Teknologi Besar AI infrastruktur belanja negara kini menyaingi PDB nasional, dan kekhawatiran terhadap gelembung triliunan dolar semakin meningkat.
Namun di tengah kebisingan tersebut, ada sinyal yang lebih menarik: meskipun sebagian besar organisasi kesulitan mendapatkan manfaat dari proyek AI, ada kelompok kecil namun terus berkembang yang merasakan manfaat nyata. Perbedaannya?
Chief Product Officer di IFS.
Mereka tidak mengejar hype atau menerapkan AI demi kepentingannya sendiri. Mereka menerapkannya pada hal yang paling penting – dalam industri yang menjaga dunia tetap berjalan.
Ini adalah AI Industri, diterapkan: penggunaan kecerdasan buatan untuk mengoptimalkan operasi di bidang manufaktur, energi, utilitas dan logistik. Dan itu secara diam-diam membuktikan apa yang berhasil.
70% pekerja AI lupa
Sebagian besar perbincangan publik tentang AI adalah sekitar 30% tenaga kerja yang bekerja di belakang meja. Di sinilah sebagian besar inovasi nyata terjadi: konten, kopilot, dan produktivitas.
Namun sekitar 70% tenaga kerja global tidak duduk di kantor sama sekali. Mereka adalah para insinyur, teknisi, dan pekerja lapangan yang memelihara, mengoperasikan, dan mewujudkan sistem fisik yang menjadi sandaran perekonomian kita.
Bagi mereka, AI adalah alat praktis untuk membantu pekerjaan diselesaikan lebih cepat, aman, dan efisien. AI industri diterapkan pada realitas sehari-hari dari peran-peran ini. Ini menghubungkan mesin, sensor, dan sistem. Ini menganalisis anomali, memprediksi kegagalan, dan mengotomatiskan penjadwalan.
Tenaga kerja industri baru
Konvergensi ini telah menciptakan kebutuhan akan tenaga kerja sebanyak 10 kali lipat: pakar manusia yang diangkat ke peran orkestrasi dan penilaian, agen AI yang menjalankan diagnostik dan alur kerja sepanjang waktu, dan pekerja robotik yang menangani tugas-tugas berbahaya dan pekerjaan presisi.
Bersama-sama, mereka membuka produktivitas yang sebelumnya dibatasi oleh ketersediaan manusia saja. Singkatnya, ini adalah kecerdasan di balik pekerjaan yang tidak akan pernah dilihat oleh kebanyakan orang.
Pergeseran ini mengubah sifat pengorganisasian pekerjaan itu sendiri. Itu bisnis Yang berhasil dengan AI bukanlah mereka yang paling banyak mengadopsi teknologi, tapi mereka yang menyatukan tiga elemen manusia, proses, dan tujuan untuk menciptakan hasil yang terukur.
Menjembatani kesenjangan eksekusi AI
Tantangan terbesar bagi sebagian besar perusahaan adalah bagaimana meningkatkan skala AI. Penelitian di industri global menunjukkan “kesenjangan eksekusi” yang semakin besar antara kecepatan adopsi dan kesiapan organisasi untuk menggunakan AI secara efektif.
Para pemimpin menyadari bahwa keberhasilan AI tidak ada hubungannya dengan kinerja model, melainkan lebih berkaitan dengan manajemen perubahan. Teknologi adalah bagian yang mudah. Bagian tersulitnya adalah perubahan: memikirkan kembali peran, melatih kembali orang-orang, dan membangun kembali kepercayaan terhadap keputusan yang diambil data.
Faktanya, kepercayaan mungkin merupakan faktor yang paling kurang dihargai dalam fase kematangan AI selanjutnya. Banyak eksekutif yang masih ragu untuk mengizinkan sistem AI mengambil keputusan secara independen. Itu adalah naluri, terutama ketika konsekuensi kegagalan bersifat operasional dan finansial.
Pandangan yang lebih pragmatis adalah memperlakukan AI seperti sesuatu yang baru karyawan. Tidak ada pemimpin yang mempekerjakan lulusannya dan memberi mereka wewenang penuh pada hari pertama. Mereka dilatih, diawasi dan diberdayakan secara bertahap seiring dengan berkembangnya pemahaman mereka.
Hal yang sama juga berlaku pada sistem AI; mereka harus dipercaya melalui pengalaman, bukan asumsi. Seiring berjalannya waktu, seiring dengan meningkatnya kepercayaan, proses persetujuan akan digantikan oleh otonomi. Evolusi ini akan menentukan era AI perusahaan berikutnya – Era Agentik.
Nilai yang sangat tinggi hingga sulit
Jika ledakan AI saat ini ditentukan oleh investasi, maka ledakan berikutnya akan terjadi melalui integrasi. Perusahaan-perusahaan yang berwawasan ke depan kini menerapkan AI ke dalam alur kerja mereka dibandingkan memasukkannya ke dalam sistem lama yang sudah ada.
Ini sedang berubah bisnis model. Salah satu perubahan paling besar yang sedang terjadi adalah servitisasi – peralihan dari menjual produk ke memberikan hasil. Daripada mengenakan biaya untuk suatu mesin, organisasi mengenakan biaya untuk kinerjanya: waktu aktif, efisiensi, atau ketersediaan.
Model tersebut menjadikan AI sangat diperlukan karena memberikan kecerdasan untuk memprediksi masalah sebelum terjadi dan mengalokasikan sumber daya yang diperlukan untuk menjaga layanan peralatan.
AI industri juga muncul sebagai faktor utama yang mendukung keberlanjutan. Ketika pelaporan ESG menjadi wajib di seluruh yurisdiksi, AI membantu organisasi memantau emisi, mengoptimalkan penggunaan sumber daya, dan membuat keputusan berdasarkan data yang mengurangi limbah dan biaya.
Apa yang tadinya terasa seperti beban regulasi kini menjadi katalisator transformasi; air pasang mengangkat semua kapal.
Masa depan AI yang tenang
Ada perasaan yang semakin besar bahwa sektor AI sedang menuju kehancuran. Beberapa perusahaan akan melakukan ekspansi secara berlebihan, yang lain akan melakukan konsolidasi, dan beberapa akan berkembang. Namun koreksi pada investasi spekulatif pada akhirnya merupakan tanda kemajuan.
Kenyataannya adalah AI Industri sudah diterapkan, dan bukan karena hype atau harapan. Itu karena ini memecahkan masalah nyata bagi orang-orang nyata. Hal ini membantu industri beroperasi lebih efisien, lebih berkelanjutan, dan lebih cerdas serta akan menjadi norma umum yang tenang.
Ketika para investor memperdebatkan apakah AI merupakan sebuah gelembung, dunia industri membuktikan manfaatnya. Ini bukanlah Era Cerdas – ini adalah era industri cerdas. Dan dampaknya akan bertahan lama setelah hype dan bubble tersebut hilang.
Kami telah menampilkan perangkat lunak otomatisasi terbaik.
Artikel ini dibuat sebagai bagian dari saluran Expert Insights TechRadarPro tempat kami menampilkan para pemikir terbaik dan tercemerlang di industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah milik penulis dan belum tentu milik TechRadarPro atau Future plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
