Отчет KPMG: использование ИИ для создания ценности в промышленном производстве

Стоит ли промышленное производство перед «AI-whiplash» (ударом ИИ) после гонки к цифровой трансформации среди COVID-19? Последний отчет KPMG анализирует это.

За дело дней весь мир перевернулся вверх дном после вспышки COVID-19, для борьбы с воздействием пандемии и поддержания «какой-то нормальности» операций бизнесы давили на свои цифровые трансформации, многие используя искусственный интеллект (ИИ).

Более года после начальной вспышки компании медленно возвращаются к «бизнесу как обычно». Однако многие организации (по KPMG) кажутся переживающими «COVID-индуцированный AI whiplash». Пока 44% опрошенных руководителей «обеспокоены, что их общая отрасль может двигаться слишком быстро с принятием ИИ», KPMG также сообщает, что 85% «желают, чтобы их собственная организация двигалась еще быстрее».

В дополнение к этому, многие сталкиваются с конфликтами, когда речь идет об ИИ, пока «восемь из десяти говорят, что ИИ функционален в их организации», и большинство «говорят, что он доставляет ценность сверх обещанного», 74% «верят, что использование ИИ для помощи бизнесу все еще больше хайп, чем реальность».

Создание импульса для ИИ в производстве

«ИИ — это больше не технологии завтра», — говорит KPMG. В след за COVID-19 организации обратились к цифровым технологиям, таким как ИИ, «чтобы решать новые вызовы и обслуживать клиентов безопасно и эффективно». Из промышленного производства, отчет KPMG «Prospering in an AI World: Unlocking the Value of AI Across Seven Key Industries» выявил, что 72% организаций в отрасли ускорили принятие ИИ в ответ на пандемию.

Организации используют возможности ИИ по множественным причинам:

• Более быстрые и точные ответы клиентам
• Автоматизированные бэк-офис процессы
• Для выявления и адресации потенциальных дефектов в продуктах, услугах и системах
• Снижение ошибок
• Ведение записей данных
• Улучшение операционной эффективности

По мере того как этот список вариантов использования продолжает расти, большинство руководителей верят, что их инвестиции в ИИ окупаются, с 93% промышленных производителей, говорящих, что ИИ был полезен во время вспышки COVID-19.

Возвращаясь к обеспокоенности тем, что принятие ИИ движется быстрее, чем должно, эти обеспокоенности особенно заметны в промышленном производстве, где 55% руководителей чувствуют, что темп слишком быстр.

KPMG заявляет, что вероятно, эти обеспокоенности происходят от того, насколько нова технология, и отсутствия установленного правового и регуляторного фреймворка.

«Есть много дебатов вокруг этики, управления и регулирований ИИ», — говорит Свами Чандрасекаран, глава архитектуры цифровых решений в KPMG. «Многие бизнес-лидеры не имеют четкого взгляда на то, что их организация делает для контроля и управления ИИ в масштабируемом и непрерывном режиме, или какие новые государственные регуляции могут лежать впереди. Контроль, мониторинг и управление ИИ, включая данные, должны быть непрерывными упражнениями. Это должно быть встроено в новые способы работы и операций».

Вызовы успеху

Пока многие руководители верят, что ИИ добавляет ценность их организациям, ясно, что обеспокоенности не малы. KPMG выявляет четыре основные проблемные области: таланты, технологии, стратегия и управление рисками.

• 97% в промышленном производстве верят, что их сотрудники хотя бы немного готовы к принятию ИИ когда речь идет о их наборе навыков, однако только 23% скажут, что их сотрудники очень готовы
• 69% руководителей согласны, что трудно идти в ногу с развивающимся ландшафтом ИИ, с 67%, борющимися с выбором лучших ИИ-технологий для их организации
• Шесть из семи отраслей, опрошенных KPMG, выявили кибербезопасность как самый распространенный риск, связанный с принятием ИИ, за которым следует нарушение конфиденциальности
• Из семи отраслей, опрошенных, промышленные производители были быстрее всех в принятии этических политик для ИИ (89%)

Будущее ИИ в производстве

Когда KPMG попросил выделить топ-3 ИИ-технологии, которые будут иметь наибольшее влияние на их отрасль, самые частые ответы руководителей были: машинное обучение, робототехническая автоматизация процессов и искусственная/виртуальная реальность.

Наиболее значимым для промышленного производства было машинное обучение (51%).

В дополнение к машинному обучению, 52% производственных руководителей предсказывают, что робототехническая автоматизация процессов будет иметь значительное влияние на продуктивность, с ИИ, имеющим наибольшее влияние на дизайн продукта, разработку и инженерию, операции обслуживания и производственные/сборочные операции.