Predicciones de IA para 2022 de AspenTech

Bill Scudder, SVP y GM, AIoT Solutions, AspenTech ofrece sus pensamientos sobre AI en 2022

Bill Scudder, vicepresidente sénior y director general de soluciones AIoT en AspenTech, comparte sus predicciones sobre IA, automatización y cultura laboral para 2022.

Los cambios generacionales en la fuerza laboral acelerarán la automatización del conocimiento

La fuerza laboral en todas las industrias está experimentando grandes cambios tectónicos. Esto es especialmente cierto en el sector industrial. Los empleados veteranos están llegando a la edad de jubilación, la Gran Renuncia está afectando a los trabajadores de muchas industrias, y simplemente llenar la brecha laboral con nuevos reclutas recién egresados ​​de la escuela no será suficiente; a menudo, estos nuevos graduados llegan al trabajo habiendo aprendido tecnologías y conceptos en la escuela que no coinciden con la realidad de cómo funcionan realmente los flujos de trabajo y los sistemas de muchas organizaciones en la planta.

Todo esto impulsará una gran aceleración de las tecnologías y procesos de automatización del conocimiento en 2022. El intercambio automatizado de conocimientos y las aplicaciones ricas en inteligencia cierran la brecha de habilidades que surge entre los trabajadores que se van y los nuevos, al preservar el conocimiento histórico del dominio y hacerlo ampliamente accesible en todo el mundo. equipos, independientemente de los silos. Esto tiene el doble beneficio de servir también como una herramienta de reclutamiento; cuanto más facilita el trabajo la automatización del conocimiento y brinda a los empleados las herramientas que necesitan para tener éxito, más atractivo se vuelve el trabajo para los posibles reclutas.

Los científicos de datos industriales emergen para facilitar la estrategia de IA industrial

La rotación generacional que ocurre en la fuerza laboral industrial inspirará otra tendencia:el surgimiento generalizado de científicos de datos industriales como figuras centrales en la adopción y gestión de nuevas tecnologías, como la IA industrial, e igualmente importante, las estrategias para implementar y maximizar estas tecnologías al máximo. potencial. Una nueva investigación reveló que, si bien el 84 % de los tomadores de decisiones industriales clave aceptaron la necesidad de una estrategia de IA industrial para impulsar una ventaja competitiva, y el 98 % reconoció que no tener una podría presentar desafíos para su negocio, solo el 35 % había implementado dicha estrategia. hasta aquí. Con un pie en la ciencia de datos tradicional y el otro en la experiencia de un dominio único, los científicos de datos industriales desempeñarán un papel fundamental al ser los que impulsen la creación y el despliegue de una estrategia de IA industrial.

Las inversiones en IA pasan de modelos genéricos a IA industrial más precisa

En 2022, la maduración de la IA hacia la IA industrial alcanzará su máximo esplendor, pasando a implementaciones de productos del mundo real con un tiempo de creación de valor concreto. Para lograr esto, veremos que más organizaciones industriales hacen un cambio consciente de las inversiones en modelos genéricos de IA a aplicaciones industriales de IA más precisas y adecuadas para su propósito que les ayuden a lograr sus objetivos de rentabilidad y sostenibilidad. Esto significa alejarse de los modelos de IA que se entrenan en grandes volúmenes de datos de plantas que no pueden cubrir la gama completa de operaciones potenciales, a modelos de IA industrial más específicos que aprovechan la experiencia del dominio para interpretar y predecir con análisis profundo y aprendizaje automático. Los datos industriales se transformarán en resultados empresariales reales durante todo el ciclo de vida de los activos.

Este cambio tendrá el doble beneficio de facilitar nuevas alianzas de primer nivel construidas en torno a la IA industrial. Anteriormente, las asociaciones estaban muy centradas en la tecnología, impulsadas por servicios o un gran proveedor. El enfoque más especializado de la IA industrial requerirá un conjunto más amplio de proveedores de soluciones, que aúnen su experiencia independiente y personalizada. Esto no solo ayuda a que las asociaciones se alejen de los proyectos de IA más genéricos, sino que también pondrá un mayor énfasis en las asociaciones de tiempo de valor en lugar de los enfoques de "hágalo usted mismo", lo que ayudará a reducir la barrera para la adopción de IA más que nunca.

La propiedad ejecutiva y el cambio cultural acelerarán las implementaciones industriales de IA

A medida que las organizaciones industriales amplían sus implementaciones de estrategias y aplicaciones de IA industrial en toda la empresa, la propiedad ejecutiva y una inversión en el cambio cultural serán fundamentales para cosechar los beneficios de la transformación digital. Los ejecutivos digitales como los Chief Digital Officers serán cruciales para superar estos obstáculos. Los CDO tendrán un papel único que desempeñar en la conducción de la transformación digital y la IA industrial a través de su organización, cerrando la brecha entre los sistemas heredados y las nuevas tecnologías, fomentando la colaboración entre silos y cambiando de la recopilación masiva de datos a la gestión estratégica de datos industriales. Todos estos deberes serán esenciales para garantizar que una organización industrial pueda ejecutar un plan de transformación digital que vea una adopción más amplia y una estrategia en torno a las aplicaciones industriales de IA aptas para el propósito.