Tech Trends 2030: Nästa era av generativ AI

Uppackar AI: s potential

AI har levererat enormt värde i branscher under de senaste decennierna. Innovationer inom maskininlärning och neurala nätverk möjliggjorde lösningar som prediktivt underhåll eller generativ design. Men med det senaste genombrottet inom generativ AI uppstod nya möjligheter, som — utöver all hype och spänning — levererar verkligt värde till industrier. Från industriella copiloter för att hantera kvalificerad arbetskraft och påskynda AI-drivet samarbete mellan människa och maskin, till stora språkmodeller (LLM) som ”översättare” mellan API:er i industriella applikationer, generativ AI:s potential inom industriområdet bara expanderar.

Viktiga trender på vår radar

Industriella grundmodeller

Industrial Foundation Models är förutbildade i branschspecifika data, vilket möjliggör snabbare och mer exakt distribution av AI-lösningar.

Agentisk AI

Agentisk AI hänvisar till användningen av AI-system som har en viss nivå av autonomi och beslutsfattande i det industriella sammanhanget.

Multimodala LLM

Multimodala stora språkmodeller (LLM) kombinerar språkförståelse med visuell uppfattning, bearbetning av data från text, bilder och videor och branschspecifik data som tidsserier.

Edge-modeller

Industrial edge innebär distribution av AI-algoritmer och processorkraft i utkanten av industriella nätverk, i närmare närhet till datakällan.

Specialiserad hårdvara

Specialiserad hårdvara — till exempel grafikprocessorenheter (GPU) eller språkbehandlingsenheter (LPU:er) aktiverade kantenheter — ger högpresterande datorkraft vid kanten, vilket möjliggör realtidsbearbetning av AI-algoritmer.

Behärska den nya eran av generativ AI: en holistisk strategi

För att säkerställa beredskap för de framsteg och utmaningar som industriell AI innebär 2030 är det viktigt att intressenterna antar en övergripande strategisk strategi.

• Innovation: Främja en innovationskultur inom organisationen som omfattar AI-teknik.
• Industriella miljöer: Säkerställa krav och standarder för industriella miljöer: cybersäkerhet, skadereduktion, laglig efterlevnad och begränsning av partiskhet i utbildningsdata.
• Kultur av AI: Möjliggöra ett industriellt AI-ekosystemcentrerat tillvägagångssätt: Att dela data med partners, kunder och experter på bästa sätt kommer att hjälpa organisationer att lyckas i den framväxande åldern av AI.