Secondo Snowflake, intelligenza artificiale e LLM avranno un impatto crescente nel manufacturing nel 2024.
Ecco le previsioni per l’anno prossimo, dal momento che i LLM supportati dai big data possono sparigliare le carte in ambito di customer experience.
Le 5 tendenze evolutive del mercato del manufacturing
Sono cinque le tendenze che ha analizzato Snowflake. L’AI generativa innanzitutto riesce a rivoluzionare l’accessibilità ai dati, alimentando l’innovazione nel manufacturing.
In secondo luogo, la manutenzione dei macchinari si baserà sull’AI per aumentare la produttività delle fabbriche.
L’intelligenza artificiale facilita a ridurre il rischio legato alle supply chain globali. L’ingegneria dei dati inoltre si evolverà, e avrà in un mondo di intelligenza artificiale.
I LLM alimenteranno infine gli strumenti self-service, perfezionando l’esperienza del cliente su tutti i canali di supporto.
Le previsioni sul manufacturing nel 2024: i dettagli
Snowflake ha fotografato le principali tendenze del mercato del manufacturing, prevedendo che nel 2024 le aziende manufatturiere adotteranno sempre più applicazioni AI. L’obiettivo è quello di ottimizzare la produttività e rendere più efficiente la gestione della supply chain, migliorando i rapporti con clienti, partner e fornitori.
Oltre a fornire risposte alle domande, l’AI generativa è in grado di orchestrare i flussi di lavoro analitici, agevolando la risoluzione dei problemi di produzione o l’ottimizzazione dello stesso processo. Il processo di miglioramento continuo accelera, riducendo di conseguenza i difetti, i tempi di ciclo e abbassando i costi di produzione.
Grazie alla relazione tra i dati generati e le procedure documentate da macchinari, l’intelligenza artificiale guiderà la risoluzione dei problemi e le riparazioni, per riportare le linee produttive alla piena operatività più rapidamente.
Quando le organizzazioni, che dispongono di sistemi ERP, i cui dati isolati hanno da sempre impedito una visione chiara della supply chain complessiva. abbattono i silos di dati e sfruttano strumenti come i LLM, offrono agli utenti un nuovo livello di comprensione, oltre a maggiori trasparenza, democratizzazione, contesto eccetera. L’accesso facilitato alle tecniche probabilistiche, compresa la previsione, la pianificazione e l’ottimizzazione dei percorsi, aumenterà la resilienza e l’efficienza della supply chain, alzando il grado di redditività e soddisfazione dei clienti.
I data engineer dovranno inoltre comprendere come l’AI generativa aggiunge valore, come consumare un modello e inserirlo in una pipeline di dati per automatizzarne l’estrazione. Avranno anche il compito di supervise e comprensione del lavoro dell’intelligenza artificiale. Le pipeline di dati realizzate e gestite rappresenteranno il primo luogo di connessione con i modelli linguistici di grandi dimensioni per consentire alle imprese di sbloccare il reale valore dei dati.
Secondo IDC, circa la metà dei decisori e degli influencer del settore del
manufacturing segnalano il miglioramento della soddisfazione del cliente come
priorità di business.
I LLM supportati dai big data hanno le potenzialità di cambiare le carte in tavola in ambito di customer experience.
