AI에 대한 재고:제조업체는 자신이 준비되지 않았음을 깨닫습니다.

최근 설문 조사에 따르면 AI가 다양한 산업 분야에서 충분히 빠르게 구현되지 않는다는 좌절감이 커지고 있습니다.

모든 산업에는 인공 지능과 관련된 고유한 스토리가 있습니다. 소매업체에게 이는 고객 서비스에 대한 더 큰 통찰력을 의미합니다. 운송 회사의 경우 자율주행차를 의미합니다. 의료 제공자에게 이는 보다 빠르고 정확한 진단을 의미합니다.

KPMG가 발표한 751명의 경영진을 대상으로 한 최근 설문조사에 따르면 AI가 다양한 산업 분야에서 충분히 빠르게 구현되지 않는다는 불만이 커지고 있습니다. 기술, 소매, 금융 서비스, 의료 및 운송 회사의 경영진 대다수는 AI로 나아가고 있으며 제공되는 결과에 만족하는 것 같습니다.

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KPMG는 설명할 수 없이 AI 기술의 가장 큰 소비자일 수 있는 제조 부문을 제외했습니다. 그리고 많은 제조업체들이 AI 투자 방향을 축소하거나 재고하고 있는 것으로 보입니다.

Plutoshift가 발표한 250개 제조 회사에 대한 설문 조사는 제조 부문 내 AI 채택에 대해 약간의 조명을 제공합니다. 설문 조사에 따르면 AI 솔루션 구현의 가치를 보고 많은 사람들이 명확한 결과를 제공하기 위해 고군분투하고 있으며 전략을 재평가하고 있습니다. 거의 2/3(61%)가 AI 프로젝트를 구현하는 방식을 재평가해야 한다고 보고했습니다. 이 시점에서 17%만이 예상 결과를 제공하는 수준까지 AI 구현을 완료했다고 말할 수 있습니다.

AI 프로젝트를 재고하게 된 배경은 무엇입니까? 주된 이유는 AI를 지원하는 데 필요한 데이터 인프라가 부족하기 때문입니다. 응답자의 84%는 회사가 데이터 인텔리전스에 따라 자동으로 지속적으로 조치를 취할 수 없다고 말했습니다. 보고서는 "데이터 인텔리전스 여정과 관련하여 기업은 데이터 수집 센서를 설치하지 않은 것부터 실행 가능한 통찰력으로 직접 연결되는 데이터를 추출할 수 있는 것까지 어느 곳에서나 떨어질 수 있습니다."라고 말합니다. "데이터 인텔리전스를 보유하고 있으며 자동으로 지속적으로 조치를 취할 수 있는 기업은 소수에 불과합니다."

대다수의 제조업체(72%)도 AI의 이점을 활용하는 데 필요한 기술/데이터 수집 인프라를 구현하는 데 예상보다 시간이 더 걸린다고 말했습니다.

기술 인프라가 준비되지 않았으며 조직도 준비되지 않았습니다. 제조 경영진의 최소 62%는 AI 구현에 대한 내부 동의와 약속을 얻는 데 예상보다 더 많은 시간이 걸렸다고 밝혔습니다. 또 다른 60%는 자사가 AI 구현을 위한 집중적이고 실용적인 전략에 대한 합의에 도달하는 데 어려움을 겪고 있다고 말했습니다.

실시간의 실행 가능한 데이터와 통찰력에 대한 액세스는 제조 AI 노력의 핵심입니다. 또한 보고서 작성자는 "AI 시스템이 각 운영자에게 조치를 취하도록 권한을 부여하는 것이 중요합니다. 제조 회사는 모든 산업 워크플로에 대한 자동화된 성능 모니터링을 통해 운영자와 팀에게 권한을 부여하는 AI를 활용할 수 있습니다. 특히 제조 분야에서 AI는 리소스 소비와 운영 비용을 줄여 기업에서 ROI를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.