Kevin TopolskyUmjetna inteligencija (AI) postala je neizostavan dio različitih industrija, nudeći inovativna rješenja dok postavlja jedinstvene izazove. Umjesto oslanjanja isključivo na AI za učinkovito rješavanje svih zadataka, industrije moraju navigirati kompleksnosti integracije AI u postojeće sustave na strategijski način.
Jedan od ključnih faktora oblikovanja krajolika AI-a je potrošnja energije. Iako popularni AI modeli poput ChatGPT mogu trošiti značajnu energiju, industrijske primjene možda se ne suočavaju s istom razinom potrošnje energije. Međutim, zabrinutosti zbog resursno-intenzivnog razvoja i skaliranja ostaju važeće prepreke za širu primjenu AI-a.
Dok Europska unija uvodi revolucionarnu legislativu o AI-u radi zaštite od masovne nadzora i promicanja tehnoloških inovacija, stručnjaci ističu potencijalne implikacije na dinamiku inovacija u Europi.
Neizvjesnost obuhvaća proširenje EU propisa na Norvešku kroz EEA sporazum. Dok norveške vlasti razmatraju usklađivanje s EU standardima, pitanja o kompatibilnosti AI zakona s postojećim okvirom i dalje ostaju.
Signe Riemer-Sørensen, vodeća istraživačica o AI-u, identificira ključne izazove za implementaciju AI-a u industriji:
1. Integracija AI modela u kompleksne industrijske sustave zahtijeva pažljivo razmatranje i suradnju s postojećim znanjem radi povećanja učinkovitosti.
2. Potražnja za robustnijim AI rješenjima od ChatGPT ističe potrebu za visokokvalitetnim podacima i prilagođenim modelima kako bi se zadovoljile raznolike industrijske potrebe.
3. Adresiranje sigurnosnih zabrinutosti koje obuhvaćaju integritet podataka, kibernetičku sigurnost i suzbijanje rizika dezinformacija ostaje ključno, posebno u AI vođenim procesima donošenja odluka.
Istraživanje raznovrsnih aplikacija AI-a u sektorima otkriva duboke utjecaje na različita područja:
– Razgovori za posao koji koriste AI pomoćnike poput Tengai za unaprijeđenje procesa zapošljavanja.
– Prikupljanje podataka u stvarnom vremenu u akvakulturi za poboljšano praćenje i upravljanje putem AI softvera.
– Prediktivno održavanje u naftnoj industriji dovodi do ušteda i operativne učinkovitosti.
– Optimizacija procesa sušenja drva u sektoru šumarstva za povećanje produktivnosti.
– Automatizacija ponavljajućih zadataka u ugostiteljskim poslovima za olakšane operacije.
– Procjena kvalitete u proizvodnji hrane putem strojnog učenja za poboljšanu evaluaciju proizvoda.
Prepoznavanjem izazova i prilika koje nudi AI, industrije mogu iskoristiti transformacijski potencijal ove tehnologije za održivi rast i inovacije.
