партнерские отношения с более общими проектами ИИ, но и уделять больше внимания партнерским отношениям, основанным на времени окупаемости, а не подходам «сделай сам», помогая снизить барьер для внедрения ИИ больше, чем когда-либо.

Собственность руководства и культурные изменения ускорят развертывание промышленного ИИ

По мере того, как промышленные организации расширяют развертывание промышленных стратегий и приложений искусственного интеллекта в масштабах предприятия, ответственность руководителей и инвестиции в культурные изменения будут иметь решающее значение для получения выгод от цифровой трансформации. Цифровые руководители, такие как директора по цифровым технологиям, будут иметь решающее значение для преодоления этих препятствий. CDO будут играть уникальную роль в управлении цифровой трансформацией и промышленным ИИ через свою организацию, преодолевая разрыв между устаревшими системами и новыми технологиями, способствуя сотрудничеству между разрозненными объектами и переходя от массового сбора данных к стратегическому управлению промышленными данными. Все эти обязанности будут необходимы для обеспечения того, чтобы промышленная организация могла выполнить план цифровой трансформации, который предусматривает более широкое внедрение и стратегию в отношении соответствующих промышленных приложений искусственного интеллекта.