2022 AI-voorspellingen van AspenTech

Bill Scudder, SVP en GM van AIoT Solutions bij AspenTech, deelt zijn voorspellingen over AI, automatisering en werkplekcultuur voor 2022.

Generationele personeelswisselingen zullen kennisautomatisering versnellen

Het personeelsbestand in alle sectoren ondergaan grote, tektonische verschuivingen. Dit geldt vooral in de industriële sector. Veteraan-werknemers bereiken de pensioengerechtigde leeftijd, het grote ontslag treft werknemers in veel sectoren, en het volstaat niet om de arbeidskloof op te vullen met nieuwe rekruten die net van school komen - vaak komen deze pas afgestudeerden aan het werk na het leren van technologieën en concepten op school die niet overeenkomen met de realiteit van de workflows en systemen van veel organisaties op de werkvloer.

Dit alles zal leiden tot een grote versnelling van kennisautomatiseringstechnologieën en -processen in 2022. Geautomatiseerde kennisuitwisseling en informatierijke applicaties dichten de vaardigheidskloof die ontstaat tussen vertrekkende werknemers en kersverse werknemers, door historische domeinkennis te behouden en breed toegankelijk te maken over teams, ongeacht de silo's. Dit heeft het dubbele voordeel dat het ook als wervingsinstrument dient; hoe meer kennisautomatisering het werk gemakkelijker maakt en werknemers de tools geeft die ze nodig hebben om te slagen, hoe aantrekkelijker de baan wordt voor potentiële rekruten.

Industriële datawetenschappers komen naar voren om industriële AI-strategie mogelijk te maken

Het generatieverloop in de industriële beroepsbevolking zal een andere trend inspireren:de wijdverbreide opkomst van industriële datawetenschappers als centrale figuren bij het adopteren en beheren van nieuwe technologieën, zoals industriële AI - en net zo belangrijk, de strategieën voor het volledig inzetten en maximaliseren van deze technologieën potentieel. Uit nieuw onderzoek bleek dat terwijl 84% van de belangrijkste industriële besluitvormers de noodzaak van een industriële AI-strategie accepteerde om een ​​concurrentievoordeel te behalen - en 98% erkende dat het ontbreken van een strategie voor uitdagingen voor hun bedrijf zou kunnen zorgen - slechts 35% een dergelijke strategie daadwerkelijk had geïmplementeerd dusver. Met één been in de traditionele datawetenschap en het andere in unieke domeinexpertise, zullen industriële datawetenschappers een cruciale rol spelen om degenen te zijn die de creatie en implementatie van een industriële AI-strategie stimuleren.

AI-investeringen verschuiven van generieke modellen naar preciezere industriële AI

In 2022 zal de rijping van AI tot industriële AI tot volle bloei komen, en evolueren naar productimplementaties in de echte wereld met een concrete time-to-value. Om dit te bereiken, zullen we zien dat meer industriële organisaties een bewuste verschuiving maken van investeringen in generieke AI-modellen naar meer geschikte, precieze industriële AI-toepassingen die hen helpen hun winstgevendheid en duurzaamheidsdoelen te bereiken. Dit betekent dat we moeten overstappen van AI-modellen die zijn getraind op grote hoeveelheden fabrieksgegevens die niet het volledige scala aan potentiële operaties kunnen dekken, naar meer specifieke industriële AI-modellen die gebruikmaken van domeinexpertise voor interpretatie en voorspelling met diepgaande analyses en machine learning. Industriële gegevens zullen worden omgezet in echte bedrijfsresultaten gedurende de volledige levenscyclus van activa.

Deze verschuiving heeft het dubbele voordeel dat het ook nieuwe best-of-breed allianties mogelijk maakt die rond industriële AI zijn gebouwd. Voorheen waren partnerschappen erg technisch gericht, gedreven door services of één grote leverancier. De meer gespecialiseerde focus van industriële AI vereist een groter aantal leveranciers van oplossingen, die hun onafhankelijke en op maat gemaakte expertise bundelen. Dit helpt niet alleen om partnerschappen te evolueren van meer generieke AI-projecten, het zal ook meer nadruk leggen op time-to-value-partnerschappen in tegenstelling tot doe-het-zelf-benaderingen, waardoor de drempel voor AI-adoptie meer dan ooit wordt verlaagd.

Executief eigendom en culturele verandering zullen de industriële AI-implementaties versnellen

Naarmate industriële organisaties hun implementaties van bedrijfsbrede industriële AI-strategieën en -toepassingen opschalen, zullen executive ownership en een investering in culturele verandering van cruciaal belang zijn om de vruchten van digitale transformatie te plukken. Digitale executives zoals Chief Digital Officers zullen cruciaal zijn om deze obstakels te overwinnen. CDO's zullen een unieke rol spelen bij het begeleiden van digitale transformatie en industriële AI door hun organisatie - het overbruggen van de kloof tussen legacy-systemen en nieuwe technologieën, het bevorderen van samenwerking tussen silo's en het overschakelen van massale gegevensverzameling naar strategisch industrieel gegevensbeheer. Al deze taken zijn essentieel om ervoor te zorgen dat een industriële organisatie een digitaal transformatieplan kan uitvoeren dat een bredere acceptatie van en een strategie rond geschikte industriële AI-toepassingen mogelijk maakt.