AspenTech's Bill Scudder: AI, Automatisering & Werknemers Trends voor 2022

Bill Scudder, SVP en GM, AIoT Solutions, AspenTech deelt zijn gedachten over AI in 2022.

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

Generatieveranderingen in werknemerspopulatie zullen kennisautomatisering versnellen

Werknemerspopulaties over alle industrieën heen ondergaan grote, tectonische verschuivingen. Dit is vooral waar in de industriële sector. Ervaren werknemers bereiken pensioensleeftijd, de Great Resignation beïnvloedt werknemers over veel industrieën, en het simpel vullen van de arbeidsgap met nieuwe rekruten vers uit school zal het niet doen - vaak komen deze nieuwe afgestudeerden op het werk met technieken en concepten geleerd in school die niet matchen met de realiteit van hoe veel organisaties' workflows en systemen op de fabrieksvloer eigenlijk opereren.

Al dit zal een grote versnelling van kennisautomatiseringstechnologieën en -processen in 2022 teweegbrengen. Geautomatiseerde kennisdeling en intelligentie-rijke applicaties sluiten de vaardigheidsgap die ontstaat tussen vertrekkende werknemers en helt nieuwe, door historische domeinkennis te bewaren en breed toegankelijk te maken over teams, ongeacht silo's. Dit heeft het dubbele voordeel van ook te dienen als wervingshulpmiddel; hoe meer kennisautomatisering werk makkelijker maakt en werknemers de tools geeft die ze nodig hebben om te slagen, des te aantrekkelijker wordt de baan voor potentiële rekruten.

Industriële datawetenschappers duiken op om industriële AI-strategie te faciliteren

De generatieomwenteling in de industriële werknemerspopulatie zal een andere trend inspireren: de wijdverspreide opkomst van industriële datawetenschappers als centrale figuren in het adopteren en beheren van nieuwe technologieën, zoals industriële AI - en net zo belangrijk, de strategieën voor het implementeren en maximaliseren van deze technologieën tot hun volle potentieel. Nieuw onderzoek onthulde dat terwijl 84% van cruciale industriële besluitnemers de noodzaak voor een industriële AI-strategie accepteerden om een concurrentievoordeel te drijven - en 98% erkende hoe het niet hebben ervan uitdagingen voor hun bedrijf kon presenteren - slechts 35% er daadwerkelijk een had geïmplementeerd. Met een been in traditionele datawetenschap en het andere in unieke domeinexpertise, zullen industriële datawetenschappers een cruciale rol spelen in het drijven van de creatie en implementatie van een industriële AI-strategie.

AI-investeringen verschuiven van generieke modellen naar meer precieze industriële AI

2022 zal AI's rijping in industriële AI volle bloei zien, afstuderen tot real-world productimplementaties met concrete time-to-value. Om dit te bereiken, zullen we meer industriële organisaties zien een bewuste shift maken van investeringen in generieke AI-modellen naar meer fit-for-purpose, precieze industriële AI-applicaties die hen helpen hun winstgevendheids- en duurzaamheidsdoelen te bereiken. Dit betekent wegbewegen van AI-modellen die getraind zijn op grote volumes plantdata die het volledige bereik van potentiële operaties niet kunnen dekken, naar meer specifieke industriële AI-modellen die domeinexpertise benutten voor het interpreteren en voorspellen met diepe analyses en machine learning. Industriële data zal getransformeerd worden in echte zakelijke resultaten over de volledige asset lifecycle.

Deze shift zal het dubbele voordeel hebben van ook het faciliteren van nieuwe best-of-breed allianties gebouwd rond industriële AI. Vroeger waren partnerschappen heel tech-centrisch, gedreven door diensten of één grote vendor. De meer gespecialiseerde focus van industriële AI zal een groter aantal oplossingsproviders vereisen, hun onafhankelijke en gecustomiseerde expertise samenbrengend. Niet alleen helpt dit partnerschappen evolueren van meer generieke AI-projecten, het zal ook een grotere focus plaatsen op time-to-value partnerschappen in tegenstelling tot do-it-yourself benaderingen, wat de drempel voor AI-adoptie nog verder verlaagt.

Executive ownership en culturele verandering zullen industriële AI-implementaties versnellen

Naarmate industriële organisaties hun implementaties van enterprise-brede industriële AI-strategieën en -applicaties opschalen, zullen executive ownership en een investering in culturele verandering cruciaal zijn om de voordelen van digitale transformatie te oogsten. Digitale executives zoals Chief Digital Officers zullen cruciaal zijn om deze obstakels te overwinnen. CDOs zullen een unieke rol spelen in 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 over silo's heen, en het verschuiven van massa dataverzameling naar strategisch industriële databeheer. Al deze taken zullen essentieel zijn om te garanderen dat een industriële organisatie een digitale transformatieplan kan uitvoeren dat bredere adoptie van, en strategie rond, fit-for-purpose industriële AI-applicaties ziet.