Honeywell і Ecolab вказують на обмеження ШІ у фізичному світі
Керівники Honeywell та Ecolab розповіли, що впровадження ШІ у будівлі, на заводах і в харчовій промисловості стикається з проблемами точності та вартості. Замість повної автономії компанії рухаються до напівавтономних систем із людиною в контурі.
Впровадження найновіших моделей штучного інтелекту в будівлі, на заводах і в комерційних кухнях виявляється значно складнішим, ніж у чат-ботах. Про це на саміті AIQ Summit, що відбувся у Нью-Йоркській фондовій біржі, заявили керівники промислового конгломерату Honeywell та компанії Ecolab, яка займається управлінням водними ресурсами. Попри загальний оптимізм щодо ШІ, обидва топменеджери окреслили конкретні бар’єри, які стримують масове впровадження технології у фізичних операціях.
Головна проблема, за словами технічного директора Honeywell Суреша Венкатараялу, полягає в точності. Клієнти промислового гіганта «справді вимагають 99,9999%», тоді як передові моделі ШІ «можуть забезпечувати 85%». Такий розрив є критичним для середовищ, де помилка може призвести до зупинки виробництва або загрози безпеці. Директор зі штучного інтелекту Ecolab Ей Джей Віджесінгхе вказав на інше обмеження — вартість. Коли компанія застосувала «найкращу з наявних моделей» для високонавантажених завдань, «токеноміка злетіла до небес», і «іноді це дорожче, ніж використовувати людей». Після оптимізації моделей Ecolab скоротила витрати на токени приблизно на 70–80%.
Обидва керівники не описують повністю автономного майбутнього. Венкатараялу зазначив, що рух відбувається до «напівавтономного світу», де оператори поступово формують довіру до систем, і «автономія не означає усунення людей». Віджесінгхе описав модель «людина на чолі», наголосивши, що агентні технології «ще не дозріли» для самостійної роботи в масштабі.
Фізичне обладнання не можна оновлювати так само швидко, як смартфон. Венкатараялу розповів, що оновлення «по повітрю» незабаром з’являться в комерційних будівлях, але з оператором у контурі. Будівлі та промислові об’єкти є «критичними для місії та безпеки»: Tesla може бути недоступною півтори години під час оновлення, але «ви не можете дозволити собі, щоб будівля була закрита на півтори години».
Honeywell також оголосила про партнерство з Nvidia на своєму інвесторському дні. За словами Венкатараялу, компанія доопрацьовує відкриті моделі, зокрема тому що клієнти хочуть суверенітету над своїми даними та моделями. Honeywell ретельно відбирає їх і співпрацює з командою Nemotron від Nvidia, оскільки непідтримувана відкрита модель без запобіжників була б «небезпечною». Компанія описує фреймворк «бачити, думати, діяти та вчитися»: спочатку каталогізуються активи будівлі, включаючи HVAC, пожежний контроль, безпеку та контроль доступу, які з’єднуються через протокол BACnet, після чого агенти ШІ вивчають взаємозв’язки систем і керують ними. Honeywell також досліджує, як навчати ШІ хімії, наприклад, формулюванню каталізаторів.
Ecolab використовує сенсори в посудомийних машинах, пастках для шкідників і водних системах, щоб скоротити сервісні візити та прогнозувати обслуговування. Компанія також керує водними ресурсами для виробництва чипів, енергетики та охолодження в інфраструктурі ШІ. За словами Віджесінгхе, окремий ШІ додає мало вимірюваної цінності на рівні підприємства, вертикальний ШІ в межах однієї функції додає трохи, а найбільшу цінність дає «горизонтальний» ШІ, який працює від результату через такі функції, як продажі, фінанси та ланцюг поставок. ШІ «не повинен бути просто ще однією технологією» і має бути прив’язаний до трансформації всієї компанії. Ecolab очікує 325 мільйонів доларів річної економії до 2027 року, і, за його словами, «значні» суми вже отримано. Він наголосив, що основа даних, готовність процесів і дисципліна витрат однаково важливі: «Якщо одне переважує інше, ви не отримаєте цінності».
Венкатараялу додав, що місце запуску ШІ — на периферії, на об’єкті клієнта чи в хмарі — залежить від затримки, вартості транзакцій даних і суверенітету. Клієнти, які вже отримали 7% економії енергії від наявних систем контролю, тепер запитують, чи може ШІ дати ще 30% або 40%. Таким чином, попри обмеження, попит на вимірювані результати зростає, але шлях до повної автономії залишається поступовим і обережним.
5
