Pojme, kot so industriska revolucija 4.0, IoT, dark data in umetna inteligenca, je v zadnjem obdobju takorekoč slišati vsepovsod in to v zelo različnih kontekstih. Sploh umetna inteligenca budi domišljijo, še prej pa vzbuja tudi strah, tako pred prevzemom nadzora, kot pred množično izgubo služb. V tej luči se zato mnogi sprašujejo komu je zares namenjena. Veliko se jih opredeljuje, da za UI čas še ni dozorel, spet drugi nimajo časa, da bi se ozirali na nove modne muhe, tretji pa hitijo, ker menijo, da je bil čas že »včeraj«. Vprašanje torej je, se bolj splača čakati, ali je nujno pohiteti?
Se spomnite podjetij Kodak in Nokia?
To sta bili svoj čas vodilni podjetji na svojih področjih, daleč pred svojo konkurenco, tekmeca, ki bi jih lahko ulovil, nikjer. A prišla je nova tehnologija, ki je postavila nova pravila, in igralce postavila v začeten, enakovreden položaj. Ker sta se podjetji predolgo upirali novim modnim muham, močno sta namreč zaupala preverjeni in do takrat uspešni formuli, so tekmeci zbrzeli mimo njiju. Zgodba se je končala s popolnim izginotjem nekoč največjega podjetja Kodak, in z dolgim mrkom podjetja Nokia, ki se šele sedaj vrača na svetovni zemljevid, a precej daleč za svojimi tekmeci. Tistimi, ki jih nekoč, z vrha Nokie, ni bilo videti »nikjer«.
Tudi današnje gigante, kot sta Google in Apple, je trenutno nepredstavljivo dohiteti, saj imata preveliko, tako tehnološko kot tudi finančno prednost. Povedano preprosteje, ob pojavu novih tehnologij, podjetja, ki obetajo, preprosto kupita. Tudi analitiki se strinjajo, da bi znala ostati na vrhu vse do pojava povsem nove tehnologije, kjer bosta prisiljena tudi onadva začeti na točki nič.
Vpliv Industrijske revolucije 4.0 po sledeh predhodnih verzij?
To pravilo ni novo in včasih vpliva na več kot eno samo podjetje. Poglejmo kako je industrijska revolucija spremenila razmerje moči v svoji prvi izdaji. Prababica pričakovane industrijske revolucije 4.0, verzija 1.0 iz obdobja okoli leta 1760, je na glavo postavila globalna razmerja in tlakovala pot več stoletni dominaciji Evrope oz. t.i. Zahoda.
Pred industrijsko revolucijo torej še ni bilo znano, da bo Evropa gospodarsko dominirala naslednja stoletja, teh kandidatov je bilo več. Kitajska in Indija sta bili gospodarsko in razvojno povsem konkurenčni in predvsem na področju tekstila celo superiorni pred takratnjo Anglijo. Na velikem otoku pa je povpraševanje po tekstilu strmo rastlo in domači tkalci so le stežka konkurirali azijskim, saj so le ti imeli prednost cenejše delavne sile ter domačega gojenja bombaža. Ta položaj je Angleže silil v inovacijo in z rojstvom parnega motorja, so zgrabili priložnost in vpeljali novo tehnologijo v proizvodnjo.
Na začetku je nova parna pridobitev vzbujala pomisleke in dolgo je veljalo prepričanje, da parni stroji ne bodo nikoli zamenjali dobrih in zanesljivih konj. In glej ga zlomka, azijski tekmici se nista navdušili za nov pristop. Ni se jima izplačala vpeljava, saj je bila takratna poceni delavna sila bolj konkurenčna, kot uvažati premog iz Anglije. A ne za dolgo. Stroji so se izboljšali in kaj hitro je večinski delež teksila začela proizvajati Anglija, Indija pa je le še izvažala poceni bombaž.
Podatki, podatki, podatki. To naj bo vaša investicija.
Moje mnenje je, da je podobno tudi z industrijsko revolucijo 4.0 in umetno inteligenco. Ta neizbežno prihaja v vse industrijske panoge in zagotovo, brez dvoma, prinašata boljšo in cenejšo proizvodnjo. To pomeni manj napak, manj izmeta, manjše stroške in tehnološko bolj dovršene izdelke. Igralci, ki se ne bodo prilagodili, preprosto ne bodo ostali v igri. Tisti pa, ki bodo prvi znali izkoristiti njene prednosti, lahko postanejo vodilni. Odvisno je torej le od agilnosti prilagoditve ter razvojni usmerjenosti, domišljiji, ki vodi v inovativne produkte in pristope.
Če je bil v 18. stoletju gorivo napredka premog, so današnji »premog« podatki. Velike količine podatkov. Ja, prav tako, kot so bile takrat potrebne velike količine premoga. Seveda pa je nujno, da so podatki kakovosti. Ni dovolj, da se »slepo« zbira velike količine podatkov in upa, da jih bomo lahko uporabili za »pametno« industrijo. Podatke moramo poznati, biti prepričani v njihovo točnost, kakovost in napovednost.
Vprašanje ali res zbiramo prave podatke mora biti naše izhodišče. Prav zato je prvi korak k naši inteligentni prihodnosti v digitalizaciji procesov ter rednemu spremljanju in vizualizaciji podatkov. Na tak način bomo lahko razumeli, prečistili ter preverjali ali nam morda kakšni ključni koščki sestavljanke manjkajo. Šele taki podatki lahko počakajo, da bodo učno gradivo inteligenci naše industrije.
