Hoe de hightechindustrie AI inzet voor exponentiële bedrijfsgroei

Kunstmatige intelligentie en machine learning banen hun weg in bijna alle sectoren. Het volgende doelwit is de hightech-industrie. De opkomst van kunstmatige intelligentie in de technische en mechanische wereld heeft veel vragen doen rijzen. Wat is de reikwijdte van kunstmatige intelligentie in de hightech-industrie? Is het een goed idee om in AI te investeren? Zal AI de ingenieurs vervangen? Is het gemakkelijk voor kunstmatige intelligentie om alle hightech-gebieden in te halen?

Het lijdt geen twijfel dat kunstmatige intelligentie zich snel ontwikkelt. Het is in staat tot veelzijdige toepassingen en heeft opmerkelijke veranderingen teweeggebracht in veel industrieën. We hebben het voorbeeld van Google, Amazon en Facebook-algoritmen voor ons. Maar met de huidige ontwikkelingen in AI kan het de hightech mechanische en technische industrie niet op korte termijn inhalen. Het kan de traditionele instrumenten van de industrie wijzigen, maar het is nutteloos zonder de menselijke arbeidskrachten.

In dit artikel hebben we de reikwijdte van kunstmatige intelligentie in de hightechindustrie geëvalueerd. We hebben ook de obstakels besproken voor het adopteren van AI in de industrie.

Omvang van AI in de hightechindustrie

AI maakt nu deel uit van bijna elke branche, inclusief hightech. Het heeft de afgelopen jaren aanzienlijke vooruitgang geboekt en lijkt een goede reikwijdte te hebben op technisch gebied.

• Efficiënt onderzoek

De belangrijkste ontwikkeling van kunstmatige intelligentie vindt plaats op het gebied van onderzoek. Tegenwoordig zijn AI-tools en -software veel efficiënter in het bewaren van de gegevens en het evalueren ervan. Ze helpen de onderzoekers om het bestaande onderzoek optimaal te benutten. Onderzoekers kunnen zich nu meer richten op het vinden van nieuwe oplossingen dan het investeren van tijd in het extraheren van informatie uit eerder werk met behulp van AI.

• Grotere database

Kunstmatige intelligentie kan gegevens veel sneller en efficiënter verwerken en evalueren dan het menselijk brein. Het kan veel meer gegevens bevatten dan traditionele computerapparatuur en het in slechts een paar seconden verwerken. Of je nu de bestaande database wilt correleren met eeuwenoude data. Of resultaten moeten behalen op basis van een uitgebreide database, AI-software en tools zijn er om u te helpen. Ze kunnen dienen als de efficiënte assistenten van data-analisten en kunnen op een dag hun rol overnemen.

• Zorgt voor nauwkeurigheid

AI-tools en software werken met veel grotere databases en zullen naar verwachting in de meeste gevallen nauwkeurige beoordelingen maken. Een menselijk brein kan bijvoorbeeld in de war raken bij het identificeren van een metaal of chemische stof. Maar AI-tools kunnen het nauwkeurig en efficiënt detecteren.

Evenzo kunnen vingerafdrukdetectie en gezichtsherkenning snel en met minder twijfel worden gedaan met behulp van AI-tools. Vanwege de nauwkeurigheid van AI-tools wordt aangenomen dat kunstmatige intelligentie in de toekomst veel ingenieurs en specialisten zal vervangen.

• Barrières bij het adopteren van AI

Hoewel de reikwijdte van AI veelbelovend lijkt in de hightechindustrie, zijn er enkele obstakels voor de invoering van AI.

• Hoger verbruik van hulpbronnen

Alle op AI gebaseerde projecten vergen veel tijd en investeringen. Industrieën en organisaties hebben speciale hardware- en softwaretools nodig om het AI-model uit te voeren. Bovendien is het trainen van het model zelf een zeer tijdrovende en kostbare procedure.

Omdat het slagingspercentage van AI-experimenten niet veelbelovend is, zijn veel investeerders terughoudend om hun middelen in dergelijke projecten te investeren. De beperking van investeringen in AI-projecten met een hoog risico is dus een van de grootste obstakels bij de invoering ervan in de hightechindustrie.

• Lang en vervelend proces

Het bouwen van op AI gebaseerde hardware en het trainen van AI-modellen is een tijdrovend en vervelend proces. Het levert resultaten op in een langzamer tempo.

Rekening houdend met het hogere tempo van de hightech-industrie, raken de meeste AI-machines en -modellen al verouderd voordat ze daadwerkelijk worden uitgevoerd. Deze tijdspanne tussen het idee en de uitvoering ervan is een belemmering voor de ontwikkeling van AI.

• Afhankelijkheid van gegevens

AI-tools en software zijn afhankelijk van de datafeed naar hen. Ze kunnen alleen de gegevens verwerken en evalueren die in het systeem aanwezig zijn. Alles wat buiten het bestek van bestaande informatie valt, valt ook buiten de capaciteit van AI-tools. Bovendien kan het geen fouten detecteren in de gegevens die eraan worden doorgegeven.

Daarom kan elke menselijke fout bij het invoeren van gegevens leiden tot het falen van het hele AI-model. Daarom is deze gegevensafhankelijkheid een ander groot obstakel bij de acceptatie ervan in de hightech-industrie.

• Gebrek aan creativiteit

De hightechindustrie vraagt ​​om snelle en efficiënte besluitvorming. Helaas, hoewel AI-tools in veel situaties snel en efficiënt kunnen oordelen, missen ze creativiteit.

Geen enkele AI-tool kan tot nu toe abstracte beslissingen nemen op basis van scenario's zoals een menselijke geest kan doen. AI-tools zijn ongetwijfeld veelzijdig, maar ze lopen ver achter op de creatieve capaciteit van het menselijk brein.

Afronden

Kunstmatige intelligentie lijkt een goede reikwijdte te hebben in de hightech-industrie, vooral op het gebied van telecommunicatie en computergebruik. Maar het heeft nog een lange weg te gaan voordat het wordt geadopteerd op biotechnisch en technisch gebied.

AI is een investering met een hoog risico. En terughoudendheid bij het adopteren van AI is een belangrijke belemmering voor de ontwikkeling en voortgang ervan.

Image Credit:verstrekt door de auteur; bedankt!