Dall’Intelligenza Artificiale Generativa all’Intelligenza Artificiale Affidabile: Alte Poste in Gioco nella Produzione

Il ciclo di hype dell’intelligenza artificiale è esploso nel 2023 con il debutto dell’intelligenza artificiale generativa e gli investimenti successivi. Con esso è arrivata una sensazione di ottimismo cieco sull’intelligenza artificiale, dove le organizzazioni hanno sostenuto la tecnologia senza una chiara comprensione del suo ROI e dei casi d’uso pratici. Alcune hanno semplicemente seguito la folla dell’intelligenza artificiale, adottando la tecnologia per paura di essere lasciate indietro. Guardando indietro e pensando a ciò che verrà nel 2025, è cambiato molto riguardo alle aspettative sull’intelligenza artificiale? Siamo ancora alla fase di ottimismo cieco sull’intelligenza artificiale?

In breve, no. Ci siamo fortunatamente mossi più avanti sul percorso di maturità. Possiamo vedere il ciclo di hype dissolversi e progredire dall’ottimismo cieco sull’intelligenza artificiale all’ottimismo comprovato sull’intelligenza artificiale – o intelligenza artificiale affidabile. L’industria della produzione, che ha fatto enormi passi avanti con l’intelligenza artificiale affidabile, serve come caso di studio per questo percorso, e uno che altre industrie possono imparare. Ma prima di procedere su questo percorso, dobbiamo affrontare la reale possibilità di una bolla dell’intelligenza artificiale che è probabile scoppi.

Eccesso Irrazionale di Intelligenza Artificiale?

L’ottimismo cieco sull’intelligenza artificiale – o l’eccitazione intorno alla tecnologia dell’intelligenza artificiale più nuova e più luminosa senza una chiara comprensione delle sue implicazioni e dei risultati tangibili – ha generato molta attenzione e capitale. Ad esempio, gli analisti stanno guardando Microsoft, Meta e Amazon fare investimenti significativi negli GPU dell’intelligenza artificiale di Nvidia, ma ci sono preoccupazioni che questi investimenti non produrranno i guadagni di ricavi che queste aziende stanno cercando.

Stiamo iniziando a vedere sussurri di questa specifica bolla dell’intelligenza artificiale che sta per scoppiare. L’economista del MIT Daron Acemoglu ha avvertito che i soldi versati negli investimenti dell’infrastruttura dell’intelligenza artificiale potrebbero non corrispondere alle aspettative di ROI per gli investitori. Le persone erano entusiaste della promessa dell’intelligenza artificiale, ma adesso stanno iniziando a preoccuparsi che potrebbe specchiare la bolla delle dot-com. Un tale evento potrebbe scatenare altri investitori a diventare più scettici sulla narrativa dell’intelligenza artificiale e cercare periodi di rimborso più rapidi o ridurre quegli investimenti. La delusione sta bollendo.

Non fatevi ingannare, l’intelligenza artificiale cambierà il modo in cui le industrie lavorano, ma non accadrà seguendo l’oggetto luminoso. L’intelligenza artificiale affidabile è quantificabile e consegna un impatto reale, di solito dietro le quinte e incorporata nei processi esistenti.

Quindi, qual è un esempio di intelligenza artificiale affidabile che sta già mostrando successo e supererà la prova del tempo? L’industria della produzione presenta casi d’uso significativi.

Misurare il Successo della Produzione

Un’azienda chimica leader ha voluto migliorare l’efficienza e l’affidabilità delle loro macchine per evitare il downtime non pianificato e le interruzioni operative. Hanno investito in una soluzione di manutenzione predittiva alimentata dall’intelligenza artificiale che equipaggia i loro team con informazioni sulla salute delle macchine e raccomandazioni per affrontare proattivamente i problemi. Hanno raggiunto un ROI di 7 volte in meno di un anno.

In una direzione simile, una delle aziende di alimenti e bevande più importanti al mondo ha voluto ridurre gli sprechi di prodotti e ottimizzare la capacità della loro fabbrica, quindi hanno sperimentato il monitoraggio delle macchine abilitato dall’intelligenza artificiale in quattro impianti. Hanno visto la capacità aumentare di 4.000 ore all’anno e una riduzione degli sprechi di oltre 2 milioni di libbre di prodotto. I risultati sono stati così impattanti che il progetto pilota è stato esteso a tutti i loro impianti nordamericani.

Questi esempi del mondo reale dimostrano l’impatto misurabile dell’intelligenza artificiale affidabile e si allineano con le tendenze dell’industria più ampia. In un recente sondaggio di oltre 700 produttori globali, le principali aree per quantificare l’impatto dell’intelligenza artificiale sugli obiettivi aziendali erano la gestione/ottimizzazione della catena di approvvigionamento (41%), il miglioramento della presa di decisioni con analisi prescrittive (41%) e la salute dei processi/massimizzazione del rendimento e della capacità (40%).

I risultati anno per anno rivelano i veri progressi che sono stati fatti in questo percorso dall’ottimismo cieco ai risultati comprovati. Rispetto all’anno precedente, tre volte più rispondenti sono ora in grado di quantificare l’impatto dell’intelligenza artificiale sulla salute dei processi e due volte più possono misurare il suo impatto sul downtime delle macchine non pianificato. Ciò dimostra che i produttori stanno diventando più bravi e più a loro agio nell’uso dell’intelligenza artificiale, il che aiuta a realizzare un ritorno sugli investimenti più profondo.

Con questa fiducia aumentata, l’83% dei leader della produzione globale sta aumentando i loro budget per l’intelligenza artificiale – che è fondamentale per la crescita aziendale e per visualizzare e agire efficacemente sui dati della fabbrica. Quindi, cosa riguarda le altre industrie che stanno rimanendo indietro nel successo dell’intelligenza artificiale? Non stanno scalando abbastanza velocemente.

Lente a Scalare

Finora, i produttori e altri leader dell’industria sono stati lenti a scalare l’intelligenza artificiale, il che ha rallentato la velocità con cui abbiamo visto risultati significativi. In effetti, quasi 7 su 10 (67%) dei leader aziendali stanno adottando l’intelligenza artificiale lentamente, secondo un rapporto di tech.co.

L’intelligenza artificiale è uno strumento, non un risultato. Ci deve essere un cambiamento culturale per realizzare i veri benefici di questi investimenti – deve essere più di solo mettere sensori sulle macchine. La manodopera specializzata è già difficile da mantenere e ancora più difficile da trovare. La popolazione degli Stati Uniti sta invecchiando a un ritmo più veloce con meno persone che entrano nel mercato del lavoro. Ora è il momento di avanzare l’intelligenza artificiale affidabile perché è essenziale per conservare la conoscenza e spingere le industrie in avanti.

Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT sono impressionanti, ma il mondo degli affari ha bisogno di più di questo. Richiede un’intelligenza artificiale progettata appositamente per problemi specifici e difficili – e richiede risultati. È lì che entra in gioco l’intelligenza artificiale affidabile, e la produzione ha fornito un libro di gioco impressionante.