Uuring: Eesti tööstus vajab tehisintellekti arenguhüppeks oskuste täiendust

Uuringufirma Gartner ennustab, et 70% suurtest organisatsioonidest hakkab aastaks 2030 kasutama AI-põhist tarneahela prognoosimist tulevase nõudluse ennustamiseks. Tehisarul põhineval ennustusel on suur potentsiaal, kuid selle rakendamine on endiselt piiratud ja seda näiteks tarneahela planeerimise eest vastutavate juhtide selge visiooni puudumise tõttu.

Peame keskenduma sellele, kuidas suurendada väärtust ühe tihumeetri ja töötaja kohta nii tehisaru kui digitaalsete lahendustega, rääkis digitaliseerimisekspert Karl Õkva oktoobris puidutööstuse äriplaani konverentsil.

Tehisintellekti (AI) kasutamine tööstuses ei kuulu enam pelgalt tulevikufantaasia valdkonda. Kiirelt arenevad tehnoloogiad, kasvav andmehulk ja surve tõsta efektiivsust on muutnud AI praktiliseks tööriistaks, mida ettevõtted üle maailma järjest enam kasutavad. Samas pole AI rakendamine lihtne – see eeldab muutusi nii tehnoloogilises kui ka organisatsioonilises plaanis.

Tehisintellektist räägitakse palju, kuid paljudele tööstusettevõtetele tundub selle pärisrakendus ikka veel keeruline ja riskantne. Ometi on praktilisi kasutusvõimalusi rohkem kui esmapilgul paistab – eriti neile, kes on valmis katsetama ja õppima.

Maikol on sõitnud Ferrari ja Lamborghiniga, kuid kui ta peaks valima auto, millega tahaks päriselt iga päev sõita, eelistab ta Chevrolet Corvette C8-t. „Ta näeb välja nagu superauto ja temaga saab päriselt sõita,“ tutvustab ettevõtja oma garaažis kollektsiooni värsket pärlit. Nii mõnegi mehe lapsepõlve mudelautode kogu vingemaid eksemplare meenutav 6,2 liitrise V8 mootoriga on päris mis päris. Istu sisse, vajuta nupust käima ja naudi terviseks, kuidas sõidad kolme ja poole sekundi pärast sajaga nagu Smilersi laulus.