Vad är framtiden för AI inom industri och infrastruktur?

AI revolutionerar alla verksamheter inom industri och infrastruktur och levererar betydande värde till alla organisationer. Tekniska framsteg öppnar hela tiden nya möjligheter för digitalisering genom att använda AI-drivna lösningar för att optimera processer och driva bättre affärsnytta- och resultat.

Att träna maskininlärningsalgoritmer kommer fortsatt vara viktigt. Samarbete mellan data science specialister och ingenjörer är avgörande för att utveckla smartare algoritmer, vilket kräver omfattande utbildning och processkunskap, särskilt i optimeringsproblem.

Automatisering kommer att ha en stor inverkan och minska de manuella arbetsmomenten när organisationer tar till sig digital teknik. AI-lösningar som lär sig av historiska data och förutsäger framtida resultat möjliggör processoptimering och ökad effektivitet.

Industriell AI främjar en datadriven kultur inom organisationer. Samarbete mellan data science specialister, ingenjörer och operatörer frigör en potential och värde genom gemensam dataanvändning. Även om AI:s enorma potential är framgångsrik idag inom t.ex. sjukvård och finans är den fortsatt i sin linda inom industri och infrastruktur.

Att börja använda sig av industriell AI ger direkta och obestridliga fördelar, vilket i sin tur leder till andra möjligheter att optimera hela värdekedjan inom organisationer, idustri och infrastruktur och detta är högst väsentligt för företag som strävar efter långsiktig hållbarhet och konkurrenskraft i sina branscher.

Vilka nuvarande AI-trender kommer att förändra industrin och infrastruktur mest?

AI är ett stort område med olika “grenar”, och en av dess mest effektfulla är maskininlärning, som uppstod för cirka 20 år sedan och har revolutionerat många företag. Dessutom har djupinlärning och förstärkt lärande redan gjort betydande förändringar inom branscher som finans, sjukvård och cybersäkerhet. Inom sektorer som tillverkning, process och kraftindustri integreras AI nu i avgörande områden som design, konstruktion, drift, underhåll och optimering. Framväxten av Internet of Things (IoT) och all överflöd av data har ytterligare spätt på konceptet Digital Twin, där AI-drivna insikter bygger på en grund av stora mängder data.

Senaste trenden inom AI idag är generativ AI, exemplifierad av stora språkmodeller som GPT (Generative Pre-Trained Transformer), som görs tillgänglig av OpenAI. Denna teknik utvecklas snabbt och ger upphov till innovativa idéer och verktyg som Microsofts Copilot och konkurrerande erbjudanden från företag som Google. Allt eftersom AI utvecklas föreställer vi oss en framtid där programvara samarbetar med människor, gradvis tar på sig fler uppgifter och ansvar, vilket så småningom leder till helt autonoma processer och verksamheter. För närvarande går vi över från s.k “uppgiftsbaserad” AI till “målstyrd” AI med mänsklig övervakning. Denna förändring erbjuder betydande fördelar för företag eftersom AI sätter upp mål, dynamiskt länkar information och kunskap, identifierar och löser problem självständigt, medan mänskliga handledare fokuserar på strategiskt beslutsfattande. Men vi har bara skrapat på ytan av AI:s enorma kapacitet och potential som en avgörande tillgång i våra verksamheter.

Hur kommer generativ AI att påverka olika branscher?

Generativ AI är redo att revolutionera industry och infrastruktur och åstadkomma betydande transformationer. Utvecklingen av avancerade språkmodeller som GPT-3, 3.5 och 4 markerar ett paradigmskifte som förändrar spelplanen fullständigt. Men den verkliga kraften ligger i att kombinera dessa modeller med industriella data i realtid och ytterligare AI-teknik. Denna integration möjliggör skräddarsydda lösningar som går utöver vardagliga uppgifter och istället fokuserar på att uppnå specifika mål, i linje med olika branschers unika behov.

Effekten av generativ AI är djupgående och långtgående. Genom att utnyttja realtidsdata och avancerade AI-funktioner kan företag låsa upp silos mot förbättrad effektivitet, hållbarhet och innovation. Föreställ dig möjligheterna att optimera alla tillgångar (maskiner/utrustningar) och dess driftskontroll för att minimera utsläppen av växthusgaser. Generativ AI syftar inte bara till att stödja mänsklig övervakning utan driver oss också mot en framtid med full autonomi. Denna transformativa teknik har möjlighet att omdefiniera hur företag ska fungera i framtiden (imorgon?) och banar väg för intelligenta och adaptiva system som utmanar dagens industrinormer.

Kommer “low-code, no-code” att påskynda demokratiseringen av AI?

Plattformar med “low-code, no-code” har potential att demokratisera AI, vilket gör den mer tillgänglig för ett bredare spektrum av människor. Dessa plattformar förenklar utvecklingen och tillgången till AI-funktioner, vilket gör att individer med begränsad kodningskunskap kan skapa och distribuera AI-lösningar med hjälp av användarvänliga visuella gränssnitt. Denna demokratisering är positive i dubbel bemärkelse, eftersom AI själv också spelar en roll för att demokratisera tillgången till verktyg med “low-code, no-code”. Generativ AI, som drivs av stora språkmodeller, kan automatiskt generera kod baserat på användarinmatning, vilket gör det lättare för individer att utnyttja dessa plattformar. Detta skapar en positiv återkopplingsslinga där AI ger människor möjlighet att använda verktyg med “low-code, no-code”, och dessa verktyg gör i sin tur AI mer tillgänglig.

Som tidigare nämnts, när AI fortsätter att utvecklas, förväntar vi oss ett skifte från uppgiftsbaserad AI till målstyrd AI. Denna förändring understryker vikten av att AI överensstämmer med specifika mål och uppgifter. Men det väcker också oro över behovet av skyddsåtgärder och tillsyn för att säkerställa ansvarsfull och etisk användning av AI-teknik. Ändå har framstegen inom AI och dess tillgänglighet genom “low-code, no-code”plattformar en enorm potential för att förbättra hållbarheten och förbättra den övergripande nyttan och kvaliteten inom olika branscher. Häng med när jag knyter ihop säcken nästa vecka