Arti Garg, chief technologist la AVEVA, unul dintre cei mai importanți furnizori globali de software industrial, vorbește despre această transformare cu luciditatea celui care cunoaște atât promisiunile, cât și capcanele tehnologiei. „Cum valorificăm aceste tehnologii menținând în același timp siguranța, operațiunile fiabile și promisiunile noilor capacități?” – aceasta este întrebarea care domină acum industria.
Un punct de inflexiune tehnologic
Industria nu este străină de AI. La AVEVA, de exemplu, se lucrează cu astfel de tehnologii de peste două decenii. Ceea ce s-a schimbat radical în ultimii ani este însă tipul de inteligență artificială disponibilă. Am trecut de la modele specializate la modele fundamentale de uz general, capabile să fie folosite de un număr mult mai mare de persoane. În paralel, a explodat conceptul de „physical AI” – inteligența artificială fizică, care accelerează capacitățile roboticii și ale sistemelor autonome – și cel de „agentic AI”, care permite automatizarea la nivel software.
Un studiu recent sugerează o creștere de aproape 78% a adoptării AI în doar doi ani în sectorul industrial. Este, spune Garg, un moment de inflexiune, o funcție-trepte în adopția tehnologiei. Dar tocmai această accelerație aduce provocări majore: noile sisteme AI sunt mai puternice, dar și mai greu de prezis și de explicat. Iar într-un mediu industrial, unde o decizie greșită poate avea consecințe catastrofale, imprevizibilitatea este un lux periculos.
Datele – fundamentul oricărei decizii inteligente
Pentru a funcționa cu adevărat, AI-ul industrial are nevoie de date – multe date, din surse foarte diferite. Într-o fabrică tipică, informațiile vin de la telemetria pompelor și a mixerelor, din jurnalele de service, din documentele de proiectare și din manualele de mentenană. Corelarea acestor fluxuri disparate a fost dintotdeauna o provocare centrală în spațiul industrial.
Acum, datorită tehnologiilor mai noi – bazele de date graf, algoritmi de potrivire avansați – operatorii pot obține diagnosticări în timp aproape real. În loc să petreacă ore întregi cercetând manual cum se leagă informațiile între ele, un operator cu o tabletă poate accesa instant datele corelate. Mai mult, roboții mobili pot intra în zone periculoase – spații cu temperaturi extreme, atmosfere toxice, radiații – și pot aduna date fără a expune oameni la risc.
Această combinație între AI software și robotică mobilă este ceea ce face momentul actual cu adevărat pivotal. Nu mai este vorba despre scenarii ipotetice, ci despre implementări care deja transformă modul în care funcționează uzinele, centralele electrice și minele.
Guvernanța – coloana vertebrală a automatizării responsabile
Dar puterea fără responsabilitate este o rețetă pentru dezastru. AVEVA operează cu ceea ce Garg numește un „mandat triplu” pentru AI responsabilă: securitate, eficiență (inclusiv eficiență de mediu) și, mai presus de toate, siguranța și supravegherea umană.
Concret, compania a dezvoltat un model de guvernanță pe mai multe niveluri, aplicat atât intern – pentru modul în care utilizează AI ca organizație – cât și în produsele pe care le livrează clienților. Acest cadru include „garduri de protecție” clare: zone în care sistemele automate pot acționa independent și zone în care decizia finală rămâne la un supraveghetor uman.
Ideea centrală este simplă și profundă: AI-ul trebuie să augmenteze, nu să înlocuiască, judecata umană în buclele critice de decizie. Aceasta este diferența esențială dintre automatizarea oarbă și automatizarea inteligentă.
Sustenabilitatea – o dimensiune adesea uitată
Un capitol adesea ignorat în dezbaterea despre AI este sustenabilitatea. Pe de o parte, AI-ul poate ajuta la gestionarea sistemelor energetice complexe, pe măsură ce sursele regenerabile câștigă teren. Pe de altă parte, AI-ul are propria amprentă de mediu – consum de electricitate, apă, resurse, emisii de carbon.
Arti Garg este implicată activ într-un grup de lucru al IEEE care dezvoltă o metodologie standardizată pentru măsurarea acestui impact. Doar prin înțelegerea clară a costului de mediu al AI-ului putem face alegeri informate și putem construi sisteme cu adevărat sustenabile.
Următoarea fază: AI-ul pășește în lumea fizică
Ce urmează? Garg vede un viitor apropiat în care roboții autonomi și dronele vor transforma fundamental modul în care lucrăm în uzine, în sistemele energetice și în exploatările miniere. „Sistemele autonome, fie că sunt roboți sau drone, vor schimba cu adevărat modul în care lucrăm în fabrici, în sistemele de alimentare cu energie, în minele. Într-un fel, acest lucru va face aceste operațiuni mai eficiente, mult mai sigure pentru oamenii implicați și mai productive”, spune ea.
Un alt capitol interesant este cel al codificării asistate de AI, care va permite experților din diverse domenii – nu doar informaticienilor – să construiască aplicații noi. Acest lucru democratizează dezvoltarea de software și aduce mai aproape logica industrială de inteligența artificială.
Dar realizarea acestui potențial cere mai mult decât implementare tehnologică. Organizațiile vor trebui să regândească procesele de business, să stabilească măsuri de protecție adecvate și să ofere lucrătorilor experimentați noi modalități de a-și aplica expertiza. Este vorba despre construirea unui model de automatizare care este nu doar mai autonom, ci și mai sigur, mai eficient și mai sustenabil.
Concluzie
Inteligența artificială industrială se află la răscruce. Putem merge pe drumul automatizării complete, cu toate riscurile pe care le implică. Sau putem alege calea mai inteligentă: o automatizare augmentată de judecata umană, ghidată de principii clare de guvernanță, construită pe date de calitate și conștientă de impactul ei asupra mediului.
A doua variantă este mai grea, mai lentă și cere mai multă disciplină. Dar este singura care poate duce la un viitor în care AI-ul industrial își îndeplinește promisiunea: mai multă eficiență, mai multă siguranță, mai multă sustenabilitate – fără a compromite ceea ce contează cel mai mult, oamenii și infrastructura critică pe care se sprijină societatea modernă.
De ce este important:
Acest subiect este crucial pentru mai multe categorii de decidenți. Pentru managerii industriali, înțelegerea faptului că AI-ul nu mai este opțional, ci o realitate care se implementează cu o viteză fără precedent, este esențială. Pentru factorii de reglementare, apariția unor cadre de guvernanță precum cel propus de AVEVA sau de grupurile IEEE oferă un punct de plecare pentru legislație și standarde. Pentru investitori, direcția este clară: companiile care vor investi în AI industrial responsabilă vor câștiga nu doar în eficiență, ci și în încrederea pieței. Și pentru societate în ansamblu, mesajul este că progresul tehnologic nu trebuie să vină în detrimentul siguranței – cele două pot, și trebuie, să coexiste.
