AspenTech Bill Scudder:2022 年 AI、自动化与劳动力趋势前瞻
AspenTech AIoT 解决方案高级副总裁兼总经理 Bill Scudder 分享 2022 年 AI、自动化与职场文化预测。
代际劳动力变迁将加速知识自动化
全行业劳动力正经历重大板块位移,工业领域尤甚。资深员工步入退休年龄,“大辞职”潮波及多行业,仅靠招聘应届毕业生填补缺口行不通——他们在校学习的技术概念往往与组织车间实际工作流与系统脱节。这将推动 2022 年知识自动化技术与流程大幅加速。自动化知识共享与智能富集应用,通过保存历史领域知识并跨团队广泛普及(打破孤岛),弥合离职员工与新员工间的技能鸿沟。这兼具招聘工具双重效益:知识自动化让工作更轻松、给员工成功工具,工作对潜在招聘者更具吸引力。
工业数据科学家涌现,推动工业 AI 战略落地
工业劳动力代际更迭将催生另一趋势:工业数据科学家作为采用管理工业 AI 等新技术的核心人物广泛涌现——同样关键的是部署与最大化这些技术潜力的战略。新研究显示:84% 关键工业决策者认同工业 AI 战略驱动竞争优势必要性,98% 承认缺乏战略将带来挑战,但仅 35% 实际部署了此类战略。工业数据科学家一脚踏传统数据科学、一脚踏独特领域专长,将成为创建与部署工业 AI 战略的关键推手。
AI 投资从通用模型转向精准工业 AI
2022 年将见证 AI 向工业 AI 成熟全面绽放,毕业为具有具体时间价值的现实产品部署。为达此,更多工业组织将有意识地从通用 AI 模型投资转向更适配、精准的工业 AI 应用,助力实现盈利与可持续发展目标。这意味着:从依赖海量厂房数据却无法覆盖全操作范围的 AI 模型,转向利用领域专长解读预测、深度分析与机器学习的特定工业 AI 模型。工业数据将在全资产生命周期转化为真实业务成果。此转变双重裨益:也促进围绕工业 AI 的最佳组合联盟新生。以往伙伴关系极度技术中心、由服务或单一大厂驱动。工业 AI 专业化聚焦需要更大解决方案提供商集合,汇聚独立定制专长。这不仅推动伙伴关系从通用 AI 项目进化,更聚焦时间价值伙伴关系而非 DIY 方法,前所未有降低 AI 采用门槛。
高管问责与文化变革将加速工业 AI 部署
随着工业组织规模化部署企业级工业 AI 战略与应用,高管问责与文化变革投入将成为收获数字化转型红利的关键。首席数字官 (CDO) 等数字化高管将发挥关键作用:牵引数字化转型与工业 AI 跨越组织——连接遗留系统与新技术、促进跨孤岛协作、从大规模数据收集转向战略工业数据管理。所有职责对确保工业组织执行数字化转型计划、实现适配工业 AI 应用的广泛采用与战略至关重要。
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