4 cách AI công nghiệp sẽ định hình lại sản xuất vào năm 2022

Từ nhiều năm nay, chúng ta đã nghe và đọc về việc “năm 2022” sẽ là năm đột phá đối với AI. Và theo một cách nào đó, điều đó luôn đúng – mỗi năm đánh dấu một bước tiến mới trong khả năng của AI trong việc tối ưu hóa các hoạt động kinh doanh truyền thống và hợp lý hóa công việc cho tốt hơn. Những cải tiến hàng năm này giúp nâng cao hơn nữa AI, cho các ứng dụng phù hợp hơn với mục đích mang lại giá trị mới trong các trường hợp sử dụng cụ thể. AI công nghiệp là sự lặp lại mới nhất của hiện tượng này, áp dụng quá trình xử lý của AI cho các ứng dụng chuyên biệt trong một thế giới sản xuất đang nhanh chóng trải qua các chuyển đổi kỹ thuật số sâu sắc.

Cũng giống như năm 2020 và 2021 đánh dấu những bước phát triển mới trong trí tuệ nhân tạo, năm 2022 hứa hẹn sẽ chứng kiến AI công nghiệp chuyển sang một góc mới quan trọng trong cách lĩnh vực sản xuất dựa trên các ứng dụng AI để giải quyết các vấn đề và tạo ra các lớp gia tăng giá trị mới cho tổ chức và cách thức của họ làm việc. Sau hai năm đại dịch và kinh tế không chắc chắn, đây là 4 cách chúng ta có thể mong đợi AI công nghiệp sẽ định hình lại sản xuất vào năm 2022.

Những thay đổi thế hệ trong lực lượng lao động sẽ đẩy nhanh quá trình tự động hóa tri thức

Lực lượng lao động trong tất cả các ngành công nghiệp đang trải qua những thay đổi lớn, mang tính kiến tạo. Điều này đặc biệt đúng trong lĩnh vực công nghiệp. Các nhân viên kỳ cựu sắp đến tuổi nghỉ hưu, Sự từ chức lớn đang ảnh hưởng đến người lao động trong nhiều ngành công nghiệp và chỉ lấp đầy khoảng cách lao động bằng những tân binh mới ra trường sẽ không làm được điều này – thông thường, những sinh viên mới tốt nghiệp này đến làm việc nhờ học các công nghệ và các khái niệm trong trường học không phù hợp với thực tế về quy trình làm việc và hệ thống của bao nhiêu tổ chức trên cơ sở nhà máy đang hoạt động.

Tất cả những điều này sẽ thúc đẩy sự tăng tốc lớn của các công nghệ và quy trình tự động hóa tri thức vào năm 2022. Chia sẻ kiến thức tự động và các ứng dụng giàu trí tuệ thu hẹp khoảng cách kỹ năng đang nổi lên giữa những người lao động mới ra trường, bằng cách duy trì kiến thức miền lịch sử và giúp nó có thể truy cập rộng rãi trong các nhóm , bất kể silo. Điều này cũng có lợi ích kép là đóng vai trò như một công cụ tuyển dụng; Việc tự động hóa tri thức càng làm cho công việc trở nên dễ dàng hơn và cung cấp cho nhân viên những công cụ cần thiết để thành công, thì công việc đó càng trở nên hấp dẫn hơn đối với những người được tuyển dụng tiềm năng.

Các nhà khoa học dữ liệu xuất hiện để hỗ trợ chiến lược AI công nghiệp

Sự xáo trộn thế hệ xảy ra trong lực lượng lao động công nghiệp sẽ truyền cảm hứng cho một xu hướng khác: sự xuất hiện rộng rãi của các nhà khoa học dữ liệu công nghiệp như những nhân vật trung tâm trong việc áp dụng và quản lý các công nghệ mới, như AI công nghiệp – và quan trọng là các chiến lược triển khai và tối đa hóa các công nghệ tiềm năng này. Nghiên cứu mới tiết lộ rằng trong khi 84% những người ra quyết định công nghiệp chủ chốt chấp nhận sự cần thiết của một chiến lược AI công nghiệp để thúc đẩy lợi thế cạnh tranh – và 98% thừa nhận việc không có chiến lược này có thể gây ra thách thức cho doanh nghiệp của họ – chỉ 35% đã thực sự triển khai chiến lược như vậy cho đến nay. Với một chân trong khoa học dữ liệu truyền thống và một chân trong chuyên môn lĩnh vực độc đáo, các nhà khoa học dữ liệu công nghiệp sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc trở thành những người thúc đẩy việc tạo và triển khai chiến lược AI công nghiệp.

Đầu tư vào việc chuyển từ các mô hình chung sang AI công nghiệp chính xác hơn

Năm 2022 sẽ chứng kiến sự trưởng thành của AI trong lĩnh vực AI công nghiệp đạt đến mức nở rộ, chuyển sang triển khai sản phẩm trong thế giới thực với giá trị thời gian cụ thể. Để đạt được điều này, chúng ta sẽ thấy nhiều tổ chức công nghiệp chuyển đổi có ý thức từ việc đầu tư vào các mô hình trí tuệ nhân tạo thông thường sang các ứng dụng AI công nghiệp chính xác, phù hợp hơn với mục đích giúp họ đạt được các mục tiêu về lợi nhuận và tính bền vững. Điều này có nghĩa là chuyển từ các mô hình AI được đào tạo thực thể không bao gồm đầy đủ các hoạt động tiềm năng sang các mô hình AI công nghiệp cụ thể hơn, tận dụng kiến thức chuyên môn của miền để diễn giải và dự đoán bằng phân tích Deep Learning và Machine Learning. Dữ liệu công nghiệp sẽ được chuyển đổi thành kết quả kinh doanh thực tế trong toàn bộ vòng đời của tài sản.

Sự thay đổi này sẽ mang lại lợi ích kép và cũng tạo điều kiện cho các liên minh mới được xây dựng xung quanh AI công nghiệp. Trước đây, quan hệ đối tác rất tập trung vào công nghệ, được thúc đẩy bởi các dịch vụ hoặc một nhà cung cấp lớn. Trọng tâm chuyên biệt hơn của AI công nghiệp sẽ đòi hỏi một tập hợp lớn hơn các nhà cung cấp giải pháp, tập hợp chuyên môn độc lập và tùy chỉnh của họ lại với nhau. Điều này không chỉ giúp phát triển quan hệ đối tác khỏi các dự án AI chung chung mà còn tập trung nhiều hơn vào quan hệ đối tác theo thời gian thay vì các phương pháp tiếp cận tự làm, giúp giảm rào cản đối với việc áp dụng AI hơn bao giờ hết.

Quyền sở hữu điều hành và thay đổi văn hóa sẽ đẩy nhanh việc triển khai AI công nghiệp

Khi các tổ chức công nghiệp mở rộng quy mô triển khai các chiến lược và ứng dụng AI công nghiệp trên toàn doanh nghiệp, quyền sở hữu điều hành và đầu tư vào thay đổi văn hóa sẽ rất quan trọng trong việc gặt hái những lợi ích của chuyển đổi kỹ thuật số. Các giám đốc điều hành kỹ thuật số sẽ rất quan trọng để vượt qua những trở ngại này. CDOs sẽ có một vai trò duy nhất trong việc hướng dẫn chuyển đổi kỹ thuật số và AI công nghiệp thông qua tổ chức của họ – thu hẹp khoảng cách giữa các hệ thống kế thừa và công nghệ mới, thúc đẩy sự hợp tác giữa các silo và chuyển từ thu thập dữ liệu hàng loạt sang quản lý dữ liệu công nghiệp chiến lược. Tất cả những nhiệm vụ này sẽ là điều cần thiết để đảm bảo rằng một tổ chức công nghiệp có thể thực hiện kế hoạch chuyển đổi kỹ thuật số cho phép áp dụng rộng rãi hơn và chiến lược xung quanh các ứng dụng AI công nghiệp phù hợp với mục đích.

Khi các doanh nghiệp công nghiệp bắt đầu chuyển đổi từ việc lập kế hoạch lộ trình năm 2022 sang thực hiện tầm nhìn đó, thì việc đưa AI công nghiệp trở thành một phần quan trọng của chiến lược đó. Xu hướng lực lượng lao động của nhiều thế hệ, vai trò ngày càng tăng của các dự án trí tuệ nhân tạo và những thay đổi văn hóa xung quanh chuyển đổi kỹ thuật số sẽ chỉ tiếp tục diễn ra. Giả vờ khác sẽ chỉ khiến bạn bị mắc kẹt sau khúc cua. Duy trì tính cạnh tranh trong năm mới có nghĩa là nắm bắt và tận dụng những thay đổi này thông qua tự động hóa tri thức, các nhà khoa học dữ liệu công nghiệp và các ứng dụng AI công nghiệp phù hợp với mục đích.