Instalații industriale, utilaje, infrastructuri critice: potrivit unui sondaj realizat de Longitude Research și Siemens, mai mult de jumătate dintre liderii de afaceri se așteaptă ca acestea să fie controlate, în următorii cinci ani, de către inteligența artificială. Răspunsurile a peste 500 de manageri executivi oferă o perspectivă unică asupra viitorului IA în companiile industriale.
Imaginați-vă că ați putea automatiza o parte din deciziile operaționale de zi cu zi ale organizației dvs., astfel încât angajații dvs. să se poată concentra mai mult pe proiecte strategice, cum ar fi dezvoltarea de noi linii de produse sau extinderea afacerii. Cât de bun ar trebui să fie un model IA înainte de a-i da posibilitatea de control? De exemplu, ar trebui să fie la fel de puternic ca inginerii umani – sau chiar superior acestora? Și dacă o greșeală ar duce la pierderi financiare semnificative sau chiar vătămări corporale? Răspunsul dvs. ar fi diferit?
Un sondaj a confruntat 515 lideri de afaceri de rang înalt (inclusiv din sectoarele energiei, producției, industriei grele, infrastructurii și transporturilor) cu scenarii de acest fel. Răspunsurile, experiența și întrebările lor oferă o perspectivă unică asupra viitorului IA în companiile industriale.
În aceste sectoare, IA ar putea contribui, în multe situații, la prevenirea accidentelor și la creșterea siguranței locurilor de muncă. Metodele IA sunt similare în toate industriile. Dar acest lucru nu se aplică consecințelor unei erori. În multe companii industriale, deciziile proaste pot duce la mii de oameni care nu vin la muncă, milioane de dolari pot fi pierduți în urma defecțiunilor unor utilaje, schimbări minore de presiune pot provoca un dezastru ecologic sau chiar pot costa viața oamenilor.
În mod semnificativ, 44% dintre respondenți presupun că în următorii cinci ani sistemele de tip IA vor controla în mod autonom mașini care teoretic au potențialul de a provoca vătămări sau chiar decese. O proporție și mai mare de respondenți (54%) se așteaptă ca IA să controleze în mod autonom o parte din bunurile de capital de înaltă calitate ale companiei lor în aceeași perioadă.
Noi abordări ale datelor
Dacă sistemele de IA fac un astfel de salt decisiv în ceea ce privește responsabilitatea, atunci trebuie să facă și un salt în materie de dezvoltare. Acest lucru este adesea determinat de dezvoltarea de noi abordări cu privire la modul în care datele pot fi generate, gestionate, reprezentate și partajate.
- Date de context și simulări Încă de azi, IA se folosește pentru înregistrările care sunt create și organizate într-un mod nou. Un exemplu în acest sens sunt graficele de date. Acestea înregistrează relațiile dintre datele ascunse în diferite înregistrări și semnificația lor și pun datele în context. Un alt exemplu sunt gemenii digitali. Aceștia permit o reprezentare digitală detaliată sau o simulare a unui produs, sistem sau proces real.
- IA integrată și perspectivă largă Internetul obiectelor (IoT) și tehnologiile de ultimă generație creează o varietate de seturi de date generate de mașini care deschid noi modalități de evaluare a situațiilor și permit perspective în timp real – fie într-un cloud, fie direct la fața locului prin intermediul așa-numitelor dispozitive de ultimă generație echipate cu inteligență.
- Datele altora protocoalele și tehnologiile îmbunătățite pentru schimbul de date între companii ar putea contribui la dezvoltarea modelelor IA bazate pe date de la furnizori, parteneri, autorități de reglementare, clienți și poate chiar concurenți.
Pentru a aprofunda unul dintre exemplele de mai sus: utilizarea graficelor de cunoștințe industriale are un potențial enorm – diferite seturi de date pot fi combinate. „Graficele de cunoștințe adaugă un context la datele pe care le analizați”, a explicat Norbert Gaus, Head of Research & Developement la Siemens. „De exemplu, datele unei mașini ar putea fi analizate în contextul datelor sale de proiectare, inclusiv sarcinile pentru care a fost proiectată, temperaturile de funcționare preconizate, pragurile importante pentru piese și multe altele. În plus, am putea adăuga istoricul de service al mașinilor similare, cum ar fi erorile, rechemările și rezultatele așteptate ale testelor pe întreaga durată de funcționare a mașinii. Graficele de cunoștințe fac mult mai ușoară îmbogățirea datelor mașinii utilizate pentru instruirea modelelor de IA și completarea informațiilor valoroase de context.”
Sondajul a analizat tipurile de date contextuale pe care directorii executivi le consideră cele mai benefice în prezent. Datele de la producătorii de echipamente au fost pe primul loc: La urma urmei, 71% dintre respondenți au considerat acest lucru ca fiind un avantaj considerabil. Aceasta a fost urmată de date interne de la alte divizii, regiuni sau departamente (70%), date de la furnizori (70%) și date de performanță de la produsele vândute care sunt utilizate de clienți (68%).
O întreprindere care utilizează grafice de cunoștințe pentru a agrega diferite tipuri de date – de exemplu, istoricul produselor, performanța operațională sau condițiile de mediu – ar putea crea un model IA unic care să permită previziuni mai bune, să îmbunătățească eficiența și, prin urmare, să facă sistemele și procesele automatizate mai puternice.
Responsabilitate și încredere
Pe măsură ce aplicațiile devin și mai puternice, apar noi provocări. De exemplu, va fi necesar să se atribuie responsabilitatea AI în zonele rezervate anterior pentru oameni. În aceste cazuri, aplicațiile AI trebuie să câștige încrederea factorilor de decizie. În cele din urmă, companii întregi trebuie să învețe să găsească o nouă modalitate de a face față – cu noi avantaje și riscuri.
În sondaj, participanții au fost rugați, de asemenea, să se pună mental în scenarii concrete și să decidă în a cărei judecată ar avea încredere: cea a unui model IA sau a unui angajat cu experiență. Toate scenariile au fost concepute astfel încât decizia a avut un impact financiar semnificativ. Rezultatul: 56% dintre respondenți au preferat decizia modelului IA.
56% e mult sau puțin? Respondenții au fost informați anterior că modelul IA a luat decizii mai bune într-un proiect-pilot de un an decât cei mai experimentați angajați ai companiei – 56% reprezintă, prin urmare, o valoare mică. Aceasta înseamnă că restul de 44 la sută sunt mai susceptibile de a avea încredere în deciziile oamenilor, chiar dacă faptele vorbesc pentru IA.
Întrebările care apar în jurul utilizării noilor generații de IA industriale sunt interesante. Iar angajamentul lor aduce multe provocări. Sondajul a arătat că factorii de decizie sunt optimiști cu privire la viitorul IA industriale în ansamblu. Atunci când IA se maturizează conform așteptărilor, liderii se așteaptă la mai puține atacuri cibernetice dăunătoare, la o gestionare mai simplă a riscurilor, la mai multă inovare fundamentală, marje de profit mai mari și locuri de muncă mai sigure. Având în vedere o gamă atât de largă și semnificativă de impacturi pozitive potențiale, acesta este un stimulent puternic pentru a depăși toate provocările legate de viitoarea generație de IA industrială.
Link către raportul de cercetare
Copyright: siemens.com/stories
