Как ИИ помогает производителям увеличивать рентабельность

Исследование TCS и AWS выявило разрыв между ожиданиями и реальной готовностью производителей к внедрению ИИ. Комплексный подход к интеграции технологий необходим для эффективной автоматизации.

Число просмотров: 3

Разрыв между ожиданиями и реальностью в автоматизации с ИИ

Новое исследование Tata Consultancy Services (TCS) и Amazon Web Services (AWS) показало существенный разрыв между амбициозными ожиданиями производителей и их реальной готовностью к полноценному внедрению автономных процессов с использованием искусственного интеллекта (ИИ). Многие компании в производственной сфере стремятся повысить маржу и рентабельность за счет ИИ, но при этом сталкиваются с фундаментальными проблемами базовой инфраструктуры и организационной подготовки для настоящей автономности.

Производители видят в ИИ мощный инструмент для роста эффективности и прибыли, однако дело затормаживается из-за слабой готовности компаний интегрировать ИИ на всех уровнях бизнеса. Основные вызовы связаны с недостаточной технической и организационной базой, необходимой для перехода от пилотных проектов к масштабным, полностью автоматизированным системам. В результате многие компании находятся лишь на начальных этапах, осторожно проверяя возможности ИИ, не реализуя при этом весь его потенциал.

TCS и AWS подчеркивают, что для достижения реальной автономности необходим комплексный подход. Это включает не только внедрение передовых ИИ-платформ, таких как AWS SageMaker и решения TCS AI WisdomNext, но и масштабную модернизацию инфраструктуры обработки данных, обучение сотрудников и адаптацию бизнес-процессов под новые технологии. Например, AWS предлагает гибридные решения с AI Factories — это комплекты с современным оборудованием, которые позволяют размещать ИИ-системы прямо в дата-центрах клиентов с контролем над конфиденциальностью данных. Такой подход обеспечивает безопасность и соответствие строгим регуляторным требованиям.

Опыт показывает, что просто инвестировать в технологии недостаточно, нужно создавать условия для полного внедрения ИИ: автоматизации рутинных задач, принятия решений на основе анализа данных, оптимизации производства в реальном времени. Многие компании начинают с отдельных узких проектов, например, повышения эффективности обслуживания клиентов с помощью разговорных интерфейсов на базе ИИ, но переход к автономной фабрике требует участия всех подразделений и глубокой интеграции технологий.

Как преодолеть разрыв

Чтобы преодолеть разрыв между ожиданиями и возможностями, производителям следует:

Провести аудит готовности технологической и бизнес-среды к ИИ-инициативам.
Инвестировать в качественные данные и платформы для их обработки и анализа.
Усилить обучение и поддержку персонала для перехода на новые цифровые методы работы.
Внедрять гибридные ИИ-решения, позволяющие сочетать преимущества облака и локальной инфраструктуры.
Постепенно расширять использование ИИ от отдельных функций к сквозной автоматизации и принятию решений.

Итог исследования показывает, что индустрия находится на пороге революции, но бизнес идет к ней осторожно и последовательно. Разрыв между амбициями и реальностью можно сократить, если компании будут учитывать не только технологические новинки, но и реальные внутренние процессы, строя долгосрочную стратегию цифровой трансформации с ИИ в центре.

Примером живого процесса интеграции ИИ может служить российская и мировая практика, где компании используют Amazon SageMaker для создания и обучения моделей ИИ, автоматически масштабируя мощности под спрос и минимизируя капитальные затраты. Это делает ИИ доступным даже для среднего и малого бизнеса, позволяя им быстрее идти навстречу автоматизации для бизнеса и повышению эффективности.

Так что, если хотите реально увеличить маржу и перевести производство на автономный уровень, начните с оценки своей готовности, выберите правильного технологического партнера и создайте стратегический план поэтапного внедрения ИИ. Не гонитесь за модой, примите технологии осознанно — это ключ к успеху будущего производства.