Bill Scudder de AspenTech: Tendencias IA, Automatización y Fuerza Laboral para 2022

Bill Scudder, SVP y GM, Soluciones AIoT, AspenTech ofrece sus pensamientos sobre IA en 2022.

Bill Scudder, SVP y GM de Soluciones AIoT en AspenTech, comparte sus predicciones sobre IA, automatización y cultura laboral para 2022.

Cambios generacionales en fuerza laboral acelerarán automatización del conocimiento

Fuerzas laborales en todas las industrias están experimentando cambios mayores, tectónicos. Esto es especialmente cierto en sector industrial. Empleados veteranos están llegando a edad de jubilación, la Gran Renuncia afecta trabajadores en muchas industrias, y solo llenar brecha laboral con nuevos reclutas recién salidos de escuela no hará el truco —a menudo, estos nuevos graduados llegan al trabajo habiendo aprendido tecnologías y conceptos en escuela que no coinciden con la realidad de cómo flujos de trabajo y sistemas de muchas organizaciones en planta realmente operan.

Todo esto impulsará una aceleración mayor de tecnologías y procesos de automatización del conocimiento en 2022. Compartir conocimiento automatizado y aplicaciones ricas en inteligencia cierran brecha de habilidades emergente entre trabajadores que se van y nuevos, preservando conocimiento histórico de dominio y haciéndolo ampliamente accesible a través de equipos, sin importar silos. Esto tiene doble beneficio de servir como herramienta de reclutamiento también; mientras más la automatización del conocimiento haga el trabajo más fácil y dé a empleados herramientas que necesitan para tener éxito, más atractivo el trabajo se vuelve para reclutas potenciales.

Científicos de datos industriales emergen para facilitar estrategia IA industrial

El recambio generacional ocurriendo en fuerza laboral industrial inspirará otra tendencia: la emergencia generalizada de científicos de datos industriales como figuras centrales en adopción y gestión de nuevas tecnologías, como IA industrial —y tan importante, las estrategias para desplegar y maximizar estas tecnologías a su máximo potencial. Nueva investigación reveló que mientras 84% de tomadores de decisión industriales clave aceptaron necesidad de estrategia IA industrial para impulsar ventaja competitiva —y 98% reconocieron cómo fallar en tener una podría presentar desafíos a su negocio— solo 35% había desplegado tal estrategia hasta ahora. Con un pie en ciencia de datos tradicional y el otro en experiencia de dominio única, científicos de datos industriales servirán rol crítico siendo quienes impulsen creación y despliegue de estrategia IA industrial.

Inversiones IA cambian de modelos genéricos a IA industrial más precisa

2022 verá la maduración de IA en IA industrial alcanzar pleno florecimiento, graduándose a despliegues de producto real con time-to-value concreto. Para lograr esto, veremos más organizaciones industriales hacer un cambio consciente de inversiones en modelos IA genéricos a aplicaciones IA industriales más fit-for-purpose, precisas que les ayuden alcanzar metas de rentabilidad y sostenibilidad. Esto significa moverse lejos de modelos IA entrenados en grandes volúmenes de datos de planta que no pueden cubrir rango completo de operaciones potenciales, a modelos IA industriales más específicos que aprovechan experiencia de dominio para interpretar y predecir con analíticas profundas y machine learning. Datos industriales serán transformados en resultados de negocio reales a lo largo de todo ciclo de vida del activo.

Este cambio tendrá doble beneficio de también facilitar nuevas alianzas best-of-breed construidas alrededor de IA industrial. Previamente, asociaciones eran muy tech-céntricas, impulsadas por servicios o un gran vendedor. El enfoque más especializado de IA industrial requerirá un set más grande de proveedores de soluciones, uniendo su experiencia independiente y personalizada. No solo esto ayuda a evolucionar asociaciones lejos de proyectos IA más genéricos, también pondrá mayor enfoque en asociaciones time-to-value en oposición a enfoques do-it-yourself, ayudando a bajar barrera a adopción IA más que nunca.

Propiedad ejecutiva y cambio cultural acelerarán despliegues IA industrial

Mientras organizaciones industriales escalan sus despliegues de estrategias y aplicaciones IA industrial enterprise-wide, propiedad ejecutiva e inversión en cambio cultural serán críticos para cosechar beneficios de transformación digital. Ejecutivos digitales como Chief Digital Officers serán cruciales para superar estos obstáculos. CDOs tendrán rol único pastoreando transformación digital e IA industrial a través de su organización —puenteando brecha entre sistemas legacy y nuevas tecnologías, fomentando colaboración a través de silos, y cambiando de recolección masiva de datos a gestión estratégica de datos industriales. Todos estos deberes serán esenciales para asegurar que una organización industrial pueda ejecutar plan de transformación digital que vea adopción más amplia de, y estrategia alrededor de, aplicaciones IA industrial fit-for-purpose.