Bagaimana AI Bentuk Tenaga Kerja: Wawasan dari Eksekutif Industri
Industri dan manufaktur semakin beralih ke kecerdasan buatan (AI) untuk meningkatkan produktivitas dan kualitas. Namun, satu eksekutif mengatakan AI perlu diterapkan dengan hati-hati.
Dominic Gallello adalah CEO perusahaan kecerdasan buatan enterprise dan Industrial Internet of Things Symphony AzimaAI. Dia telah memimpin tiga perusahaan perangkat lunak publik dan swasta selama 16 tahun terakhir. Karier eksekutifnya juga mencakup tugas di Autodesk.
Gallello diwawancarai melalui email.
PERTANYAAN: Apakah kecerdasan buatan (AI) dapat menyebabkan kelelahan pekerja? Saya pikir itu seharusnya membuat hal-hal lebih mudah. Apa yang terjadi?
GALLELLO: Jika diterapkan dengan benar, tidak, itu tidak menyebabkan kelelahan pekerja. Tetapi jika Anda ingin menyebabkan kelelahan operator ruang kontrol, berikan mereka serangkaian alarm dan rekomendasi yang tidak terhubung dan tidak menguraikan masalah yang terjadi menjadi rekomendasi yang bermakna.
Inilah tempat AI harus hadir dan menjadi sangat membantu. Komputer dapat memproses dan mengkorelasikan sejumlah besar informasi untuk menyimpulkan wawasan yang tidak dapat dilakukan oleh pikiran manusia.
Tetapi jika diterapkan dengan buruk, ya. Kami telah melihat berkali-kali bahwa saat diterapkan dengan salah, AI menghasilkan alarm palsu. Komputer mengatakan ada masalah padahal tidak ada. Ini mengarah pada pengejaran burung hantu. Menghabiskan hari Anda untuk menghilangkan false positives adalah latihan yang membosankan bagi sebagian besar.
PERTANYAAN: Anda melaporkan kisah tentang perusahaan jasa gas yang memiliki banyak false positives. Dapatkah Anda memberikan sedikit latar belakang dan menjelaskan apa yang terjadi?
GALLELLO: Mereka menggunakan sistem berdasarkan AI generasi kedua, yang dikenal sebagai pattern recognition yang terkenal menghasilkan hingga 60 persen false positives. Harus mengejarnya dan menemukan bahwa sebenarnya tidak ada masalah adalah memakan waktu, mahal, dan juga sangat mengkhawatirkan untuk mengetahui apa yang nyata dan apa yang bukan.
AI diperlukan namun tidak cukup. Sistem AI generasi kedua lama melatih model pada kesalahan mesin yang dikenal dan jika kesalahan yang sama terjadi, sistem akan menangkapnya. Namun apa yang terjadi ketika Anda tidak memiliki riwayat kesalahan dan kemudian terjadi? Model tidak akan menangkapnya.
AI generasi ketiga membalikkan paradigma. Kami melatih model AI pada perilaku “normal” operasi dan kemudian kita menangkap perilaku anomali dari normal menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan generasi ketiga. Sekarang, kami baru memulai.
Langkah kritis adalah menghubungkan AI ke perpustakaan Failure Mode Effect Analysis yang secara akurat menentukan komponen mesin yang menjadi pelaku buruk dan memberikan rekomendasi kepada insinyur pemeliharaan atas tindakan yang akan diambil.
PERTANYAAN: Apakah perusahaan telah mulai melihat AI sebagai obat mujarab?
GALLELLO: Tidak ada yang melakukannya untuk lama. Dalam istilah chasm theory, kami melewati visionaries dan early adopters. Early majority ingin itu bekerja, memecahkan masalah spesifik, dan memberikan hasil keuangan. Ini adalah kerumunan yang sulit, “buktikan padaku.”
PERTANYAAN: Apakah ada konsekuensi tidak disengaja dengan AI? Jika ya, apa mereka?
GALLELLO: AI sama seperti setiap pergeseran teknologi. Saya membandingkannya dengan pergeseran ke pemrograman berorientasi objek. Ada gejolak besar menuju itu, ada banyak implementasi yang buruk tetapi akhirnya itu menjadi norma. AI sedang melalui perjalanan yang sama.
PERTANYAAN: Apa penyesuaian yang harus dilakukan perusahaan dalam cara mereka menerapkan AI?
GALLELLO: Lebih baik agar insinyur belajar AI daripada membagi antara insinyur ahli domain dan ilmuwan data murni. Ketika ahli subjek dapat memahami dan memanfaatkan kekuatan AI, itu akan mengarah pada implementasi yang lebih cepat dan lebih sukses.
