Dari AI Generatif ke AI yang Dapat Diandalkan: Taruhan Tinggi di Manufaktur

Siklus hipe AI meledak pada tahun 2023 dengan debutnya AI generatif dan injeksi pendanaan yang mengikuti. Bersamaan dengan itu, muncul rasa optimisme AI buta, di mana organisasi memuja teknologi tanpa pemahaman yang jelas tentang ROI dan kasus penggunaan yang praktis. Beberapa hanya mengikuti kerumunan AI, mengadopsi teknologi karena takut ketinggalan. Melihat kembali, dan memikirkan apa yang akan terjadi pada tahun 2025, apakah banyak hal yang telah berubah terkait dengan harapan AI? Apakah kita masih berada pada tahap optimisme AI buta?

Secara singkat, tidak. Kita telah beruntung maju lebih jauh di sepanjang jalur kematangan. Kita dapat melihat siklus hipe menghilang dan berkembang dari optimisme AI buta ke optimisme AI yang terbukti – atau, AI yang dapat diandalkan. Industri manufaktur, yang telah membuat kemajuan luar biasa dengan AI yang dapat diandalkan, berfungsi sebagai studi kasus untuk perjalanan ini, dan satu yang dapat dipelajari oleh industri lain. Namun, sebelum kita melanjutkan ke jalur ini, kita harus mengatasi kemungkinan gelembung AI yang mungkin akan meledak.

Ekstrem AI yang Tidak Rasional?

Optimisme AI buta – atau kegembiraan sekitar teknologi AI terbaru dan paling canggih tanpa pemahaman yang jelas tentang implikasi dan pencapaian yang nyata – telah menghasilkan banyak perhatian dan modal. Misalnya, analis memantau Microsoft, Meta, dan Amazon melakukan investasi besar-besaran pada GPU AI yang ditenagai oleh Nvidia, tetapi ada kekhawatiran bahwa investasi ini tidak akan menghasilkan keuntungan yang diharapkan oleh perusahaan-perusahaan ini.

Kita mulai melihat desas-desus tentang gelembung AI ini yang akan meledak. Ekonom MIT Daron Acemoglu memperingatkan bahwa uang yang dicurahkan ke investasi infrastruktur AI mungkin tidak sesuai dengan harapan ROI untuk investor. Orang-orang sangat antusias dengan janji AI, tetapi sekarang mereka mulai khawatir bahwa AI akan meniru gelembung dot-com. Peristiwa seperti itu dapat memicu investor lain untuk menjadi lebih skeptis terhadap narasi AI dan mencari waktu pengembalian yang lebih cepat atau mengurangi investasi tersebut. Kegelisahan ini mulai muncul.

Jangan salah, AI akan mengubah cara industri bekerja, tetapi itu tidak akan terjadi dengan mengikuti objek yang mengkilap. AI yang dapat diandalkan dapat diukur dan memberikan dampak nyata, biasanya di balik layar dan terintegrasi ke dalam proses yang ada.

Jadi, apa contoh AI yang dapat diandalkan yang sudah menunjukkan kesuksesan dan akan bertahan dalam ujian waktu? Industri manufaktur menyajikan kasus penggunaan yang signifikan.

Mengukur Kesuksesan Manufaktur

Perusahaan kimia terkemuka ingin meningkatkan efisiensi dan keandalan mesin mereka untuk menghindari downtime yang tidak terjadwal dan gangguan operasional. Mereka berinvestasi pada solusi perawatan prediktif yang ditenagai AI yang memberikan tim mereka wawasan kesehatan mesin dan rekomendasi untuk mengatasi masalah secara proaktif. Mereka mencapai ROI 7 kali lipat dalam waktu kurang dari satu tahun.

Dalam konteks yang sama, salah satu perusahaan makanan dan minuman terkemuka di dunia ingin mengurangi limbah produk dan mengoptimalkan kapasitas pabrik mereka, sehingga mereka melakukan pilot proyek pemantauan mesin yang ditenagai AI di empat pabrik. Mereka melihat peningkatan kapasitas sebesar 4.000 jam per tahun dan pengurangan limbah lebih dari 2 juta pon produk. Hasilnya sangat berdampak sehingga proyek pilot diperluas ke semua fasilitas mereka di Amerika Utara.

Contoh-contoh dunia nyata ini menunjukkan dampak yang dapat diukur dari AI yang dapat diandalkan, dan mereka sejalan dengan tren industri yang lebih luas. Dalam survei terbaru dari lebih dari 700 produsen global, area teratas untuk mengukur dampak AI pada tujuan bisnis adalah manajemen rantai pasokan/optimasi (41%), meningkatkan pengambilan keputusan dengan analitik preskriptif (41%), dan kesehatan proses/maksimalkan hasil dan kapasitas (40%).

Temuan tahun-ke-tahun menunjukkan kemajuan yang sebenarnya yang telah dibuat dalam perjalanan ini dari optimisme buta ke hasil yang terbukti. Dibandingkan dengan tahun sebelumnya, tiga kali lebih banyak responden yang sekarang dapat mengukur dampak AI pada kesehatan proses dan dua kali lebih banyak yang dapat mengukur dampaknya pada downtime mesin yang tidak terjadwal. Ini menunjukkan bahwa produsen menjadi lebih baik dan lebih nyaman menggunakan AI, yang membantu mereka memperoleh pengembalian yang lebih mendalam atas investasi.

Dengan kepercayaan diri yang meningkat ini, 83% pemimpin manufaktur global meningkatkan anggaran AI mereka – yang merupakan kunci untuk pertumbuhan bisnis dan memvisualisasikan serta bertindak atas data pabrik secara efektif. Jadi, bagaimana dengan industri lain yang tertinggal dalam kesuksesan AI? Mereka tidak berkembang dengan cukup cepat.

Lambat untuk Berkembang

Sampai sekarang, produsen dan pemimpin industri lainnya telah lambat dalam mengembangkan AI, yang telah menghambat kecepatan di mana kita telah melihat hasil yang berarti. Faktanya, hampir 7 dari 10 (67%) pemimpin bisnis mengadopsi AI dengan lambat, menurut laporan tech.co.

AI adalah alat, bukan hasil. Harus ada perubahan budaya untuk memahami manfaat sebenarnya dari investasi ini – itu harus lebih dari sekadar memasang sensor pada mesin. Tenaga kerja terampil sudah sulit dipertahankan dan lebih sulit ditemukan. Populasi AS menua dengan kecepatan yang lebih cepat dengan lebih sedikit orang yang memasuki angkatan kerja. Sekarang adalah waktu untuk mengembangkan AI yang dapat diandalkan karena itu penting untuk mempertahankan pengetahuan dan mendorong industri maju.

Alat AI generatif seperti ChatGPT sangat mengesankan, tetapi dunia bisnis membutuhkan lebih dari itu. Ini membutuhkan AI yang dibangun khusus untuk masalah yang spesifik dan sulit – dan itu membutuhkan hasil. Itulah di mana AI yang dapat diandalkan masuk, dan manufaktur telah menyediakan buku pedoman yang mengesankan.