Мы живем в эпоху, когда искусственный интеллект и другие технологии позволяют легко персонализировать все что угодно и любой опыт. Опрошенные порталом InformationWeek эксперты обсуждают, насколько это изменит то, как мы производим и потребляем все и вся.

Дело не в том, что массовое производство — это хорошо или плохо, скорее это вопрос устойчивости. Сможет ли оно выжить в эпоху, когда все, что когда-то было сугубо деловым, теперь стало очень личным? «Утверждение, что ИИ положит конец массовому производству, от образования до промышленности, является одновременно провокационным и пророческим. Способность ИИ персонализировать опыт в больших масштабах может разрушить самые основы того, как мы производим и потребляем товары и услуги», — говорит Аднан Масуд, главный ИИ-архитектор компании UST, специализирующейся в области цифровой трансформации.

Трудно представить себе мир, в котором массовое производство может проигрывать в гонке за бóльшую прибыльность и лучшую устойчивость. Особенно если учесть, насколько далеко мы продвинулись в улучшении организации массового производства и сокращении отходов. От «шести сигма» и производства «точно в срок» на фабриках до микрообучения и геймификации в школах — все усилия и расходы были направлены на повышение эффективности и производительности.

Тем не менее, есть одно огромное обстоятельство, которое сейчас разрушает модель массового производства: «Люди устали от того, что бренды относятся ко всем одинаково», — говорит Чад Рейнольдс, генеральный директор и основатель компании Vurvey, которая обеспечивает «совместное творчество» покупателей и производителей для создания новых или высокоиндивидуализированных продуктов.

Вымирание или эволюция?

Хотя в массовом производстве было много достижений, мало что изменилось в том, как отрасли достигают своих целей. Другими словами, чем больше все менялось, тем больше все оставалось прежним.

«Несмотря на огромные изменения в привычках потребителей и цепочках поставок, производственные и складские отрасли оставались в значительной степени неизменными за последние 50 лет», — говорит Ахмад Байталмал, технический директор и соучредитель Mytra, производителя промышленных ботов, ПО и ячеек хранения.

Массовое производство в различных отраслях созрело для кардинальных изменений, которые неизбежны по всем направлениям.

«Генеративный ИИ положит конец массовому производству во многих отраслях. Например, когда дело доходит до игр, генеративный ИИ позволяет людям играть в разные игру в одном и том же игровом мире», — говорит Каве Вахдат, который возглавляет компанию по созданию игр с генеративным ИИ RiseAngle и компанию по CMO- и SEO-услугам RiseOpp.

Но это не значит, что каждая отрасль готова отказаться от старых методов — по крайней мере, пока.

«ИИ, работающий в тандеме с автоматизацией, IoT и периферийными вычислениями, окажет позитивное влияние на производство в ближайшем будущем, — говорит Фарес Сакка, директор Orange Business в Северной и Южной Америке по интеллектуальным отраслям. — ИИ станет умножителем силы через Индустрию 4.0, увеличивая масштаб массового производства с лучшим контролем над затратами, рисками, простоями или дефицитом продукции».

В связи с этим возникает вопрос: приведут ли в конечном итоге кардинальные изменения к исчезновению массового производства или заставят его развиваться. В конце концов, есть много преимуществ в получении экономии на масштабе. Возможно ли сохранить одно и отказаться от другого?

«Поскольку производители продолжают внедрять и эксплуатировать ИИ, они неизбежно закладывают основы Индустрии 5.0, обрабатывая огромные, разнообразные рабочие нагрузки со скоростью, отказоустойчивостью и устойчивостью, превосходящими то, что может сделать оператор на заводе. И это начало серьезных изменений — перехода к гиперперсонализированному, индивидуализированному и совместимому с нормативными требованиями производству», — добавляет Сакка.

Встречайте массовую персонализацию

Гиперперсонализация означает использование ИИ, расширенной аналитики и некоторого количества других технологий для мгновенного донесения до всех контента о продуктах, услугах и релевантной информации. Делать это с экономией на масштабе называется массовой персонализацией.

«ИИ не прекращает массовое производство; он переопределяет его посредством гиперперсонализации в масштабе, — говорит Скарлетт Сибер, директор по стратегии Money20/20, глобального организатора финтех-мероприятий и конференций. — Цифровизация позволила предоставлять стандартизированные финансовые продукты, такие как кредиты и кредитные карты, в больших масштабах. Теперь ИИ готов стать движущей силой следующего этапа развития финансовых услуг — предоставления уникальных индивидуальных продуктов миллионам людей одновременно. Этот переход от универсальной модели к массовой кастомизации знаменует собой новую эру для отрасли».

Самое удивительное в этом сдвиге то, что он, похоже, будет повсеместным.

«ИИ действительно трансформирует массовое производство во всех отраслях, и образование находится на переднем крае этой революции. Однако этот сдвиг в области образовательных технологий не обязательно означает конец всех форм массового производства в образовании. Скорее, ИИ позволяет нам проводить персонализацию в массовом порядке. Мы можем создавать инструменты и платформы, которые могут обеспечить уникальный опыт в масштабе», — говорит Линн Рогофф, адъюнкт-профессор цифрового искусства и дизайна и английского языка в Нью-Йоркском технологическом институте.

Их проект исследует, как ИИ, в частности чат-боты, могут персонализировать и улучшать процесс обучения. «Например, наш ИИ-чат-бот может вовлекать студентов в разговоры об исторических личностях, таких как Сакагавея, Льюис и Кларк, подстраивая язык, глубину и фокус в зависимости от ответов и стиля обучения отдельного студента», рассказывает Рогофф.

По большей части организации из разных отраслей принимают этот масштабный сдвиг.

«В производстве изменения не менее значительны — традиционная сборочная линия, оптимизированная для массового производства идентичных товаров, уступает место гибким системам на базе ИИ, способным производить индивидуальные продукты по запросу. Производство перейдет на персонализированные товары с использованием робототехники на базе ИИ и 3D-печати. ​​Это изменит привычные нам отрасли от моды до автомобилестроения — и создаст новые уровни персонализации, которые ранее были немыслимы», — говорит Масуд.

Даже в разработке ПО наблюдается переход к массовой персонализации.

«ИИ открывает новые бизнес-модели, позволяя компаниям предлагать узкоспециализированные и персонализированные продукты. Для нас это означает больше возможностей для поставки на нишевые рынки индивидуальных программных решений, помогающих нашим клиентам оставаться конкурентоспособными и устойчивыми», — говорит Вену Мула, генеральный директор Fleet Studio, компании-разработчика веб- и мобильных приложений.

Причины такого сдвига хорошо известны. Однако пока неясно, как будет развиваться массовое производство в различных отраслях, чтобы соответствовать этим изменениям.

«Заглядывая в будущее, мы ожидаем, что эффективность массового производства будет сочетаться с эффективностью персонализации. Наша задача заключается в разработке ИИ-платформ, которые могут предложить индивидуальный опыт обучения миллионам студентов одновременно, адаптируясь к темпу, интересам и стилю обучения каждого», — говорит Рогофф.

По ее словам, проблема и возможность заключается в том, чтобы пройти этот переход, гарантируя, что ИИ используется для улучшения человеческого обучения и взаимодействия, а не для их замены. «Как показывает наш проект, цель должна заключаться в использовании ИИ для дополнения и персонализации учебного опыта, сохраняя при этом критически важные социальные и совместные аспекты образования», — добавляет Рогофф.

Хотя возможности кажутся бесконечными и захватывающими, этот переход имеет свою цену.

«Отход от массового производства не обходится без проблем. Экономические последствия сложны. ИИ действительно способствует значительному росту производительности и экономическому росту, но он также вызывает опасения по поводу замещения рабочих мест и необходимости переподготовки рабочей силы, — говорит Масуд. — Социальные последствия также столь же глубоки. Возможность персонализировать все поднимает вопросы о конфиденциальности, владении данными и потенциале ИИ для усиления существующих предубеждений и неравенства».