Будучи генеральным директором одного из крупнейших в мире промышленных конгломератов, ХанивеллВимал Капур из компании не думает об искусственном интеллекте, как большинство людей.
Дело не в угрозах офисному работнику. «Всегда существует тенденция, которая делает ваши навыки устаревшими каждые пять лет», — сказал Капур на недавнем саммите CNBC Evolve: AI Opportunity Summit в Нью-Йорке. «Отток белых воротничков — это непрерывная эволюция».
И он сказал, что речь идет не о крутых функциях, которые могут быть предложены потребителю, которого «увлекает написание резюме или рекомендация ресторана».
Самые большие проблемы, которые ИИ может решить в Honeywell, начинаются с нехватки рабочей силы, с которой сталкиваются компания и компании-клиенты. От пилотов до техников, снижение рождаемости в промышленно развитых странах привело к тому, что меньше людей могут выполнять работу, которая была популярна 25 лет назад. «У всех есть такая проблема в промышленности», – сказал он.
Возможности ИИ для Honeywell заключаются в создании нового кадрового резерва, который сможет учиться и работать вместе с ИИ, а также гораздо быстрее накапливать и внедрять институциональные знания. Он сказал, что 15-летний опыт, традиционно необходимый человеку для выполнения сложной роли, может быть достигнут на том же уровне человеком с пятилетним опытом работы с двумя вторыми пилотами ИИ.
Труд – не единственная проблема, в которой применяется ИИ. Капур отметил, что в ближайшие несколько месяцев компания Honeywell планирует внедрить возможности подключения реактивных двигателей, что позволит компании активно отслеживать работу двигателей на предмет проблем с техническим обслуживанием до того, как двигатели вернутся в цех. То же самое касается детекторов дыма, еще одного основного продукта линейки Honeywell, который будет нуждаться в обслуживании или замене гораздо раньше, чем раньше.
Но главным вопросом для генерального директора Honeywell остается трудовой вопрос, и он добавил, что это заставляет его думать об искусственном интеллекте как о возможности получения дохода, а не как о средстве повышения производительности. «Нехватка квалифицированных кадров является для нас самой сутью проблемы», — сказал Капур. «Это препятствие для роста доходов. Самым большим препятствием для получения доходов является нехватка квалифицированной рабочей силы».
Большинство компаний только начинают искать отдачу от инвестиций в ИИ на уровнях, далеких от лежащих в основе больших языковых моделей OpenAI и производства чипов Nvidia.
Генеральный директор Gecko Robotics Джейк Лусарариан, чья компания работает в сфере энергетики, производства и обороны, чтобы оптимизировать усилия по техническому обслуживанию — ее инспекционные роботы на базе искусственного интеллекта анализируют оборудование размером с авианосец, чтобы выявить структурные дефекты, — говорит необработанные данные, которые собираются непосредственно с источник без фильтрации посредниками станет ключом к успеху ИИ многих компаний.
«Будущее принадлежит компаниям с наборами данных «первого порядка», — сказал он ведущему программы «Closing Bell Overtime» CNBC Джону Фортту на мероприятии Evolve: AI Opportunity.
Важность выхода за рамки нынешнего внимания к большим языковым моделям подчеркивали несколько руководителей, в том числе один из ведущих специалистов в области LLM, Клеман Деланг, соучредитель и генеральный директор Hugging Face, одного из самых ценных стартапов в области искусственного интеллекта в мире. мире при поддержке Amazon, Nvidia и Google. Он выразил аналогичное мнение Лусаряну на мероприятии CNBC.
«Данные и наборы данных — это следующий рубеж развития ИИ», — сказал Деланг. Он отметил, что на платформе Hugging Face, которая использует подход с открытым исходным кодом для разработки моделей искусственного интеллекта, имеется более 200 000 общедоступных наборов данных, которые являются общими, и темпы роста наборов данных, добавляемых на платформу, опережают темпы роста. новых больших языковых моделей.
«Мир будет развиваться таким образом, что каждая компания, каждая отрасль и даже каждый отдельный вариант использования будут иметь свои собственные индивидуальные модели», — сказал Деланг. «В конечном счете, каждая компания, так же, как она имеет собственный репозиторий кода и создает свои собственные программные продукты, создает свои собственные модели… и в конечном итоге именно это поможет им дифференцироваться».
Если компании получают наибольшую выгоду от ИИ, адаптированного к их сценариям использования, это происходит одновременно с тем, что дискуссии о регулировании ИИ набирают обороты, что смещает акцент с больших языковых моделей на мониторинг, специфичный для отрасли. И по мере того, как эти варианты использования распространяются, высшему руководству необходимо убедиться, что они доведены до сведения совета директоров.
«Члены совета директоров действительно должны понимать, какие варианты использования могут быть для их компании, чтобы они могли получить отчет от людей, наиболее осведомленных о рисках, с которыми могут столкнуться их компании», — сказала Кэтрин Форрест, бывший федеральный судья и партнер Об этом заявила юридическая фирма Paul, Weiss, Rifkind, Wharton & Garrison, эксперт по правовым вопросам ИИ, на саммите CNBC AI.
Она сказала, что сейчас самое время задаться вопросом: «Что такое риски? Есть ли у нас нужные люди, управляющие этими рисками? Были ли у нас какие-либо инциденты? Они должны знать о любой реальной реализации этих рисков».
Несмотря на все дебаты о том, как быстро материализуются возможности ИИ, Капур из Honeywell оптимистично настроен по поводу быстрого увеличения кривой внедрения. «Осведомленность высока, принятие — низкое, но наступит переломный момент», — сказал он. «Я верю, что 2025–2026 годы станут важным годом для внедрения ИИ в промышленности».