Hallatud tehisintellektiga ettevõtte lahendused koos Blueprint-lähenemisviisiga: paradigma muutus tööstusliku tehisintellekti integratsioonis

Kui suurkorporatsioonid peavad õppima kontrollist loobuma – ja selle käigus miljardeid kokku hoidma

Tehisintellekti ei arendata enam suuremahulistes projektides, vaid pigem orkestreeritakse. Hallatud tehisintellekti platvormid, nagu siin kirjeldatud, murravad varasema pikkade juurutamisprotsesside loogika ja loovad juurdepääsu väga kohandatud tehisintellekti lahendustele, muutes põhjalikult tööstusliitude, konsortsiumide ja ühisettevõtete mängureegleid. Erinevalt tavapärastest tehisintellekti projektidest võimaldab eskiispõhine lähenemine tootmisvalmis lahendusi nädalate või päevade jooksul – ilma andmete jagamise, eelnevate kulude ja tehnoloogiliste kompromissideta.

Sobib selleks:

• Võtmed kätte ettevõtte tehisintellekti platvorm: tehisintellektil põhinev tööstusautomaatika Unframe.AI lahendusega

Tööstusliku konkurentsivõime uus valuuta: kiirus ilma kontrolli kaotamata

Majanduses, kus üks tehnoloogiaettevõte teeb koostööd teisega, keemiaettevõte arendab koos tööstusseadmete tootjaga ja juhtivad autotootjad arendavad ühiselt tarkvarapakke, ei määra edu enam suurus, vaid integratsiooni kiirus. Hallatud tehisintellekti platvormid pakuvad just seda, mida keerulised konsortsiumistruktuurid kõige hädasti vajavad: kiireid, turvalisi ja skaleeritavaid tehisintellekti rakendusi, mis integreeruvad sujuvalt heterogeensetesse IT-maastikesse – säilitades samal ajal iga üksiku partneri andmesuveräänsuse.

Küsimus ei ole enam selles, kas tehisintellekti hakatakse kasutama, vaid selles, kui kiiresti ettevõtted on valmis oma innovatsioonitsükleid muutma. Suuremahuliste tööstusprojektide puhul võib see tähendada vahet ülemaailmse edu ja kuluka vananemise vahel.

Tehisintellekt ei ole enam tulevikulubadus, vaid sellest on saanud tööstusliku väärtuse loomise keskne ehituskivi. Kuigi selle teoreetiline potentsiaal kõlab muljetavaldavalt, ebaõnnestub Massachusettsi Tehnoloogiainstituudi uuringute kohaselt šokeerivalt 95 protsenti kõigist ettevõtete tehisintellekti rakendustest tegelikkuses. Põhjuseid on mitu: ebapiisav andmete kvaliteet, halb integreerimine olemasolevatesse süsteemidesse, oskusteabe puudumine ja ennekõike traditsiooniliste tehisintellekti projektide pikad arendustsüklid. Ajastul, mil suured tehnoloogiaettevõtted teevad koostööd konsortsiumides automatiseerimisspetsialistide või kohalike integraatoritega, süveneb see probleem veelgi. Heterogeensed IT-maastikud, erinevad andmekaitsenõuded ja keerulised juhtimisstruktuurid raskendavad tehisintellekti lahenduste rakendamist sedavõrd, et tavapärased lähenemisviisid viiakse oma piiridesse.

Just siin tulevadki mängu hallatud tehisintellekti platvormid. Need pakuvad põhimõtteliselt teistsugust lähenemisviisi: tehisintellekti süsteemide nullist arendamise asemel pakuvad nad täielikult hallatud ja kohandatavaid tehisintellekti lahendusi, mis on mõne päevaga tootmisvalmis. Juhtiv pakkuja on seda lähenemisviisi täiustanud oma Blueprint mudeliga – protsessiga, mis asendab traditsioonilised nõuete analüüsi, tarkvaraarhitektuuri ja juurutamise etapid automatiseeritud genereerimisprotsessiga. Tulemuseks on kohandatud tehisintellekti rakendused, mida saab sujuvalt integreerida olemasolevatesse ERP-süsteemidesse, tootmise juhtimissüsteemidesse või isegi struktureerimata andmeallikatesse.

Selle lähenemisviisi olulisus muutub eriti selgeks suuremahuliste tööstusprojektide dünaamikat arvestades. Kaasaegseid taristuprojekte – olgu selleks elektrijaamade ehitus, raudteetaristu või keerukad tööstusautomaatika lahendused – rakendatakse nüüd peaaegu eranditult konsortsiumides, ühisettevõtetes või liitudes. Näiteks 2025. aasta märtsis sõlmis suur energiatehnoloogia kontsern Saudi Araabias 1,6 miljardi dollari suuruse lepingu gaasiküttel töötavate elektrijaamade rajamiseks koostöös rahvusvahelise elektrijaamade seadmete tarnijaga, kes tegutses EPC-töövõtjana. Sellised struktuurid on vajalikud, sest üksikud ettevõtted suudavad harva katta kõiki vajalikke pädevusi ja ressursse. Siiski tekitavad need olulisi koordineerimisprobleeme – eriti digitaalse transformatsiooni ja tehisintellekti integreerimise osas.

Selles kontekstis võimaldavad hallatud tehisintellekti platvormid täiesti uut tüüpi tehnoloogilist koostööd. Need pakuvad erinevatele partneritele vajalikku paindlikkust ilma, et tundlikud andmed peaksid ettevõttest lahkuma. Need võimaldavad igal konsortsiumi liikmel juurde pääseda samale tipptasemel tehisintellekti infrastruktuurile, säilitades samal ajal täielikult andmete suveräänsuse. Ja need vähendavad investeerimisriski edupõhiste hinnamudelite kaudu, kus ettevõtted maksavad ainult siis, kui saavutatakse tõendatavaid ärilisi edusamme.

See artikkel uurib süstemaatiliselt, kuidas hallatud tehisintellekti platvormid muudavad tehisintellekti kasutamise viisi suuremahulistes tööstusprojektides. Alates tehisintellekti teenusena ajaloolistest juurtest läbi selle tehniliste mehhanismide ja praeguste kasutusjuhtude kuni kriitiliste väljakutsete ja tulevaste arenguteni annab see tervikliku pildi sellest tehnoloogiast. Erilist tähelepanu pööratakse liitude, konsortsiumide, ühisettevõtete ja alltöövõtustruktuuride konkreetsetele eelistele – just nendele organisatsioonilistele vormidele, mis domineerivad tänapäeva tööstusmaastikul.

Isoleeritud arvutitest orkestreeritud intellektini: hallatud tehisintellekti arengulugu

Hallatud tehisintellekti platvormide ajalugu on lahutamatult seotud pilvandmetöötluse arengu ja tehisintellekti demokratiseerimisega. Nende juured ulatuvad 2000. aastate algusesse, mil juhtivad pilveteenuse pakkujad hakkasid pakkuma platvormina teenusena lahendusi. Need esimesed platvormid võimaldasid arendajatel esmakordselt rakendusi juurutada ilma oma infrastruktuuri haldamata. Järgmine evolutsiooniline samm oli infrastruktuuri teenusena pakkumine, mis võimaldas klientidel virtuaalmasinaid ja salvestusruumi iseseisvalt pakkuda.

Kuid alles masinõppe läbimurdega 2010. aastatel algas tehisintellekti kui teenuse tõeline lugu. Aastad 2015–2018 tähistasid pöördepunkti. Selles etapis arenesid süvaõppe tehnikad akadeemilistest katsetest tööstuslikult rakendatavateks tööriistadeks. Kõne- ja pildituvastuse tohutu areng muutis tehisintellekti esmakordselt massiliseks kasutamiseks sobivaks. Samal ajal plahvatuslikult kasvas saadaolevate andmete hulk ja investeeringud tehisintellekti tõusid 80 miljardilt dollarilt 2018. aastal nelja aastaga 280 miljardi dollarini.

Suured pilveteenuse pakkujad märkasid potentsiaali juba varakult. Juhtivad tehnoloogiaettevõtted hakkasid pakkuma spetsiaalseid masinõppe ja süvaõppe teenuseid aastatel 2016–2018. Üks suur tehnoloogiaettevõte tutvustas 2018. aastal oma patenteeritud keelemudelit, mis oma 17 miljardi parameetriga oli tolle aja suurim. Teine juhtiv tehnoloogiaettevõte teatas oma tegevjuhi juhtimisel 2016. aastal ametlikult strateegilisest üleminekust tehisintellektil põhinevale lähenemisviisile. Need arengud panid tehnoloogilise aluse sellele, mis hiljem sai tuntuks kui AIaaS.

Aastaid 2018–2020 iseloomustas üha suurem kasutuselevõtt ja valdkonnapõhiste lahenduste teke. Spetsialiseeritud tehisintellekti (AIaaS) ettevõtted asutasid end, keskendudes valdkonnapõhistele rakendustele. AutoML-tööriistad lihtsustasid oluliselt mudeli väljatöötamise ja koolitamise protsessi, võimaldades isegi organisatsioonidel, kellel puudusid põhjalikud andmeteaduse teadmised, integreerida tehisintellekti oma rakendustesse. AIaaS-pakkumiste ülemaailmne laienemine andmekeskustega erinevates piirkondades tagas madala latentsuse.

Tegelik paradigma muutus algas aga 2020. aastal suurte keelemudelite ja generatiivse tehisintellekti esiletõusuga. 2020. aasta mais avaldas juhtiv tehisintellekti uurimisfirma 175 miljardi parameetriga keelemudeli – see on kümme korda rohkem kui suure tehnoloogiaettevõtte mudel. See mudel näitas esmakordselt, et tehisintellekt suudab hakkama saada mitte ainult spetsialiseeritud ülesannetega, vaid ka keeruka teksti genereerimise, koodi loomise ja loominguliste ülesannetega. Tuntud generatiivse tehisintellekti rakenduse turuletoomine 2022. aasta novembris tähistas läbimurret avalikkuse teadlikkuses – kahe kuuga jõudis rakendus 100 miljoni kasutajani, saades kõigi aegade kiiremini kasvavaks tarbijarakenduseks.

See areng tõi aga tööstuslikele rakendustele uusi väljakutseid. Samal ajal kui tehisintellekti mudelite võimalused kasvasid hüppeliselt, muutusid rakendused üha keerukamaks. Ettevõtted seisid silmitsi valikuga suurte pakkujate patenteeritud pilvelahenduste vahel, mis kandsid endas tarnijaga seotuse riski, või keerukate ettevõttesiseste arenduste vahel, mis nõudsid märkimisväärseid investeeringuid ja spetsialiseeritud personali. Edukuse määr jäi murettekitavalt madalaks – uuringud näitavad, et 85 protsenti traditsioonilistest tehisintellekti projektidest ebaõnnestub, samas kui ettevõttesiseste arenduste edukuse määr on vaid 33 protsenti.

Selles pingete valdkonnas kerkisid alates 2023. aastast kolmanda võimalusena esile hallatud tehisintellekti platvormid. Need platvormid ühendasid pilveteenuste skaleeritavuse ja kulutõhususe kohandatud lahenduste kohandatavusega – kuid ilma mõlema lähenemisviisi tüüpiliste puudusteta. Selle valdkonna teerajaja töötas välja oma Blueprint-lähenemisviisi, mis ületab lõhe üldiste tehisintellekti tööriistade ja kulukatest kohandatud arendustest. Platvorm võimaldab kohandatud tehisintellekti lahenduste tarnimist päevade, mitte kuude jooksul, konfigureerides modulaarseid tehisintellekti ehitusplokke orkestreeritud spetsifikatsioonide abil.

See areng peegeldab põhimõttelist muutust selles, kuidas ettevõtted tehisintellekti tajuvad ja kasutavad. Andmeteaduse laborites tehtud isoleeritud katsetest on tehisintellekt arenenud orkestreeritud operatiivseks luureandmeks, mis on sügavalt integreeritud äriprotsessidesse. Tähelepanu keskmes on küsimus „Kas me saame tehisintellekti luua?“ küsimusele „Kui kiiresti saame tehisintellekti produktiivselt kasutada?“ – see muutus on eriti oluline tööstuskonsortsiumide jaoks, kus ajapiirangud ja riskide maandamine on võtmetegurid.

Intellekti ehitusplokid: tänapäevaste hallatud tehisintellekti platvormide tehniline arhitektuur

Hallatavate tehisintellekti platvormide tehnoloogiline alus erineb põhimõtteliselt traditsioonilistest tarkvaraarendusmeetoditest. Selle tuumaks on plaanpõhine lähenemine – uuenduslik protsess ärinõuete muutmiseks funktsionaalseteks tehisintellekti lahendusteks. See lähenemisviis kõrvaldab traditsioonilised nõuete analüüsi, tarkvaraarhitektuuri ja juurutamise etapid, asendades need automatiseeritud genereerimisprotsessiga, mis põhineb eelnevalt määratletud modulaarsetel ehitusplokkidel.

Sellise platvormi arhitektuur koosneb neljast omavahel sujuvalt ühendatud tehnilisest ehitusplokist. Esimene hõlmab täiustatud otsingu- ja arutlusvõimalusi, mis muudavad struktureerimata ettevõtteandmed otsitavaks ja struktureeritud teabeks. See funktsionaalsus võimaldab tööstusettevõtetel pääseda juurde aastakümnete jooksul kogunenud valdkonnateadmistele, mis varem olid peidetud e-kirjadesse, aruannetesse ja pärandsüsteemidesse. Konsortsiumide jaoks tähendab see, et erinevate partnerite heterogeensetele andmeallikatele saab süstemaatiliselt juurde pääseda ja neid kasutada ilma tsentraliseeritud andmesalvestuse vajaduseta.

Teine ehitusplokk keskendub automatiseerimisele ja tehisintellekti agentidele. Need autonoomsed süsteemid teostavad keerulisi töövooge ja teevad reaalajas andmete põhjal ennetavaid otsuseid. Tööstuskeskkondades saavad need agendid näiteks optimeerida hooldusintervalle, teha kvaliteedikontrolli või teha tarneahela otsuseid ilma inimese sekkumiseta. See on eriti oluline konsortsiumistruktuuride suuremahuliste projektide puhul, kuna sellised agendid saavad tegutseda üle ettevõtte piiride, säilitades samal ajal kontrolli kriitiliste otsuste üle vastavate partneritega.

Abstraktsiooni ja andmetöötluse komponent moodustab kolmanda tehnilise ehitusploki. Platvorm teisendab struktureerimata sisu, näiteks andurite andmed, masina logid või tootmisdokumentatsiooni, kasutatavatesse struktureeritud vormingutesse. See võimekus on eriti oluline Saksa tööstusettevõtete jaoks, millel on sageli heterogeensed IT-maastikud erinevate andmevormingute ja pärandsüsteemidega. Keemiaettevõtte ja tehase tootja ühisettevõtetes, mis arendavad ühiselt dehüdrogeenimistehnoloogiaid, võimaldab see ehitusplokk integreerida erinevaid andmeallikaid keemilise katalüsaatori arendamisest ja protsessitehase projekteerimisest.

Neljas komponent hõlmab moderniseerimisfunktsioone, mis muudavad pärandsüsteemid tehisintellektil põhinevaks tarkvaraks. See lahendab ühe suurima väljakutse, millega Saksamaa tööstusettevõtted silmitsi seisavad: integreerida kaasaegseid tehisintellekti tehnoloogiaid olemasolevatesse tootmiskeskkondadesse ilma süsteemimuudatusi tekitamata. Kui kolm suurt autotootjat teevad koostööd avatud tarkvarapakettide loomisel ühendatud sõidukitele, peavad need uued süsteemid suutma suhelda aastakümneid vanade tootmissüsteemidega – just siin tulebki mängu moderniseerimiskomponent.

Äärarvutusel on platvormi arhitektuuris keskne roll, kuigi see on peamiselt loodud pilvelahendusena. Tööstusrakendused vajavad sageli reaalajas töötlemist millisekundilise latentsusega. Äärarvutus toob andmetöötluse anduritele ja tootmisseadmetele lähemale, võimaldades kriitilisi otsuseid langetada ilma võrguülekannetest tingitud viivitusteta. Suurtes projektides, nagu näiteks vesinikuelektrolüüsijaamad, mida energiatarnija ehitab koos partneritega, näiteks elektrolüsaatorite tootja ja tööstusteenuste pakkujaga, on see äärevõimekus tundlike tootmisprotsesside juhtimiseks hädavajalik.

Turvaarhitektuur järgib nullusalduspõhimõtet. Kliendiandmed ei lahku kunagi turvalisest ettevõtte keskkonnast, kuna platvormi saab juurutada nii privaatpilvedes kui ka kohapeal. See arhitektuuriline otsus on eriti oluline Saksamaa tööstusettevõtete jaoks, kelle suhtes kehtivad ranged andmekaitse-eeskirjad ja kes peavad kaitsma tundlikke tootmisandmeid. Kui kaitse- ja tehnoloogiaettevõte pakub logistilist tuge sõjalistele lähetustele, kehtivad asjaomastele andmetele kõrgeimad turvanõuded – nullusalduspõhimõte tagab nende nõuete täitmise kompromissideta.

Teine uuenduslik tehniline omadus seisneb platvormi integreerimisvõimalustes. See saab ühenduda praktiliselt iga süsteemiga: ERP-süsteemide, tootmise juhtimissüsteemide, andmebaaside ja isegi struktureerimata andmeallikatega. See universaalne ühenduvus kõrvaldab ühe suurima traditsiooniliste tehisintellekti projektide rakendamise takistuse. See paindlikkus on ülioluline konsortsiumides, kus partnerid kasutavad erinevaid IT-süsteeme. Kui PEM-elektrolüüsi pakkuja teeb koostööd tööstusteenuste pakkujaga, peavad nende süsteemid sujuvalt suhtlema – platvorm võimaldab seda koostalitlusvõimet ilma keeruka kohandatud arenduseta.

Modulaarne arhitektuur võimaldab ka iteratiivset arendust ja pidevat optimeerimist. Ärivajaduste muudatusi saab tarkvaras koheselt kajastada kavandi kohandamise kaudu, ilma et oleks vaja keerulist ümberprogrammeerimist. See paindlikkus on ülioluline Saksa tööstusettevõtetele, mis tegutsevad dünaamilistel turgudel ja peavad kiiresti reageerima muutuvatele nõuetele. Sellistes liitudes nagu liimide spetsialisti ja puitkonstruktsioonide säästvate liimide polümeeride tootja vahel, kus tehnilised nõuded ja jätkusuutlikkuse eesmärgid pidevalt arenevad, võimaldab see paindlikkus pidevat kohanemist ilma uute arendusteta.

Sageli tähelepanuta jäetud, kuid kriitilise tähtsusega aspekt on platvormi LLM-agnostiline olemus. Kuigi paljud tehisintellekti rakendused on tihedalt seotud kindla suure keelemudeliga, võimaldab hallatud tehisintellekti platvormide arhitektuur paindlikku vahetamist erinevate mudelite vahel. See kaitseb ettevõtteid tarnijaga seotuse eest ja tagab, et nad saavad alati kasutada mudeleid, mis on nende kasutusjuhtumi jaoks optimaalsed – see on oluline eelis kiiresti areneval turul, kus täna domineerivad mudelid võivad homme juba vananenud olla.

Hallatud tehisintellekti platvorm - pilt: Xpert.Digital

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti platvorm

Tööstuslik orkestreerimine: hallatud tehisintellekt tänapäeva konsortsiumide ja liitude praktikas

Tööstuslik orkestreerimine: hallatud tehisintellekt tänapäeva konsortsiumide ja liitude praktikas – pilt: Xpert.Digital

Hallatud tehisintellekti platvormide praktiline tähtsus on eriti ilmne praeguste suuremahuliste tööstusprojektide maastikul. Neid projekte rakendatakse nüüd peaaegu eranditult keerukate partnerluste kaudu, mis võtavad mitmesuguseid organisatsioonilisi vorme: konsortsiumid koondavad konkreetsete projektide jaoks mitu ettevõtet juriidiliselt seotud projektikogukondadena; ühisettevõtted loovad ühisettevõtteid konkreetsete turgude või pikaajalise koostöö jaoks; ja alltöövõtu struktuurid võimaldavad suurtel pakkujatel projektijuhtimist üle võtta ja alltöövõtu ülesandeid spetsialiseerunud partneritele tellida.

Autotööstus on selle uue koostöövormi silmatorkav näide. 2025. aasta juunis allkirjastasid üksteist Euroopa autotööstuse juhtivat ettevõtet vastastikuse mõistmise memorandumi avatud lähtekoodiga tarkvara ökosüsteemi ühiseks arendamiseks ühendatud sõidukitele. Selle algatuse eesmärk on arendada avatud ja sertifitseeritava tarkvarapaketi põhjal eristamatut sõidukitarkvara, kiirendades seeläbi üleminekut tarkvaraliselt määratletud sõidukile. Mis on selle juures eriline: kuigi iga tootja jätkab oma kasutajaliideste ja teabe- ja meelelahutussüsteemide arendamist, jagavad nad alusinfrastruktuuri.

Hallatud tehisintellekti platvormid pakuvad sellistele konstellatsioonidele mitmeid olulisi eeliseid. Esiteks võimaldavad need kiiret prototüübi väljatöötamist ilma partnerite vaheliste pikkade koordineerimisprotsessideta. Iga ettevõte saab testida tehisintellekti lahendusi mõne päevaga, mida saab sujuvalt ühisesse ökosüsteemi integreerida. Teiseks säilib iga üksiku partneri andmesuveräänsus – ühe tootja tundlikke arendusandmeid ei pea jagama konkurendi andmetega, isegi kui mõlemad töötavad samal tehisintellekti infrastruktuuril. Kolmandaks vähendab edupõhine hinnamudel oluliselt konsortsiumi partnerite finantsriski.

Sarnane dünaamika on ilmne ka energeetikasektoris. Suur energiatarnija arendab Saksamaal koos Euroopa partneritega vesinikuvõimelisi gaasiküttel töötavaid elektrijaamu. Tarnija on moodustanud Itaalia-Hispaania konsortsiumi H2-võimelise kombineeritud tsükliga elektrijaama rajamiseks ühte oma asukohta nimivõimsusega umbes 800 MW. Kolme partneri vaheline leping hõlmab esimese sammuna elektrijaama loa taotlemist. Paralleelselt rajab energiatarnija teises asukohas 300 MW rohelise vesiniku elektrolüüsijaama. Elektrolüsaatorite tootja tarnib 100 MW elektrolüsaatorit ja tööstusteenuste pakkuja tegeleb kolmanda elektrolüüsiseadme integreerimise ning abi- ja kõrvalsüsteemide planeerimise ja paigaldamisega.

Sellistes keerukates ja laiaulatuslikes projektides, kus energiatarnija, elektrolüseri tootja ja tööstusteenuste pakkuja teevad koostööd, tekivad tohutud koordineerimisprobleemid. Hallatud tehisintellekti platvormid lahendavad need probleemid, luues ühise digitaalse aluse, millel kõik partnerid saavad töötada ilma oma tehnoloogilist sõltumatust ohverdamata. Platvorm saab integreerida reaalajas andmeid erinevatest alamsüsteemidest, genereerida optimeerimisettepanekuid ja juurutada autonoomseid agente, mis töötavad ettevõtte piiride üleselt – säilitades samal ajal vastava andmesuveräänsuse.

Keemiatööstus demonstreerib samuti, kuidas hallatud tehisintellekt suudab luua lisaväärtust väljakujunenud partnerlussuhetes. Globaalne keemiaettevõte ja mitmekesine tööstusgrupp on allkirjastanud ühise arenduslepingu, et laiendada oma koostööd patenteeritud dehüdrogeenimisprotsessi alal. See protsess toodab propaanist propeeni või isobutaanist isobutüleeni, kasutades eriti stabiilset katalüsaatorit. Tööstusgrupp keskendub protsessi arendamisele, samas kui keemiaettevõte keskendub katalüsaatori väljatöötamisele. Ühine eesmärk on muuta protsess ressursi- ja energiatarbimise osas oluliselt tõhusamaks, tehes katalüsaatori ja tehase konstruktsiooni sihipäraseid täiustusi.

Selles konfiguratsioonis võiksid hallatud tehisintellekti platvormid arendustsükleid märkimisväärselt kiirendada. Tehisintellektil põhinevad simulatsioonid saaksid enne kulukate füüsiliste prototüüpide ehitamist in silico testida erinevaid katalüsaatori disaine ja tehase konfiguratsioone. Masinõppe mudelid saaksid analüüsida piloottehaste protsessiandmeid ja tuvastada optimeerimisvõimalusi, mida iniminsenerid võivad kahe silma vahele jätta. Ja autonoomsed agendid saaksid võtta üle töötavate tehaste pideva jälgimise ja peenhäälestamise, et tagada maksimaalne efektiivsus.

Tööstusliitude jaoks on eriti oluline hallatud tehisintellekti platvormide võime integreerida heterogeenseid andmeallikaid, säilitades samal ajal kontrolli tundliku teabe üle. Kui liimitootja ja polümeerispetsialist teevad koostööd puitkonstruktsioonide säästvate liimide väljatöötamisel, panustab iga partner oma spetsiifilise oskusteabe: polümeerispetsialist pakub polüuretaanil põhinevaid materjale, mis põhinevad bioatribuutidega toorainetel, samas kui liimitootja kasutab neid kõrgjõudlusega liimlahenduste jaoks. Vastavad tootmisprotsessid ja keemilised koostised on aga väga tundlikud ärisaladused. Hallatud tehisintellekti platvormid võimaldavad nende andmete põhjal tehisintellekti mudeleid koolitada ja kasutada ilma, et partnerite vahel oleks kunagi vaja toorandmeid vahetada.

Teine tänapäeva praktikas oluline aspekt on rakendamise kiirus. Kui traditsiooniliste tehisintellekti projektide puhul kulub tootmisvalmiduse saavutamiseks tavaliselt 12–18 kuud, siis hallatavad tehisintellekti platvormid võimaldavad juurutamist nädalate või isegi päevadega. See ajakokkuhoid on konsortsiumides tohutu väärtusega, kus viivitused võivad kiiresti kaasa tuua kulude suurenemise ja lepingujärgsed trahvid. Suurte projektide puhul, nagu näiteks Saudi Araabias sõlmitud 1,6 miljardi dollari suurune elektrijaama leping, mille rakendas suur energiatehnoloogiaettevõte ja mis sisaldab 25-aastast hoolduslepingut, võib isegi väike efektiivsuse kasv tehisintellekti abil toetatavast ennustavast hooldusest kaasa tuua miljoneid eurosid kokkuhoidu.

Praktiline rakendus kajastub ka konkreetsetes klientide edulugudes. Üks ülemaailmne kinnisvarateenuste pakkuja teatab, et platvormipakkujaga koostöö tegemine on oluliselt parandanud tema võimet saada sisukat teavet ja pakkuda klientidele tulemusi. Teine klient suutis oma müügipakkumiste protsessi täielikult automatiseerida, vähendades töötlemisaega 24 tunnist vaid sekunditeni. Selline tõhususe kasv on oluline ka tööstuskonsortsiumidele, kus kiire pakkumiste ettevalmistamine ja täpne kulude arvutamine võivad olla konkurentsieelise saavutamiseks kriitilise tähtsusega.

Kohapeal testitud innovatsioon: kaks juhtumiuuringut tööstuskonsortsiumi projektidest

Hallatud tehisintellekti platvormide praktilise olulisuse illustreerimiseks suuremahuliste tööstusprojektide puhul tasub lähemalt uurida konkreetseid kasutusjuhtumeid, mis illustreerivad konsortsiumistruktuuride spetsiifilisi väljakutseid ja lahendusviise.

Esimene kasutusjuhtum on rohelise vesiniku tootmise valdkond, kus PEM-elektrolüüsi tehnoloogia pakkuja ja rahvusvaheline tööstusseadmete teenuste pakkuja on sõlminud strateegilise partnerluse, et arendada Euroopas tõhusaid suuremahulisi projekte. Koostöö keskendub suuremahulistele elektrolüüsi projektidele ja ühendab mõlema ettevõtte teineteist täiendavad võimed: üks on juhtiv PEM-elektrolüüsi tehnoloogia pakkuja ja teine ​​rahvusvaheline tööstusseadmete teenuste pakkuja.

Selliste projektide väljakutse seisneb keerukuses elektrolüüsi põhivaldkonna (mille katab tavaliselt originaalseadmete tootja) ja tehasega seotud elementide vahelistes liidestes, mille jaoks kliendid tavaliselt tellivad EPC/EPCM pakkujalt või tehase integraatorilt. Partnerid tunnistasid, et selgelt määratletud liidesed ja väljatöötatud, standardiseeritud tehasekontseptsioonid pakuvad olulist lisaväärtust kõigile asjaosalistele. Seetõttu on nende koostöö keskmes rohelise vesiniku projektide kontseptsioonide ühine väljatöötamine ning tehniliste ja kaubanduslike liideste koordineerimine mõlema poole vahel.

Hallatud tehisintellekti platvorm võiks sellises stsenaariumis täita mitmeid kriitilisi funktsioone. Esiteks võiks see oluliselt kiirendada standardiseeritud tehaseprojektide väljatöötamist, ekstraheerides mustreid ajaloolistest projektiandmetest ja pakkudes välja optimaalseid konfiguratsioone. Teiseks võiks see automatiseerida kahe partneri süsteemide tehnilise integratsiooni, toimides intelligentse vahetarkvarana, mis teisendab ja vahetab andmeid reaalajas. Kolmandaks võiks see pidevalt jälgida projekti parameetreid planeerimis- ja teostusfaasis, hoiatades neid võimalike probleemide eest varakult, enne kui need põhjustavad kulukaid viivitusi.

Eriti oluline on platvormi võime koondada teadmisi üle projekti piiride ilma tundlikke andmeid avaldamata. Kaks ettevõtet töötavad mitteeksklusiivse strateegilise partnerluse kallal, mis tähendab, et mõlemad ettevõtted saavad paralleelselt teha koostööd ka teiste partneritega. Hallatud tehisintellekti platvorm saaks sünteesida erinevatest projektidest saadud teadmisi ja tuletada üldistatud parimaid tavasid ilma vajaduseta jagada projektispetsiifilisi üksikasju konkureerivate ettevõtete vahel. See võimaldab pidevat õppimist ja täiustamist kogu projektiportfellis, säilitades samal ajal ärilise tundlikkuse.

Käegakatsutavad eelised ilmnevad ka skaleerimises. Mõlemad ettevõtted on veendunud, et roheline vesinik mängib energiaturu ümberkujundamisel keskset rolli ning et asjaomaste sidusrühmade koostööl põhinevad lähenemisviisid on vesinikumajanduse edendamise võtmeks. Kuna rohelise vesiniku ülemaailmne nõudlus peaks lähiaastatel ja -kümnenditel märkimisväärselt suurenema, näevad partnerid selle turu ärakasutamises paljulubavat äripotentsiaali. Oma täiendavate oskustega saavad nad sellesse ümberkujundamisse oluliselt panustada. Hallatud tehisintellekti platvorm hõlbustaks seda skaleerimist oluliselt, muutes tõestatud projektimustrid korratavaks ja vähendades drastiliselt uute projektide teostusaega.

Teine kasutusjuhtum pärineb autotööstusest ja puudutab eelmainitud tarkvaraalgatust. Üksteist Euroopa autotööstuse juhtivat ettevõtet – sealhulgas sõidukitootjad ja suured tarnijad – edendavad ühiselt avatud lähtekoodiga algatust. Eesmärk on arendada avatud ja sertifitseeritaval tarkvarapaketil põhinevat eristamatut sõidukitarkvara, et kiirendada üleminekut tarkvaraliselt määratletud sõidukitele.

Väljakutse on ilmne: igal neist tootjatest on aastakümnete jooksul välja töötatud väga keerulised IT-süsteemid ja tootmisinfrastruktuurid. Samal ajal konkureerivad need ettevõtted turul tihedalt ja peavad säilitama oma eristavad omadused. Seetõttu keskendub tarkvaraliit teadlikult komponentidele, mida juhid või reisijad otseselt ei taju – näiteks sõiduki komponentide autentimine, nendevaheline suhtlus, samuti pilveteenustega suhtlemine, kliendiliidesed ja kõrgema taseme operatsioonisüsteemid. Tootjaspetsiifilisi kasutajaliideseid ja teabe- ja meelelahutussüsteeme arendatakse jätkuvalt sisemiselt ning need jäävad üksteisest täiesti eristatavaks.

Koostöö kaudu loodavad ettevõtted vähendada tarkvaraarenduskulusid ja lühendada uute mudelite tarneaegu, et jääda globaalsel turul konkurentsivõimeliseks. Modulaarne platvorm on loodud autonoomse sõidu toetamiseks ja see tehakse teistele tööstusharu osalejatele kättesaadavaks 2026. aastaks. Arenduskuludelt loodetakse kokku hoida sadu miljoneid ning esimene selle tehnoloogiaga seeriatootmissõiduk on planeeritud 2030. aastaks.

Selles keerulises stsenaariumis võiks hallatud tehisintellekti platvorm olla ühine tehnoloogiline alus, täites mitmeid kriitilisi funktsioone. Esiteks võiks see toimida keskse orkestreerimiskihina, koordineerides erinevate partnerite erinevate tarkvarakomponentide integreerimist, ilma et nad peaksid oma omandiõigusega kaitstud koodi avaldama. Platvorm toimiks intelligentse vahevarana, standardiseerides liideseid ja tagades ühilduvuse, samal ajal kui iga partner säilitaks oma arendustööriistad ja -protsessid.

Teiseks võiks platvorm võimaldada täiustatud testide automatiseerimist. Üheteistkümne erineva ettevõtte väljatöötatud tarkvarapakettide ühilduvuse ja töökindluse tagamine on tohutu väljakutse. Tehisintellekti agendid saaksid pidevalt automatiseeritud teste teha, tuvastada võimalikke ühildumatusi ja isegi genereerida lahendusettepanekuid enne, kui probleemid tootmissüsteemidesse jõuavad. See oleks eriti väärtuslik autonoomse sõiduga seotud ohutuskriitiliste komponentide puhul.

Kolmandaks, platvorm võiks võimaldada teadmiste koondamist kõigi partnerettevõtete vahel. Kui üks partner leiab tehnilisele probleemile konkreetse lahenduse, saaks tehisintellekt selle lähenemisviisi abstraktselt analüüsida ja teha selle teistele partneritele kättesaadavaks, avaldamata selle partneri konkreetseid rakendusandmeid. See soodustaks kollektiivset õppimist, säilitades samal ajal konkurentsieelised – tasakaal, mida on konsortsiumides kurikuulsalt raske saavutada.

Neljandaks, hallatud tehisintellekti platvormi tulemuspõhised hinnamudelid võiksid vähendada konsortsiumi partnerite finantsriski. Tehisintellekti infrastruktuuri suurte esialgsete investeeringute tegemise asemel maksaksid ettevõtted ainult nähtavate tulemuste eest – näiteks lühema arendusaja, parema koodikvaliteedi või kiirendatud testimistsüklite eest. See on eriti atraktiivne tööstusharus, mis praegu seisab silmitsi elektrifitseerimise ja tarkvara transformatsiooni tõttu tohutute finantsraskustega.

Mõlemad kasutusjuhud illustreerivad ühist mustrit: konsortsiumide ulatuslikud tööstusprojektid nõuavad tasakaalu koostöö ja konkurentsi, standardiseerimise ja eristamise ning kiiruse ja hoolsuse vahel. Hallatud tehisintellekti platvormid pakuvad tehnoloogilist infrastruktuuri nende vastuoluliste nõuete ühitamiseks. Need võimaldavad kiiret innovatsiooni ilma kontrolli kaotamata, ressursside ühist kasutamist ilma ärisaladusi avaldamata ja kollektiivset õppimist ilma konkurentsieeliseid kahjustamata.

Mündi teine ​​külg: hallatud tehisintellekti rakenduste riskid ja vastuolud

Kriitiline küsimus puudutab andmete kvaliteeti ja haldamist. Hallatud tehisintellekti platvormid lubavad olla võimelised käsitlema struktureerimata ja heterogeenseid andmeallikaid. Põhiprintsiip aga kehtib endiselt: kehvad andmed viivad kehvade tehisintellekti tulemusteni. Uuring näitab, et 42 protsenti ettevõtete juhtidest kardab, et neil pole piisavalt omandiõigusega kaitstud andmeid tehisintellekti mudelite tõhusaks koolitamiseks või kohandamiseks. Konsortsiumides süvendab seda probleemi andmete killustatus: asjakohane teave on jaotatud erinevate partnerite vahel, salvestatud erinevates vormingutes ja sageli on see ühiskasutatavatele tehisintellekti mudelitele kättesaamatu.

Probleemi süvendavad veelgi andmesilod. Ettevõtete liitudes ei eksisteeri mitte ainult üksikute organisatsioonide sees olevad tehnilised silod, vaid ka partnerite vahelised juriidilised ja ärilised tõkked. Isegi kui hallatud tehisintellekti platvorm on tehniliselt võimeline integreerima erinevaid andmeallikaid, takistavad konfidentsiaalsuslepingud ja konkurentsiprobleemid sageli vajalikku andmete jagamist. See õõnestab tehisintellekti peamist eelist: võimet õppida suurtest ja mitmekesistest andmekogumitest.

Teine probleemvaldkond puudutab tehisintellekti otsuste läbipaistvust ja selgitatavust. Paljud tehisintellekti mudelid toimivad mustade kastide rollis, mille otsustusprotsesse on raske mõista. See on eriti oluline reguleeritud tööstusharudes, nagu energeetika või kaitsetehnoloogia, kus otsused peavad olema põhjendatud ja auditeeritavad. Kui tehisintellekti agent konsortsiumiprojektis teeb kriitilise otsuse – näiteks keemiatehase tootmisparameetrite kohandamise või elektrijaama energiavoogude ümbersuunamise –, peavad kõik partnerid mõistma ja suutma aru saada, miks see otsus tehti.

Euroopa tehisintellekti seadus, mis jõustub järk-järgult 2025. aasta augustis, karmistab neid nõudeid oluliselt. Kõrge riskiga tehisintellekti süsteemidele kehtivad ranged dokumenteerimis- ja läbipaistvuskohustused. Hallatud tehisintellekti platvormid peavad tagama, et nende süsteemid vastavad neile nõuetele – see on keeruline ettevõtmine, kui tehisintellekt tegutseb üle ettevõtte piiride ja teeb otsuseid, mis mõjutavad mitut juriidiliselt eraldiseisvat üksust.

Kolmas risk puudutab turvalisust ja küberrünnakute pinda. Tehisintellekti süsteemid laiendavad oluliselt ettevõtete rünnakupinda. Vastase sisendi abil saab tehisintellekti mudeleid manipuleerida ja viia vigaste või kahjulike otsusteni. Tööstuskonsortsiumides, kus kriitilist infrastruktuuri kontrollitakse, võivad sellistel rünnakutel olla katastroofilised tagajärjed. Vesinikelektrolüüsi projektis olev ohustatud tehisintellekti süsteem võib turvamehhanismidest mööda minna ja põhjustada ohtlikke töötingimusi.

Probleemi süvendab tehisintellekti agentide autonoomia. Kui agentidel on õigus iseseisvalt toiminguid teha – näiteks finantstehinguid, süsteemimuudatusi või operatiivseid kohandusi –, võivad manipuleeritud või ekslikud otsused enne inimese sekkumist kaasa tuua kaugeleulatuvaid tagajärgi. Hallatud tehisintellekti platvormid peavad rakendama tugevaid kaitsepiirdeid, mis piiravad autonoomiat ja tagavad, et kriitilised otsused vajavad inimese heakskiitu.

Neljas probleem puudutab organisatsioonilist inertsi ja aktsepteerimist. Isegi tehniliselt keerukad tehisintellekti lahendused ebaõnnestuvad sageli kasutajate vähese omaksvõtu ja organisatsioonilise vastuseisu tõttu. See väljakutse mitmekordistub konsortsiumides, kuna veenda tuleb mitte ainult üksikuid ettevõtteid, vaid ka koordineeritud partnerlusvõrgustikke. Kui üks konsortsiumi partner lükkab tehisintellekti lahenduse tagasi või ei kasuta seda tõhusalt, võib see mõjutada kogu projekti.

Organisatsioonide kultuurilised erinevused süvendavad seda probleemi. Saksa masinaehitusettevõttel, millel on insenerikeskne otsustusprotsess, on põhimõtteliselt erinev kultuur kui agiilsel tehnoloogiaettevõttel või bürokraatlikult struktureeritud energiatarnijal. Hallatud tehisintellekti platvormid peavad kohanema nende mitmekesiste kontekstidega – väljakutse, mida sageli alahinnatakse.

Viies risk puudutab algoritmilist kallutatust ja õiglust. Tehisintellekti mudelid võivad oma treeningandmetest pärida ja säilitada eelarvamusi ja moonutusi. Tööstuslikes rakendustes võib see viia süstemaatiliselt mitteoptimaalsete otsusteni. Näiteks kui tööjõu planeerimise tehisintellekti süsteemi treenitakse konsortsiumiprojektis ja ajaloolised andmed näitavad teatud rühmade alaesindatust, võib tehisintellekt seda kallutatust säilitada ja võimendada.

Lõpuks on veel üks põhimõtteline küsimus kulude läbipaistvuse ja investeeringutasuvuse kohta. Kuigi hallatud tehisintellekti platvormid reklaamivad edupõhiseid hinnamudeleid, jääb sageli ebaselgeks, kuidas täpselt edu mõõdetakse ja kes seda mõõtmist kontrollib. Konsortsiumides, kus kulud jaotatakse tavaliselt keerukate valemite alusel, võib tehisintellekti loodud hüvede jaotamine üksikute partnerite vahel olla vastuoluline. Kui tehisintellekti optimeerimine suurendab ühise protsessi efektiivsust 15 protsenti, kuidas see hüve jaotub tehnoloogiatarnija, tehase integraatori ja operaatori vahel?

Need väljakutsed ei tähenda, et hallatud tehisintellekti platvormid ei sobiks tööstuskonsortsiumidele. Küll aga rõhutavad need vajadust hoolika hoolsuskohustuse, tugevate lepinguliste kaitsemeetmete ja realistlike ootuste järele. Edukad juurutused nõuavad lisaks tehnilisele tipptasemele ka läbimõeldud juhtimisstruktuure, selgeid vastutusliine ja pidevat jälgimist.

Intellekti horisondid

Hallatud tehisintellekti ökosüsteemi tulevased arengud – pilt: Xpert.Digital

Hallatavate tehisintellekti platvormide arendamine on alles algusjärgus. Mitmed ühised trendid näitavad, et ökosüsteem läbib lähiaastatel põhimõttelisi muutusi, millel on märkimisväärne mõju tööstuskonsortsiumidele ja suuremahulistele projektidele.

Kõige silmapaistvam trend on agentide tehisintellekti (AI) esiletõus – autonoomsed digitöötajad, kes on võimelised täitma keerulisi ülesandeid minimaalse inimsekkumisega. Juhtiv turu-uuringute firma ennustab, et 2026. aastaks sisaldab üle 30 protsendi uutest rakendustest sisseehitatud autonoomseid agente. Need agendid seavad eesmärke, langetavad otsuseid, hangivad teadmisi ja täidavad ülesandeid suures osas iseseisvalt. Tööstuskonsortsiumide puhul võib see tähendada, et agendid tegutsevad rutiinselt üle organisatsiooniliste piiride – näiteks agent optimeerib ühisettevõtte tarneahelat, suheldes autonoomselt mitme partneri süsteemidega.

Üks ülemaailmne konsultatsioonifirma on juba erinevates osakondades tööle võtnud üle 50 tehisintellekti agendi ja loodab aasta lõpuks hallata üle 100 agendi. Tehisintellekti agendi pakkuja pakub oma agentidele edupõhist hinnakujundust, väites: "Meile makstakse ainult siis, kui saavutame reaalseid tulemusi." Sellest mudelist võiks saada hallatud tehisintellekti platvormide standard ja see võiks veelgi vähendada tööstuskonsortsiumide finantsriski.

Teine oluline trend on tehisintellekti süsteemide emotsionaalse intelligentsuse suurenemine. Vestluspõhine tehisintellekt integreerib emotsionaalse intelligentsuse, et paremini mõista ja reageerida inimlikele emotsioonidele, parandades seeläbi kasutajakogemust. Tööstuslike rakenduste puhul võib see tähendada, et tehisintellekti süsteemid mitte ainult ei paku tehnilisi optimeerimisi, vaid arvestavad ka organisatsiooniliste ja inimlike teguritega, mis on eduka rakendamise jaoks kriitilise tähtsusega. Tehisintellekti agent suudab tuvastada konsortsiumi meeskonnas kasvavat vastuseisu kavandatavale protsessimuudatusele ja pakkuda välja alternatiivseid lähenemisviise, mis on vähem häirivad.

Kolmas oluline trend on andmesuveräänsus ja privaatsuskeskne tehisintellekt. Kuna organisatsioonid investeerivad üha enam genereerivasse tehisintellekti, kasvab teadlikkus andmete privaatsusriskidest ja vajadusest kaitsta isiku- ja kliendiandmeid. See toob kaasa suurema keskendumise privaatsusele keskenduvatele tehisintellekti mudelitele, kus andmetöötlus toimub lokaalselt või otse kasutajate seadmetes. Üks suur tehnoloogia- ja riistvaraettevõte eristub andmete privaatsuse prioriseerimisega ning on tõenäoline, et teised tehisintellekti riistvara tootjad ja arendajad järgivad eeskuju 2026. aastal.

See on eriti oluline tööstuskonsortsiumide jaoks. Võimalus treenida tehisintellekti mudeleid föderatiivsete andmete põhjal – kus mudel jõuab andmeteni, mitte vastupidi – võiks lahendada partnerite vahelise andmete jagamise põhimõttelise väljakutse. Tehisintellekti mudel võiks õppida keemiaettevõtte, tehase tootja ja teiste partnerite andmetest ilma, et need ettevõtted peaksid kunagi oma toorandmeid avaldama.

Neljas trend puudutab sünteetilisi andmeid analüüsiks ja simulatsiooniks. Lisaks teksti ja piltide genereerimisele kasutatakse genereerivat tehisintellekti üha enam oluliste andmete genereerimiseks, et mõista reaalset maailma, simuleerida erinevaid süsteeme ja treenida täiendavaid algoritme. See võimaldab pankadel modelleerida petuskeemid ilma reaalseid kliendiandmeid kahjustamata ning tervishoiuteenuse osutajatel simuleerida ravimeetodeid ja uuringuid ilma patsientide privaatsust kahjustamata.

Tööstuskonsortsiumides võiks sünteetiliste andmete genereerimine muuta uute protsesside väljatöötamist ja testimist revolutsiooniliselt. Partnerid saaksid ühiselt treenida tehisintellekti mudeleid sünteetiliste andmete abil, mis kajastavad nende reaalsete süsteemide omadusi, avaldamata seejuures tundlikku operatiivteavet. See võimaldaks koostööd innovatsioonil, säilitades samal ajal ärilised tundlikkuse aspektid.

Viies trend on tehisintellekti teenusena pakutavate tehisintellekti teenuste turu jätkuv konsolideerumine ja standardiseerimine. Globaalse tehisintellekti teenusena pakutavate teenuste turu eeldatav kasv on 16,08 miljardilt dollarilt 2024. aastal 105,04 miljardi dollarini 2030. aastaks, mis on 36,1-protsendiline aastane kasvumäär. Üks turu-uuringute ettevõte prognoosib kasvu 20,26 miljardilt dollarilt 2025. aastal 91,20 miljardi dollarini 2030. aastaks, mis on 35,1-protsendiline aastane kasvumäär.

See tohutu turu laienemine toob tõenäoliselt kaasa suurema konsolideerumise, kusjuures mõned platvormid saavutavad domineeriva positsiooni, samas kui teised lahkuvad turult. Tööstuskonsortsiumide jaoks tähendab see vajadust hoolika müüjate valiku järele, arvestades lisaks praegustele võimalustele ka pikaajalist elujõulisust. Samal ajal hõlbustab küpsuse ja standardiseerimise suurenemine integratsiooni ja potentsiaalselt vähendab platvormide vahelise ülemineku kulusid.

Kuues põhitrend on tööstusharuspetsiifiline spetsialiseerumine. Reguleeritud tööstusharud, nagu finantsteenused, kindlustus, tervishoid ja tootmine, on tehisintellekti kasutuselevõtu eesotsas. Nendel sektoritel on tugevad juhtimis- ja andmekaitse alused, mistõttu on tehisintellekti kasutuselevõtt väike, kuid suure mõjuga investeering. Hallatud tehisintellekti platvormid arendavad üha enam spetsiaalseid lahendusi konkreetsetele tööstusharudele, peegeldades sügavat arusaamist nende vastavatest töövoogudest, väljakutsetest ja regulatiivsest keskkonnast.

Tööstuskonsortsiumide jaoks võib see tähendada platvormide loomist, mis on spetsiaalselt kohandatud mitme partneriga projektide vajadustele – integreeritud juhtimismehhanismide, andmekaitseraamistike ja arveldusmudelitega, mis võtavad arvesse konsortsiumistruktuuride keerukust.

Seitsmes trend puudutab integratsiooni selliste uute tehnoloogiatega nagu 5G ja asjade internet. Tulevikuvõimalused peituvad kohandatavamate tehisintellekti lahenduste väljatöötamises, paremas andmekaitses ja integratsioonis selliste uute tehnoloogiatega nagu asjade internet ja 5G. Suuremahuliste tööstusprojektide puhul, kus tuhandeid andureid ja ajameid tuleb reaalajas koordineerida, võib see lähenemine olla murranguline. Tehisintellekti agendid saaksid suhelda otse servaseadmetega, teha millisekundite jooksul otsuseid ja õppida pidevalt saadud andmevoogudest.

Lõpuks viitab kaheksas trend tarkvara ärimudelite põhimõttelisele muutusele. Tehisintellekti integreerimine võib avada uusi tulumudeleid – näiteks kasutuspõhine ja edupõhine hinnakujundus –, mis pakuvad suuremat paindlikkust ja on paremini kooskõlas klientide saadava väärtusega. Ettevõtte töövoogude pilveplatvormi pakkuja on rakendanud nii kasutuspõhist kui ka edupõhist hinnakujundust, võimaldades klientidel maksta iga automatiseeritud intsidendi lahendamise või tehisintellektil põhineva töövoo eest, sidudes samal ajal hinnakujunduse lühema piletite lahendamise aja ja madalamate tööjõukuludega.

Tööstuskonsortsiumide jaoks võiksid sellised mudelid kulude jaotamist oluliselt lihtsustada. Investeeringuid ja riskide jagamist käsitlevate keerukate eelnevate kokkulepete asemel maksaksid partnerid lihtsalt tegelikult saavutatud kasu eest – mõõdetuna kokkuhoitud töötundide, vähenenud energiakulude või paremate tootmismäärade näol. See mitte ainult ei vähendaks finantsriski, vaid ühtlustaks ka stiimuleid: kõik partnerid saaksid tehisintellekti edukast rakendamisest otsest kasu.

Need koonduvad trendid viitavad tulevikule, kus hallatud tehisintellekti platvormidest saavad tööstuskoostöö asendamatud orkestreerimiskihid. Need mitte ainult ei paku tehnilist infrastruktuuri, vaid toimivad ka intelligentsete vahendajatena partnerite vahel, tasakaalustades koostööd ja konkurentsi, koondades teadmisi saladusi paljastamata ning võimaldades pidevat õppimist üle projekti piiride. Konsortsiumid, mis seda arengut varakult ette näevad ja investeerivad asjakohaste võimete arendamisse, saavad märkimisväärse konkurentsieelise.

Süstemaatiline klassifikatsioon: mida hallatud tehisintellekt tähendab tööstuskoostöö jaoks

Hallatavate tehisintellekti platvormide analüüs näitab põhimõttelist paradigma muutust suuremahuliste tööstusprojektide kavandamises ja rakendamises. Peamised järeldused saab süstematiseerida mitme dimensiooni lõikes.

Esiteks võimaldavad need platvormid tehisintellekti integreerimisel enneolematut kiirust. Kui traditsioonilised juurutused võtavad aega 12–18 kuud ja nende veamäär on 85 protsenti, siis kavandipõhised lähenemisviisid võimaldavad tootmisvalmis lahendusi päevade või nädalate jooksul. See on murranguline tööstuskonsortsiumide jaoks, kus viivitused väljenduvad otseselt kulude suurenemises ja lepingulistes trahvides. Energiatehnoloogia kontserni projekt Saudi Araabias, mille maht on 1,6 miljardit dollarit ja kestus 25 aastat, näitab, kui suures ulatuses võivad isegi marginaalsed efektiivsuse parandused avaldada märkimisväärset rahalist mõju.

Teiseks lahendavad hallatud tehisintellekti platvormid mitme partneriga projektide andmesuveräänsuse põhilise dilemma. Nullusaldusarhitektuurid ja kohapealsete või privaatsete pilvejuurutuste võimalus võimaldavad ettevõtetel tehisintellekti kasutada tundlikke andmeid avaldamata. See on eriti oluline sellistes stsenaariumides nagu keemiaettevõtte ja tehase tootja koostöö katalüsaatori väljatöötamisel, kus iga partner peab kaitsma ülitundlikke ärisaladusi, nõudes samal ajal tihedat tehnilist integratsiooni.

Kolmandaks, need platvormid demokratiseerivad juurdepääsu täiustatud tehisintellekti võimalustele. Kui varem said tehisintellekti tõhusalt kasutada ainult ettevõtted, millel olid ulatuslikud andmeteaduse meeskonnad ja märkimisväärsed eelarved, võimaldavad hallatud lähenemisviisid ka keskmise suurusega ettevõtetel ja spetsialiseerunud tarnijatel pääseda juurde ettevõtte tasemel tehisintellektile. Konsortsiumides, kus suur peatöövõtja teeb tavaliselt koostööd arvukate väiksemate alltöövõtjatega, tasandab see tehnoloogilist tasakaalustamatust ja võimaldab tõelist digitaalset integratsiooni kogu tarneahelas.

Neljandaks, edupõhised hinnamudelid muudavad tehisintellekti investeeringute riskistruktuuri. Suurte ja ebakindlate tulemustega eelinvesteeringute asemel maksavad ettevõtted ainult tõendatava äriedu eest. See on eriti atraktiivne praeguses majandusolukorras, kus tööstusettevõtted on kasumimarginaali surve all ja investeerimisotsuseid juhib üha enam investeeringutasuvus. Autotootjate tarkvaraliit püüab otseselt vähendada arenduskulusid – edupõhiste mudelitega hallatud tehisintellekti platvormid toetaksid seda eesmärki.

Viiendaks, LLM-agnostilised arhitektuurid võimaldavad tulevikukindlust, mis on kiiresti areneval turul ülioluline. Ettevõtted ei ole seotud kindlate mudelite või müüjatega ning saavad tehnoloogilistele läbimurretele paindlikult reageerida. See kaitseb organisatsioone vananenud tehnoloogiatele tuginevate ja seejärel kulukaid migreerimisi pidavate organisatsioonide saatuse eest.

Kuuendaks, need platvormid käsitlevad tehisintellekti juhtimise organisatsioonilist väljakutset konsortsiumides. Integreeritud auditeerimisjälgede, läbipaistvusmehhanismide ja vastavusfunktsioonide abil saavad mitme partneriga projektid täita üha rangemaid regulatiivseid nõudeid, näiteks ELi tehisintellekti seadust, ilma et iga partner peaks looma eraldi juhtimisstruktuurid.

Siiski oleks naiivne ignoreerida tuvastatud riske ja väljakutseid. Tarnijaga seotuse riskid, andmekaitse ja -turvalisuse probleemid, läbipaistvuse ja selgitatavuse probleemid ning organisatsioonilise kasutuselevõtuga seotud väljakutsed on endiselt reaalsed ja vajavad hoolikat käsitlemist. Edukad juurutused nõuavad enamat kui tehnoloogilist tipptaset – need nõuavad läbimõeldud lepingulisi kokkuleppeid, tugevaid juhtimisstruktuure, pidevat jälgimist ja pühendumust organisatsioonilistele muutustele kõigi konsortsiumi partnerite seas.

Lõplik hinnang peab olema nüansirikas. Hallatud tehisintellekti platvormid ei ole imerohi, mis lahendab automaatselt kõik tööstusliku tehisintellekti integreerimisega seotud väljakutsed. Siiski kujutavad need endast märkimisväärset edasiminekut traditsiooniliste lähenemisviiside ees ja lahendavad paljusid struktuurilisi probleeme, mis on aidanud kaasa tehisintellekti projektide kõrgele ebaõnnestumise määrale. Tööstuskonsortsiumide ja suuremahuliste projektide jaoks pakuvad need pragmaatilist kompromissi isetegemise äärmuste ja geneerilistest pilveteenustest täieliku sõltuvuse vahel.

Nende platvormide strateegiline tähtsus kasvab tõenäoliselt ka lähiaastatel. Turu tohutu kasv 16 miljardilt dollarilt üle 100 miljardi dollarini 2030. aastaks, agentiivse tehisintellekti kasvav keerukus ja käimasolev standardiseerimine viitavad küpsevale ökosüsteemile. Ettevõtted, mis omandavad nende platvormidega varajasi kogemusi ja arendavad vastavaid võimekusi, on heas positsioonis, et juhtida järgmist tööstusinnovatsiooni lainet.

Saksa tööstusettevõtete jaoks – kes on traditsiooniliselt olnud liidrid sellistes valdkondades nagu masinaehitus, keemiatööstus ja autotööstus – võivad hallatud tehisintellekti platvormid olla üha digitaliseeruvas maailmas globaalse konkurentsivõime säilitamise võtmeks. Suurte keemia- ja tööstusettevõtete, autotootjate ja energiatarnijate näited koos oma partneritega näitavad, et need ettevõtted töötavad juba aktiivselt koostööl põhineva innovatsiooni tuleviku nimel. Hallatud tehisintellekti platvormid saavad ja peaksid olema selle tuleviku lahutamatu osa – mitte inimeste teadmiste ja ettevõtliku otsustusvõime asendajana, vaid võimsa kordistajana, mis suurendab oluliselt koostööl põhineva innovatsiooni kiirust, täpsust ja skaleeritavust.

Konrad Wolfenstein

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

minuga ühendust võtta Wolfenstein ∂ xpert.digital

Helistage mulle lihtsalt alla +49 89 674 804 (München)

Linkedin