Mullistaako tekoäly valmistavan teollisuuden? Tässä haastattelussa Torinon teknillisen korkeakoulun professori Barbara Caputo johdattaa meidät innovatiivisten digitaalisten ratkaisujen maailmaan. Samalla hän käsittelee haasteita, joita yritykset voivat kohdata integroidessaan tekoälyä työnkulkuunsa.
Barbara Caputo
- Professori ja tekoälykeskuksen johtaja Torinon teknillisessä korkeakoulussa.
- Yksi ELLIS-yhdistyksen perustajista ja sen verkoston jäsen sekä tekoälyyn ja teollisuus 4.0:aan erikoistuneen filosofian tohtoriohjelman johtaja vuosina 2021–2022.
- Torinon teknillisen korkeakoulun rehtorin neuvonantaja tekoälyasioissa.
- Osallistui asiantuntijana Italian kansallisen tekoälystrategian laatimiseen.
- Mukana Bracco Foundation -säätiön Inspiring Fifty- ja 100 Experts for Italy -listoilla.
- Ites Realen, Ites Reale Españan, Teoresi SpA:n ja Infocameren hallituksien riippumaton jäsen.
- Yksi Politon spin-off-yrityksen FocoosAI:n perustajista sekä sen hallituksen puheenjohtaja.
- Vuoden 2023 Italian kansallisen innovaatiopalkinnon voittaja.
Tekoäly on laaja käsite. Kuinka määrittelisit sen teollisuuden kontekstissa?
Tällä hetkellä teollisuudessa käytetään tekoälyä pääosin tietojenkäsittelyn automaatioon. Mikä tahansa voi olla dataa: keskustelumme, kuvamme ja eleemme muunnetaan tiedoksi antureilla, jotka ovat päivä päivältä edullisempia. Kameran osto oli ennen suuri hankinta, mutta nyt on itsestään selvää, että jokaisessa laitteessa on sellainen. Tämä data on mittaamattoman arvokas lähde, koska se ei kulu loppuun ja sitä voidaan käyttää loputtomasti uudelleen.
Tekoäly tarjoaa meille mahdollisuuden analysoida reaaliajassa tietomassoja, joita ihmisen kapasiteetti ei pysty käsittelemään yhtä nopeasti. Teollisesta näkökulmasta katsottuna löydämme koko ajan lisää arvokkaita tapoja käyttää ja muuntaa dataa. Tämän vuoksi tekoäly on ja pysyy keskeisessä asemassa.
Kuinka valmistava teollisuus käyttää tekoälyä tällä hetkellä?
All industries are already benefiting greatly from what we call generative AI. Generative AI simplifies the drafting of documents Kaikki teollisuudenalat hyötyvät jo niin sanotusta generatiivisesta tekoälystä. Generatiivinen tekoäly tekee dokumenttien, kuten ohjekirjojen ja esitteiden, laatimisesta yksinkertaisempaa. Sillä voi tuottaa raakaversion, josta ihminen muokkaa lopullisen version ja tarkistaa tietojen oikeellisuuden.
Valmistavassa teollisuudessa näen kolme selvää käyttökohdetta:
- analytiikka ja seuranta, joiden avulla tuotteiden mahdolliset virheet tai puutteet voidaan havaita nopeasti ja tarkasti
- digitaaliset kaksoset, joiden avulla tuotteita voidaan testata ilman tarvetta valmistaa fyysisiä prototyyppejä
- ennakoiva huolto, jonka avulla voidaan optimoida tuotantoketjut, välttää kalliit seisonta-ajat sekä ylläpitää tasaista tuottavuutta.
Millaisia haasteita yrityksillä on tekoälyn integroimisessa tuotantoprosesseihinsa?
Yrityksillä voi olla epävarmuutta siitä, kenen puoleen kääntyä. Heistä tuntuu, että jos ei toimi tarpeeksi nopeasti, niin jää jälkeen muista ja joutuu katselemaan sivusta, kun kilpailijat tarttuvat mahdollisuuteen ja valtaavat markkina-alaa. Tekoälystä on liikkeellä paljon erilaista tietoa, joten yritykset eivät ole varmoja, miten lähestyä asiaa. Vaihteleva digitalisaation taso on myös yleinen ongelma. Digitalisaatio tapahtui eri teollisuudenaloilla eri aikaan, varsinkin pienissä ja keskisuurissa yrityksissä: 1980-luvulla otettiin käyttöön yksi teknologia, 1990-luvulla toinen ja niin edelleen. Tämän seurauksena käyttöjärjestelmät ovat vanhentuneita ja usein yhteensopimattomia. Tietoteknisten järjestelmien päivittäminen ja standardisointi on suuri haaste yrityksille, joiden päämäärä on myydä tuotteita ja varmistaa, että tuotot ovat korkeampia kuin kustannukset. Ilman vakaata digitaalista perustaa generatiivinen tekoäly ja prototyyppien luominen jäävät kuitenkin pirstaleisiksi. Tätä voidaan verrata siihen, kun siirrytään alkeellisesta paperiluonnoksesta ompelijaan, joka valmistaa räätälöidyn puvun: tekoäly vaatii vielä ”vähän ekstraa”, jotta se voidaan räätälöidä erilaisten yritysten tarpeisiin. Tämä investointi voi olla kannattava kasvaville yrityksille, joilla on riittävästi resursseja. Pienemmille yrityksille, jotka eivät ole kenties vielä lähteneet kasvuun, se on kuitenkin merkittävä haaste.
Mitä osaamista yritysten pitää kehittää hyödyntääkseen tekoälyä?
Jos haluaa tekoälystä kaiken irti, yrityksellä pitää olla teknisiä osaajia – ihmisiä, joilla on tietokonetekniikan tai STEM-alojen osaamista ja jotka voivat sekä toteuttaa että luoda tekoälyratkaisuja, sillä tekoälyn alalla tapahtuu muutoksia kuukausittain. Mutta jos valmistava yritys aikoo alkaa käyttämään tekoälyä osana digitalisoitumistaan, on elintärkeää palkata omia asiantuntijoita tai ulkoisia konsultteja. Ilman vahvaa digitaalista perustaa on kuitenkin aina vaarana, että tulee maksettua kalliita konsultointikuluja ilman että saa vastineeksi konkreettisia tuloksia.
Millaisena näet tekoälyn ja kestävyyden välisen suhteen?
On pakko myöntää, että ympäristön näkökulmasta tekoäly ei ole tällä hetkellä positiivinen asia. Datakeskuksien kautta toimivat mallit kuluttavat erittäin paljon energiaa. Lisäksi jäähdytyksellä, joka tehdään usein hyvin alkeellisilla nestepohjaisilla järjestelmillä, on suuri energiavaikutus. Jotta tekoälystä voisi tulla pysyvä, yleishyödyllinen teknologia, näiden järjestelmien tehokkuutta on parannettava, jotta niiden hyödyt olisivat suuremmat kuin niiden ympäristövaikutukset.
Millaista kehitystä ennustat teollisuuden tekoälyn käytössä seuraavan 5–10 vuoden aikana?
Valmistava teollisuus keskittyy tekoälyyn sekä parempaan automaation ja robotiikan hallintaan. Avoimen lähdekoodin malli, jolla tekoälyä on kehitetty tähän asti, on tehnyt siitä hyvin saavutettavan. Tekoälyä käyttävillä yrityksillä tulee olemaan suurempi tuotantokapasiteetti ja sen seurauksena myös suurempi tuote- ja palveluvalikoima ja siihen liittyvät kustannussäästöt.
Avoimen lähdekoodin mallia, joka on mahdollistanut tekoälyn nopean kehityksen viimeisen 3–4 vuoden aikana, uhkaavat kuitenkin jatkuvat geopoliittiset jännitteet. Uuteen malliin siirtyminen tulee muuttamaan tekoälyn kehityskulkua sekä saatavuutta. Viiden, kymmenen vuoden aikavälistä puhuminen tekoälyn yhteydessä on verrattavissa siihen, että puhuttaisiin, miltä maailma näyttää sadan vuoden päästä, sillä tekoäly kehittyy uskomattoman nopeasti! Olemme kuitenkin varmoja, että tekoäly tulee jatkossakin mullistamaan teollisuusautomaatiota tehden siitä älykkäämpää ja integroidumpaa. Haasteena tulee silti pysymään innovaation, kustannusten ja monimutkaisuuden tasapainottaminen.
Mitä neuvoja sinulla on yrityksille, jotka haluavat hyödyntää tekoälyä?
Suosittelen aloittamaan perusteista. Jos olet jäänyt jälkeen digitalisaatiossa, päivitä ja standardisoi järjestelmäsi ennen kuin alat edes harkitsemaan tekoälyä. Sen jälkeen palkkaa omia asiantuntijoita, jotka osaavat luoda ja toteuttaa tekoälyratkaisuja. Tukeudu myös akateemisiin toimijoihin ja konsultteihin arvioidaksesi ja mitataksesi jokaisen investointisi ja vältä ympäristöstä tulevaa henkistä painetta.
Teollisesta näkökulmasta katsottuna löydämme koko ajan lisää arvokkaita tapoja käyttää ja muuntaa dataa. Tämän vuoksi tekoäly on ja pysyy keskeisessä asemassa.
Olemme kuitenkin varmoja, että tekoäly tulee jatkossakin mullistamaan teollisuusautomaatiota tehden siitä älykkäämpää ja integroidumpaa. Haasteena tulee silti pysymään innovaation, kustannusten ja monimutkaisuuden tasapainottaminen.
TEKOÄLYN AVULLA LUOTUA SISÄLTÖÄ
Haastattelusta tehty artikkeli on luotu tekoälyn avulla, ja se on editoitu ihmisen toimesta. Valitsimme tämän lähestymistavan kokeillaksemme, mihin tekoäly pystyy ihmisen avustamana.
