AI 과대 광고주기는 2023 년에 데뷔하여 폭발했습니다. 생성 AI 그리고 후속 자금 지원 주사. 그것은 맹목적인 AI 낙관론이 있었는데, 그곳에서 조직은 ROI와 실제 사용 사례에 대한 명확한 이해없이 기술을 옹호했습니다. 일부는 단지 AI 군중을 따랐으며, 그 기술을 남겨 두는 것에 대한 두려움에서 기술을 채택했습니다. 되돌아보고 2025 년에 무슨 일이 일어날 지 생각하면 AI 기대와 관련하여 많은 변화가 있었습니까? 우리는 여전히 블라인드 AI 낙관론의 단계에 있습니까?
요컨대, 아니요. 우리는 운 좋게도 성숙 경로를 따라 더 멀리 움직였습니다. 우리는 과대 광고 사이클이 소산되는 것을 볼 수 있으며 블라인드 AI 낙관론에서 입증되었습니다 AI 낙관론 – 또는 신뢰할 수있는 ai. 신뢰할 수있는 AI로 엄청난 진전을 이룬 제조 산업은이 여정의 사례 연구와 다른 산업에서 배울 수있는 사례 연구 역할을합니다. 그러나 우리가 그 길을 가기 전에, 우리는 터질 가능성이있는 AI 거품의 실제 가능성을 해결해야합니다.
비이성적 인 AI 충동?
맹목적인 AI 낙관론 또는 그 의미와 실질적인 업적에 대한 명확한 이해없이 최신의 가장 신선한 AI 기술에 대한 흥분은 많은 관심과 자본을 생성했습니다. 예를 들어, 애널리스트들은 Microsoft, Meta 및 Amazon이 NVIDIA의 AI 기반 GPU에 대한 상당한 투자를하는 것을보고 있지만, 이러한 투자 가이 회사들이 찾고있는 수익 이득을 생산하지 않을 것이라는 우려가 있습니다.
우리는이 특정 AI 버블 파열의 속삭임을보기 시작했습니다. MIT 경제학자 Daron Acemoglu AI 인프라 투자에 돈이 쏟아져 투자자에 대한 ROI 기대치와 일치하지 않을 수 있다고 경고했습니다. 사람들은 AI의 약속에 대해 흥분했지만 이제는 닷컴 거품을 반영 할까 걱정하기 시작했습니다. 이러한 이벤트는 다른 투자자들이 AI 이야기에 더 회의적이되고 더 빠른 지불 기간을 찾거나 투자를 줄일 수 있습니다. 환멸이 일어나고 있습니다.
실수하지 마십시오. AI는 산업이 작동하는 방식을 바꾸려고하지만 반짝이는 대상을 따르면 일어나지 않을 것입니다. 신뢰할 수있는 AI는 정량화 가능하며 일반적으로 무대 뒤에서 실질적인 영향을 미치며 기존 프로세스에 포함됩니다.
그렇다면 이미 성공을 거두고 시간의 시험을 견딜 수있는 신뢰할 수있는 AI의 예는 무엇입니까? 제조 산업은 상당한 사용 사례를 제시합니다.
제조업의 성공 측정
선도적 인 화학 회사는 교정되지 않은 가동 중지 시간 및 운영 중단을 피하기 위해 기계의 효율성과 신뢰성을 향상시키기를 원했습니다. 그들은 AI 기반 예측 유지 보수 솔루션에 투자하여 팀에 기계 건강 통찰력과 권장 사항이 사전에 문제를 해결하기 위해 권장 사항을 제공했습니다. 그들은 1 년 이내에 7 배의 ROI를 달성했습니다.
비슷한 맥락에서 세계 최고의 식품 및 음료 회사 중 하나는 제품 폐기물을 줄이고 공장 용량을 최적화하기를 원했기 때문에 4 개의 식물에서 AI 지원 기계 모니터링을 조종했습니다. 그들은 용량이 1 년에 4,000 시간 증가하고 2 백만 파운드 이상의 제품 폐기물이 감소했습니다. 그 결과는 파일럿이 모든 북미 시설로 축소 된 조종사가 너무 영향을 미쳤습니다.
이러한 실제 사례는 신뢰할 수있는 AI의 측정 가능한 영향을 보여 주며 더 넓은 산업 동향과 일치합니다. a 최근 조사 700 개 이상의 글로벌 제조업체 중 비즈니스 목표에 대한 AI의 영향을 정량화하기위한 최고의 영역은 공급망 관리/최적화 (41%), 규범 분석 (41%)으로 의사 결정을 개선하고 건강/수율 및 용량을 극대화하는 것 ( 40%).
전년 대비 결과는 맹목적인 낙관주의에서 입증 된 결과 로이 여정에서 이루어진 진정한 진보를 보여줍니다. 전년도에 비해 3 배 많은 응답자가 이제 AI의 프로세스 건강에 대한 AI의 영향을 정량화 할 수 있으며 계획되지 않은 기계 다운 타임에 대한 영향을 측정 할 수 있습니다. 이는 제조업체가 AI를 사용하는 데 점점 더 나아지고있어 더욱 심오한 투자 수익을 실현하는 데 도움이된다는 것을 보여줍니다.
이러한 신뢰가 높아짐에 따라 글로벌 제조 리더의 83%가 AI 예산을 늘리고 있습니다. 이는 비즈니스 성장의 핵심이며 공장 데이터를 효과적으로 시각화하고 행동합니다. 그렇다면 AI 성공에 뒤떨어지는 다른 산업은 어떻습니까? 그들은 충분히 빨리 스케일링하지 않습니다.
느리게 확장
지금까지 제조업체와 다른 업계 리더들은 AI를 확장하는 데 느리게 진행되었으며, 이는 우리가 의미있는 결과를 보았던 속도를 방해했습니다. 실제로, 10 명 중 거의 7 명 (67%) 비즈니스 리더가 AI에 따라 천천히 AI를 채택하고 있습니다. Tech.co 보고서.
AI는 결과가 아닌 도구입니다. 이러한 투자의 진정한 이점을 실현하기 위해 문화 변화가 있어야합니다. 단순히 기계에 센서를 넣는 것 이상이어야합니다. 숙련 된 노동은 이미 유지하기가 어렵고 찾기가 더 어렵습니다. 미국 인구는 더 빠른 속도로 노동력에 들어가고 있습니다. 지식을 유지하고 산업을 진전시키는 데 필수적이기 때문에 신뢰할 수있는 AI를 발전시킬 때입니다.
Chatgpt와 같은 생성 AI 도구는 인상적이지만 비즈니스 세계에는 그 이상이 필요합니다. 구체적이고 어려운 문제를 목표로하는 목적으로 지어진 AI가 필요하며 결과가 필요합니다. 안정적인 AI가 들어오는 곳이며 제조업은 인상적인 플레이 북을 제공했습니다.
게시물 생성 AI에서 신뢰할 수있는 AI : 제조의 높은 지분 먼저 나타났습니다 Unite.ai.