Myślałem nad kolejnym wpisem pochwalającym nowe technologie, żeby pokazać otwartość i biegłość w aktualnych trendach. Jednak coś mi od jakiegoś czasu ciąży w kwestii sztucznej inteligencji i postanowiłem napisać właśnie coś, być może nieco wywrotowego i jednak nie do końca zbieżnego z aktualnymi trendami. Po kolejnych rozmowach z ludźmi przemysłu dochodzę do wniosku (być może oczywistego ale nie wiem czy wystarczająco wypowiedzianego), że jesteśmy jednak bardziej na etapie uczenia AI i pracy na rzecz jego wdrożenia a nie uczenia się od AI i korzystania z jego możliwości. Mam wrażenie, że jak już nauczymy i powiemy AI co jest dla nas naprawdę ważne, to często dostaniemy w odpowiedzi to co już wiemy, i potrafiliśmy to policzyć już wcześniej. Z tą różnicą, że z większym zrozumieniem, bo uczestniczyliśmy w procesie liczenia. A zatem, czemu się oszukujemy? Czy tak jest po prostu łatwiej w świecie aktualnych trendów i światowych benchmarków? A może to jest po prostu mile widziane jak coś robimy przy pomocy AI?
Niezaprzeczalnie, żyjemy już w epoce Al. Bez względu na to co i jak wiele ono nam aktualnie daje, na poziomie filozoficznym przekroczyliśmy już pewną granicę. AI to niesamowite osiągnięcie ludzkości z ogromnym potencjałem. Można się rozpisywać o jego zaletach i możliwościach zastosowania, a jednak daleko mi do osób ślepo podążających za cudownym artefaktem Al, który ma rozwiązać wszystkie problemy. Jednocześnie daleko mi również do osób, które doznały rozczarowania związanego z zawiedzionymi wyobrażeniami. Sensory, PLC, data Lake, aplikacje, cała infrastruktura + jej utrzymanie…można wymieniać jeszcze długo. Wszystko po to, żeby AI policzyło nam coś co często już dzisiaj wiemy. Założę się, że każdy kto doczytał ten tekst do tego momentu znajdzie w pamięci sytuację w której AI policzyło coś co już wiedział wcześniej…duużo wcześniej. Czy zatem jeśli to AI powie nam gdzie mamy mikroprzestoje na jakimś odległym podzespole to coś zmieni? Czy potrzebujemy cyfrowego bliźniaka, żeby skierować ludzi na interwencję w odpowiednie miejsce? Jaka jest różnica w tym czy to AI nam powie, że ktoś musi iść gdzieś na interwencje, czy technolog UR, który zrobił dobrze swój obchód? Czy naprawdę ktoś wierzy w to, że jak dane spłyną z AI a nie z analiz robionych przez człowieka, to nagle znajdą się zasoby i ktoś wyśle je tam w końcu po tych latach od kiedy chcieliśmy zrobić z tym porządek? Ja jakoś tego nie czuję. Już dzisiaj obserwuję organizacje, które analizują algorytmami AI procesy maszynowe a nadal nawet jak mają listy backlogów (zrobione również przez AI), nie potrafią definiować priorytetów i skutecznie ich redukować. AI nie zdecyduje też który technik jest najlepszy do danego zadania czy jakie są aktualnie priorytety. Może uczyć się i sugerować ale określenie zaangażowania, umiejętności i wiedzy danego człowieka wymaga zrozumienia, tak samo jak wpięcia w data lake wymaga maszyna, żeby AI ją widziało i mogło interpretować płynące sygnały. Pewnie systematycznie instalując nowoczesną automatykę, dojdziemy do momentu, że będziemy mieli dane z każdego zakątka parku maszynowego. Jednak zanim roboty zaczną naprawiać nasze maszyny bez zadawania sobie pytań i uniezależnią się od decyzji menagerów, upłynie jeszcze sporo czasu. Nawet jeśli najwięksi gracze przemysłowi tego świata zrobią to w ciągu najbliższych 10 lat, to kiedy zrobią to ci mniejsi? Ja w halach produkcyjnych nadal widuję ludzi z krwi i kości narzędziami w rękach i wiem, że bez zrozumienia sensu, braku świadomości i współdziałania nie będziemy świadkami cudów. A jeszcze jak trafi się w przemyśle szef zachłystnięty AI, to na pewno zniknie aspekt ludzki, ale niestety tylko z jego świadomości. Najczęściej, ostatecznie na szkodę dla ludzi i firmy. Ale jest w tej historii druga strona medalu. Widuję również firmy, które nawet nie próbują otworzyć się na nowe technologie, co zapewne spowoduje, że przegapią część możliwości, któe już dziś są w zasięgu ręki i nie odnajdą się w przyszłości, która mimo wszystko nadchodzi.
Myślę, że jedno się nie zmieniło wraz z rozwojem AI. Do wszystkiego trzeba podchodzić z głową. Na dzień dzisiejszy uważam, że trzeba obserwować sytuację, śledzić postęp technologiczny, testować nowe rozwiązania oparte na AI i wdrażać je tam gdzie przynosi to wymierne korzyści (zwane także rentownością). Nie zmienia się również to, że nadal największą wartością są ludzie i bardzo proszę managerowie, pamiętajcie o tym. Jeszcze na koniec pytanie, które nasunęło mi się do głowy podczas pisania tego wpisu. Ile jest systemów ERP niewykorzystywanych przez producentów z tysiąca różnych powodów? Później taka firma kupuje kolejne, nowocześniejsze ERP i dalej nie działa? Jeśli nie potrafimy zaangażować całej organizacji w użytkowanie relatywnie prostych systemów, to jak mamy zrozumieć i skutecznie wykorzystać potencjał AI? Na takie i podobne pytania można znaleźć odpowiedzi na naszych szkoleniach.
Zapraszam do dyskusji.