செயற்கை நுண்ணறிவு விரைவாக உற்பத்தியை மாற்றி அமைக்கிறது, செயல்திறனை அதிகரித்து, தரத்தை மேம்படுத்தி, புத்திசாலி உற்பத்தியை சாத்தியமாக்குகிறது. தொழிற்துறை ஆய்வுகள் சுமார் 90% உற்பத்தியாளர்கள் ஏற்கனவே ஏதாவது வகையான AI-ஐ பயன்படுத்தி வருவதாக காட்டுகின்றன, ஆனால் பலர் போட்டியாளர்களை விட பின்னடைவு உள்ளதாக உணர்கிறார்கள்.

உலகளாவிய முன்னறிவிப்புகள் AI உற்பத்தியில் விரைவாக வளர்ந்து வருகிறது என்று ஒப்புக்கொள்கின்றன: ஒரு அறிக்கை 2028 ஆம் ஆண்டுக்குள் சந்தை $20.8 பில்லியன் ஆக (~45–57% CAGR) வளரும் என்று கணிக்கிறது, ஏனெனில் நிறுவனங்கள் தானியக்கத்திலும், முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்விலும், புத்திசாலி தொழிற்சாலைகளிலும் முதலீடு செய்கின்றன.

உலக பொருளாதார மன்றத்தின் படி, 89% நிர்வாகிகள் வளர்ச்சிக்காக AI அவசியம் என்று கருதுகின்றனர், அதனால் AI ஏற்றுக்கொள்ளல் போட்டியில் முன்னிலை பெற முக்கியமாகிறது.

AI உற்பத்தி, வழங்கல் சங்கிலிகள் மற்றும் தயாரிப்பு வடிவமைப்பில் புரட்சியை ஏற்படுத்த வாக்குறுதி அளிக்கிறது – ஆனால் இது தரவு, பாதுகாப்பு மற்றும் பணியாளர் திறன்கள் தொடர்பான சவால்களையும் கொண்டு வருகிறது. இந்த கட்டுரையில், INVIAI உடன் சேர்ந்து AI மற்றும் தொடர்புடைய தொழில்நுட்பங்கள் நவீன தொழிற்துறையை எப்படி மாற்றி அமைக்கின்றன என்பதை ஆராய்வோம்.

முக்கிய AI தொழில்நுட்பங்கள் மற்றும் பயன்பாடுகள்

உற்பத்தியாளர்கள் உற்பத்தியை தானியக்கமாக்கவும் மேம்படுத்தவும் பல AI நுட்பங்களை பயன்படுத்துகின்றனர். முக்கிய உதாரணங்கள்:

• முன்னறிவிப்பு பராமரிப்பு: இயந்திரங்களின் சென்சார் தரவுகளை AI ஆல்கொரிதம்கள் பகுப்பாய்வு செய்து, சாதனங்கள் தோல்வி அடைவதற்கு முன் கணிக்கின்றன. இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகள் மற்றும் டிஜிட்டல் ட்வின்களை பயன்படுத்தி, நிறுவனங்கள் பராமரிப்பை முன்கூட்டியே திட்டமிட முடியும், இதனால் நிறுத்தங்கள் மற்றும் பழுது செலவுகள் குறைகின்றன. (உதாரணமாக, முக்கிய வாகன உற்பத்தியாளர்கள் அசெம்பிளி-லைன் ரோபோட்டுகளில் பிழைகளை கணித்து, உச்ச நேரத்திற்கு வெளியே பழுதுபார்க்க AI-ஐ பயன்படுத்துகின்றனர்.)
• தரக் கட்டுப்பாட்டுக்கான கணினி பார்வை: மேம்பட்ட பார்வை அமைப்புகள் நேரடியாக தயாரிப்புகளை ஆய்வு செய்து, மனித ஆய்வாளர்களை விட வேகமாகவும் துல்லியமாகவும் குறைபாடுகளை கண்டறிகின்றன. கேமராக்கள் மற்றும் AI மாதிரிகள் ஒவ்வொரு பகுதிக்கும் சிறந்த விவரக்குறிப்புகளுடன் ஒப்பிடுகின்றன, உடனடியாக எந்தவொரு தவறையும் குறிக்கின்றன. இந்த AI இயக்கும் ஆய்வு கழிவுகளையும் நிராகரிப்புகளையும் குறைத்து, உற்பத்தி தாமதமின்றி தரத்தை உயர்த்துகிறது.
• ஒத்துழைப்பு ரோபோக்கள் (“கோபோட்ஸ்”): புதிய தலைமுறை AI இயக்கும் ரோபோக்கள் தொழிற்சாலை தரையில் மனிதர்களுடன் பாதுகாப்பாக வேலை செய்ய முடியும். கோபோட்ஸ் மீண்டும் மீண்டும் செய்யும், துல்லியமான அல்லது கனமான பணிகளை மேற்கொள்கின்றன – உதாரணமாக, மின்னணு உற்பத்தியாளர்கள் சிறிய கூறுகளை வைக்க கோபோட்ஸைப் பயன்படுத்துகின்றனர் – மனித பணியாளர்கள் கண்காணிப்பு, நிரலாக்கம் மற்றும் படைப்பாற்றல் பிரச்சனைகளை தீர்க்க கவனம் செலுத்துகின்றனர். இந்த மனித–AI கூட்டாண்மை செயல்திறன் மற்றும் வேலை நெருக்கடியை மேம்படுத்துகிறது.
• டிஜிட்டல் ட்வின்கள் மற்றும் IoT: உற்பத்தியாளர்கள் இயந்திரங்கள் அல்லது முழு தொழிற்சாலைகளின் டிஜிட்டல் ட்வின்களை (மெய்நிகர் பிரதிகள்) பயன்படுத்தி சிமுலேஷன்கள் மற்றும் மேம்படுத்தல்களை நடத்துகின்றனர். நேரடி IoT சென்சார் தரவு ட்வினுக்கு வழங்கப்படுகிறது, இதனால் பொறியாளர்கள் “என்னவாகலாம்” என்ற சூழ்நிலைகளை மாதிரியாக்கி, அமைப்புகள் அல்லது செயல்முறைகளை மேம்படுத்தி, உண்மையான வரிசையை தடைசெய்யாமல் முடிவுகளை கணிக்க முடியும். AI-ஐ டிஜிட்டல் ட்வின்களுடன் இணைத்தல் (உதாரணமாக, வடிவமைப்பு மாற்றங்களை ஆராய ஜெனரேட்டிவ் AI பயன்படுத்துதல்) எதிர்கால போக்காக கருதப்படுகிறது, இது வடிவமைப்பு, சிமுலேஷன் மற்றும் நேரடி பகுப்பாய்வுக்கு வாய்ப்புகளை விரிவாக்கும்.
• ஜெனரேட்டிவ் வடிவமைப்பு மற்றும் AI இயக்கும் தயாரிப்பு மேம்பாடு: பொருட்கள், கட்டுப்பாடுகள் மற்றும் கடந்த வடிவமைப்புகளின் தரவுகளில் பயிற்சி பெற்ற ஜெனரேட்டிவ் AI கருவிகள் தானாகவே மேம்படுத்தப்பட்ட கூறுகள் மற்றும் மாதிரிகளை உருவாக்க முடியும். விண்வெளி மற்றும் வாகன நிறுவனங்கள் இதை இலகுவான, வலுவான கூறுகளுக்காக ஏற்கனவே பயன்படுத்தி வருகின்றன. பரவலாக, AI பெருமளவு தனிப்பயனாக்கத்தை உதவுகிறது, இது உற்பத்தியை நிறுத்தாமல் வாடிக்கையாளர் விருப்பங்களுக்கு விரைவாக வடிவமைப்புகளை மாற்றுகிறது.

மொத்தத்தில், உற்பத்தியில் AI எளிய தானியக்கத்தைத் தாண்டி செல்கிறது. IBM விளக்குகிறது, இந்த “புத்திசாலி தொழிற்சாலை” அமைப்புகள் இணைக்கப்பட்ட சாதனங்கள் மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வுகளை பயன்படுத்தி, உற்பத்தி நேரடியாக தானாக தன்னை சரிசெய்கிறது. இதன் விளைவாக, AI தொடர்ந்து செயல்பாடுகளை கண்காணித்து, உற்பத்தி திறனை அதிகரித்து, கழிவுகளை குறைத்து, மனித இடையீடு இல்லாமல் மிகவும் நெகிழ்வான மற்றும் திறமையான தொழிற்சாலை உருவாகிறது.

உற்பத்தியில் AI-இன் நன்மைகள்

உற்பத்தி செயல்பாடுகளில் AI பல நன்மைகளை வழங்குகிறது. முக்கிய நன்மைகள்:

• செயல்திறன் மற்றும் உற்பத்தித்திறன் அதிகரிப்பு: AI இயக்கும் செயல்முறை கட்டுப்பாடு மற்றும் மேம்பாடு ஒரே வளங்களிலிருந்து அதிக உற்பத்தியை பெற உதவுகிறது. உதாரணமாக, நேரடி AI கண்காணிப்பு உச்சநேரங்களில் இயந்திரங்களை அதிகரிக்கவும், குறைந்த நேரங்களில் மெதுவாக்கவும் முடியும், இதனால் மொத்த பயன்பாடு அதிகரிக்கிறது. IBM படி, AI இயக்கும் “புத்திசாலி தொழிற்சாலைகள்” தானாகவே சிறந்த நிலைகளில் தங்களை சரிசெய்து, உற்பத்தி திறனை பெரிதும் உயர்த்துகின்றன.
• நிறுத்த நேரம் மற்றும் பராமரிப்பு செலவுகள் குறைப்பு: தோல்விகளை முன்னறிவிப்பதன் மூலம், AI திட்டமற்ற நிறுத்தங்களை குறைக்கிறது. ஒரு மதிப்பீடு முன்னறிவிப்பு பராமரிப்பு செலவுகளை 25% வரை மற்றும் நிறுத்த நேரத்தை 30% வரை குறைக்க முடியும் என்று கூறுகிறது. இந்த சேமிப்புகள் தொழிற்சாலைகளுக்கு குறைந்த அவசர பழுதுபார்க்கும் பணியுடன் 24 மணி நேரமும் சீராக இயங்க உதவுகின்றன.
• உயர் தரம் மற்றும் குறைந்த கழிவு: AI ஆய்வு மற்றும் கட்டுப்பாடு சிறந்த தரத்தையும் குறைந்த கழிவையும் ஏற்படுத்துகிறது. கணினி பார்வை மனிதர்கள் தவறவிடக்கூடிய குறைபாடுகளை கண்டறிகிறது, AI மேம்படுத்திய செயல்முறைகள் மாறுபாட்டை குறைக்கின்றன. இதன் விளைவாக, தயாரிப்புகள் ஒரே மாதிரியாகவும் சுற்றுச்சூழல் பாதிப்பும் குறைவாகவும் இருக்கும். உண்மையில், IBM கூறுகிறது AI-ன் சக்தி சக்தி பயன்பாட்டை மேம்படுத்தி, கழிவுகளை குறைத்து “சுற்றுச்சூழல் நட்பு உற்பத்தி நடைமுறைகளுக்கு உதவுகிறது”.
• வேகமான புதுமை மற்றும் வடிவமைப்பு சுற்றுகள்: AI ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டை விரைவுபடுத்துகிறது. ஜெனரேட்டிவ் வடிவமைப்பு மற்றும் விரைவான மாதிரிப்படுத்தல் போன்ற நுட்பங்கள் நிறுவனங்களுக்கு புதிய தயாரிப்புகளை விரைவாக உருவாக்க உதவுகின்றன. IBM படி, AI இயக்கும் டிஜிட்டல் ட்வின் சிமுலேஷன்கள் மற்றும் ஜெனரேட்டிவ் மாதிரிகள் உற்பத்தியாளர்களுக்கு “விரைவாகவும் திறமையாகவும் புதுமை செய்ய” உதவுகின்றன, இது விரிவான வடிவமைப்புகளுக்கான சந்தை நேரத்தை குறைக்கிறது. இது நிறுவனங்களை வேகமாக மாறும் சந்தையில் துடிப்பாக வைத்திருக்க உதவுகிறது.
• மேம்பட்ட வழங்கல் சங்கிலி மற்றும் தேவைக் திட்டமிடல்: ஜெனரேட்டிவ் AI மற்றும் இயந்திரக் கற்றல் நிறுவனங்களுக்கு தேவையை கணிக்கவும், சரக்குகளை சிறப்பாக நிர்வகிக்கவும் உதவுகின்றன. உதாரணமாக, AI இயக்கும் சிமுலேஷன் மற்றும் சூழ்நிலை மாதிரிகள் வழங்கல் சங்கிலி நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் தாங்கும் திறனை மேம்படுத்துகின்றன. IBM விளக்குகிறது, ஜெனரேட்டிவ் AI வழங்கல் சங்கிலி மேலாண்மையில் தொடர்பு மற்றும் சூழ்நிலை திட்டமிடலை மேம்படுத்தி, நிறுவனங்களுக்கு தடைகளை விரைவாக எதிர்கொள்ள உதவுகிறது.
• பணியாளர் பாதுகாப்பு மற்றும் திருப்தி மேம்பாடு: ஆபத்தான அல்லது ஒரே மாதிர repeating பணிகளை ரோபோக்களுக்கு ஒப்படைப்பதன் மூலம், AI தொழிற்சாலைகளை பாதுகாப்பாக மாற்ற முடியும். AI அமைப்புகள் (சில சமயம் AR/VR மூலம் மேம்படுத்தப்பட்ட) பணியாளர்களுக்கு சிக்கலான பணிகளை துல்லியமாக வழிகாட்டுகின்றன. இந்த மனித–யந்திர கூட்டாண்மை பணியாளர்கள் அதிக மதிப்புள்ள, சுவாரஸ்யமான பணிகளில் அதிக நேரம் செலவிட உதவுகிறது, வேலை திருப்தியை உயர்த்துகிறது.

மொத்தத்தில், AI தொழிற்சாலைகளை “புத்திசாலி” ஆக்குகிறது. இது தரவு சார்ந்த நிறுவனமாக உருவாகி, முடிவுகள் ஆதாரபூர்வமாகவும், செயல்முறைகள் தொடர்ந்து தங்களை மேம்படுத்திக் கொண்டிருக்கும் இடமாகிறது. பரவலாக பயன்படுத்தப்படும் போது, இந்த திறன்கள் பாரம்பரிய அசெம்பிளி லைனிலிருந்து முழுமையாக தானியக்கமான, நுண்ணறிவு தொழிற்துறை 4.0 செயல்பாடுகளுக்கு ஒரு பெரிய முன்னேற்றமாகும்.

சவால்கள் மற்றும் அபாயங்கள்

தொழிற்துறையில் AI-ஐ ஏற்றுக்கொள்ளும் போது பல தடைகள் உள்ளன. முக்கிய சவால்கள்:

• தர தரம் மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு: AI-க்கு பெரிய அளவிலான சுத்தமான, பொருத்தமான தரவு தேவை. உற்பத்தியாளர்களிடம் பெரும்பாலும் பழைய உபகரணங்கள் இருக்கும், அவை தரவு சேகரிப்புக்காக வடிவமைக்கப்படவில்லை, மற்றும் வரலாற்று தரவு தனித்தனியாக அல்லது ஒருங்கிணைக்கப்படாமல் இருக்கும். உயர் தர தரவு இல்லாமல் AI மாதிரிகள் தவறானவையாக இருக்கலாம். IBM குறிப்பிடுகிறது பல தொழிற்சாலைகளுக்கு “நம்பகமான洞察ங்களுக்கு தேவையான சுத்தமான, கட்டமைக்கப்பட்ட மற்றும் பயன்பாட்டுக்கு சிறப்பான தரவு இல்லை”, குறிப்பாக தரக் கட்டுப்பாட்டில்.
• சைபர் பாதுகாப்பு மற்றும் செயல்பாட்டு அபாயம்: இயந்திரங்களை இணைத்து AI பயன்படுத்துவதால் சைபர் தாக்குதலுக்கு ஆபத்து அதிகரிக்கிறது. ஒவ்வொரு புதிய சென்சார் அல்லது மென்பொருள் அமைப்பும் தாக்குதலுக்கான வாயிலாக இருக்கலாம். உற்பத்தியாளர்கள் வலுவான பாதுகாப்பில் முதலீடு செய்ய வேண்டும்; இல்லையெனில், ஊடுருவல்கள் அல்லது மால்வேர் உற்பத்தியை பாதிக்கலாம். மேலும், பரிசோதனை AI மாதிரிகள் (சிறப்பாக வளர்ந்து வரும் ஜெனரேட்டிவ் AI) இன்னும் முழுமையாக நம்பகமாக இருக்காமலும் இருக்கலாம், இது முக்கிய பணிகளில் அபாயம் ஏற்படுத்தும்.
• திறன் மற்றும் பயிற்சி குறைவு: AI மற்றும் தொழிற்சாலை செயல்பாடுகளை இரண்டையும் புரிந்துகொள்ளும் பொறியாளர்கள் மற்றும் தரவு விஞ்ஞானிகள் குறைவாக உள்ளனர். IBM வலியுறுத்துகிறது, “திறன் பற்றாக்குறை” AI-ஐ செயல்படுத்த பயிற்சி இல்லாமல் கடினமாக்குகிறது. பல நிறுவனங்கள் பணியாளர் மேம்பாடு மற்றும் திறன் உயர்வில் பெரிதும் முதலீடு செய்ய வேண்டியுள்ளது.
• மாற்ற மேலாண்மை மற்றும் பணியாளர் தாக்கங்கள்: பணியாளர்கள் வேலை பாதுகாப்பு பற்றிய கவலைக்காக புதிய AI கருவிகளை எதிர்க்கலாம். புத்திசாலி ஏற்றுக்கொள்ளல் தெளிவான தொடர்பு மற்றும் மறுபயிற்சி தேவை. IBM கூறுகிறது, பெரும்பாலான நிறுவனங்கள் AI மற்றும் தானியக்கத்தால் சில தாக்கங்களை எதிர்கொள்கின்றன, எனவே இந்த மாற்றத்தை நிர்வகிப்பது அவசியம். நேர்மறையான பக்கமாக, பல நிபுணர்கள் AI பணியாளர்களை மாற்றுவதற்குப் பதிலாக அவர்களை உதவுவதற்கானது என்று வலியுறுத்துகின்றனர், மீண்டும் மீண்டும் செய்யும் பணிகளை இயந்திரங்களுக்கு ஒப்படைத்து, மனிதர்கள் படைப்பாற்றல் மற்றும் கண்காணிப்பு பணிகளை மேற்கொள்கின்றனர்.
• உயர் ஆரம்ப செலவுகள்: AI-ஐ செயல்படுத்துதல் – புதிய சென்சார்கள், மென்பொருள் மற்றும் கணினி அடித்தளம் உட்பட – செலவானது. இது சிறிய உற்பத்தியாளர்களுக்கு குறிப்பாக சவாலாகும். MarketsandMarkets ஆய்வில், உயர் செயல்படுத்தல் செலவுகள் AI தேவையை அதிகரித்தாலும் முக்கிய தடையாக உள்ளன என்று குறிப்பிடப்பட்டுள்ளது. நிறுவனங்கள் ROI-வை கவனமாக திட்டமிட வேண்டும், பெரும்பாலும் முழு அளவிலான அறிமுகத்திற்கு முன் பைலட் திட்டங்களுடன் துவங்குகின்றன.
• தரநிலைகள் மற்றும் பாதுகாப்பு கட்டமைப்புகள் இல்லாமை: தொழிற்சாலைகளில் AI அமைப்புகளை சரிபார்க்க தொழிற்துறை முழுவதும் தரநிலைகள் குறைவாக உள்ளன. AI ஆல்கொரிதம்கள் வெளிப்படையான, நியாயமான மற்றும் பாதுகாப்பானவையாக இருக்க வேண்டும் (உதாரணமாக, பாகுபாடு அல்லது எதிர்பாராத தோல்விகளை தவிர்க்க) என்பதில் சிக்கல் உள்ளது. TÜV SÜD மற்றும் உலக பொருளாதார மன்றம் போன்ற நிறுவனங்கள் தொழிற்துறை சூழலில் AI தரத்தை சான்றளிக்கும் கட்டமைப்புகளை உருவாக்க முயற்சிக்கின்றன, ஆனால் தரநிலை சிறந்த நடைமுறைகள் இன்னும் உருவாகி வருகின்றன.

இந்த சவால்களைத் தாண்டி முன்னோக்கி செல்லும் போது பெரிய வாய்ப்புகள் திறக்கப்படுவதாக தலைவர்கள் வலியுறுத்துகின்றனர். உதாரணமாக, பழைய உபகரணங்களுடன் AI-ஐ ஒருங்கிணைப்பது – பொதுவான தடையாகும் – அடுத்த தலைமுறை தீர்வுகளுக்கான முக்கிய பகுதியாக உள்ளது.

எதிர்கால போக்குகள் மற்றும் பார்வை

தொழிற்துறையில் AI வளர்ச்சி வேகமாக உள்ளது. நிபுணர்கள் AI-ஐ மற்ற தொழில்நுட்பங்களுடன் இணைத்தல் அடுத்த பத்தாண்டுகளில் தொழிற்சாலைகளை மாற்றி அமைக்கும் என்று கணிக்கின்றனர்.

• ஜெனரேட்டிவ் AI + டிஜிட்டல் ட்வின்கள்: பகுப்பாய்வாளர்கள் ஜெனரேட்டிவ் AI-ஐ டிஜிட்டல் ட்வின் மாதிரிகளுடன் இணைத்தல் உற்பத்தியில் புரட்சியை ஏற்படுத்தும் என்று எதிர்பார்க்கின்றனர். இந்த இணைப்பு தற்போதைய செயல்முறைகளை மட்டுமே மேம்படுத்தாமல், “வடிவமைப்பு, சிமுலேஷன் மற்றும் நேரடி முன்னறிவிப்பு பகுப்பாய்வின் புதிய காலத்தை தொடங்கும்”. இந்த துறைகளில் முதலீடு செய்யும் உற்பத்தியாளர்கள் எதிர்வினை பராமரிப்பிலிருந்து முன்கூட்டிய மேம்பாட்டுக்கு மாறி, செயல்திறன், நிலைத்தன்மை மற்றும் தாங்கும் திறனை பெரிதும் மேம்படுத்த முடியும்.
• தொழிற்துறை 5.0 – மனித மையமான உற்பத்தி: தொழிற்துறை 4.0-ஐ அடிப்படையாக கொண்டு, ஐரோப்பிய ஒன்றியம் தொழிற்துறை 5.0 என்ற கருத்தை முன்வைக்கிறது, இது நிலைத்தன்மை மற்றும் பணியாளர் நலன்களை உற்பத்தி திறனுடன் இணைக்கிறது. இதில், ரோபோக்கள் மற்றும் AI கனமான, ஆபத்தான பணிகளை மேற்கொள்கின்றன, மனித படைப்பாற்றல் மையமாக இருக்கும். தொழிற்சாலைகள் சுற்றுச்சூழல் நட்பு மற்றும் வளங்களைச் சிறப்பாக பயன்படுத்தும் நடைமுறைகளை ஏற்றுக்கொண்டு, ஆயுள் முழுவதும் கற்றல் திட்டங்கள் பணியாளர்களை டிஜிட்டல் திறன்களுடன் தயாரிக்கும். தொழிற்துறை 5.0 திட்டங்கள் உற்பத்தியை பசுமையாகவும், உட்புகும் முறையிலும் மாற்றுவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளன.
• எட்ஜ் AI மற்றும் நேரடி பகுப்பாய்வு: 5G மற்றும் எட்ஜ் கணினி வளர்ச்சியுடன், AI செயலாக்கம் தொழிற்சாலை தரையில் (சாதனங்கள் அல்லது உள்ளூர் சர்வர்களில்) அதிகமாக நடைபெறும், மேகத்தில் அல்ல. இது மிகக் குறைந்த தாமதக் கட்டுப்பாட்டு அமைப்புகளையும், நேரடி தரக் கருத்துக்களையும் சாத்தியமாக்கும். உதாரணமாக, AI இயக்கும் சென்சார்கள் உடனடியாக இயந்திரங்களை சரிசெய்யலாம், மேகத்துக்கு செல்லாமல்.
• கோபோட்ஸ் மற்றும் ரோபோட்டிக்ஸ் பரவலான ஏற்றுக்கொள்ளல்: வாகன மற்றும் மின்னணு துறைகளுக்கு மட்டுமல்லாமல் பல துறைகளிலும் ஒத்துழைப்பு ரோபோக்கள் விரைவாக வளர்ச்சி பெறும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. சிறிய தொழிற்சாலைகள் மற்றும் புதிய துறைகள் (உதாரணமாக, உணவு செயலாக்கம் அல்லது மருந்து) கோபோட்ஸை நெகிழ்வான தானியக்கத்திற்காக ஆராய்கின்றன. ஆண்டுதோறும் கோபோட் நுண்ணறிவு அதிகரித்து, மேலும் சிக்கலான பணிகளை செய்யும் திறன் பெறும்.
• மேம்பட்ட பொருட்கள் மற்றும் 3D அச்சிடுதல்: AI புதிய பொருட்களை வடிவமைக்கவும், சிக்கலான கூறுகளுக்கான கூட்டுறவு உற்பத்தி (3D அச்சிடுதல்) மேம்படுத்தவும் உதவும். இந்த தொழில்நுட்பங்கள் சில உற்பத்தியை உள்ளூர் அளவில் செய்யவும், தேவைக்கேற்ப உற்பத்தியை சாத்தியமாக்கவும், வழங்கல் சங்கிலி அழுத்தத்தை குறைக்கவும் உதவும்.
• விளக்கக்கூடிய தன்மை மற்றும் நெறிமுறை மீது வலுவான கவனம்: AI பயன்பாடு அதிகரிக்கும் போது, உற்பத்தியாளர்கள் இயந்திர முடிவுகளை நம்பவும் சரிபார்க்கவும் விளக்கக்கூடிய AI அமைப்புகளில் முதலீடு செய்வார்கள். நடைமுறையில், இது AI முடிவுகள் எவ்வாறு வந்தன என்பதை காட்சிப்படுத்தும் கருவிகள் மற்றும் AI இயக்கும் செயல்முறைகளில் பாதுகாப்பு மற்றும் நியாயத்தன்மையை உறுதி செய்யும் தொழிற்துறை வழிகாட்டுதல்களை அதிகரிக்கும்.

>>> மேலும் அறிய:

மருத்துவம் மற்றும் சுகாதாரத்தில் செயற்கை நுண்ணறிவு

வணிகம் மற்றும் சந்தைப்படுத்தலில் செயற்கை நுண்ணறிவு பயன்பாடுகள்

சுருக்கமாக, AI தொழிற்துறை செயல்பாடுகளில் மேலும் ஆழமாக ஒருங்கிணைக்கப்பட உள்ளது. ஆய்வுகள் ஆரம்பத்தில் AI-யில் முதலீடு செய்யும் நிறுவனங்கள் சந்தை பங்கு, வருமானம் மற்றும் வாடிக்கையாளர் திருப்தியை குறிப்பிடத்தக்க அளவில் அதிகரிக்க வாய்ப்பு உள்ளது என்று கூறுகின்றன. முழுமையான மாற்றம் நேரமும் கவனமான திட்டமிடலையும் தேவைப்படுத்தினாலும், திசை தெளிவாக உள்ளது: AI அடுத்த தலைமுறை புத்திசாலி, நிலைத்தன்மை மற்றும் போட்டித்திறன் வாய்ந்த உற்பத்தியை இயக்கும்.