Dirbtinio intelekto (DI) plėtra per pastaruosius 25 metus turėtų paskatinti mus labai domėtis ateitimi. Susidomėjimas dirbtiniu intelektu ir kitomis aukščiausios klasės technologijomis auga beveik visuose pramonės sektoriuose, o dauguma įmonių ieško skaitmeninių technologijų, kad pagerintų veiklos efektyvumą ir našumą, pagerintų priežiūros strategijas ir optimizuotų komunalines paslaugas, kad padėtų užtikrinti didesnį tvarumą.
Tačiau pirmiausia, norint pasiekti visus šiuos tikslus, reikės įveikti kultūrines ir organizacines kliūtis, įskaitant pasipriešinimą pokyčiams, vertybes ir mąstymą. Pokyčiai turi kilti iš vidaus, o patobulinimai turi būti atliekami greitai, o ne pagerėjus ekonomikai. Įgyti įgūdžiai taip pat suteiks verslui konkurencinį pranašumą.
Be to, reikia spręsti kitus su duomenimis susijusius iššūkius, tokius kaip duomenų rinkimas ir kokybė, infrastruktūra, vyriausybės reglamentai ir duomenų valdymas.
Tačiau 76 procentai jų pripažino, kad stengiasi išplėsti AI pritaikymą. Šiuo metu gali nebūti plano, kaip koncepcijos įrodymą paversti gamyba ir mastu, todėl daugeliui pramonės šakų perėjimas tampa kova.
Integruodamas AI į pagrindinius verslo procesus, darbo eigas ir klientų keliones, jis gali optimizuoti savo kasdienes operacijas ir sprendimų priėmimo užduotis.
Inžinerinių įgūdžių srityje demografiniai iššūkiai dabar yra labiau paplitę nei bet kada anksčiau. Kaip perduoti žinias ir patirtį, požiūrį į darbą, discipliną ir kokybę, patikimumą ir lojalumą kitai inžinierių kartai? Idealiame pasaulyje gerai įgyvendinti skaitmeniniai sprendimai atneša didžiulę naudą verslui, o naujausios kartos inžinieriai būtų skaitmeniniai vietiniai gyventojai.
Norint efektyviai panaudoti AI ir galiausiai pasiekti skaitmeninės transformacijos tikslą, pirmiausia reikėtų tinkamai planuoti. Politikos formuotojai turi žiūrėti į bendrą vaizdą ir ieškoti greitų, vertybėmis pagrįstų veiksmų.
