Будущее полно возможностей… и забот.
Если есть одна постоянная переменная, которая побуждает к изменениям, это время кризиса. Без сомнения, глобальная пандемия ставит галочку напротив этого флажка. Добавьте к этому надвигающуюся рецессию, и 2020 год станет временем серьезных перемен.
В последние годы мы уже почувствовали волны перемен. Не только из-за конфликта, но и из-за инноваций. Экспоненциальный прогресс технологий; настоящий Х-фактор и слон в комнате.
Из-за того, что так много людей не могут работать, компании по всему миру находятся в затруднительном положении. Покупатели отсутствуют в обычных магазинах, и их расходы уменьшились. И это при условии, что предприятия смогут оставаться открытыми, поскольку «второстепенные» ярлыки раздаются быстро.
Неизвестно, как с этого момента возникнет мировая экономика. Но потребность развиваться сейчас на всех. Из-за отсутствия ясного света в конце туннеля многие компании стремятся решить возникшую проблему.
Что за проблема? Отсутствие рабочей силы или ненужные риски для безопасности в противном случае.
Ответ?
Лучше, быстрее, сильнее
Войдите в тему Автоматизация. С безмолвным кивком в адрес Daft Punk это могло быть лозунгом продаж. Однако эта концепция появилась не недавно.
Оглянитесь на мгновение в XIX век. Программируемые компьютеры ожили с появлением «перфокарт» Жозефа Жаккара в 1801 году. Хотя они были элементарными, они руководили проектированием шаблонов для механических ткацких станков. Чарльз Бэббидж использовал эту технологию для создания первого программируемого компьютера. Аналитическая машина.
Автоматизация была предметом спекуляций во время второй фазы промышленной революции. Войдите в 1940-е годы, когда термин автоматизация был придуман компанией Ford Motor Company. Специально для автоматической обработки деталей в процессах металлообработки. Задача, обычно делегируемая работникам-людям.
Щедро пропуская историю, мы возвращаемся в 2020 год. Alexa рассматривает рекомендации для нас, пока фабрики роботов собирают наши автомобили. Термин «звонок робота» стал таким же банальным, как и все остальное за обеденным столом.
Что это оставляет нас в нынешнем состоянии кризиса и развития бизнеса?
Важно взглянуть на технологии, часто объединяемые в категорию автоматизации. Некоторые, несомненно, приведут к сбоям в различных отраслях промышленности. Но большинство из них не готовы столько заменить, сколько помочь нам.
Автоматизация, Без упаковки
Обращаясь к термину автоматизация, люди представляют себе роботизированную руку на заводе или шагающего говорящего сверхразумного робота. Давайте разберем различия в терминах, даже на высоком уровне, применительно к разным отраслям.
A.I.
Родительский термин всего здесь. Искусственный интеллект - это способность компьютерных систем учиться, думать и выполнять задачи как человек. Помимо этого, вы можете разделить его на прикладной ИИ и обобщенный ИИ. Первый касается управления задачей, а второй - развития и улучшения для решения задачи.
Робототехника
Однозадачная роботизированная рука на заводской линии? Это прикладной ИИ в действии. От сортировки до сборки - это больше о выполнении задачи, чем о решении проблем и адаптивном обучении.
И хотя производственные работы являются основной целью автоматизации, работа на более низких уровнях цепочки поставок - тоже.
Именно здесь надежная и программируемая робототехника может повысить эффективность. В мире продвижения товаров покупателям время есть и всегда будет деньгами.
Машинное обучение
Подмножество AI и ближе к кончику копья, если хотите. Машинное обучение - это когда устройства или программное обеспечение учатся совершенствоваться после того, как мы скармливаем им данные. Подумайте о том, как Amazon дает вам рекомендации на основе истории покупок или разговоров с Alexa.
Глубокое обучение идет еще дальше. Используя искусственную нейронную сеть, он изучает и обрабатывает данные так же, как человеческий мозг.
Автономные транспортные средства, прогнозы покупок потребителей и прогнозирование тенденций в финансовых данных в режиме реального времени. Применение машинного обучения растет в геометрической прогрессии.
Линия фронта
Откуда он появился, как развивался и что представляет собой сегодня - все это имеет значение. Вопросы об автоматизации, как и другие радикальные изменения, достигают высшей точки в точке самосохранения. Как это повлияет на вас?
Многие отрасли внедряют усовершенствования автоматизации. Текущее состояние рабочей силы и экономики заставляет активизировать эти усилия. Компании ищут решения проблемы нехватки рабочей силы, упущенной выгоды и необходимости подготовиться к следующему шторму. Даже если текущий еще не закончился.
Производство и цепочка поставок
Поскольку выручка резко падает, компании будут искать способ повысить производительность. К сожалению, в долгосрочной перспективе люди обходятся дороже, чем автоматизация. Особенно, когда вышеупомянутый прикладной ИИ может легко справляться с рутинной, ориентированной на выполнение задач работой.
Например, некоторые склады и распределительные центры используют автоматизацию для сортировки и обработки.
Поскольку компании продолжают оценивать риски в своих цепочках поставок, автоматизация обеспечивает безопасную и надежную рентабельность инвестиций. Растущее число сотрудников, пострадавших от нынешней глобальной пандемии, может еще больше усилить их.
«Как роботы могут позволить нам продолжать производство, сохраняя при этом социальное дистанцирование?»
Продовольственная служба
Отложите на мгновение эффект социальных усилий по дистанцированию. Мы уже видели влияние автоматизации на эту отрасль. Но упор на гигиеничность и эффективность делает бизнес еще более напряженным.
Киоски с самостоятельным заказом появляются во многих регионах. Интернет-киоск, киоск в приложении или в магазине. Оба варианта являются разумными, если вы цените эффективность.
Некоторые предприятия даже находят ценность автоматизации в этикетировании и внутренних операциях.
Транспорт
Как только автономные транспортные средства стали доступны широкой публике, возник вопрос. Когда транспортная отрасль станет автоматизированной?
Обобщенный ИИ может успешно применяться при обработке данных о доставке и транспортировке. Это позволит лучше управлять ИИ и стратегией и тратить меньше времени на управление данными.
Вернемся к первоначальному вопросу - все сводится к безопасности и ответственности. Значительное сокращение времени доставки без человеческих ограничений также изменит ситуацию. Это затронет отгрузку, выполнение и остальные функции цепочки поставок.
И, как бы то ни было, нет никаких законов, регулирующих ИИ и дорожно-транспортные происшествия с людьми. Таким образом, у нас может быть больше этических споров по Проблеме с тележкой.
Розничная торговля
Если говорить о Amazon-Go, то мир розничной торговли стоит на пороге радикального нарушения. Другие выбирают покупку онлайн, самовывоз в магазине или модель BOPIS.
Граница между электронной коммерцией и традиционным кирпичом и раствором стирается. Розничные торговцы теперь делают упор на мобильных покупателей. Это еще больше затрудняет использование правильных методов машинного обучения.
Киоски с информацией о товарах и их наличии позволяют легко совершать покупки. Кроме того, они позволяют бесконечно собирать данные о потребителях.
Принятие машинного обучения на стороне клиентов будет продолжать расти. Это может повлиять на работников в магазинах, но также приведет к росту в новых сферах. Важнейшее значение будет иметь то, что они понимают собранные данные и действуют в соответствии с ними.
Здравоохранение
Автоматизация в сфере здравоохранения обычно связана с оказанием помощи профессионалам. Доказано, что во время пандемии включение ИИ спасает жизни по обе стороны уравнения.
Microsoft объединилась с Providence для создания инструмента онлайн-скрининга и сортировки. Это ключевой шаг к тому, чтобы не перегружать их объекты. За первую неделю этот инструмент обслужил более 40 000 пациентов.
Массачусетская больница общего профиля изучает возможность использования интеллектуальных роботов от Boston Dynamics. Они получали бы данные о жизненно важных функциях или доставляли лекарства, устраняя тесный контакт с пациентами.
Применение машинного обучения в сфере здравоохранения имеет огромный потенциал. Более того, это откроет новые роли и навыки для тех, кто управляет этой технологией.
Будущее за партнерством
Одним из последствий автоматизации, о котором часто забывают, является возможность сотрудничества с ИИ. Например, сортировка на складе или доставка медикаментов. Это не автономные задачи, даже если они могут быть выполнены без участия человека.
Многие отрасли рассматривают ситуации, когда робототехника и прикладной искусственный интеллект существуют, чтобы поддержать или помочь нам. Это создает базу более квалифицированных рабочих, но в то же время создает и сохраняет рабочие места.
Рассмотрим на мгновение применение машинного обучения к программному обеспечению и продвинутым алгоритмам. Это требует сложной разработки инженерами. Для управления этими системами, наряду с обработкой собранных данных, потребуются квалифицированные работники.
И мы даже не смотрим в будущее. Вот десять рабочих мест, которые уже созданы благодаря усилиям по автоматизации.
Такие компании, как Amazon, предлагают своим сотрудникам обучающие программы. Royal Dutch Shell разработала программы переподготовки для своих сотрудников. Они сосредоточены на искусственном интеллекте, что действительно помогает понять суть.
Обучение и партнерство могут быть решением, позволяющим нам идти дальше, сохраняя при этом субъективное (и человеческое) прикосновение.
Будущее автоматизации будет подрывным. Но первоначальная смена рабочих мест будет смягчена созданием множества других. Поддержка различных уровней ИИ потребует культурного сдвига в нашем взгляде на карьерный рост и нашу рабочую силу в целом.
«Некоторые люди называют это искусственным интеллектом, но на самом деле эта технология улучшит нас. Так что вместо искусственного интеллекта, я думаю, мы увеличим свой интеллект ».
- Джинни Рометти
Одно можно сказать наверняка. Мы не можем вернуться, особенно сейчас. Все отрасли так или иначе ощутят на себе последствия.
То, что когда-то было нормальным, стало воспоминанием о том, кем мы когда-то были. Вместо того, чтобы бороться с эволюцией нашей рабочей силы, это может помочь нам лучше адаптироваться.
И хотя перемены по необходимости могут вызывать дискомфорт в данный момент, есть шанс, что в долгосрочной перспективе мы добьемся большего успеха.
Возможно, вам понравится больше мыслей о мире искусственного интеллекта. стать частью нашей жизни:
Спасибо за прочтение! ✖ Оставляйте комментарии ниже или свяжитесь со мной в Facebook, Instagram и Twitter!
Если вам понравилось то, что вы прочитали, подпишитесь на мою рассылку новостей! Вы получите полезные идеи, вдохновение и комментарии о предпринимательском пути.
