Esta es la visión reducida de la tecnocracia: deshacerse del Co2, empleados volubles e inestables que respiran COXNUMX, y reemplazarlos con IA. ¿Qué podría salir mal? Bueno, ningún trabajo es igual a ningún poder adquisitivo. La única respuesta del tecnócrata es la Renta Básica Universal, pero sin que se paguen los salarios gravables, ¿de dónde vendría ese dinero? ⁃ Editor TN
Durante los últimos años de 30, el producto interno bruto (PIB) en todo el mundo se ha reducido. Donde la inversión de capital y el aumento de la mano de obra han sido los impulsores tradicionales de la producción, ahora estamos en una encrucijada donde ya no podemos mantener el nivel de inversión para impulsar los niveles de crecimiento que el mundo desea. Esta situación se refleja en el sector industrial, en el que la edad promedio de las fábricas estadounidenses supera los 20 años, pero en su mayor parte sus operaciones y niveles de producción no han mejorado significativamente desde su introducción.
Sin embargo, Accenture cree que las perspectivas no deberían ser pesimistas, y que la inversión en IA tiene el potencial de duplicar las tasas de crecimiento económico anual de las principales economías desarrolladas, como Alemania, y triplicar la tasa económica de Japón con 2035. En la industria manufacturera, Accenture cree que el poder de las tecnologías de inteligencia artificial aumentará la rentabilidad en un 39%, aumentando el valor agregado bruto (VAB) en casi $ 4 billones en 2035.
La alta dependencia de la fabricación de maquinaria y su entorno de operaciones impulsado por el legado, en el que los equipos confían en la experiencia del operador para guiar su toma de decisiones, lo convierte en un candidato ideal para obtener un alto retorno de las inversiones cuando el sector invierte en IA.
La IA puede impulsar la productividad y capacitar a las fuerzas laborales para que trabajen de manera más inteligente de tres maneras:
1 Automatización inteligente
2 Fuerza laboral y mejora de activos
3 Acelerar la innovación
La inteligencia artificial y sus capacidades de autoaprendizaje pueden ser especialmente valiosas para industrias como la fabricación de automóviles, que tienen hasta procesos 300 que involucran a operadores humanos y robots que trabajan juntos para crear un producto para sus clientes.
Sin AI, un operador humano establecerá los diferentes parámetros para el proceso y la salida en función de su experiencia, pero los errores solo se encontrarán más adelante. El costo de estos errores puede dar como resultado una mayor tasa de chatarra producida, lo que lleva al fabricante a no cumplir con el pedido de un cliente a tiempo, al tiempo que aumenta sus propios costos de producción.
En un entorno impulsado por AI, los parámetros serán controlados por AI; cada vez que los parámetros caen fuera de las especificaciones, los sistemas impulsados por IA no solo los notificarán, sino que finalmente los controlarán antes de que afecten la calidad del producto. Esto solo es posible debido a la capacidad de los sistemas de análisis basados en inteligencia artificial para profundizar en los datos que de lo contrario tomarían semanas o meses para analizar manualmente los millones de puntos de datos que se generan en los pisos de operaciones actuales. Al poder monitorear la calidad de la producción durante todo el proceso, los entornos impulsados por IA están produciendo resultados de mejor calidad, menos desperdicio y sus costos operativos se reducen. La inteligencia artificial aporta inteligencia a la automatización, lo que permite a las empresas industriales no solo ser más eficientes, sino también dar a los operadores el tiempo necesario para obtener más valor de sus procesos y tomar decisiones estratégicas basadas en datos.
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