توسعه هوش مصنوعی (AI) در 25 سال گذشته باید ما را نسبت به آینده بسیار کنجکاو کند. علاقه به هوش مصنوعی و سایر فناوریهای سطح بالا تقریباً در تمام بخشهای صنعت در حال افزایش است و بیشتر شرکتها به دنبال فناوریهای دیجیتال برای بهبود کارایی و بهرهوری عملیاتی، ارتقای استراتژیهای تعمیر و نگهداری و بهینهسازی ابزارهای کمکی برای کمک به ایجاد پایداری بیشتر هستند.
اما ابتدا، دستیابی به همه این اهداف مستلزم غلبه بر موانع فرهنگی و سازمانی از جمله مقاومت در برابر تغییر، ارزش ها و ذهنیت ها است. تغییر باید از درون ایجاد شود و بهبودها باید به سرعت انجام شوند، نه پس از بهبود اقتصاد. مهارت های به دست آمده همچنین به کسب و کار مزیت رقابتی می دهد.
علاوه بر این، سایر چالشهای مرتبط با دادهها مانند جمعآوری و کیفیت دادهها، زیرساختها، مقررات دولتی و حاکمیت دادهها باید مورد توجه قرار گیرند.
با این حال، 76 درصد از آنها اعتراف کردند که در حال کار برای گسترش پذیرش هوش مصنوعی هستند. در حال حاضر، ممکن است طرحی برای تبدیل اثبات مفهوم به تولید و مقیاس وجود نداشته باشد، بنابراین برای اکثر صنایع، انتقال تبدیل به یک مبارزه می شود.
با ادغام هوش مصنوعی در فرآیندهای تجاری اصلی، گردش کار و سفرهای مشتری، می تواند عملیات روزانه و وظایف تصمیم گیری خود را بهینه کند.
در مهارت های مهندسی نیز، چالش های جمعیت شناختی اکنون بیش از هر زمان دیگری رایج است. چگونه تخصص و تجربه، نگرش کاری، نظم و کیفیت، قابلیت اطمینان و وفاداری را به نسل بعدی مهندسان منتقل می کنید؟ در دنیای ایدهآل، راهحلهای دیجیتالی بهخوبی پیادهسازی شده، مزایای زیادی برای کسبوکارها به ارمغان میآورد و آخرین نسل مهندسان بومی دیجیتال خواهند بود.
برای استفاده موثر از هوش مصنوعی و در نهایت دستیابی به هدف تحول دیجیتال، اولین قدم باید برنامه ریزی صحیح باشد. سیاست گذاران باید به تصویر بزرگ نگاه کنند و به دنبال حرکت های سریع و مبتنی بر ارزش باشند.
