- Rozwój takich rozwiązań z pewnością pochłonął spore budżety. Czy inwestycja w SI naprawdę się opłaca?
Z SI jest tak, jak ze wszystkimi innymi technologiami - przede wszystkim chodzi o redukcję kosztów czy zwiększenie zysków, ale często liczą się też inne aspekty, takie jak np. jak zwiększenie bezpieczeństwa, poprawa jakości produkcji czy utrzymanie konkurencyjności. Opłacalność takiego wdrożenia to czysta kalkulacja. Należy również pamiętać, że technologie SI nie stanowią panaceum na wszystkie problemy. Natomiast jest kilka obszarów, gdzie sprawdzają się one dużo lepiej niż inne rozwiązania technologiczne, a w niektórych przypadkach — lepiej niż człowiek. Są to zagadnienia związane z przetwarzaniem i analizą obrazów, rozpoznawaniem mowy, przetwarzaniem języka naturalnego, analizą danych sensorycznych, a także analizą szeroko rozumianych dużych, nieustrukturyzowanych zbiorów danych, czyli big data.
- Posiadanie systemu MES to warunek konieczny do wykorzystania pełnego potencjału sztucznej inteligencji?
Zdecydowanie. Wdrożenie systemu klasy MES (Manufacturing Execution System) umożliwia scentralizowane zarządzanie realizacją procesów produkcyjnych. Zbiera on dane o całym procesie, jego elementach oraz poszczególnych maszynach. Następnie są one przekazywane do systemów wspomagających podejmowanie decyzji. Posiadając wgląd w realny stan procesu produkcyjnego w czasie rzeczywistym, możemy na bieżąco reagować na anomalie i zmiany. Wdrożenie zaawansowanych metod wspomagania podejmowania decyzji i automatyzacji produkcji wykorzystujących techniki SI bez dostępu do aktualnych i rzeczywistych danych jest niemożliwe.
- Dużo mówi się o tym, że sztuczna inteligencja zrobi czystki na rynku pracy. Czy na tym etapie jej rozwoju taki scenariusz jest możliwy?
Popularyzacja SI znacząco wpłynie na rynek pracy. Co do tego nie mam wątpliwości. Nie oznacza to jednak, że człowiek przestanie być potrzebny. Na pewno czekają nas zmiany struktury zatrudnienia. Pewne stanowiska stracą rację bytu. Na pierwszy ogień pójdą te, które łatwo można zautomatyzować i w efekcie przyspieszyć realizację zadań, obniżyć koszty lub zmniejszyć ryzyko pomyłki. Już dziś ma to miejsce w przypadku prostej analizy dokumentów prawnych czy finansowych. Na utratę pracy narażeni będą kierowcy, gdy tylko autonomiczne samochody użytkowe wyjadą na drogi publiczne. Zagrożonych zawodów jest dużo więcej. Równocześnie firmy zaczynają rekrutować na nowe, nieistniejące dotychczas stanowiska, na których praca polega np. na obsłudze lub nadzorze zautomatyzowanych procesów. Obserwujemy rosnący popyt na specjalistów w zakresie analizy danych i sztucznej inteligencji. Tam, gdzie są maszyny, tam również występują awarie, potrzebne są prace konserwacyjne czy aktualizacja oprogramowania.
Trudno dokładnie przewidzieć, jakie zmiany zaistnieją na rynku pracy. Zarówno w Polsce, jak i na świecie prowadzone są analizy i badania w tym obszarze. Ciekawą hipotezą jest pojawienie się całkiem nowego rodzaju specjalistów - trenerów odpowiadających za nauczanie całych systemów sztucznej inteligencji. Mają to być osoby posiadające wiele zróżnicowanych kwalifikacji i kompetencji: programisty, psychologa, coacha. Google już dziś zatrudnia tego typu specjalistów.
