Сложности с расчётом и прогнозированием совокупного эффекта от применения систем искусственного интеллекта являются ключевым барьером для их повсеместного развёртывания в индустриальной среде. Об этом свидетельствует исследование, проведённое ФГАУ «Цифровые индустриальные технологии» совместно с компанией «К2Тех» в рамках проходившей в Екатеринбурге международной промышленной выставки «Иннопром-2025».
Проблему с плохо прогнозируемым эффектом от применения ИИ отметили более 61 % опрошенных представителей предприятий из отраслей машиностроения, нефтегазохимии, энергетики, горной металлургии и добычи. Также среди основных барьеров респонденты выделили риски кибербезопасности (более 53 %), нехватку на рынке реальных эффективных кейсов внедрения (более 46 %), отсутствие квалифицированных кадров (более 38 %). Ещё одна проблема — неготовность IT-инфраструктуры. На 100 % готова и автоматизирована она оказалась лишь у 7 % респондентов. У остальных она не полностью готова для запуска и масштабирования нагрузок. Более 30 % промышленных предприятий назвали существенным барьером также нехватку бюджетов.
Источник изображения: Julia Reushenova / unsplash.com
Исследование показало, что более половины промышленных предприятий в перспективе ожидают, что повсеместное внедрение современных систем, построенных с использованием технологий машинного обучения и искусственного интеллекта на базе нейронных сетей, поможет увеличить эффективность планирования и прогнозирования, снизить издержки и риски аварий на производстве.
«Сложно просчитать эффект от применения систем искусственного интеллекта. Самое очевидное — это сокращение трудозатрат на рутинных операциях. Но если мы копнём чуть глубже, не до конца известно, какой совокупный эффект даст нам ИИ в будущем. При этом организации, которые не начнут применять эту технологию, будут неконкурентоспособны», — прокомментировал результаты исследования директор по отраслевым решениям для машиностроения компании «К2Тех» Евгений Васильев.
Источник: servernews.ru