Керовані корпоративні рішення на основі штучного інтелекту з підходом Blueprint: зміна парадигми в інтеграції промислового штучного інтелекту

Коли великі корпорації повинні навчитися відмовлятися від контролю – і заощаджувати мільярди в процесі

Штучний інтелект більше не розробляється у масштабних проектах, а радше організовується. Керовані платформи ШІ, подібні до описаних тут, порушують попередню логіку тривалих впроваджень і створюють доступ до високоіндивідуалізованих рішень ШІ, фундаментально змінюючи правила гри для промислових альянсів, консорціумів та спільних підприємств. На відміну від традиційних проектів ШІ, підхід на основі плану дозволяє створювати готові до виробництва рішення протягом тижнів або днів – без обміну даними, без початкових витрат і без технологічних компромісів.

Підходить для цього:

• Повністю готова корпоративна платформа штучного інтелекту: промислова автоматизація на базі штучного інтелекту з рішенням Unframe.AI

Нова валюта промислової конкурентоспроможності: швидкість без втрати контролю

В економіці, де одна технологічна компанія співпрацює з іншою, хімічна компанія розробляє разом з виробником промислового обладнання, а провідні виробники автомобілів спільно розробляють програмні стеки, успіх більше визначається не розміром, а швидкістю інтеграції. Керовані платформи штучного інтелекту пропонують саме те, що найбільше потрібно складним консорціальним структурам: швидкі, безпечні та масштабовані впровадження штучного інтелекту, які безперешкодно інтегруються в гетерогенні ІТ-ландшафти, зберігаючи при цьому суверенітет даних кожного окремого партнера.

Питання вже не в тому, чи буде використовуватися штучний інтелект, а в тому, як швидко компанії готові трансформувати свої інноваційні цикли. Для великомасштабних промислових проектів це може означати різницю між глобальним успіхом та дорогим застарінням.

Штучний інтелект більше не є обіцянкою майбутнього, а став центральним елементом створення промислової вартості. Хоча його теоретичний потенціал звучить вражаюче, згідно з опитуваннями Массачусетського технологічного інституту, шокуюча цифра в 95 відсотків усіх впроваджень ШІ на підприємствах насправді зазнає невдачі. Причини численні: неналежна якість даних, погана інтеграція в існуючі системи, брак експертних знань і, перш за все, тривалі цикли розробки традиційних проектів ШІ. В епоху, коли великі технологічні компанії співпрацюють у консорціумах зі спеціалістами з автоматизації або місцевими інтеграторами, ця проблема ще більше загострюється. Неоднорідні ІТ-ландшафти, різні вимоги до захисту даних та складні структури управління ускладнюють впровадження рішень ШІ до такої міри, що традиційні підходи доведені до своїх меж.

Саме тут і з'являються керовані платформи штучного інтелекту. Вони пропонують принципово інший підхід: замість розробки систем штучного інтелекту з нуля, вони надають повністю керовані, високо настроювані рішення на основі штучного інтелекту, які готові до виробництва протягом кількох днів. Провідний постачальник удосконалив цей підхід у своїй моделі Blueprint – процесі, який замінює традиційні фази аналізу вимог, архітектури програмного забезпечення та впровадження автоматизованим процесом генерації. Результатом є індивідуальні додатки на основі штучного інтелекту, які можна безперешкодно інтегрувати в існуючі системи ERP, системи управління виробництвом або навіть неструктуровані джерела даних.

Актуальність цього підходу стає особливо очевидною, якщо врахувати динаміку великомасштабних промислових проектів. Сучасні інфраструктурні проекти – чи то будівництво електростанцій, залізнична інфраструктура, чи складні рішення для промислової автоматизації – зараз реалізуються майже виключно в консорціумах, спільних підприємствах або альянсах. Наприклад, у березні 2025 року велика енергетична технологічна група отримала контракт на суму 1,6 мільярда доларів на газові електростанції в Саудівській Аравії у співпраці з міжнародним постачальником обладнання для електростанцій як підрядником EPC. Такі структури необхідні, оскільки окремі компанії рідко можуть охопити всі необхідні компетенції та ресурси. Однак вони створюють значні проблеми з координацією, особливо коли йдеться про цифрову трансформацію та інтеграцію штучного інтелекту.

У цьому контексті керовані платформи штучного інтелекту дозволяють реалізувати абсолютно нову форму технологічної співпраці. Вони пропонують гнучкість, необхідну різним партнерам, не вимагаючи виведення конфіденційних даних з компанії. Вони дозволяють кожному учаснику консорціуму отримати доступ до однієї й тієї ж сучасної інфраструктури штучного інтелекту, повністю зберігаючи при цьому суверенітет даних. А також вони знижують інвестиційний ризик завдяки моделям ціноутворення, заснованим на успіху, де компанії платять лише тоді, коли досягаються помітні бізнес-успіхи.

У цій статті систематично розглядається, як керовані платформи штучного інтелекту змінюють спосіб використання штучного інтелекту у великомасштабних промислових проектах. Від історичного коріння штучного інтелекту як послуги, через його технічні механізми та сучасні варіанти використання, до критичних викликів та майбутніх розробок, вона малює комплексну картину цієї технології. Особлива увага приділяється конкретним перевагам для альянсів, консорціумів, спільних підприємств та субпідрядних структур — саме тих організаційних форм, які домінують у сучасному промисловому ландшафті.

Від ізольованих обчислювальних машин до оркестрованого інтелекту: історія розвитку керованого штучного інтелекту

Історія керованих платформ штучного інтелекту нерозривно пов'язана з розвитком хмарних обчислень та демократизацією штучного інтелекту. Їхнє коріння сягає початку 2000-х років, коли провідні хмарні постачальники почали пропонувати рішення «платформа як послуга». Ці перші платформи дозволили розробникам вперше розгортати додатки без необхідності експлуатувати власну інфраструктуру. Наступним еволюційним кроком стала інфраструктура як послуга, яка дозволила клієнтам самостійно розміщувати віртуальні машини та сховища.

Але справжня історія ШІ як послуги почалася лише з проривом машинного навчання у 2010-х роках. 2015–2018 роки стали поворотним моментом. Під час цього етапу методи глибокого навчання еволюціонували від академічних експериментів до промислово застосовних інструментів. Величезні покращення в розпізнаванні мовлення та зображень вперше зробили ШІ придатним для масового використання. Водночас обсяг доступних даних різко зріс, а інвестиції в ШІ зросли з 80 мільярдів доларів у 2018 році до 280 мільярдів доларів протягом чотирьох років.

Великі постачальники хмарних послуг рано розпізнали потенціал. Провідні технологічні компанії почали пропонувати спеціалізовані послуги машинного та глибокого навчання між 2016 і 2018 роками. Одна велика технологічна компанія представила власну мовну модель у 2018 році, яка з 17 мільярдами параметрів була найбільшою у своєму роді на той час. Інша провідна технологічна компанія під керівництвом свого генерального директора офіційно оголосила про стратегічний перехід до підходу, орієнтованого на штучний інтелект, у 2016 році. Ці розробки заклали технологічну основу для того, що пізніше стане відомим як AIaaS.

Період з 2018 по 2020 рік характеризувався зростанням впровадження та появою галузевих рішень. Спеціалізовані компанії AIaaS зарекомендували себе з акцентом на галузеві додатки. Інструменти AutoML значно спростили процес розробки та навчання моделей, дозволяючи навіть організаціям без глибоких знань у галузі науки про дані інтегрувати штучний інтелект у свої додатки. Глобальне розширення пропозицій AIaaS з центрами обробки даних у різних регіонах забезпечило низьку затримку.

Однак справжній зсув парадигми розпочався у 2020 році з появою великих мовних моделей та генеративного штучного інтелекту. У травні 2020 року провідна дослідницька фірма у сфері штучного інтелекту опублікувала мовну модель зі 175 мільярдами параметрів, що вдесятеро більше, ніж модель великої технологічної компанії. Ця модель вперше продемонструвала, що штучний інтелект може обробляти не лише спеціалізовані завдання, але й складну генерацію тексту, створення коду та творчі завдання. Запуск відомого застосунку генеративного штучного інтелекту в листопаді 2022 року ознаменував прорив у підвищенні обізнаності громадськості — протягом двох місяців застосунок досяг 100 мільйонів користувачів, ставши найшвидше зростаючим споживчим застосунком усіх часів.

Однак цей розвиток приніс нові виклики для промислових застосувань. Хоча можливості моделей штучного інтелекту зростали в геометричній прогресії, впровадження ставали дедалі складнішими. Компанії зіткнулися з вибором між власними хмарними рішеннями від великих постачальників, які несли ризики прив'язки до певного постачальника, або складними власними розробками, що вимагали значних інвестицій та спеціалізованого персоналу. Рівень успішності залишався тривожно низьким – дослідження показують, що 85 відсотків традиційних проектів ШІ зазнають невдачі, тоді як рівень успішності власних розробок становить лише 33 відсотки.

У цій напруженій сфері, починаючи з 2023 року, як третій варіант з'явилися керовані платформи штучного інтелекту. Ці платформи поєднували масштабованість та економічну ефективність хмарних сервісів з можливістю налаштування індивідуальних рішень, але без типових недоліків обох підходів. Піонер у цій галузі розробив свій підхід Blueprint, який скорочує розрив між універсальними інструментами штучного інтелекту та витратними індивідуальними розробками. Платформа дозволяє створювати індивідуальні рішення штучного інтелекту за лічені дні, а не місяці, шляхом налаштування модульних структурних блоків штучного інтелекту за допомогою оркестрованих специфікацій.

Цей розвиток відображає фундаментальний зсув у тому, як компанії сприймають та використовують ШІ. Від ізольованих експериментів у лабораторіях обробки даних ШІ перетворився на організований операційний інтелект, глибоко інтегрований у бізнес-процеси. Фокус змістився з питання «Чи можемо ми створити ШІ?» на «Як швидко ми можемо продуктивно використовувати ШІ?» – зсув, який особливо важливий для промислових консорціумів, де ключовими факторами є часові обмеження та зниження ризиків.

Структурні елементи інтелекту: технічна архітектура сучасних керованих платформ штучного інтелекту

Технологічна основа керованих платформ штучного інтелекту принципово відрізняється від традиційних підходів до розробки програмного забезпечення. В його основі лежить підхід «план» – інноваційний процес перетворення бізнес-вимог у функціональні рішення на основі штучного інтелекту. Цей підхід усуває традиційні фази аналізу вимог, створення архітектури програмного забезпечення та впровадження, замінюючи їх автоматизованим процесом генерації на основі попередньо визначених модульних будівельних блоків.

Архітектура такої платформи складається з чотирьох центральних технічних структурних блоків, які безперешкодно взаємопов'язані. Перший включає розширені можливості пошуку та логічного аналізу, які перетворюють неструктуровані корпоративні дані на структуровану інформацію з можливістю пошуку. Ця функціональність дозволяє промисловим компаніям отримати доступ до накопичених десятиліттями знань у предметній області, які раніше були приховані в електронних листах, звітах та застарілих системах. Для консорціумів це означає, що різнорідні джерела даних від різних партнерів можуть бути систематично доступні та використані без необхідності централізованого зберігання даних.

Другий структурний блок зосереджений на автоматизації та агентах штучного інтелекту. Ці автономні системи виконують складні робочі процеси та приймають проактивні рішення на основі даних у режимі реального часу. У промисловому середовищі ці агенти можуть, наприклад, оптимізувати інтервали технічного обслуговування, виконувати перевірки контролю якості або приймати рішення щодо ланцюга поставок без необхідності втручання людини. Це особливо актуально для великомасштабних проектів у консорціальних структурах, оскільки такі агенти можуть працювати через корпоративні кордони, зберігаючи при цьому контроль над критично важливими рішеннями з відповідними партнерами.

Компонент абстракції та обробки даних утворює третій технічний структурний блок. Платформа перетворює неструктурований контент, такий як дані датчиків, журнали машин або виробнича документація, у зручні для використання структуровані формати. Ця можливість особливо актуальна для німецьких промислових компаній, які часто мають неоднорідні ІТ-ландшафти з різними форматами даних та застарілими системами. У спільних підприємствах хімічної компанії та виробника установок, які спільно розробляють технології дегідрування, цей структурний блок дозволяє інтегрувати різні джерела даних, починаючи від розробки хімічних каталізаторів та інженерії технологічних установок.

Четвертий компонент включає функції модернізації, які перетворюють застарілі системи на програмне забезпечення, що базується на штучному інтелекті. Це вирішує одну з найбільших проблем, з якими стикаються німецькі промислові компанії: інтеграцію сучасних технологій штучного інтелекту в існуючі виробничі середовища без руйнівних змін у системі. Коли три великі виробники автомобілів співпрацюють над відкритими програмними стеками для підключених транспортних засобів, ці нові системи повинні мати можливість взаємодіяти з виробничими системами, що існують десятиліттями, — саме тут вступає в гру компонент модернізації.

Периферійні обчислення відіграють центральну роль в архітектурі платформи, хоча вона в першу чергу розроблена як хмарне рішення. Промислові програми часто вимагають обробки даних у режимі реального часу з затримкою менше мілісекунди. Периферійні обчислення наближають обробку даних до датчиків та виробничого обладнання, дозволяючи приймати критично важливі рішення без затримок, спричинених передачею даних по мережі. У великомасштабних проектах, таких як заводи з електролізу водню, що будуються постачальником енергії разом із такими партнерами, як виробник електролізерів та постачальник промислових послуг, ця периферійна можливість є важливою для контролю чутливих виробничих процесів.

Архітектура безпеки дотримується принципу нульової довіри. Дані клієнтів ніколи не залишають безпечне корпоративне середовище, оскільки платформа може бути розгорнута як у приватних хмарах, так і локально. Це архітектурне рішення особливо актуальне для німецьких промислових компаній, які підпадають під суворі правила захисту даних і повинні захищати конфіденційні виробничі дані. Коли оборонно-технологічна компанія надає логістичну підтримку військовим розгортанням, до відповідних даних застосовуються найвищі вимоги безпеки – архітектура нульової довіри гарантує безкомпромісне виконання цих вимог.

Ще одна інноваційна технічна особливість полягає в можливостях інтеграції платформи. Вона може підключатися практично до будь-якої системи: ERP-систем, систем управління виробництвом, баз даних і навіть неструктурованих джерел даних. Таке універсальне підключення усуває одну з найбільших перешкод у впровадженні традиційних проектів штучного інтелекту. Ця гнучкість є критично важливою в консорціумах, де партнери використовують різні ІТ-системи. Коли постачальник PEM-електролізу співпрацює з постачальником промислових послуг, їхні системи повинні безперебійно взаємодіяти – платформа забезпечує таку сумісність без складної розробки на замовлення.

Модульна архітектура також дозволяє ітеративну розробку та постійну оптимізацію. Зміни до бізнес-вимог можуть бути негайно відображені в програмному забезпеченні шляхом коригування креслення, без необхідності складного перепрограмування. Ця гнучкість є критично важливою для німецьких промислових компаній, які працюють на динамічних ринках і потребують швидкого реагування на зміну вимог. У таких альянсах, як між спеціалістом з клеїв та виробником полімерів для екологічно чистих клеїв у дерев'яному будівництві, де технічні вимоги та цілі сталого розвитку постійно змінюються, ця гнучкість дозволяє постійно адаптуватися без нових розробок.

Часто недооцінюється, але є критично важливим аспектом агностичності платформи щодо LLM. Хоча багато програм штучного інтелекту тісно пов'язані з певною великою мовною моделлю (LML), архітектура керованих платформ штучного інтелекту дозволяє гнучко перемикатися між різними моделями. Це захищає компанії від прив'язки до постачальника та гарантує, що вони завжди можуть використовувати моделі, які оптимально підходять для їхнього випадку використання — вирішальна перевага на ринку, що швидко розвивається, де моделі, що домінують сьогодні, вже можуть застаріти завтра.

Керована платформа штучного інтелекту - Зображення: Xpert.Digital

Тут ви дізнаєтеся, як ваша компанія може швидко, безпечно та без високих бар'єрів входу впроваджувати індивідуальні рішення на основі штучного інтелекту.

Керована платформа штучного інтелекту — це ваш універсальний та безтурботний пакет для штучного інтелекту. Замість того, щоб мати справу зі складними технологіями, дорогою інфраструктурою та тривалими процесами розробки, ви отримуєте готове рішення, адаптоване до ваших потреб, від спеціалізованого партнера — часто протягом кількох днів.

Основні переваги з першого погляду:

⚡ Швидке впровадження: від ідеї до операційного застосування за лічені дні, а не місяці. Ми пропонуємо практичні рішення, які створюють негайну цінність.

🔒 Максимальна безпека даних: Ваші конфіденційні дані залишаються з вами. Ми гарантуємо безпечну та відповідність вимогам обробку без передачі даних третім особам.

💸 Без фінансових ризиків: Ви платите лише за результат. Повністю виключаються значні початкові інвестиції в обладнання, програмне забезпечення чи персонал.

🎯 Зосередьтеся на своєму основному бізнесі: Зосередьтеся на тому, що ви робите найкраще. Ми беремо на себе повне технічне впровадження, експлуатацію та обслуговування вашого рішення на основі штучного інтелекту.

📈 Орієнтований на майбутнє та масштабований: Ваш ШІ зростає разом з вами. Ми забезпечуємо постійну оптимізацію та масштабованість, а також гнучко адаптуємо моделі до нових вимог.

Детальніше про це тут:

• Керована платформа штучного інтелекту

Промислова оркестрація: керований штучний інтелект у сучасній практиці консорціумів та альянсів

Промислова оркестрація: керований штучний інтелект у сучасній практиці консорціумів та альянсів – Зображення: Xpert.Digital

Практичне значення керованих платформ штучного інтелекту особливо очевидне в сучасному ландшафті великомасштабних промислових проектів. Ці проекти зараз майже виключно реалізуються в складних партнерствах, які набувають різних організаційних форм: консорціуми об'єднують кілька компаній для конкретних проектів як юридично зобов'язані проектні спільноти; спільні підприємства створюють спільні компанії для конкретних ринків або довгострокової співпраці; а субпідрядні структури дозволяють великим постачальникам брати на себе управління проектами та передавати підзавдання спеціалізованим партнерам.

Автомобільна промисловість є яскравим прикладом цієї нової форми співпраці. У червні 2025 року одинадцять провідних компаній європейської автомобільної промисловості підписали Меморандум про взаєморозуміння щодо спільної розробки екосистеми програмного забезпечення з відкритим вихідним кодом для підключених транспортних засобів. Ця ініціатива спрямована на розробку недиференційованого програмного забезпечення для транспортних засобів на основі відкритого, сертифікованого програмного стеку, що прискорить перехід до програмно-визначених транспортних засобів. Що особливого в цьому: хоча кожен виробник продовжує розробляти власні інтерфейси користувача та інформаційно-розважальні системи, вони використовують спільну базову інфраструктуру.

Керовані платформи штучного інтелекту пропонують кілька ключових переваг для таких сузір'їв. По-перше, вони дозволяють швидко розробляти прототипи без тривалих процесів координації між партнерами. Кожна компанія може протестувати рішення на основі штучного інтелекту протягом кількох днів, які можна легко інтегрувати в спільну екосистему. По-друге, суверенітет даних зберігається з кожним окремим партнером – конфіденційні дані розробки від одного виробника не потрібно передавати конкуренту, навіть якщо обидва працюють на одній і тій самій інфраструктурі штучного інтелекту. По-третє, модель ціноутворення на основі успіху значно знижує фінансовий ризик для партнерів консорціуму.

Подібна динаміка спостерігається в енергетичному секторі. Великий постачальник енергії разом з європейськими партнерами розробляє в Німеччині газові електростанції, що працюють на водні. Постачальник створив італійсько-іспанський консорціум для будівництва електростанції комбінованого циклу, що працює на водні, на одному зі своїх об'єктів номінальною потужністю приблизно 800 МВт. Договірна угода між трьома партнерами включає, як перший крок, планування отримання дозволу на будівництво електростанції. Паралельно постачальник енергії впроваджує електролізну установку потужністю 300 МВт для отримання зеленого водню на іншому об'єкті. Виробник електролізерів постачає електролізер потужністю 100 МВт, а постачальник промислових послуг займається інтеграцією третьої електролізної установки, а також плануванням та встановленням допоміжних систем.

У таких складних масштабних проектах, де співпрацюють постачальник енергії, виробник електролізерів та постачальник промислових послуг, виникають величезні проблеми координації. Керовані платформи штучного інтелекту вирішують ці проблеми, створюючи спільну цифрову основу, на якій усі партнери можуть працювати, не жертвуючи своєю технологічною незалежністю. Платформа може інтегрувати дані в режимі реального часу з різних підсистем, генерувати пропозиції щодо оптимізації та розгортати автономні агенти, які працюють за межами компанії – завжди зберігаючи при цьому відповідний суверенітет даних.

Хімічна промисловість також демонструє, як керований штучний інтелект може створювати додаткову цінність у встановлених партнерствах. Глобальна хімічна компанія та диверсифікована промислова група підписали угоду про спільну розробку для розширення співпраці над запатентованим процесом дегідрування. Цей процес дозволяє виробляти пропілен з пропану або ізобутилен з ізобутану з використанням особливо стабільного каталізатора. Промислова група зосереджується на розробці процесу, тоді як хімічна компанія зосереджується на розробці каталізатора. Спільна мета полягає в тому, щоб зробити процес значно ефективнішим з точки зору споживання ресурсів та енергії шляхом цілеспрямованих удосконалень каталізатора та конструкції установки.

У такій конфігурації керовані платформи штучного інтелекту могли б значно пришвидшити цикли розробки. Моделювання на базі штучного інтелекту могло б тестувати різні конструкції каталізаторів та конфігурації установок in silico перед створенням дорогих фізичних прототипів. Моделі машинного навчання могли б аналізувати дані процесів з пілотних установок та виявляти можливості оптимізації, які інженери-люди могли б пропустити. А автономні агенти могли б взяти на себе постійний моніторинг та точне налаштування діючих установок для забезпечення максимальної ефективності.

Особливо актуальною для промислових альянсів є здатність керованих платформ штучного інтелекту інтегрувати різнорідні джерела даних, зберігаючи при цьому контроль над конфіденційною інформацією. Коли виробник клеїв та спеціаліст з полімерів співпрацюють у розробці екологічно чистих клеїв для дерев'яного будівництва, кожен партнер вносить свій певний досвід: спеціаліст з полімерів постачає матеріали на основі поліуретану на основі біоатрибуваної сировини, тоді як виробник клеїв використовує їх для високоефективних клейових розчинів. Однак відповідні виробничі процеси та хімічні формули є дуже конфіденційною комерційною таємницею. Керовані платформи штучного інтелекту дозволяють навчати та використовувати моделі штучного інтелекту на цих даних без необхідності обміну вихідними даними між партнерами.

Ще одним критичним аспектом у сучасній практиці є швидкість впровадження. У той час як традиційні проекти зі штучним інтелектом зазвичай досягають готовності до виробництва протягом 12-18 місяців, керовані платформи штучного інтелекту дозволяють розгортати їх за тижні або навіть дні. Така економія часу має величезне значення в консорціумах, де затримки можуть швидко призвести до зростання витрат та договірних штрафів. Для масштабних проектів, таких як контракт на електростанцію в Саудівській Аравії вартістю 1,6 мільярда доларів, що реалізується великою енергетичною технологічною компанією, який включає 25-річну угоду про технічне обслуговування, навіть невелике підвищення ефективності від прогнозного обслуговування за допомогою штучного інтелекту може призвести до мільйонної економії.

Практичне застосування також відображається в конкретних успіхах клієнтів. Глобальний постачальник послуг у сфері нерухомості повідомляє, що співпраця з цією платформою значно покращила його здатність отримувати змістовну аналітику та досягати результатів для клієнтів. Інший клієнт зміг повністю автоматизувати процес створення торгових пропозицій, скоротивши час обробки з 24 годин до лічені секунди. Таке підвищення ефективності також актуальне для промислових консорціумів, де швидка підготовка пропозицій та точний розрахунок витрат можуть мати вирішальне значення для конкурентної переваги.

Перевірена в польових умовах інновація: два тематичні дослідження проектів промислового консорціуму

Щоб проілюструвати практичну актуальність керованих платформ штучного інтелекту для великомасштабних промислових проектів, варто детально розглянути конкретні випадки використання, які ілюструють специфічні проблеми та підходи до вирішення в консорціальних структурах.

Перший випадок використання стосується виробництва зеленого водню, де постачальник технології електролізу PEM та міжнародний постачальник послуг для промислових установок уклали стратегічне партнерство для розробки ефективних великомасштабних проектів у Європі. Співпраця зосереджена на великомасштабних проектах електролізу та поєднує взаємодоповнюючі можливості обох компаній: однієї як провідного постачальника технології електролізу PEM, а іншої як міжнародного постачальника послуг для промислових установок.

Складність таких проектів полягає у складності інтерфейсів між основною зоною електролізу, яку зазвичай охоплює OEM-виробник, та елементами, пов'язаними з установкою, для яких клієнти зазвичай залучають постачальника EPC/EPCM або інтегратора установок. Партнери визнали, що чітко визначені інтерфейси та розроблені, стандартизовані концепції установок представляють значну додаткову цінність для всіх залучених сторін. Тому основою їхньої співпраці є спільна розробка концепцій проектів зеленого водню та координація технічних та комерційних інтерфейсів між обома сторонами.

Керована платформа штучного інтелекту може виконувати кілька критично важливих функцій у цьому сценарії. По-перше, вона може значно пришвидшити розробку стандартизованих проєктів заводів, витягуючи шаблони з історичних даних проекту та пропонуючи оптимальні конфігурації. По-друге, вона може автоматизувати технічну інтеграцію між системами двох партнерів, діючи як інтелектуальне проміжне програмне забезпечення, яке перетворює та обмінюється даними в режимі реального часу. По-третє, вона може постійно контролювати параметри проекту на етапах планування та виконання, попереджаючи їх про потенційні проблеми на ранній стадії, перш ніж вони призведуть до дороговартісних затримок.

Особливо актуальною є здатність платформи агрегувати знання в межах проекту без розкриття конфіденційних даних. Дві компанії працюють над неексклюзивним стратегічним партнерством, що означає, що обидві компанії також можуть паралельно співпрацювати з іншими партнерами. Керована платформа штучного інтелекту може синтезувати аналітичні дані з різних проектів та виробляти узагальнені передові практики без необхідності обміну детальною інформацією про проект між конкуруючими підприємствами. Це дозволяє постійно навчатися та вдосконалюватися в усьому портфелі проектів, зберігаючи при цьому комерційну конфіденційність.

Відчутні переваги також очевидні в масштабуванні. Обидві компанії переконані, що зелений водень відіграватиме центральну роль у трансформації енергетичного ринку, а спільні підходи між відповідними зацікавленими сторонами будуть ключовими для розвитку водневої економіки. Оскільки очікується, що світовий попит на зелений водень значно зросте в найближчі роки та десятиліття, партнери бачать перспективний бізнес-потенціал у виході на цей ринок. Завдяки своїм взаємодоповнюючим навичкам вони можуть зробити значний внесок у цю трансформацію. Керована платформа штучного інтелекту значно сприятиме цьому масштабуванню, роблячи перевірені моделі проектів відтворюваними та різко скорочуючи час реалізації нових проектів.

Другий варіант використання пов'язаний з автомобільною промисловістю та стосується вищезгаданої ініціативи з розробки програмного забезпечення. Одинадцять провідних компаній європейської автомобільної промисловості, включаючи виробників автомобілів та великих постачальників, спільно просувають ініціативу з відкритим вихідним кодом. Мета полягає в розробці недиференційованого програмного забезпечення для транспортних засобів на основі відкритого, сертифікованого програмного стеку для прискорення переходу на програмно-визначені транспортні засоби.

Проблема очевидна: кожен із цих виробників володіє надзвичайно складними ІТ-системами та виробничою інфраструктурою, що розроблялися десятиліттями. Водночас ці компанії жорстко конкурують на ринку та повинні зберігати свої відмінні риси. Тому програмний альянс навмисно зосереджується на компонентах, які водії чи пасажири безпосередньо не сприймають, — таких як автентифікація компонентів транспортного засобу, зв'язок між ними, а також із хмарними сервісами, інтерфейси клієнтів та операційні системи вищого рівня. Специфічні для виробника інтерфейси користувача та інформаційно-розважальні системи продовжуватимуть розроблятися внутрішньо та залишатимуться повністю відмінними один від одного.

Завдяки цій співпраці компанії сподіваються знизити витрати на розробку програмного забезпечення, одночасно скоротивши терміни поставки нових моделей, щоб залишатися конкурентоспроможними на світовому ринку. Модульна платформа розроблена для підтримки автономного водіння та буде доступна іншим учасникам галузі до 2026 року. Очікується, що буде заощаджено сотні мільйонів на витратах на розробку, а перший серійний автомобіль з цією технологією заплановано на 2030 рік.

У цьому складному сценарії керована платформа штучного інтелекту може слугувати спільною технологічною основою, виконуючи кілька критично важливих функцій. По-перше, вона може виступати в ролі центрального рівня оркестрації, координуючи інтеграцію різнорідних програмних компонентів від різних партнерів, не вимагаючи від них розкриття свого власного коду. Платформа працюватиме як інтелектуальне проміжне програмне забезпечення, стандартизуючи інтерфейси та забезпечуючи сумісність, тоді як кожен партнер підтримуватиме власні інструменти та процеси розробки.

По-друге, платформа може забезпечити розширену автоматизацію тестування. Забезпечення сумісності та надійності зі стеками програмного забезпечення, розробленими одинадцятьма різними компаніями, є величезним викликом. Агенти штучного інтелекту могли б безперервно виконувати автоматизовані тести, виявляти потенційні несумісності та навіть генерувати запропоновані рішення, перш ніж проблеми потраплять у виробничі системи. Це було б особливо цінно для критично важливих для безпеки компонентів, пов'язаних з автономним керуванням.

По-третє, платформа може забезпечити агрегацію знань усіх компаній-партнерів. Якщо один партнер знаходить конкретне рішення технічної проблеми, штучний інтелект може абстрагувати цей підхід та зробити його доступним для інших партнерів, не розкриваючи конкретні деталі впровадження цього партнера. Це сприятиме колективному навчанню, зберігаючи при цьому конкурентні переваги — баланс, якого, як відомо, важко досягти в консорціумах.

По-четверте, моделі ціноутворення на основі продуктивності для керованої платформи штучного інтелекту можуть зменшити фінансовий ризик для партнерів консорціуму. Замість того, щоб робити великі початкові інвестиції в інфраструктуру штучного інтелекту, компанії платитимуть лише за видимі результати, такі як скорочення часу розробки, покращення якості коду або прискорення циклів тестування. Це особливо привабливо в галузі, яка зараз переживає величезні фінансові труднощі через електрифікацію та трансформацію програмного забезпечення.

Обидва варіанти використання ілюструють спільну закономірність: масштабні промислові проекти в консорціумах вимагають балансу між співпрацею та конкуренцією, між стандартизацією та диференціацією, між швидкістю та ретельністю. Керовані платформи штучного інтелекту забезпечують технологічну інфраструктуру для узгодження цих суперечливих вимог. Вони дозволяють швидкі інновації без втрати контролю, спільне використання ресурсів без розкриття комерційної таємниці та колективне навчання без зменшення конкурентних переваг.

Зворотний бік медалі: Ризики та суперечки у впровадженні керованого штучного інтелекту

Критично важливим питанням є якість даних та управління ними. Керовані платформи штучного інтелекту обіцяють обробляти неструктуровані та неоднорідні джерела даних. Однак основний принцип все ще застосовується: погані дані призводять до поганих результатів ШІ. Дослідження показує, що 42 відсотки бізнес-лідерів побоюються, що у них недостатньо власних даних для ефективного навчання або адаптації моделей ШІ. У консорціумах ця проблема посилюється фрагментацією даних: відповідна інформація розподіляється між різними партнерами, зберігається в різних форматах і часто недоступна для спільних моделей ШІ.

Проблема ще більше ускладнюється ізольованістю даних. У корпоративних альянсах існують не лише технічні ізольованості всередині окремих організацій, але й правові та комерційні бар'єри між партнерами. Навіть якщо керована платформа штучного інтелекту технічно здатна інтегрувати різноманітні джерела даних, угоди про конфіденційність та проблеми конкуренції часто перешкоджають необхідному обміну даними. Це підриває основну перевагу штучного інтелекту: здатність навчатися на великих, різноманітних наборах даних.

Друга проблемна область стосується прозорості та пояснимості рішень, прийнятих на основі штучного інтелекту. Багато моделей штучного інтелекту функціонують як чорні скриньки, процеси прийняття рішень яких важко зрозуміти. Це особливо важливо в регульованих галузях, таких як енергетика чи оборонні технології, де рішення повинні бути обґрунтованими та такими, що підлягають аудиту. Коли агент штучного інтелекту в проекті консорціуму приймає критичне рішення, таке як коригування параметрів виробництва на хімічному заводі або перенаправлення потоків енергії на електростанції, усі партнери повинні розуміти та бути в змозі зрозуміти, чому це рішення було прийнято.

Європейський закон про штучний інтелект, який поступово набуде чинності у серпні 2025 року, значно посилює ці вимоги. Системи штучного інтелекту високого ризику підлягають суворим зобов'язанням щодо документування та прозорості. Керовані платформи штучного інтелекту повинні забезпечити відповідність своїх систем цим вимогам, що є складним завданням, коли штучний інтелект працює за межами корпоративних кордонів і приймає рішення, що впливають на кілька юридично окремих структур.

Третій ризик стосується безпеки та поверхні кібератак. Системи штучного інтелекту значно розширюють поверхню атаки компаній. Зловмисні дії можуть маніпулювати моделями ШІ та призводити до помилкових або шкідливих рішень. У промислових консорціумах, де контролюється критична інфраструктура, такі атаки можуть мати катастрофічні наслідки. Скомпрометована система ШІ в проекті електролізу водню може обійти механізми безпеки та спричинити небезпечні умови експлуатації.

Проблема посилюється автономією агентів ШІ. Коли агенти уповноважені виконувати дії самостійно, такі як фінансові операції, модифікації системи або операційні коригування, маніпульовані або помилкові рішення можуть мати далекосяжні наслідки, перш ніж втрутиться людський нагляд. Керовані платформи ШІ повинні впроваджувати надійні захисні бар'єри, які обмежують автономію та гарантують, що критично важливі рішення вимагають схвалення людиною.

Четверта проблема стосується організаційної інерції та прийняття. Навіть технічно складні рішення на основі штучного інтелекту часто зазнають невдачі через брак підтримки користувачів та опір організацій. Ця проблема посилюється в консорціумах, оскільки необхідно переконати не лише окремі компанії, а й скоординовані партнерські мережі. Якщо один із партнерів консорціуму відхиляє рішення на основі штучного інтелекту або не використовує його ефективно, це може вплинути на весь проект.

Культурні відмінності між організаціями загострюють цю проблему. Німецька машинобудівна компанія з процесом прийняття рішень, керованим інженерами, має принципово іншу культуру, ніж гнучкий технологічний стартап або бюрократично структурований постачальник енергії. Керовані платформи штучного інтелекту повинні адаптуватися до цих різноманітних контекстів — виклик, який часто недооцінюють.

П'ятий ризик стосується алгоритмічної упередженості та справедливості. Моделі штучного інтелекту можуть успадковувати та посилювати упередження та спотворення з даних навчання. У промислових застосуваннях це може призвести до систематичних неоптимальних рішень. Наприклад, якщо система штучного інтелекту для планування робочої сили навчається в рамках консорціумного проекту, а історичні дані показують недостатнє представництво певних груп, штучний інтелект може посилювати та посилювати цю упередженість.

Зрештою, існує фундаментальне питання прозорості витрат та рентабельності інвестицій. Хоча керовані платформи штучного інтелекту рекламують моделі ціноутворення, засновані на успіху, часто залишається незрозумілим, як саме вимірюється успіх і хто контролює цей вимір. У консорціумах, де витрати зазвичай розподіляються за складними формулами, розподіл переваг, отриманих від штучного інтелекту, між окремими партнерами може бути суперечливим. Якщо оптимізація штучного інтелекту підвищує ефективність спільного процесу на 15 відсотків, як ця вигода розподіляється між постачальником технологій, інтегратором заводу та оператором?

Ці виклики не означають, що керовані платформи штучного інтелекту не підходять для промислових консорціумів. Однак вони підкреслюють необхідність ретельної перевірки, надійних договірних гарантій та реалістичних очікувань. Успішне впровадження вимагає не лише технічної досконалості, але й добре продуманих структур управління, чітких ліній відповідальності та постійного моніторингу.

Горизонти інтелекту

Майбутній розвиток екосистеми керованого штучного інтелекту – Зображення: Xpert.Digital

Розробка керованих платформ штучного інтелекту тільки починається. Кілька спільних тенденцій вказують на те, що екосистема зазнає фундаментальних змін у найближчі роки, що матиме значні наслідки для промислових консорціумів та великомасштабних проектів.

Найпомітнішою тенденцією є зростання популярності агентного штучного інтелекту (ШІ) — автономних цифрових працівників, здатних виконувати складні завдання з мінімальним втручанням людини. Провідна дослідницька фірма прогнозує, що до 2026 року понад 30 відсотків нових програм включатимуть вбудованих автономних агентів. Ці агенти встановлюють цілі, приймають рішення, отримують знання та виконують завдання здебільшого самостійно. Для промислових консорціумів це може означати, що агенти регулярно працюють поза межами організації — наприклад, агент оптимізує ланцюг поставок спільного підприємства, автономно взаємодіючи з системами, що належать кільком партнерам.

Глобальна консалтингова фірма вже розгорнула понад 50 агентів штучного інтелекту в різних відділах і очікує використовувати понад 100 агентів до кінця року. Постачальник агентів штучного інтелекту пропонує ціноутворення на основі успіху для своїх агентів, стверджуючи: «Ми отримуємо плату лише тоді, коли досягаємо реальних результатів». Ця модель може стати стандартом для керованих платформ штучного інтелекту та ще більше знизити фінансові ризики для промислових консорціумів.

Другою важливою тенденцією є зростання емоційного інтелекту систем штучного інтелекту. Розмовний штучний інтелект інтегрує емоційний інтелект, щоб краще розуміти та реагувати на людські емоції, покращуючи користувацький досвід. Для промислових застосувань це може означати, що системи штучного інтелекту не лише пропонують технічні оптимізації, але й враховують організаційні та людські фактори, які є критично важливими для успішного впровадження. Агент штучного інтелекту може виявити зростаючий опір запропонованій зміні процесу в команді консорціуму та запропонувати альтернативні підходи, які є менш руйнівними.

Третя значна тенденція — це суверенітет даних та штучний інтелект, орієнтований на конфіденційність. Оскільки організації все частіше інвестують у генеративний штучний інтелект, зростає усвідомлення ризиків для конфіденційності даних та необхідності захисту особистої інформації та інформації клієнтів. Це призведе до посилення уваги до моделей штучного інтелекту, орієнтованих на конфіденційність, де обробка даних відбувається локально або безпосередньо на пристроях користувачів. Одна велика технологічна та апаратна компанія вирізняється тим, що надає пріоритет конфіденційності даних, і цілком ймовірно, що інші виробники та розробники апаратного забезпечення штучного інтелекту наслідуватимуть цей приклад у 2026 році.

Це особливо актуально для промислових консорціумів. Можливість навчати моделі ШІ на об'єднаних даних — де модель звертається до даних, а не навпаки — може вирішити фундаментальну проблему обміну даними між партнерами. Модель ШІ може навчатися на даних хімічної компанії, виробника заводу та інших партнерів, без необхідності розголошувати ці компанії свої необроблені дані.

Четверта тенденція стосується синтетичних даних для аналізу та моделювання. Окрім генерації тексту та зображень, генеративний штучний інтелект все частіше використовується для створення важливих даних, необхідних для розуміння реального світу, моделювання різних систем та навчання додаткових алгоритмів. Це дозволяє банкам моделювати схеми шахрайства без шкоди для реальних даних клієнтів, а медичним працівникам – моделювати методи лікування та випробування без шкоди для конфіденційності пацієнтів.

У промислових консорціумах генерація синтетичних даних може революціонізувати розробку та тестування нових процесів. Партнери могли б спільно навчати моделі штучного інтелекту на синтетичних даних, які відображають властивості їхніх реальних систем, не розкриваючи конфіденційну операційну інформацію. Це дозволило б спільні інновації, зберігаючи при цьому комерційну конфіденційність.

П'ятою тенденцією є постійна консолідація та стандартизація ринку AIaaS. Очікується, що світовий ринок штучного інтелекту як послуги зросте з 16,08 мільярда доларів у 2024 році до 105,04 мільярда доларів до 2030 року зі середньорічним темпом зростання 36,1 відсотка. Одна дослідницька фірма прогнозує зростання з 20,26 мільярда доларів у 2025 році до 91,20 мільярда доларів до 2030 року зі середньорічним темпом зростання 35,1 відсотка.

Таке масове розширення ринку, ймовірно, призведе до посилення консолідації, коли деякі платформи займуть домінуючі позиції, а інші йдуть з ринку. Для промислових консорціумів це означає необхідність ретельного вибору постачальників, враховуючи не лише поточні можливості, але й довгострокову життєздатність. Водночас, підвищення рівня зрілості та стандартизації сприятиме інтеграції та потенційно зменшить витрати на перехід між платформами.

Шостою ключовою тенденцією є галузева спеціалізація. Регульовані галузі, такі як фінансові послуги, страхування, охорона здоров'я та виробництво, лідирують у впровадженні штучного інтелекту. Ці сектори мають міцну основу управління та захисту даних, що робить перехід до штучного інтелекту невеликою, але високоефективною інвестицією. Керовані платформи штучного інтелекту все частіше розроблятимуть спеціалізовані рішення для конкретних галузей, що відображатимуть глибоке розуміння їхніх відповідних робочих процесів, викликів та регуляторного середовища.

Для промислових консорціумів це може означати створення платформ, спеціально адаптованих до потреб багатопартнерських проектів – з інтегрованими механізмами управління, системами захисту даних та моделями виставлення рахунків, що враховують складність структур консорціумів.

Сьома тенденція стосується інтеграції з новими технологіями, такими як 5G та Інтернет речей. Майбутні можливості полягають у розробці більш налаштовуваних рішень на основі штучного інтелекту, покращеному захисті даних та інтеграції з новими технологіями, такими як Інтернет речей та 5G. Для великомасштабних промислових проектів, де тисячі датчиків та виконавчих механізмів необхідно координувати в режимі реального часу, ця конвергенція може мати трансформаційні наслідки. Агенти ШІ могли б безпосередньо взаємодіяти з периферійними пристроями, приймати рішення за мілісекунду та постійно навчатися на основі отриманих потоків даних.

Нарешті, восьма тенденція вказує на фундаментальний зсув у бізнес-моделях програмного забезпечення. Інтеграція штучного інтелекту може відкрити нові моделі доходу, такі як ціноутворення на основі використання та успіху, які пропонують більшу гнучкість та тісніше відповідають цінності, яку отримують клієнти. Постачальник хмарних платформ для корпоративних робочих процесів запровадив ціноутворення як на основі використання, так і на основі успіху, дозволяючи клієнтам платити за автоматизоване вирішення інцидентів або за робочий процес на основі штучного інтелекту, а також пов'язуючи ціноутворення зі скороченням часу вирішення заявок та зниженням витрат на оплату праці.

Для промислових консорціумів такі моделі могли б значно спростити розподіл витрат. Замість складних попередніх угод про інвестиції та розподіл ризиків, партнери просто платили б за фактично отримані вигоди, що вимірювалися б у зекономлених робочих годинах, знижених витратах на енергію або підвищених темпах виробництва. Це не лише зменшило б фінансові ризики, але й краще узгодило б стимули: усі партнери безпосередньо виграли б від успішного впровадження штучного інтелекту.

Ці збіжні тенденції вказують на майбутнє, в якому керовані платформи штучного інтелекту стануть незамінними рівнями оркестрації для промислової співпраці. Вони не лише забезпечуватимуть технічну інфраструктуру, але й виступатимуть інтелектуальними посередниками між партнерами, балансуючи співпрацю та конкуренцію, агрегуючи знання без розкриття секретів та забезпечуючи безперервне навчання в межах проектів. Консорціуми, які передбачають цю еволюцію завчасно та інвестують у створення відповідних можливостей, матимуть значну конкурентну перевагу.

Систематична класифікація: Що означає керований штучний інтелект для промислової співпраці

Аналіз керованих платформ штучного інтелекту виявляє фундаментальну зміну парадигми у способах проектування та реалізації великомасштабних промислових проектів. Ключові висновки можна систематизувати за кількома напрямками.

По-перше, ці платформи забезпечують безпрецедентну швидкість інтеграції штучного інтелекту. У той час як традиційні впровадження займають від 12 до 18 місяців і мають 85-відсотковий рівень помилок, підходи на основі креслень дозволяють створювати готові до виробництва рішення протягом кількох днів або тижнів. Це є трансформаційним для промислових консорціумів, де затримки безпосередньо призводять до збільшення витрат та договірних штрафів. Проект групи енергетичних технологій у Саудівській Аравії, обсягом 1,6 мільярда доларів та тривалістю 25 років, ілюструє масштаб, за якого навіть незначне підвищення ефективності може мати значний фінансовий вплив.

По-друге, керовані платформи штучного інтелекту вирішують фундаментальну дилему суверенітету даних у проектах з кількома партнерами. Архітектури нульової довіри та можливість розгортання локально або в приватній хмарі дозволяють компаніям використовувати штучний інтелект, не розкриваючи конфіденційні дані. Це особливо актуально в таких сценаріях, як співпраця між хімічною компанією та виробником заводу в розробці каталізаторів, де кожен партнер повинен захищати висококонфіденційні комерційні таємниці, одночасно вимагаючи тісної технічної інтеграції.

По-третє, ці платформи демократизують доступ до передових можливостей штучного інтелекту. Хоча раніше лише компанії з великими командами фахівців з обробки даних та значними бюджетами могли ефективно використовувати штучний інтелект, керовані підходи також дозволяють середнім компаніям та спеціалізованим постачальникам отримати доступ до штучного інтелекту корпоративного рівня. У консорціумах, де великий генеральний підрядник зазвичай працює з численними дрібнішими субпідрядниками, це нівелює технологічний дисбаланс та забезпечує справжню цифрову інтеграцію в усьому ланцюжку поставок.

По-четверте, моделі ціноутворення, засновані на успіху, трансформують структуру ризику інвестицій у штучний інтелект. Замість великих початкових інвестицій з невизначеними результатами, компанії платять лише за очевидний успіх у бізнесі. Це особливо привабливо в нинішніх економічних умовах, коли промислові компанії перебувають під тиском маржі, а інвестиційні рішення все частіше визначаються рентабельністю інвестицій. Альянс виробників програмного забезпечення явно спрямований на зниження витрат на розробку — керовані платформи штучного інтелекту з моделями, заснованими на успіху, сприятимуть досягненню цієї мети.

По-п'яте, LLM-агностичні архітектури дозволяють бути готовими до майбутніх змін, що є критично важливим на ринку, що швидко розвивається. Компанії не прив'язані до конкретних моделей чи постачальників і можуть гнучко реагувати на технологічні прориви. Це захищає від долі організацій, які покладаються на застарілі технології, а потім змушені здійснювати дорогі міграції.

По-шосте, ці платформи вирішують організаційну проблему управління ШІ в консорціумах. Завдяки інтегрованим журналам аудиту, механізмам прозорості та функціям відповідності, багатопартнерські проекти можуть відповідати дедалі суворішим регуляторним вимогам, таким як Закон ЄС про ШІ, без необхідності для кожного партнера створювати окремі структури управління.

Однак було б наївно ігнорувати виявлені ризики та виклики. Ризики прив'язки до постачальника, проблеми захисту та безпеки даних, проблеми прозорості та пояснимості, а також труднощі впровадження в організаціях залишаються реальними та потребують ретельного вирішення. Успішне впровадження вимагає більше, ніж технологічної досконалості — воно вимагає добре продуманих договірних угод, надійних структур управління, постійного моніторингу та зобов'язань щодо організаційних змін усіма партнерами консорціуму.

Остаточна оцінка має бути нюансованою. Керовані платформи штучного інтелекту не є панацеєю, яка автоматично вирішує всі проблеми інтеграції промислового штучного інтелекту. Однак вони являють собою значний прогрес у порівнянні з традиційними підходами та вирішують багато структурних проблем, які сприяли високому рівню невдач проектів ШІ. Для промислових консорціумів та великомасштабних проектів вони пропонують прагматичну золоту середину між крайнощами самостійної розробки та повною залежністю від універсальних хмарних сервісів.

Стратегічне значення цих платформ, ймовірно, продовжуватиме зростати в найближчі роки. Масштабне зростання ринку з 16 мільярдів доларів до понад 100 мільярдів доларів до 2030 року, зростаюча складність агентного штучного інтелекту та поточна стандартизація вказують на зрілість екосистеми. Компанії, які отримають ранній досвід роботи з цими платформами та розвинуть відповідні можливості, матимуть хороші можливості, щоб очолити наступну хвилю промислових інновацій.

Для німецьких промислових компаній – традиційно лідерів у таких галузях, як машинобудування, хімічна промисловість та автомобілебудування – керовані платформи штучного інтелекту можуть стати ключем до підтримки глобальної конкурентоспроможності у світі, що дедалі більше цифровізується. Приклади великих хімічних та промислових корпорацій, виробників автомобілів та постачальників енергії разом з їхніми партнерами демонструють, що ці компанії вже активно працюють над майбутнім спільних інновацій. Керовані платформи штучного інтелекту можуть і повинні бути невід'ємною частиною цього майбутнього – не як заміна людського досвіду та підприємницького судження, а як потужний мультиплікатор, який фундаментально підвищує швидкість, точність та масштабованість спільних інновацій.

Konrad Wolfenstein

Я радий допомогти вам як особистого консультанта.

зв’язатися зі мною під Вольфенштейном ∂ xpert.digital

зателефонуйте мені під +49 89 674 804 (Мюнхен)

LinkedIn