Исследование TCS и AWS показало, что производители возлагают надежды на ИИ для роста рентабельности

Новое исследование Tata Consultancy Services ^[1] и Amazon Web Services выявило огромный разрыв между амбициями и реальностью: производители стремятся увеличить маржу с помощью ИИ, но при этом им не хватает базовой готовности к настоящей автономности.

По данным исследования Future-Ready Manufacturing Study 2025, мировые производители ускоряют переход к интеллектуальным операциям и большей автономии своих процессов.

Исследование, опубликованное Tata Consultancy Services (TCS) совместно с Amazon Web Services (AWS), предлагает основанный на данных взгляд на то, как отрасль выстраивает свою цифровую и информационную базу для поддержки автономных систем и аналитики решений.

Исследование показывает, что, хотя 75% производителей ожидают, что к 2026 году ИИ станет одним из трех основных источников операционной прибыли, только 21% сообщают о полной готовности к его внедрению. Это выявляет фундаментальные пробелы в интеграции данных и готовности систем на производственных предприятиях и в связанных с ними цепочках поставок.

В исследовании приняли участие 216 руководителей высшего звена из Северной Америки и Европы, представляющих такие секторы, как автомобилестроение, промышленное машиностроение, аэрокосмическая промышленность, химическая промышленность и тяжелое оборудование.

Фундаментальные пробелы в готовности ИИ

Ключевым выводом исследования является разрыв между стратегическими ^[2]  целями и операционной готовностью. Широко распространённое мнение о коммерческом потенциале ИИ очевидно, однако небольшое количество компаний, готовых к его внедрению, может представлять серьёзную проблему для отрасли.

Этот разрыв в готовности указывает на фундаментальные проблемы в управлении данными, системной интеграции и необходимости модернизированной инфраструктуры для поддержки передовых приложений ИИ. Исследование показало, что набирает популярность концепция автономности следующего поколения, при этом ожидается, что ИИ будет играть центральную роль в принятии решений в производственных средах.

Согласно исследованию, 74% руководителей ожидают, что к 2028 году агенты ИИ будут управлять от 11% до 50% рутинных производственных решений. Более того, более 30% прогнозируют значительный рост производительности в результате программ модернизации под руководством ИИ.

«Производство – это отрасль, в которой важны точность, надёжность и постоянное стремление к производительности. Сегодня эта основа становится ещё более значимой благодаря ИИ, используемому для координации решений, обеспечивая революционные бизнес-результаты за счёт большей предсказуемости, стабильности и контроля», – объясняет Анупам Сингхал, президент по производству в TCS.

Он добавляет: «В TCS мы рассматриваем это как уникальную возможность помочь производителям создавать устойчивые, адаптивные и готовые к будущему корпоративные экосистемы, способные процветать в эпоху интеллектуальной автономности».

Развитие интеллекта на уровне завода

На уровне заводов производители ^[2]  начинают интегрировать сценарии использования ИИ для контроля качества и планирования, и почти 40% из них сообщают о ранних, измеримых преимуществах. Это указывает на чёткую тенденцию к использованию ИИ для ощутимых улучшений операционной деятельности.

Ожидается, что в течение трех лет агенты ИИ будут управлять половиной всех рутинных производственных решений, что является важным шагом на пути к самооптимизации рабочих процессов и процессов.

«Сегодня производители сталкиваются с серьезным давлением: от низкой рентабельности до нестабильных цепочек поставок и нехватки рабочей силы», – добавляет Озгюр Тохумджу, генеральный менеджер по автомобилестроению и производству в AWS.

«В AWS мы трансформируем производство с помощью автономных операций на базе искусственного интеллекта ^[3], переходя от ручных, реактивных процессов к интеллектуальным, самооптимизирующимся системам, работающим в больших масштабах».

Озгур утверждает, что благодаря внедрению искусственного интеллекта на каждом уровне производственных процессов и использованию облачной архитектуры производители могут перейти от простой автоматизации к по-настоящему автономному принятию решений.

Он объясняет, что это позволяет системам «предсказывать, адаптироваться и действовать самостоятельно с минимальным вмешательством человека».

Озгур добавляет: «Это исследование ясно показывает: будущее производства не только цифровое, но и автономное – оно управляется искусственным интеллектом, который обучается, развивается и работает непрерывно».

Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! ^[4] Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке ^[5] вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Источник ^[6]