Van generatieve AI naar betrouwbare AI: hoge inzet in de productie

De AI-hypecyclus explodeerde in 2023 met de introductie van generatieve AI en daaropvolgende financieringsinjecties. Daarmee kwam een ​​gevoel van blind AI-optimisme, waarbij organisaties de technologie omarmden zonder een duidelijk begrip van de ROI en praktische use cases. Sommigen volgden de AI-menigte en adopteerden de technologie uit angst om achterop te raken. Als we terugkijken en nadenken over wat er in 2025 gaat gebeuren, is er dan veel veranderd met betrekking tot AI-verwachtingen? Zijn we nog steeds in het stadium van blind AI-optimisme?

Kortom, nee. Gelukkig zijn we verder gekomen op het pad van volwassenheid. We zien de hypecyclus verdwijnen en evolueren van blind AI-optimisme naar bewezen AI-optimisme – of betrouwbare AI. De maakindustrie, die enorme stappen heeft gezet met betrouwbare AI, dient als een casestudy voor deze reis, en een waar andere industrieën van kunnen leren. Maar voordat we dat pad bewandelen, moeten we de reële mogelijkheid van een AI-bubbel aanpakken die waarschijnlijk zal barsten.

Irrationele AI-uitbundigheid?

Blinde AI-optimisme – of opwinding rond de nieuwste, meest glimmende AI-technologie zonder een duidelijk begrip van de implicaties en tastbare prestaties – heeft veel aandacht en kapitaal gegenereerd. Analisten zien bijvoorbeeld hoe Microsoft, Meta en Amazon forse investeringen doen in Nvidia's AI-aangedreven GPU's, maar er zijn zorgen dat deze investeringen niet de omzetgroei opleveren waar deze bedrijven naar op zoek zijn.

We beginnen geruchten te horen dat deze specifieke AI-bubbel gaat barsten. MIT-econoom Daron Acemoglu waarschuwde dat geld dat in AI-infrastructuurinvesteringen wordt gestoken, mogelijk niet overeenkomt met de ROI-verwachtingen voor investeerders. Mensen waren enthousiast over de belofte van AI, maar nu beginnen ze zich zorgen te maken dat het een weerspiegeling zal zijn van de dotcombubbel. Zo'n gebeurtenis zou andere investeerders ertoe kunnen aanzetten sceptischer te worden over het AI-verhaal en snellere uitbetalingstermijnen te zoeken of die investeringen te verminderen. De desillusie borrelt op.

Vergis je niet, AI gaat de manier waarop industrieën werken veranderen, maar dat gebeurt niet door het glimmende object te volgen. Betrouwbare AI is kwantificeerbaar en levert echte impact, meestal achter de schermen en ingebed in bestaande processen.

Dus, wat is een voorbeeld van betrouwbare AI die al succesvol is en de tand des tijds zal doorstaan? De maakindustrie presenteert significante use cases.

Het succes van de productie meten

Een toonaangevend chemisch bedrijf wilde de efficiëntie en betrouwbaarheid van hun machines verbeteren om ongeplande downtime en operationele verstoringen te voorkomen. Ze investeerden in een AI-gestuurde predictieve onderhoudsoplossing die hun teams voorziet van inzichten in de gezondheid van machines en aanbevelingen om proactief problemen aan te pakken. Ze behaalden 7x ROI in minder dan een jaar.

In dezelfde geest wilde een van 's werelds beste bedrijven in de voedings- en drankenindustrie productverspilling verminderen en hun fabriekscapaciteit optimaliseren, dus ze testten AI-gestuurde machinebewaking in vier fabrieken. Ze zagen de capaciteit met 4,000 uur per jaar toenemen en de afvalberg van meer dan 2 miljoen pond product afnemen. De resultaten waren zo impactvol dat de pilot werd opgeschaald naar al hun Noord-Amerikaanse faciliteiten.

Deze voorbeelden uit de echte wereld laten de meetbare impact van betrouwbare AI zien en ze sluiten aan bij bredere trends in de industrie. In een recent onderzoek van de ruim 700 wereldwijde fabrikanten waren de belangrijkste gebieden voor het kwantificeren van de impact van AI op bedrijfsdoelstellingen: beheer/optimalisatie van de toeleveringsketen (41%), verbetering van de besluitvorming met prescriptieve analyses (41%) en procesgezondheid/maximalisatie van opbrengst en capaciteit (40%).

De jaar-op-jaar bevindingen laten de echte vooruitgang zien die is geboekt op deze reis van blind optimisme naar bewezen resultaten. Vergeleken met het jaar ervoor zijn drie keer zoveel respondenten nu in staat om de impact van AI op de procesgezondheid te kwantificeren en twee keer zoveel kunnen de impact ervan op ongeplande machine-uitvaltijd meten. Dit toont aan dat fabrikanten beter en vertrouwder worden met het gebruik van AI, wat hen helpt een dieper rendement op investering te realiseren.

Met dit toegenomen vertrouwen verhoogt 83% van de wereldwijde productieleiders hun AI-budgetten, wat essentieel is voor bedrijfsgroei en het effectief visualiseren en handelen op basis van fabrieksgegevens. Dus, hoe zit het met andere sectoren die achterblijven in AI-succes? Ze schalen niet snel genoeg.

Langzaam op te schalen

Tot nu toe zijn fabrikanten en andere leiders in de industrie traag geweest met het opschalen van AI, wat de snelheid waarmee we zinvolle resultaten hebben gezien, heeft belemmerd. Sterker nog, bijna 7 op de 10 (67%) bedrijfsleiders adopteren AI langzaam, volgens een tech.co-rapport.

AI is een hulpmiddel, geen uitkomst. Er moet een cultuuromslag plaatsvinden om de echte voordelen van deze investeringen te realiseren – het moet meer zijn dan alleen sensoren op machines plaatsen. Vakkundig personeel is al moeilijk te behouden en nog moeilijker te vinden. De Amerikaanse bevolking vergrijst sneller en er komen steeds minder mensen op de arbeidsmarkt. Nu is het tijd om betrouwbare AI te bevorderen, omdat het essentieel is om kennis te behouden en industrieën vooruit te helpen.

Generatieve AI-tools zoals ChatGPT zijn indrukwekkend, maar de zakenwereld heeft meer nodig dan dat. Het vereist speciaal gebouwde AI gericht op specifieke en moeilijke problemen – en het heeft resultaten nodig. Dat is waar betrouwbare AI om de hoek komt kijken, en de productie heeft een indrukwekkend draaiboek geleverd.