To jest krótkie spojrzenie na technokrację: pozbądź się oddychających Co2, kapryśnych, niestabilnych pracowników i zastąp ich sztuczną inteligencją. Co może pójść nie tak? Cóż, brak pracy oznacza brak siły nabywczej. Jedyną odpowiedzią Tehcnocrata jest powszechny dochód podstawowy, ale bez wypłacania podlegających opodatkowaniu wynagrodzeń, skąd miałyby pochodzić te pieniądze? ⁃ Redaktor TN
Przez ostatnie 30 lat produkt krajowy brutto (PKB) na całym świecie kurczył się. Podczas gdy inwestycje kapitałowe i wzrost siły roboczej były tradycyjnymi czynnikami napędzającymi produkcję, obecnie znajdujemy się na rozdrożu, gdzie nie jesteśmy już w stanie utrzymać poziomu inwestycji, który napędzałby poziom wzrostu, jakiego pragnie świat. Odzwierciedleniem tej sytuacji jest sektor przemysłowy, gdzie średni wiek amerykańskich fabryk przekracza 20 lat, ale w większości ich funkcjonowanie i poziom produkcji nie poprawiły się znacząco od czasu ich wprowadzenia.
Accenture uważa jednak, że perspektywy nie powinny być całkowicie pechowe, a inwestycje w sztuczną inteligencję mogą potencjalnie podwoić roczne tempo wzrostu gospodarczego głównych gospodarek rozwiniętych, takich jak Niemcy, i potroić tempo gospodarcze Japonii do 2035 r. W przemyśle wytwórczym Accenture uważa, że moc technologii sztucznej inteligencji zwiększy rentowność o 39%, zwiększając wartość dodaną brutto (WDB) o prawie 4 biliony dolarów w 2035 r.
Duża zależność produkcji od maszyn i środowiska operacyjnego opartego na dziedzictwie, w którym zespoły polegają na doświadczeniu operatorów przy podejmowaniu decyzji, sprawia, że jest to główny kandydat do uzyskania wysokiego zwrotu z inwestycji, gdy sektor inwestuje w sztuczną inteligencję.
Sztuczna inteligencja może zwiększać produktywność i umożliwiać pracownikom inteligentniejszą pracę na trzy sposoby:
1. Inteligentna automatyzacja
2. Wzmocnienie siły roboczej i aktywów
3. Przyspiesz innowacje
Sztuczna inteligencja i jej możliwości samouczenia się mogą być szczególnie cenne w branżach takich jak przemysł motoryzacyjny, w których występuje aż 300 procesów obejmujących ludzi i roboty współpracujących ze sobą w celu stworzenia produktu dla swoich klientów.
Bez sztucznej inteligencji operator ustawi różne parametry procesu i wyjścia w oparciu o swoje doświadczenie, ale wszelkie błędy zostaną znalezione dopiero później. Koszt tych błędów może skutkować wyższym wskaźnikiem produkcji złomu, co prowadzi do tego, że producent nie realizuje zamówienia klienta na czas, jednocześnie zwiększając własne koszty produkcji.
W środowisku opartym na sztucznej inteligencji parametry będą kontrolowane przez sztuczną inteligencję; za każdym razem, gdy parametry wykraczają poza specyfikacje, systemy zasilane sztuczną inteligencją nie tylko powiadamiają, ale ostatecznie kontrolują, zanim wpłynie to na jakość produktu. Jest to możliwe tylko dzięki zdolności systemów analitycznych opartych na sztucznej inteligencji do głębszego zagłębiania się w dane, co w innym przypadku zajęłoby tygodnie lub miesiące, aby ręcznie przeanalizować miliony punktów danych generowanych na dzisiejszych halach operacyjnych. Dzięki możliwości monitorowania jakości produkcji w całym procesie, środowiska oparte na sztucznej inteligencji wytwarzają produkty lepszej jakości, mniej odpadów i zmniejszają koszty operacyjne. Sztuczna inteligencja wprowadza inteligencję do automatyzacji – umożliwiając firmom przemysłowym nie tylko zwiększenie wydajności, ale także dając operatorom czas na czerpanie dodatkowej wartości z ich procesów i podejmowanie strategicznych decyzji w oparciu o dane.
