2023 egy rendkívül nehéz év volt a tajvani gyártószektor számára, amely ezekre a kihívásokra válaszul gyorsította fel az AI alkalmazását tevékenységeinek számos területén. Nézzük meg néhány kulcsfontosságú tanulságot a Profet AI Crossover Talks fórumáról, amelyen a tajvani ipar vezetői beszéltek tapasztalataikról az AI használatával kapcsolatban 2023-ban.
A fokozódóan nehéz piaci körülmények és a ChatGPT és generatív AI megjelenése és integrációja minden üzleti működési szintbe miatt 2023 a mesterséges intelligencia széles körű elterjedésének éve volt Tajvanon.
A Profet AI, egy mesterséges intelligenciára épülő vállalati megoldás a gyártószektor számára, november 30-án rendezte meg negyedik Crossover Talks fórumát Tajpejben. Az esemény több mint 50 vezető gyártóipari döntéshozót hozott össze, hogy megvitassák az AI gyors elterjedésének 2023-as következményeit, és megosszák bevett gyakorlataikat és tapasztalataikat. A következő megbeszélés négy kulcsfontosságú tanulságot és visszhangot mutat be az eseményről.
1. Kettős nyomás kényszeríti az AI alkalmazását
Egyetértés volt abban, hogy kétoldalú nyomás kényszerítette a tajvani gyártókat az AI alkalmazásának gyorsítására. Egyrészt ügyfelekkel kell foglalkozniuk, akik egyre szigorúbb minőséget követelnek. Másrészt azokkal a zavarokkal kell megküzdeniük a beszállítási láncokban, amelyeket a helyi újraiparosítási kezdeményezések, a globális gazdaság lassulása és az ukrán konfliktus okoz. Ezek az együttes nyomások ösztönzik a vállalatokat, hogy javítsák vezetési stratégiáikat, és fejlett technológiákat, például az AI-t alkalmazzák, a termelési hatékonyság növelése és a versenyképesség fenntartása érdekében, miközben megfelelnek a szabványoknak.
A Profet AI saját, 2023-as felmérése szerint 160 nagyméretű tajvani gyártó vállalat körében a válaszadók több mint 70%-a számolt be arról, hogy a mesterséges intelligencia nem csak segítette őket jelenlegi működésükben, hanem lehetővé tette számukra, hogy világos irányt alakítsanak ki az AI alkalmazás fejlesztési útjában a következő években.
2. Az informatikai igazgatóknak prioritásként kell kezelniük az adatarchitektúra szabványosítását
A gyártószervezetek CIO-i számára az első akadály, amelyet le kell küzdeniük a vállalat digitális átalakulásának sikeréhez, az meglévő digitális architektúra szabványosítása. Ez terjedjen ki a rendszerintegrációtól (SI) az üzleti intelligenciáig (BI), és továbbiakban a mesterséges intelligenciáig (AI).
Másodszor, hogy ezeket az előírásokat az egész vállalatra kiterjesszék, alapvető fontosságú az, hogy kezdetben olyan területekre vagy osztályokra összpontosítsanak, amelyek a legmegfelelőbbek az AI bevezetéséhez. Ezeket az eseteket láthatóvá kell tenni az egész szervezetben annak érdekében, hogy ösztönözzék a reprodukciót. Ehhez a "kihasználó és megerősítő" stratégiához a vállalat céljait kvantitatívan kell kapcsolni a vállalat kulcsfontosságú mutatóival. Ez segíti a vezetést abban, hogy támogatást nyerjen és felismerje, hogyan segíthet az AI az azonnali célok elérésében.
3. Az AI gondolkodásmódváltás: Fejleszteni a dominóhatást
Az AI bevezetése átfogó gondolkodásmódváltást igényel az egész szervezeten belül. A siker érdekében az alkalmazottaknak képesnek kell lenniük egymástól tanulni és sikeres tapasztalataikat megosztani a vállalaton belül.
Ehhez az Acon-Holding olyan egyéneket képzett, akiket "magvak képzője" néven ismernek, kifejezetten tervezett felhasználóbarát AI eszközök segítségével. A vállalatnak jelenleg 108 "mag-oktatója" van, akik a gyártási, értékesítési és beszerzési részlegek között vannak elosztva, és célja, hogy három éven belül több ezer hasonló digitális evangélistát képezzen ki.
Ez utóbbi kiegészítése az, hogy azok, akik vonakodnak ezeket a kulturális változásokat előidézni, hamar lemaradhatnak, ha hamarosan nem élnek a lehetőséggel.
4. Válassza ki a megfelelő stratégiát és eszközöket
Amikor az AI bevezetési stratégiákat tervezik, a vállalatoknak gondoskodniuk kell arról, hogy megfelelő AI megoldásokat válasszanak a jelenlegi digitalizációs szintjük, adatkezelési irányelveik és a technológia általános felhasználásuk alapján. Az AI sima bevezetése érdekében a gyártók fontolóra vehetik szakértői tanácsadási szolgáltatások igénybevételét vagy olyan No-Code platformokat, amelyek alacsonyabb belépési küszöböt biztosítanak.