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.

Mitte kuigi ammu oli elektrivõrgu loogika lihtne: suured elektrijaamad tootsid elektrit ning võrk viis selle tarbijateni. Nüüd võib seesama tarbija ühel hetkel elektrit osta ja järgmisel seda oma päikesepaneelidest ise võrku müüa. Lisame siia akud, elektriautod, soojuspumbad, andmekeskused ja tuulepargid ning kunagisest ühesuunalisest süsteemist saab keerukas võrgustik, mis peab suutma muutustele reageerida peaaegu reaalajas.