Aby odnieść sukces w dobie sztucznej inteligencji, firmy potrzebują odpowiednich partnerów technologicznych

Autor: Ireneusz Borowski, dyrektor zarządzający na Polskę, Dassault Systèmes

W dzisiejszym szybko zmieniającym się otoczeniu gospodarczym firmy potrzebują partnerów technologicznych, dzięki którym wzmocnią innowacyjność i w pełni wykorzystają potencjał sztucznej inteligencji (AI). Samodzielne wdrażanie zaawansowanych rozwiązań cyfrowych staje się barierą dla rozwoju. Firmy potrzebują dostawców zintegrowanych ekosystemów, którzy mogą pełnić rolę strategicznych katalizatorów transformacji, łącząc świat wirtualny ze światem fizycznym.

Współczesny rynek B2B przechodzi fundamentalną ewolucję, której podstawą jest integracja zaawansowanych technologii. Tradycyjne, linearne i często izolowane relacje między partnerami biznesowymi ustępują miejsca dynamicznym, sieciowym ekosystemom. Liderzy transformacji cyfrowej od lat pokazują, że synergia między cyfryzacją, automatyzacją, sztuczną inteligencją (AI) oraz ciągłą wymianą danych, na nowo definiuje koncepcję współpracy między przedsiębiorstwami. Zmiana ta nie polega już jedynie na prostej optymalizacji kosztów, ale na budowaniu elastyczności i odporności rynkowej.

Sztuczna inteligencja napędza rewolucję technologiczną

Sztuczna inteligencja nie jest już futurystyczną koncepcją. Jest głównym motorem napędzającym współczesną ewolucję technologiczną. Dzięki automatyzacji złożonych procesów i analizie ogromnych zbiorów danych sztuczna inteligencja przyspiesza innowacje we wszystkich dziedzinach nauki i przemysłu.

Są jednak różne typy sztucznej inteligencji. Szybki rozwój generatywnej AI pokazał, jak skutecznie duże modele językowe potrafią rozumieć język naturalny, generować treści, streszczać informacje i wspierać pracowników. Już teraz zmienia to sposób, w jaki ludzie wchodzą w interakcję z technologią. Jednak w środowiskach przemysłowych generowanie wiarygodnej odpowiedzi nie wystarczy. Gdy wynik ma wpływ na produkt, proces produkcyjny lub operację o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa, musi on również odzwierciedlać kontekst fizyczny, inżynieryjny i biznesowy, w którym będzie wykorzystywany.

Firmy potrzebują technologii, która umożliwia wirtualną reprezentację rzeczywistych systemów przemysłowych w połączeniu z wiedzą i wiarygodnym kontekstem. Właśnie w tym zakresie strategiczne znaczenie zyskują Virtual Companions – kategoria wyspecjalizowanych, opartych na sztucznej inteligencji agentów przemysłowych. W odróżnieniu od asystentów AI ogólnego przeznaczenia, czerpią oni z dziesięcioleci doświadczenia w zakresie danych przemysłowych, wiedzy naukowej, modeli opartych na fizyce oraz symulacji, aby wspierać wykwalifikowanych pracowników we współtworzeniu produktów, zarządzaniu programami i symulowaniu operacji.

To rozróżnienie jest istotne. Generatywna sztuczna inteligencja zapewnia interfejs oparty na języku naturalnym i pomaga generować treści oraz wnioski; przemysłowa sztuczna inteligencja łączy tę inteligencję z danymi przemysłowymi, modelami, procesami i światem fizycznym. Potrafi ona łączyć generatywną sztuczną inteligencję z modelami naukowymi, symulacjami, wiedzą inżynierską, regułami biznesowymi oraz wirtualnymi reprezentacjami produktów i procesów. W rezultacie może pomóc użytkownikom zrozumieć sytuację, zbadać alternatywy i ocenić potencjalne działania w ich rzeczywistym kontekście przemysłowym.

Ma to szczególne znaczenie w inżynierii. Poproszenie systemu generatywnej sztucznej inteligencji o zaproponowanie projektu komponentu może przynieść przekonującą odpowiedź. Przemysłowa sztuczna inteligencja idzie o krok dalej: potrafi umieścić ten projekt w kontekście produktu, zastosować ograniczenia inżynieryjne oraz wykorzystać symulacje i inne modele przemysłowe, aby ocenić, czy proponowane rozwiązanie ma sens. Różnica nie polega zatem wyłącznie na jakości języka. Chodzi o głębię leżącego u podstaw kontekstu przemysłowego.

Wpływ sztucznej inteligencji na modele biznesowe

Łącząc sztuczną inteligencję z wirtualizacją, firmy mogą przyspieszyć tempo, w jakim pracownicy zdobywają nową wiedzę i wykorzystują swoje dotychczasowe doświadczenie do pracy nad nowymi produktami. Może to nabierać coraz większego znaczenia w miarę jak przedsiębiorstwa dostosowują swoje możliwości inżynieryjne w różnych sektorach i reagują na zmieniający się popyt.

Niektóre firmy wykorzystują sztuczną inteligencję do przyspieszenia innowacji w obliczu niedoboru wykwalifikowanych pracowników. W wielu branżach wyzwaniem jest znalezienie osób posiadających odpowiednie połączenie umiejętności i doświadczenia. Technologia może pomóc wypełnić tę lukę. Jest to szczególnie widoczne w sektorze obronnym, gdzie start-upy mogą obecnie opracowywać prototypy w ciągu miesięcy, a nie lat. Zmieniają one zasady gry, ale nie są w stanie zwiększać liczby pracowników w tym samym tempie, dlatego coraz częściej polegają na technologii, aby wzmocnić możliwości swoich zespołów.

Z kolei duże przedsiębiorstwa przemysłowe stoją przed innym wyzwaniem: koniecznością realokacji zasobów inżynieryjnych w miarę zmian na rynkach i w branżach. Obserwujemy na przykład, jak podmioty przemysłowe przenoszą swoje kompetencje w stronę sektora obronnego, zabierając ze sobą inżynierów z doświadczeniem w zarządzaniu programami na dużą skalę.

Sztuczna inteligencja może wspierać obie strony tego równania. Poza wzrostem wydajności może przyspieszyć przyswajanie i stosowanie nowej wiedzy w różnych dziedzinach. Gdy AI łączy się z wirtualizacją, inżynierowie mogą uczyć się w kontekście konkretnego produktu, procesu lub systemu produkcyjnego, zamiast polegać wyłącznie na tradycyjnych szkoleniach. Może to ułatwić inżynierowi przeniesienie dotychczasowej wiedzy specjalistycznej na zupełnie inny produkt lub środowisko produkcyjne – to możliwości, które jeszcze dziesięć lat temu byłyby trudne do wyobrażenia.