Розкриття справжнього потенціалу промислового штучного інтелекту

У міру того як промисловий штучний інтелект трансформує заводи та ланцюги постачання, екосистема постачальників стрімко розширюється. Компанії звертаються до штучного інтелекту, щоб підвищити ефективність та прискорити інновації, тоді як стартапи можуть створювати додану вартість та революціонізувати галузі — від фармацевтичного виробництва до логістики та аерокосмічної галузі.

Фінансування в Європі відображає цю тенденцію: лише в першому кварталі 2025 року компанії зі штучного інтелекту в Європі залучили приблизно 3 мільярди євро фінансування VC, що становить 55% більше порівняно з аналогічним періодом 2024 року. Причина цього імпульсу проста: у секторах, де підприємства працюють в умовах екстремальних часових та бюджетних обмежень, керівники прагнуть до додатків, які переосмислюють робочі процеси та сприяють значному покращенню прибутку.

Нові генеративні [ШІ] підходи можуть запропонувати абсолютно нові рішення з цифровим моделюванням та ефективністю наступного рівня, які раніше були недосяжними.

Кетрін Крамп, Керуючий директор, WIRED Consulting

«Вони не тільки забезпечують поетапну зміну ефективності, але деякі також відкривають абсолютно нові процеси та способи роботи», — говорить Кетрін Крамп, керуючий директор WIRED Consulting, одна з експертів у зростаючій екосистемі ШІ, цитованих у цій статті.

Вплив там, де це найбільше важливо

Дизайн — це одна з областей, де ШІ може прискорити етапи виробництва та запровадити нову ефективність.

Оскільки інструменти штучного інтелекту дозволяють інженерам аналізувати великі обсяги структурованих та неструктурованих даних, вони надають нові перспективи щодо альтернативних матеріалів та продуктивності за допомогою моделювання та допомагають вирішити давні вузькі місця ланцюга поставок.

Я бачу світ, де ланцюги поставок будуть різко переформатовані, а наявні методи будуть сильно порушені.

Джон Німан, VP Investments, G42

Саме злиття та перехресне запилення технологій штучного інтелекту забезпечує основні прориви, каже Джон Німан, віце-президент інвестицій у G42, компанії з розробки штучного інтелекту з Абу-Дабі, яка зосереджується на рішеннях у галузі охорони здоров'я, авіації та інших промислових секторів.

Окрім значного збільшення прибутковості, розробники штучного інтелекту мають потенціал зробити позитивний вплив у набагато більшому масштабі. Для Майке Найца, засновник консалтингової компанії Startup Ambassidy, потенційна роль ШІ у пом'якшенні кліматичних змін є однією з найцікавіших особливостей. Наприклад, це може зменшити матеріальні відходи за допомогою інновацій на етапі проєктування, оскільки до 80% екологічного сліду промислового продукту вже визначається його дизайном.

Редизайн промислових роботів-захватів на основі штучного інтелекту в поєднанні з адитивним виробництвом може призвести до зменшення викидів вуглецю на робота на 82%.

«Промисловість все ще є одним з найбільших у світі джерел викидів парникових газів», — каже Нейц.

Рішення на основі штучного інтелекту можуть відігравати величезну роль у енергоефективності, стимулюванні електрифікації, мінімізації матеріальних відходів та оптимізації процесів.

Майке Найц, засновник, Embassidy

Однак бачення того, чого може досягти ШІ в реальному світі — незалежно від того, наскільки це надихає, — приведе вас лише до цього. Як пояснюють експерти, представлені в цій статті, засновникам компаній зі штучним інтелектом потрібно чітке розуміння доменних ноу-хау, як масштабувати та співпрацювати, а також одержимість кінцевим користувачем.

Очолити промислову трансформацію штучного інтелекту — це не те, що одна компанія може зробити самотужки. Ось чому ми формуємо квітучу промислову екосистему штучного інтелекту, яка вимагає сильної співпраці між клієнтами, лідерами галузі, стартапами, продавцями, партнерами та розробниками.

Лінда Крумбхольц, Старший віце-президент, Siemens Xcelerator Ecosystem & Marketplace

Як не загубитися в ажіотажі ШІ

Промислова роботизована рука, що збирає електронні компоненти на друкованій платі на розмитому заводському тлі

Industrial AI допомагає візуальному моделюванню, яке забезпечує реальний вплив на фабрику.

Однією з проблем, з якою стикаються стартапи промислового штучного інтелекту, є визначення чіткого шляху до повернення інвестицій (ROI) та випадків використання, які резонують у галузевих контекстах. Якщо вони не зможуть це правильно зробити, їх застосування, швидше за все, загубиться в шумі.

За словами Крамп, стартапи повинні прагнути задовольнити конкретні незадоволені потреби в галузі. Прийняття цього мислення дає їм конкурентну перевагу. «Зараз там так багато ажіотажу зі штучним інтелектом і потоп стартапів, які впроваджують інновації з цією технологією, — каже вона. — Ті, хто виділяється, можуть продемонструвати, де їхнє унікальне рішення з підтримкою штучного інтелекту вирішує чітку потребу та призводить до кращих результатів. Їхні продукти та послуги демонструють відчутний, позитивний вплив на бізнес та чітку рентабельність інвестицій».

Вплив стартапу може суттєво відрізнятися залежно від галузевої сфери, адже технології штучного інтелекту мають безліч потенційних застосувань. Стартапам необхідно продемонструвати глибоке розуміння того, як їхнє рішення взаємодіє з промисловим обладнанням, або ж об’єднати зусилля для отримання галузевих знань та якісних наборів промислових даних.

Основна увага повинна бути зосереджена на фактах, використанні власних даних та наданні масштабованих, орієнтованих на користувача рішень, зауважує Семюель Шулер, керуючий директор компанії Reimann Investors Venture Management. «Пріоретизуйте побудову глибокого розуміння фактичних промислових робочих процесів перед налаштуванням рішень ШІ», — говорить він.

Індивідуальні дані для конкретного домену часто перевершують загальні стратегії штучного інтелекту.

Семюель Шулер, Керуючий директор, Reimann Investors VC

Олександр Оллінг, головний цифровий директор ISAR Aerospace — постачальника послуг запуску для малих та середніх супутників — також підкреслює важливість досвіду реальних доменів.

Я завжди намагаюся оцінити фахові знання засновників у їхній галузі, не обмежуючись лише їхніми технічними досягненнями.

Олександр Оллінг, Директор з цифрових технологій, ISAR Aerospace

"During discussions, I love to listen for unprompted mentions of specific challenges within target industries that wouldn't appear in superficial market research," says Oelling.

Наближення до кінцевого користувача

Щоб гарантувати, що їхнє рішення матиме обіцяний вплив на галузь — і що воно набуде поширення серед користувачів — стартапам необхідно продемонструвати цілеспрямовану зосередженість на результатах. На практиці це означає проявляти надзвичайну зацікавленість у кінцевих користувачах та тому, як вони взаємодіють з інструментами штучного інтелекту. На практиці це означає бути надзвичайно цікавим щодо кінцевого користувача та того, як вони взаємодіють із інструментами AI.

«Зосередьтеся на тих людях, для яких ви розробляєте своє рішення», — радить засновникам і керівникам Нейц із компанії embassidy. — Створюйте рішення для них, а не для їхніх керівників. Підтримуйте з ними зв’язок, щоб отримувати їхні відгуки. Дізнавайтеся про їхні проблеми, реалії їхньої роботи та робочі процеси».

Людина стоїть перед великим екраном, на якому відображається графік з синьою і червоною лінією.

Розробка орієнтованого на користувача ШІ є ключем до успішного розгортання.

Оеллінг також наголошує на важливості тісної співпраці з кінцевими користувачами, стверджуючи, що саме конкретні практичні результати мають найбільше значення, коли стартапи починають закріплювати свої позиції. «Стартапи у сфері промислового штучного інтелекту, які забезпечують реалізацію пілотних проектів на ранніх етапах, навіть якщо їхній масштаб обмежений або вони частково субсидуються, завойовують авторитет, з яким теоретичні проекти просто не можуть зрівнятися», — стверджує він.

І навпаки, недостатнє розуміння робочої реальності замовника може негативно вплинути на продажі, особливо якщо орієнтуватися на компанії комунальних послуг, нафти та газу, аерокосмічної та державної влади, які мають власні потреби та переваги.

«Я бачив це знову і знову, — каже Німан з G42. — Люди не усвідомлюють, що такі клієнти не бажають просто скидати свої дані в «озеро даних»; вони хочуть дворічних пілотних проектів або оцінки постачальників; зазвичай вони є "швидкими послідовниками" і, як правило, готові платити за стартапи менш привабливі мультиплікатори».

Зрештою, мова йде про встановлення довіри. Хороша новина для стартапів, які мають успіх у цій справі, полягає в тому, що вони будуть користуватися все більшим попитом.

Як інвестор, намагаючись оцінити, чи досягне стартап успіху, Німан каже, що приділяє особливу увагу історії його заснування. «Я вважаю, що шлях є найкращим показником майбутнього, — каже Німан. — Знання структури заснування компанії, продукту, технології та команди важливіше, ніж будь-який з цих елементів окремо. Те, що допомагає компанії виділитися, — це розуміння її коренів: навичок, мислення та світогляду засновників, а також шляху комерціалізації продукту. Все це або підтверджує, або розвінчує історію».

Інсайти для цієї статті надали члени журі Industrial AI Awards 2025 для стартапів на саміті AI with Purpose.