Здесь, в Connected World и На шоу Пегги Смедли, мы часто говорим о том, как масштабировать ИИ (искусственный интеллект) в производстве. Мы живем, едим и дышим этой темой. Но если мы действительно посмотрим на цифры, то в 2026 году они расскажут совсем другую историю. Только 22% организаций успешно масштабировали ИИ в нескольких бизнес-подразделениях или приняли подход, ориентированный на ИИ, согласно опросу Gartner.
Это число остановило меня, потому что оно говорит нам кое-что важное о том, где мы на самом деле находимся с ИИ: мы потратили годы, обсуждая трансформацию, инвестиции в ИИ и экспериментируя со сценариями использования, но большинство организаций все еще не придумали, как масштабировать эти инвестиции по всему бизнесу.
В то же время аппетит к ИИ не снижается. Gartner обнаружила, что 85% функциональных руководителей планируют увеличить расходы на ИИ в 2026 году, хотя в 2025 году организации выделили на ИИ в среднем 12% своих функциональных бюджетов. Другими словами, компании вкладывают больше денег в ИИ, в то время как многие все еще пытаются понять, где эти инвестиции создают измеримую ценность. Быть одной из отраслей, где мы видим, что рост становится особенно заметным. Это происходит не потому, что производители внезапно открывают для себя искусственный интеллект. В производстве уже много лет используются машинное обучение, робототехника, компьютерное зрение, профилактическое обслуживание, автоматизация и расширенная аналитика, но следующая глава посвящена тому, как вывести эти технологии из отдельных проектов и сделать их частью повседневных операций.
Подумайте, что это может означать в заводских цехах. ИИ может помочь предсказать, когда оборудование может выйти из строя, выявить проблемы с качеством до того, как продукция покинет производственную линию, оптимизировать графики производства, улучшить управление запасами, а также помочь инженерам и группам технического обслуживания. Принимать более быстрые решения. Настоящая возможность появляется, когда эти возможности перестают работать как изолированные инструменты и начинают работать вместе в рамках всей организации.
Контроль качества является хорошим примером. Представьте себе производственную линию, производящую тысячи компонентов каждый день, а искусственный интеллект постоянно отслеживает процесс на предмет тонких изменений и потенциальных дефектов. Вместо того, чтобы просто отмечать проблему, более мощные системы могут помочь определить, является ли ее причиной машина, материал, температура, изменение в производственном процессе или что-то, что произошло ранее в смене.
Это перемещает нас от обнаружения к прогнозированию и, в конечном итоге, к действию. По мере развития агентного ИИ мы сможем увидеть, как системы контролируют процессы, анализируют информацию, рекомендуют следующие шаги и — в тщательно регулируемых ситуациях — сами инициируют действия. Производители не будут просто добавлять ИИ на завод; они будут подключать ИИ к рабочим процессам, обеспечивающим работу завода.
Но масштабирование потребует дисциплины. Исследование Gartner показывает, что организации, получающие максимальную прибыль, не обязательно гоняются за самыми популярными приложениями искусственного интеллекта; они определяют варианты использования, тесно связанные с потребностями их бизнеса, и измеряют результаты. Руководители производства должны серьезно отнестись к этому уроку, поскольку ИИ не может исправить нарушенный процесс, плохие данные, разрозненные системы или нечеткое принятие решений.
И мы не можем забывать о людях. Оператор, который знает, когда машина работает неправильно, инженер, который понимает, почему процесс ведет себя по-другому, и специалист по техническому обслуживанию, который может распознать проблему на основе многолетнего опыта, — все они обладают знаниями, которые невозможно просто заменить моделью. Будущее будет принадлежать производителям, которые объединят человеческий опыт с машинным интеллектом.
И вот мой прогноз: 2027 год станет годом, когда производство начнет переходить от экспериментов с ИИ к масштабному росту ИИ. Победители не будут обязательно это должны быть компании с наибольшим количеством проектов ИИ; это будут компании, которые знают, где ИИ создает реальную ценность, создают основу для его поддержки, привлекают своих сотрудников, а затем масштабируют то, что работает.
Будущее ИИ в производстве заключается не в том, чтобы сделать фабрику более умной. Речь идет о том, чтобы завод действительно работал лучше, и 2027 год может стать годом, когда мы начнем видеть, как это произойдет во всей отрасли.
Хотите написать об этой статье в Твиттере? Используйте хэштеги #IoT #sustainability #AI #5G #cloud #edge #futureofwork #digitaltransformation