Опытный сотрудник vs ИИ

Больше половины руководителей в сфере промышленности предполагают, что за пять лет мир передаст управление активами большой ценности — в частности, заводами, оборудованием и станками  —  решениям на основе искусственного интеллекта. Эта глобальная тенденция выявлена в  исследовании «Сименс» и Longitude Research. В ходе опроса, посвященного вопросам развития и внедрения ИИ, более 500 топ-менеджеров из энергетического, производственного, инфраструктурного, транспортного секторов, а также из сектора тяжелой промышленности высказали свое мнение.

Респондентам задавались следующие вопросы:

• Что, если бы вы смогли автоматизировать ряд повседневных операционных решений в своей организации, чтобы сотрудники могли сконцентрироваться на таких стратегических проектах, как разработка новых линеек продукции или расширение бизнеса?
• Н асколько хорошей должна быть модель ИИ, прежде чем вы готовы будете передать ей контроль?
• Должна ли ее производительность быть на уровне инженеров или же она должна его превосходить?
• Что, если ошибка может привести к серьезным финансовым потерям или даже травмам?

Исследование показало, что уровень доверия к ИИ уже сегодня очень высок: 56% респондентов предпочитают внедрить идеальную модель ИИ вместо поиска опытного сотрудника (44%). Это означает, что остальные 44%, вероятно, больше доверяют решениям, принимаемым людьми, даже если факты свидетельствуют в пользу ИИ.

В исследовании уделяется внимание типам контекстуальных данных, которые можно считать наиболее полезными на сегодняшний день. Больше всего голосов (71%) в вопросе о важнейших и незначительных преимуществах участники отдали в пользу данных от производителей оборудования. За ними идут внутренние данные других подразделений, регионов или департаментов (70%), данные поставщиков (70%) и показатели производительности проданной продукции при использовании заказчиками (68%).

В перечисленных отраслях многие сценарии использования предполагают возможность применения ИИ для того, чтобы избежать несчастных случаев и сделать рабочие места безопаснее. В этой связи стоит отметить, что, по мнению 44% респондентов, в течение следующих пяти лет системы на базе ИИ будут автономно контролировать машинное оборудование, эксплуатация которого несет потенциальные риски травм или гибели персонала. Еще больше респондентов — 54% — считают, что в те же сроки ИИ будет автономно контролировать отдельные активы большой ценности их компаний. Но для того, чтобы передать промышленному ИИ такую ответственность, он, как полагают участники опроса, должен выйти на новый уровень. В большинстве случаев этому будут способствовать новые подходы к управлению, сбору, отображению и обмену данными.

В их число входят, например, графы знаний, отражающие отношения между объектами и связи в различных наборах данных, или цифровые двойники, позволяющие создавать детальные цифровые модели и имитировать поведение реальных систем, активов или процессов. Использование промышленных графов знаний для улучшения моделей ИИ за счет комбинации различных наборов данных обладает очень высоким потенциалом.

Фото Unsplash

При использовании материала гиперссылка на соответствующую страницу портала HR-tv.ru обязательна