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. Alcuni hanno semplicemente seguito la folla dell’intelligenza artificiale, adottando la tecnologia per paura di essere lasciati 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 provato 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 viaggio, 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 scoppiare.

Esuberanza Irrazionale dell’Intelligenza Artificiale?

L’ottimismo cieco sull’intelligenza artificiale – o l’eccitazione per la tecnologia di intelligenza artificiale più nuova e più brillante 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 nei GPU di intelligenza artificiale di Nvidia, ma ci sono preoccupazioni che questi investimenti non produrranno i guadagni di entrate che queste società 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 in infrastrutture di intelligenza artificiale potrebbero non soddisfare le aspettative di ROI per gli investitori. Le persone erano entusiaste della promessa dell’intelligenza artificiale, ma ora iniziano 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 a cercare tempi di ritorno più rapidi o a ridurre quegli investimenti. La delusione sta emergendo.

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 produce un impatto reale, di solito dietro le quinte e integrata nei processi esistenti.

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

Misurare il Successo della Produzione

Un’azienda chimica leader ha voluto migliorare l’efficienza e l’affidabilità delle sue macchine per evitare tempi di fermo non pianificati e interruzioni operative. Ha investito in una soluzione di manutenzione predittiva basata sull’intelligenza artificiale che fornisce ai suoi team informazioni sulla salute delle macchine e raccomandazioni per affrontare proattivamente i problemi. Ha raggiunto un ROI di 7 volte in meno di un anno.

In una direzione simile, una delle principali aziende di alimenti e bevande del mondo ha voluto ridurre gli sprechi di prodotti e ottimizzare la capacità della sua fabbrica, quindi ha sperimentato il monitoraggio delle macchine abilitato dall’intelligenza artificiale in quattro impianti. Ha visto un aumento della capacità 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 suoi impianti nordamericani.

Questi esempi reali dimostrano l’impatto misurabile dell’intelligenza artificiale affidabile e si allineano con le tendenze più ampie dell’industria. 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 del processo/massimizzazione della resa e della capacità (40%).

I risultati anno per anno rivelano i veri progressi che sono stati fatti in questo viaggio dall’ottimismo cieco ai risultati provati. Rispetto all’anno precedente, tre volte più rispondenti sono ora in grado di quantificare l’impatto dell’intelligenza artificiale sulla salute del processo e due volte più rispondenti possono misurare il suo impatto sui tempi di fermo non pianificati delle macchine. 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 maggiore fiducia, l’83% dei leader della produzione globale sta aumentando i propri budget per l’intelligenza artificiale – che è fondamentale per la crescita aziendale e per visualizzare e agire efficacemente sui dati di fabbrica. Quindi, cosa riguarda le altre industrie che stanno rimanendo indietro nel successo dell’intelligenza artificiale? Non stanno scalando abbastanza velocemente.

Lento a Scalare

Finora, i produttori e gli 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. Deve esserci un cambiamento culturale per realizzare i veri benefici di questi investimenti – non deve essere 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 nell’intelligenza artificiale affidabile perché è essenziale per conservare la conoscenza e spingere le industrie avanti.

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