Dzisiejsza okazja: znaczące zyski automatyzacji
Kiedy liderzy reagują na natychmiastową panikę, często pojawiają się nowe ryzyko biznesowe i łagodzenie. Dwa ostatnie przykłady podkreślają konsekwencje pośpiechu w celu wdrożenia i opublikowania pozytywnych wyników przyjęcia AI. Wall Street Journal poinformował w kwietniu 2025 r. O firmach starających się zrealizować zwroty z AI. Zaledwie kilka tygodni później obejmował wycofanie artykułu technicznego MIT na temat sztucznej inteligencji, w której nie można było uzasadnić wyników, które doprowadziły do jego publikacji.
Podczas gdy raporty te pokazują pułapki nadmiernego polegania na sztucznej inteligencji bez pospolitych poręczy, nie wszystko jest nieobecne w krainie adopcji AI Enterprise. Niesamowite wyniki wynikające z rozsądnego wykorzystania sztucznej inteligencji i powiązanych technologii w automatyzacji procesów w różnych branżach. Teraz, gdy przechodzimy etap „strachu przed brakiem” i możemy zająć się biznesem, gdzie są najlepsze miejsca, w których można szukać wartości podczas stosowania sztucznej inteligencji do automatyzacji Twojej firmy?
Podczas gdy chatboty są prawie tak wszechobecne jak nowe aplikacje do pobierania telefonów komórkowych, aplikacje AI realizujące automatyzację i zyski z wydajności łączą się z unikalnym celem i architekturą podstawowego systemu AI, na którym są zbudowane. Dominujące wzorce, w których realizowane są zyski AI, sprowadzają się obecnie do dwóch rzeczy: języka (tłumaczenie i wzorce) i danych (tworzenie nowego formatu i wyszukiwanie danych).
Przykład pierwszy: przetwarzanie języka naturalnego
Wyzwanie automatyzacji produkcji: Tryb awarii i analiza efektów (FMEA) jest zarówno krytyczna, jak i często pracochłonna. Nie zawsze jest to wykonywane przed awarią w sprzęcie produkcyjnym, więc bardzo często FMEA występuje w stresującym scenariuszu linii produkcyjnych. W przypadku Intela globalny zasięg zakładów produkcyjnych oddzielony dużymi odległościami wraz ze strefami czasowymi i preferowanymi różnicami językowymi sprawia, że jest to jeszcze trudniejsze do znalezienia podstawowej przyczyny problemu. Tygodnie wysiłku inżynieryjnego wydawane są na analizę FMEA, powtarzane na dużych flotach narzędzi rozprzestrzeniających się między tymi obiektami.
Rozwiązanie: Dźwignia już wdrożonych serwerów obliczeniowych procesora do przetwarzania języka naturalnego (NLP) w dziennikach narzędzi produkcyjnych, w których obserwacje dotyczące operacji narzędzi są utrzymywane przez lokalnych techników produkcyjnych. Analiza zastosowała również analizę sentymentów, aby sklasyfikować słowa jako pozytywne, negatywne lub neutralne. Nowy system wykonał FMEA w ciągu sześciu miesięcy danych w ciągu jednej minuty, oszczędzając tygodnie inżynierii i umożliwiając linii produkcyjnej na proaktywne obsługa sprzętu w harmonogramie wyprzedzającym, a nie ponosząc nieoczekiwane przestoje.
Wyzwanie instytucji finansowych: Ewoluowały języki programowania powszechnie używane przez inżynierów oprogramowania. Dojrzałe instytucje Bellwether były często tworzone przez szereg fuzji i przejęć na przestrzeni lat, i nadal polegają na krytycznych systemach opartych na 30-letnich językach programowania, których nie znają inżynierowie oprogramowania.
Rozwiązanie: Użyj NLP, aby przetłumaczyć starych i nowe języki programowania, co daje inżynierom oprogramowania potrzebny wzrost w celu poprawności krytycznych systemów operacyjnych. Użyj siły AI zamiast dokonywać ryzykownego przepisywania lub ogromnej aktualizacji.
