Viisi myyttiä ja väärinkäsitystä teollisen tekoälyn käyttöönotosta

Väärinkäsitykset teollisen tekoälyn käyttöönotosta kasvavat samaa vauhtia kuin tekoälytuotteiden julkistukset lisääntyvät. Tässä blogikirjoituksessa pyrimme haastamaan yleisiä myyttejä ja ajatuksia, selventämään uskomuksia tekoälyn käyttöönotosta ja tarjoamaan vaihtoehtoisia näkökulmia aiheisiin.

Väite 1: "Tekoäly on yhtä kuin generatiivinen tekoäly."

Tämä ei pidä paikkaansa. Vaikka generatiivinen tekoäly (GenAI) on tekoälyn puhutuin osa-alue, se edustaa vain murto-osaa teknologian kyvyistä. Tekoälykenttä on täynnä teknologioita, kuten datan analysointi, ennakoiva mallinnus, kuvantunnistus, luonnollisen kielen käsittely, konenäkö ja robotiikka. Jokainen näistä voi tuoda lisäarvoa eri liiketoiminta-alueille.

"Perinteinen tekoäly" koetaan usein vähemmän jännittäväksi tekoälyn osa-alueeksi. Esimerkiksi koneoppiminen (ML) toimii usein parina GenAI:n kanssa rakentamissamme ratkaisuissa. Käytämme ML:ää analysoimaan esimerkiksi tuotantolinjojen dataa ja tekemään ennusteita, kun taas GenAI luo raportteja ja ehdottaa parannuksia aikataulutoimintoihin. Lisäämällä "perinteistä tekoälyä" ohjelmistoihin ja laitteisiin, teollisuusyritykset voivat usein parantaa tuotantoprosessien tehokkuutta, ennakoida laitteiden huoltotarpeita, optimoida toimitusketjuja ja vähentää materiaalien hukkaa ja työkalujen liiallista kulumista.

Väite 2: "Jos maksamme kaupallisen kielimallin tilauksesta, tietomme ovat suojatut eikä niitä käytetä ulkoisesti."

Tämä ei ole aivan totta. Suosituimmat kielimallit, kuten GPT, Gemini, Claude ja Falcon, käsittelevät yleensä dataa pilvipalveluiden kautta. Monet mallit tarjoavat vaihtoehtoja, joissa yrityksen dataa ei käytetä mallin kouluttamiseen. Tästä huolimatta mallien käsittelemä data kulkee usein palveluntarjoajien palvelimien kautta. Tämän on herättänyt monissa yrityksissä tietosuoja- ja yksityisyydensuojahuolia, minkä vuoksi emme voi suositella näiden mallien käyttöönottoa toimialoilla, joilla yksityisyydensuoja on elintärkeää. Näihin lukeutuvat muun muassa terveydenhuolto, rahoituspalvelut, tietoliikenne, kemianteollisuus, energiantuotanto sekä konepaja- ja raskaan teollisuuden alat, joilla tiukat tietoturvamääräykset ja yksityisyydensuojatoimenpiteet ovat välttämättömiä.

Turvallisia avoimen lähdekoodin tekoälyvaihtoehtoja ovat esimerkiksi Llama 2, GPT-J-6B ja GPT-NeoX-20B. Nämä ratkaisut voidaan ottaa käyttöön paikallisesti, jolloin GenAI:ta voidaan hyödyntää ilman, että arkaluonteisia tietoja siirretään ulkoisille palvelimille. Tämä varmistaa datan turvallisen hallinnan ja tietoturvakäytäntöjen noudattamisen. Paikallinen käyttöönotto edellyttää usein investointeja järeään laitteistoon, mutta yrityksille, joille tietoturva ja yksityisyydensuoja ovat tärkeitä, tämä on järkevä investointi. Yhä useampi asiakkaistamme on päätynyt ottamaan käyttöön tämänkaltaisen turvallisen, avoimen lähdekoodin tekoälyratkaisun tehostaakseen toimintojaan ja tuotantoaan.

Väite 3: "Tekoälyratkaisut ovat kalliita."

Totta, mutta harhaanjohtavaa. Vaikka tekoälyinvestointien alkukustannukset voivat vaikuttaa korkeilta, niiden tuoma arvo ja tehokkuushyödyt kattavat usein kulut varsin nopeasti. Ratkaisu- ja järjestelmäkohtaiset erot vaikuttavat kustannuksiin. Yksinkertaisten koneoppimisalgoritmien käyttöönotto on huomattavasti edullisempaa kuin kokonaan uuden analytiikka- tai konenäköjärjestelmän rakentaminen.

Esimerkiksi tekoälyavusteisten turvallisuuskäytäntöjen käyttöönotto suuressa tuotantolaitoksessa voi säästää miljoonien eurojen vuosittaiset kulut. Toisessa esimerkissä asiakkaamme onnistui lyhentämään seitsemän viikon mittaisen tarkastusprosessin vain kolmen päivän pituiseksi tekoälyn avulla. Tällaiset huomattavat prosessien virtaviivaistamiset ja resurssitehokkuuden parannukset mahdollistavat tekoälyinvestointien nopean takaisinmaksuajan.

Väite 4: "Emme tarvitse kattavaa strategista suunnittelua ennen tekoälyn käyttöönottoa."

Väärin. Tekoälyn käyttöönotto ei ole vain teknologiaa, erilaisia ohjelmistoja ja data-arkkitehtuurin valintoja. Kokonaisvaltainen visio on olennainen. Yritykset luovat samalla pohjaa pidemmänaikaiselle teknologiselle kehitykselle ja kasvulle, mukaan lukien tulevaisuuden liiketoimintakäytännöt, kulttuuri ja jopa tulevaisuuden osaajatarpeet. Tekoälyn käyttöönotto vaatii ymmärrystä siitä, miten liiketoiminta pelaa yhteen teknologisen kehittymisen kanssa.

Monipuolinen tekoälytoimisto kykenee tarjoamaan syvällistä teknistä osaamista sekä monipuolista liiketoimintaymmärrystä. Smartbilla on pitkä kokemus merkittävien teollisuusongelmien ratkaisemisesta. Olemme rakentaneet tekoälyratkaisuja muunmuassa tuotanto, metsä-, kemian- ja prosessiteollisuusaloilla. Kun tuomme mukanamme viimeisimmän teknologisen asiantuntemuksen, se yhdistyy perinpohjaiseen toimialaymmärrykseen – kykenemme näkemään, miten tekoälyratkaisut voivat joko kasvattaa liiketulosta tai tehostaa kriittisiä operaatioita merkittävästi.

Väite 5: "Emme tarvitse räätälöityjä tekoälyratkaisuja, sillä odotamme tekoälypäivitystä nykyisiin järjestelmiimme."

Väärin. Tämä lähestymistapa on lyhytnäköinen ja sen riskinä on, että yritys jää jälkeen teknisestä kehityksestä ja näin ollen kilpailusta. Perinteiset järjestelmät ja teollisuusohjelmat eivät usein ole suunniteltu hyödyntämään tekoälyn koko kenttää ja moninaisia sovelluskohteita. Mikäli yritykset luottavat pelkästään vanhojen järjestelmien päivittämiseen tekoälyominaisuuksilla, jää väistämättä merkittävä osa tekoälyn tuomista eduista saavuttamatta. Suosittelemmekin, että yritykset kartoittavat tarpeensa huolellisesti ja investoivat räätälöityihin tekoälyratkaisuihin, jotka on suunniteltu juuri heidän liiketoimintaan ja tavoitteisiin sopiviksi. Näin he voivat maksimoida tekoälyn hyödyt ja saavuttaa kilpailuetua toimialallaan.