Видение общего искусственного интеллекта: реальность или шумиха?
От простых чат-ботов первого поколения до сегодняшних полуавтономных агентов ИИ мы видим сдвиг в сторону систем, которые могут выполнять сложные задачи, объединяя генеративные возможности с функциями, ориентированными на действия. Несмотря на эти достижения, агенты ИИ все еще сталкиваются со значительными ограничениями, особенно в понимании контекста и сложных рассуждениях.
Это поднимает важный вопрос: какую роль должен играть человеческий интеллект в будущем, когда машины будут способны мыслить и действовать независимо?
От подражания к мастерству: путь к рассуждающему ИИ
Прежде чем делать вывод о том, что наш интеллект создал инструмент, который сделал его неактуальным, мы должны сначала сделать шаг назад и спросить: насколько интеллектуален ИИ? Интересно, что наши текущие модели ИИ — несмотря на их впечатляющие возможности — обладают небольшим фактическим интеллектом в том смысле, в каком мы понимаем этот термин. По своей сути системы ИИ — это статистические и математические модели.Они работают, анализируя огромные наборы данных, выявляя закономерности и используя эти закономерности для прогнозирования, вывода или генерации выходных данных в ответ на подсказки пользователя.
Такой подход позволил ИИ достичь замечательных результатов, особенно в имитации поведения, похожего на человеческое. Будь то генерация текста, распознавание изображений или игры на сверхчеловеческом уровне, ИИ преуспел в задачах, которые создают иллюзию понимания. Тем не менее, эти системы не обладают подлинным пониманием своей среды или контекста. Например, усовершенствованные системы обработки естественного языка (NLP), несмотря на свою сложность, часто неправильно интерпретируют такие нюансы, как идиомы или сарказм.
Это ограничение становится наиболее очевидным в ситуациях, когда выпадают из наборов данных, на которых обучались эти модели. Без истинного понимания мира во всех его нюансах и отсутствия здравого смысла, подобного человеческому, системам ИИ трудно адаптироваться и рассуждать во всех нюансах, как это могут делать люди, или принимать надежные решения, сталкиваясь с неизвестным.
До сих пор преобладающей стратегией улучшения ИИ было масштабирование: скармливание моделям все больших наборов данных и увеличение их сложности для охвата большего количества аспектов человеческого поведения. Хотя это дало впечатляющие результаты, оно также достигает своих пределов. По мере того, как эти системы становятся больше, они становятся все более ресурсоемкими, хрупкими и зависимыми от качества своих обучающих данных. Неспособность рассуждать или обобщать за пределами усвоенных шаблонов остается фундаментальным препятствием для интеллектуальных систем, которые могут сравниться с людьми. Понимание этих ограничений является первым шагом к их преодолению, прокладывая путь для систем ИИ, которые могут лучше рассуждать и взаимодействовать с миром осмысленным образом.
Достижения в области ИИ подталкивают к интеграции некоторых элементов человеческого мышления. Это включает в себя причинность — использование ИИ для принятия решений и прогнозов на основе причинно-следственных связей, а не корреляционных связей — и контекстуальность — которая заключается в оценке данных в более широком контексте, распознавании нюансов, таких как намерение, противоречия или двусмысленности, с целью обеспечения более высокого уровня релевантности и точности ответов. Эти возможности имеют решающее значение для разработки ИИ, который может понимать и реагировать на сложные сценарии реального мира за пределами простого распознавания образов.
Тем не менее, мы увидели, что ИИ и генеративный ИИ (GenAI) достигли значительного прогресса в этой области. GenAI развивается, чтобы обрабатывать сложную логику и принятие решений, переходя от простого создания контента к все более и более сложному решению проблем. Недавние модели представили некоторые возможности вывода и теперь могут определять причинно-следственные связи между симптомами и заболеваниями, а не просто сопоставлять симптомы с вероятностями.
Искусственный интеллект общего назначения (AGI) представляет собой вершину устремлений ИИ: система, которая может сравняться с человеческим интеллектом или превзойти его в различных областях, без необходимости обширного обучения для каждой из них. Шестьдесят процентов руководителей высшего звена и венчурных капиталистов, опрошенных Capgemini Research Institute в отчете Top Tech Trends, считают, что эта технология достигнет зрелости и станет коммерчески жизнеспособной к 2030 году. Тем не менее, это видение остается в значительной степени амбициозным, сталкиваясь со значительными техническими и этическими препятствиями. Даже термин AGI, вероятно, к тому времени изменится и его нужно будет переосмыслить по мере нашего прогресса.
Текущему ИИ не хватает причинно-следственной связи, адаптивности и долговременной памяти, необходимых для обобщения, а также безопасного и надежного поведения, гарантирующего предсказуемую работу ИИ в непредсказуемых сценариях. Прозрачность и видимость также необходимы для избежания проблем доверия и подотчетности. В более широком общественном масштабе риски включают масштабное замещение рабочих мест, полномочия по принятию решений и усиление социального неравенства.
AGI остается спекулятивным. Прогресс далек от достижения многодоменного интеллекта. Основное внимание следует уделять улучшению результатов совместной работы людей и ИИ, решению сложных задач, таких как этические гарантии и контекстное понимание, избегая при этом преувеличенных заявлений.
Эволюция роли человеческого интеллекта в эпоху ИИ
ИИ — это дополнение, но не замена. Люди не станут ненужными, поскольку человеческий интеллект и возможности гораздо сложнее, чем просто машинное мышление. В конце концов, наш интеллект основан на возможностях мозга, которые являются результатом миллионов лет эволюции. На наши человеческие способности к рассуждению влияют многие факторы, такие как эмоции или гормоны. Даже процесс обучения младенцев — это то, что мы все еще с трудом понимаем и не можем воспроизвести.
Поэтому, поскольку мы развиваемся вместе с возможностями машин, человеческие роли будут меняться, поскольку ИИ становится все более способным выполнять задачи самостоятельно. Рассуждающий ИИ будет дополнять человеческий интеллект, усиливая производительность и обеспечивая прорывы в решении сложных проблем.
Существует потенциал для того, чтобы человеческие роли больше концентрировались на стратегическом контроле, этике, креативности или межличностных отношениях и улучшали принятие решений с помощью ИИ, а не заменялись им.
ИИ будет предоставлять идеи и анализ, но люди будут контекстуализировать и применять их в принятии решений и действиях, используя все нюансы и тонкости человеческих действий и поведения. Люди будут продолжать определять цели, устанавливать стратегии и внедрять инновации за пределами возможностей ИИ.
Поскольку рассуждающий ИИ продолжает развиваться, крайне важно, чтобы политики, лидеры отрасли и технологи совместно создавали надежные структуры контроля, которые гарантируют, что разработки ИИ соответствуют человеческим ценностям и общественным целям. Это сотрудничество имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы преимущества ИИ распределялись справедливо в обществе.
Поскольку лица, принимающие решения, и экосистема ИИ соберутся в Париже через несколько недель на Парижском саммите ИИ, крайне важно отстаивать политику, способствующую безопасному развитию ИИ. Такие меры не заменят, а улучшат человеческие роли, позволяя людям сосредоточиться на том, что они делают лучше всего — стратегический надзор, этика, творческое решение проблем и межличностные отношения, и это лишь некоторые из них.
В цифровом мире использование систем искусственного интеллекта (ИИ) — краеугольный камень организационных инноваций и операционной эффективности
В 2024 году Центр кибербезопасности Всемирного экономического форума объединился с Центром глобального потенциала кибербезопасности Оксфордского университета в рамках инициативы «Искусственный интеллект и кибербезопасность: баланс рисков и выгод», призванной направлять стратегии и принятие решений мировыми лидерами в отношении киберрисков и возможностей, связанных с внедрением ИИ.
Исследование завершилось белой книгой «Отрасли в интеллектуальную эпоху — искусственный интеллект и кибербезопасность: баланс рисков и выгод», опубликованной в январе 2025 года.
Глобальный обзор кибербезопасности 2025 показывает, что 66% организаций ожидают, что ИИ окажет значительное влияние на кибербезопасность в следующем году. Однако только 37% имеют процессы оценки безопасности систем ИИ перед развертыванием.
Этот пробел подчеркивает риск того, что организации внедряют системы ИИ без полной оценки и устранения связанных с ними рисков кибербезопасности, что потенциально приводит к уязвимостям в своих средах.
Если оставить системы ИИ уязвимыми к утечкам данных, манипуляциям алгоритмами или другой враждебной деятельности, это может привести к значительному операционному и репутационному ущербу. Оценивая и снижая киберриски, лидеры могут согласовать внедрение ИИ с целями организации и потребностями в устойчивости.
Более того, данные, которые питают модели ИИ, часто являются конфиденциальными или конфиденциальными, и их компрометация может означать финансовые потери или штрафы и негативно отразиться на организации. От обеспечения безопасных конвейеров данных до внедрения строгих средств контроля доступа, кибербезопасность должна быть встроена на каждом этапе жизненного цикла ИИ.
Четкое руководство по устранению этих рисков необходимо для принятия обоснованных решений и обеспечения безопасности стратегических выборов и соответствия нормативным требованиям . Это также укрепляет доверие между заинтересованными сторонами, обеспечивая устойчивый и ответственный рост на основе ИИ.
Лидеры должны отстаивать культуру, в которой кибербезопасность не считается препятствием для инноваций, а основополагающим столпом для устойчивого роста. Старшие владельцы рисков также играют важную роль в осуществлении надзора и контроля киберрисков, связанных с ИИ, и в проактивном управлении ими.
Стратегическое согласование инициатив в области ИИ с надежной структурой кибербезопасности также убеждает заинтересованные стороны, от клиентов до инвесторов, в приверженности организации защите цифровых активов.
Уделяя приоритетное внимание этим вопросам, руководители высшего звена защищают свои предприятия и позиционируют их как надежных, устойчивых и дальновидных игроков.
Подход, основанный на оценке риска
Принятие подхода, основанного на оценке риска, имеет решающее значение для безопасного внедрения ИИ. Организации должны оценить потенциальные уязвимости и риски, которые может принести ИИ, в свете возможностей, которые он приносит, оценить возможные негативные последствия для бизнеса и определить необходимые элементы управления для смягчения этих рисков.
Такой подход гарантирует, что инициативы в области ИИ будут соответствовать общим бизнес-целям организации и останутся в пределах допустимого уровня риска.
Внедрение кибербезопасности в процесс развёртывания ИИ
Все организации должны учитывать киберриски, связанные с ИИ, независимо от того, на каком этапе внедрения ИИ они находятся. Компании, уже использующие ИИ, должны сопоставлять свои внедрения и применять дополнительные решения безопасности.
Другие сценарии могут потребовать анализа риска и выгоды, чтобы определить, соответствует ли внедрение ИИ операционным и бизнес-целям. Этот подход способствует безопасности по умолчанию, гарантируя, что внедрение ИИ согласуется с инновациями и устойчивостью.
ИИ и кибербезопасность: как ориентироваться в рисках и возможностях
Системы ИИ не существуют изолированно. Организации должны учитывать, как бизнес-процессы и потоки данных вокруг систем ИИ могут снизить влияние сбоя кибербезопасности.
Это предполагает интеграцию элементов управления в более широкие структуры управления и процессы управления рисками предприятия.
Совместные ответственные инновации
Чтобы использовать преимущества ИИ, организации должны принять многосторонний подход к приоритетности анализа риска и выгоды и кибербезопасности. Это обеспечивает устойчивость, защищает инвестиции и поддерживает ответственные инновации.
Сотрудничество между экспертами по ИИ и кибербезопасности, регуляторами и политиками имеет решающее значение для согласования инструментов, обмена передовым опытом и установления ответственности. Этот совместный подход может устранить уязвимости, обусловленные ИИ, одновременно укрепляя доверие и уверенные инновации.
Цифровое доверие
Заслужить доверие к новым технологиям сложно. Доверие играет важную роль в каждом аспекте новых технологий — от разработки до внедрения и принятия.
Игнорирование индивидуальной агентности или несоблюдение конфиденциальности или других важных ценностей в этом цикле может подорвать доверие. Это в конечном итоге ставит под угрозу институты и экономический прогресс, которые все больше зависят от инновационных технологий.
Создание стандартов цифрового доверия
Создатели новых технологий должны придерживаться определенных обязательств, включая цели заслуживающей доверия технологии : безопасность, надежность, подотчетность, хороший надзор и инклюзивное, этичное и ответственное использование технологий.
Это включает в себя обеспечение того, чтобы внедряемые технологии не создавали плохих условий труда в цифровой цепочке поставок, особенно среди работников, занимающихся «цифровым усовершенствованием», и чтобы они не ухудшали условия труда для тех, на кого влияет внедрение.
В основе цифрового доверия лежит уверенность в том, что технологические инновации поддерживают выбор пользователя и уважают его агентство. Каждый, кто работает над разработкой технологий или использует их на работе, является заинтересованной стороной цифрового доверия.
Поэтому, чтобы заслужить доверие, необходимо предоставить глобальные гарантии, обеспечивающие доверие и уважение работников в этом процессе развития, как в качестве создателей технологий, так и в качестве субъектов технологий.
Эти глобальные гарантии могут способствовать позитивным изменениям только в том случае, если профсоюзы, как коллективный голос трудящихся, будут вовлечены в этот процесс и будет обеспечен эффективный социальный диалог.
Как пользователи и субъекты технологий, работники имеют права человека и трудовые права. Решения об использовании технологий, а не сами технологии, могут угрожать этим правам. Контекст, в котором внедряются новые технологии, имеет основополагающее значение для того, поддерживают ли они развитие цифрового доверия или вместо этого создают недоверие.
Интеграция работников
Чтобы работники могли участвовать в принятии решений по созданию более надежного будущего технологического ландшафта для всех, в этот процесс необходимо включить коллективные переговоры и социальный диалог.
Руководствуясь Концепцией цифрового доверия Всемирного экономического форума, руководители предприятий должны привлекать профсоюзы и представителей трудящихся к рассмотрению следующих вопросов при разработке или внедрении новых технологий:
Каковы ожидания наших работников относительно их прав и ценностей?
Как лучше всего учитывать мнение работников в процессе принятия технологических решений в компании?
Как отношение компании к своим технологическим работникам влияет на доверие других заинтересованных сторон к ее продуктам или услугам?
Учитывая их двойную роль как создателей и субъектов технологий, а также их присутствие и контроль на протяжении всего процесса разработки, работники также могут разделить обязанности, требуемые надежной технологией.
Справедливость является ключевым аспектом цифрового доверия, и работники (как разработчики, так и пользователи) обладают ценной информацией о том, что может считаться несправедливым и ненадежным на рынке.
Много рук
В то время как цифровое доверие требует, чтобы технологии уважали конфиденциальность пользователей, а разработчики придерживались надлежащих практик кибербезопасности, работники могут внедрять эти практики и повышать осведомленность, если они не соблюдаются.
В ходе своей работы работники видят и создают информацию, необходимую для обеспечения прозрачности и контролируемости разработки и внедрения технологий.
Таким образом, работники, которые помогают нести ответственность за цифровое доверие, являются наиболее эффективной «системой раннего оповещения» для компаний, гарантируя, что разрабатываемые ими технологии являются максимально надежными, прежде чем они подвергнутся окончательному испытанию в виде публичного раскрытия информации.
Работники могут играть эту важную роль только в том случае, если они также будут иметь право голоса при принятии технологических решений, что требует структурированного и постоянного диалога с профсоюзами.
Много рук — легкая работа, или, как говорит сообщество разработчиков ПО с открытым исходным кодом, «Много глаз — мелкие ошибки». Когда разработка и внедрение инновационных технологий, а также проверка кода и оборудования требуют много рук и глаз, работники играют ключевую роль в предотвращении мелких ошибок и серьезных ошибок, которые подорвут доверие.
По мере ускорения технологического развития ключом к формированию цифрового доверия становится вовлечение работников в процесс принятия решений о том, как будут внедряться новые технологии, каковы будут их последствия для занятости и как они будут влиять на общество.
6 стратегий процветания бизнеса в интеллектуальную эпоху
Чтобы добиться успеха в этой среде, предприятиям необходимо найти способ быстро адаптироваться, предвидеть изменения и трансформировать потенциальные потрясения в стратегическое преимущество.
Постоянно адаптивное предприятие
То, что мы называем «постоянно адаптивным предприятием», не только выживает в условиях неопределенности, но и научилось процветать в ее рамках. Эти предприятия добиваются успеха благодаря быстрым инновациям, новым способам работы, целенаправленному устойчивому росту, постоянно обучающейся и адаптирующейся рабочей силе и бесперебойному сотрудничеству в рамках своей экосистемы.
Подход на основе технологий превращает эти цели трансформации в достижимые реальности. Технологии, несомненно, будут играть решающую роль в том, насколько хорошо организации будут предвидеть будущие риски и извлекать выгоду из возникающих возможностей.
Новая бизнес-дорожная карта, основанная на практическом опыте Tata Consultancy Service (TCS), открывает путь к ориентированию в сложных, взаимосвязанных реалиях современной динамичной среды, предвосхищая и реагируя на грядущие вызовы и возможности.
В дорожной карте особое внимание уделяется приоритетным технологическим направлениям, которые мы считаем необходимыми для того, чтобы компании могли освоить эту трансформацию, в полной мере использовать свои экосистемы и стать двигателями инноваций и устойчивого роста.
1. Переход к стратегиям ИИ, ориентированным на человека
Согласно исследованию TCS «ИИ для бизнеса», 94% предприятий по всему миру внедрили GenAI или другие решения на основе ИИ. Однако только 12% случаев использования реализовали бизнес-результаты, и основное внимание уделяется повышению производительности. Чтобы извлечь максимальную выгоду из ИИ, адаптивные предприятия будут применять многоуровневый подход, который ставит людей в центр .
ИИ может помочь нам дополнить неявные знания контекстными знаниями для повышения эффективности работы. Он дополняет людей, ускоряя элитную производительность посредством совместного интеллекта. На самом высоком уровне ИИ имеет потенциал полностью преобразовать наши способы работы, где машины возвышают человеческое мышление, а цепочки создания стоимости переопределяются снизу.
2. Используйте цифровые инструменты для ускорения пути к чистому нулю
Последние отчеты Рамочной конвенции ООН об изменении климата представляют обескураживающую картину. Только 17% целей устойчивого развития выполняются, в то время как экстремальные климатические явления ускоряются.
Адаптивные предприятия признают цифровые инструменты устойчивости необходимыми для сокращения своего углеродного следа и соответствия глобальным целям устойчивости. Это может включать устройства Интернета вещей (IoT) для оптимизации энергопотребления, прозрачность цепочки поставок с поддержкой ИИ и мониторинг выбросов или блокчейн для отслеживания углеродных кредитов.
Такие инструменты могут сэкономить время и ресурсы, позволить организациям соответствовать нормативным требованиям и создавать ценность для акционеров и общества. Например, мы объединились с Rolls Royce для разработки водородных авиационных двигателей к 2035 году. Вместе мы обязались продемонстрировать, что водород может стать авиационным топливом с нулевым выбросом углерода будущего.
3. Внедрение передовых технологий для обеспечения оперативного реагирования в цепочках поставок
В недавнем отчете Gartner прогнозируется, что 50% организаций цепочек поставок будут инвестировать до 2024 года в приложения, поддерживающие ИИ и расширенные аналитические возможности. Компании с технологически ориентированными цепочками поставок более отзывчивы и устойчивы.
Аналитика больших данных, которая объединяет структурированные и неструктурированные данные из внутренних и внешних компаний, может обеспечить понимание динамики цепочки поставок в режиме реального времени. Это позволяет предприятиям предвидеть сбои и быстро реагировать.
ИИ и машинное обучение могут предсказывать результаты, автоматизировать процессы и повышать эффективность. Доступ к ценным данным о цепочке поставок также делает компании более инновационными, поскольку они могут использовать эту информацию для улучшения продуктов и услуг.
4. Внедрение автоматизации на базе искусственного интеллекта для интеллектуальных операций
Ожидается , что в ближайшие 10 лет мировой рынок промышленной автоматизации будет расти на 10% в год — с 234 млрд долларов в 2024 году до 530 млрд долларов к 2033 году. Компании, внедряющие в свои системы искусственный интеллект, машинное обучение и роботизированную автоматизацию процессов, могут упростить выполнение повторяющихся задач, оптимизировать процессы и сократить вмешательство человека.
Датчики IoT и аналитика данных в реальном времени позволяют проводить предиктивное обслуживание, обеспечивая бесперебойную работу оборудования и минимизируя время простоя. Такие автономные операции повысят эффективность, сократят расходы и существенно улучшат производительность.
5. Подготовьте рабочую силу, готовую к будущему, с новыми цифровыми навыками
Наши исследования показывают, что почти половина руководителей считает, что ИИ окажет большее или равное влияние, чем Интернет. Многие полагают, что большинство их сотрудников будут использовать GenAI ежедневно в течение трех лет.
Чтобы обеспечить эту трансформацию, руководителям бизнеса необходимо иметь комплексную стратегию повышения квалификации и переподготовки своих сотрудников.
6. Катализатор быстрой разработки продукта
Цифровые технологии интеллектуального века предоставляют компаниям колоссальную возможность развивать свои методы работы, отходить от устаревших концепций и опираться на сильные стороны своей экосистемы.
Они также позволяют компаниям внедрять инновации, итерации и совершенствоваться с беспрецедентной скоростью. Исследования постоянно показывают, что организации, использующие технологии для поддержки инноваций и дифференциации, превосходят своих конкурентов и растут в 2,8 раза быстрее, чем их коллеги.
Революция ИИ в здравоохранении
Решение текущих мегатенденций в здравоохранении требует междисциплинарного сотрудничества между правительствами, науками о жизни, академическими кругами и технологическими отраслями.
Если мы хотим понять, как будет выглядеть наш мир через годы и десятилетия, и спланировать это будущее, нам необходимо рассмотреть мегатенденции, которые в настоящее время формируют общество.
Три фактора обладают огромным потенциалом для трансформации здравоохранения в том виде, в котором мы его знаем сегодня: быстрое старение населения, растущая урбанизация и головокружительные темпы технологических преобразований.
Все три принесут возможности и вызовы нашим существующим системам здравоохранения. Однако, рассматривая их вместе, мы можем использовать возможности одной тенденции для решения проблем другой.
Планирование с учетом стареющего и урбанизирующегося населения
Подумайте о значении быстро стареющего населения. Глобальная продолжительность жизни увеличилась с 34 лет в 1913 году до 72 лет в 2022 году и будет продолжать расти.
Хотя всех нас может воодушевлять перспектива проводить больше времени с семьей и друзьями и прожить более долгую жизнь, наполненную смыслом и целью, мы также должны признать сопутствующий рост проблем со здоровьем.
Старение увеличивает риск хронических заболеваний. Почти 80% взрослых старше 65 лет имеют по крайней мере одно хроническое заболевание.
Кроме того, поскольку люди живут дольше, сейчас появляются новые болезни, которых не было или которые были менее значимыми. Это создает
значительные новые проблемы в области здравоохранения, которые требуют существенных новых медицинских инноваций.
Мы должны найти новые способы ухода за растущим числом пожилых пациентов, не перегружая при этом наши и без того перегруженные системы здравоохранения.
Мир стареет, но он также урбанизируется. Городские жители составляют более 56% населения мира , и ожидается, что к 2050 году эта цифра вырастет, когда почти семь из десяти человек будут жить в городах.
Хотя проживание в крупных городах с надежной инфраструктурой облегчит некоторым людям получение лекарств и медицинской помощи, этот быстрый рост населения также может создать непосильную нагрузку на наши городские системы здравоохранения.
Возможность быстрого развития технологий
Эти проблемы огромны, но мы живем в эпоху, когда новые технологии развиваются головокружительными темпами и в огромных масштабах, принося нам беспрецедентные возможности. Фактически, искусственный интеллект (ИИ) уже ускоряет открытие и разработку потенциальных кандидатов на лекарства.
Машинное обучение может помочь идентифицировать конкретные белки или пути для данного заболевания, а затем предсказать, какие химические соединения, скорее всего, будут эффективно связываться с этими мишенями. Новые лекарства могут лучше воздействовать на конкретные клеточные мутации и минимизировать побочные эффекты, что важно для пожилых людей с ослабленной иммунной системой и множественными заболеваниями.
Эти возможности появляются одновременно с захватывающими научными открытиями и стимулируют важнейшие медицинские инновации, как никогда ранее.
В частности, в борьбе с раком мы наблюдаем впечатляющие успехи.
Новые технологии, такие как конъюгаты антитела-лекарства, доставляют мощный препарат, убивающий рак, непосредственно в раковые клетки, ограничивая повреждение здоровых клеток. В течение 10 лет многие из химиотерапий, на которые мы полагаемся сегодня, уступят место этим более точным и целенаправленным подходам.
Помимо более быстрой, чем когда-либо, разработки лекарств нового поколения, мы продолжим наблюдать, как технологии улучшают здравоохранение, предоставляя его непосредственно людям с помощью носимых устройств.
Непрерывный мониторинг жизненно важных показателей, поддерживаемый способностью ИИ обнаруживать тонкие закономерности, может подтолкнуть к раннему медицинскому вмешательству для ограничения серьезных осложнений. Напоминания о приеме лекарств могут улучшить соблюдение режима лечения, особенно если они персонализированы ИИ.
Датчики могут обнаруживать внезапные изменения в движении, такие как падения, и отправлять оповещения лицам, осуществляющим уход, или службам экстренной помощи. Способность ИИ анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени может оптимизировать уход, сократить количество ошибок и облегчить нагрузку на перегруженные системы здравоохранения, прокладывая путь к более устойчивому и эффективному будущему.
Мы также наблюдаем, как новые цифровые инструменты революционизируют одну из старейших областей медицины — вакцины.Передовые подходы, такие как мРНК, уже изменили скорость и точность создания вакцин, позволяя быстро реагировать на возникающие патогены.
Достижения в разработке вакцин, включая технологии наночастиц, прокладывают путь для вакцин против многих патогенов, которые защищают от нескольких заболеваний за одну инъекцию, повышая удобство и соответствие. Цифровые платформы могут помочь нам оптимизировать распределение вакцин, отслеживать охват и отправлять напоминания для улучшения показателей иммунизации в городских районах.
Урбанизация и старение населения будут иметь далеко идущие последствия. Путь вперед лежит через принятие синергии между наукой и технологиямидля удовлетворения потребностей нашего будущего общества.
Решения, которые мы уже видели в носимых устройствах и более целенаправленных лекарствах, являются результатом междисциплинарного сотрудничества. Весь сектор наук о жизни, а также правительства, организации и академические круги должны сотрудничать с технологическими стартапами и лидерами отрасли.
Мы должны уделить первостепенное внимание безопасности данных и устранить неравенство, которое стоит на пути эффективного сотрудничества.
Правительства должны инвестировать в инфраструктуру и политику, которые улучшают здоровье. Компании должны продолжать инвестировать в инновации, одновременно принимая на себя обязательства по прозрачности и ответственному использованию данных. Мы все должны работать вместе, чтобы решать проблемы, связанные с доступом и масштабируемостью.
Почему промышленным кластерам следует использовать цифровое сотрудничество для повышения ценности?
Промышленные кластеры – географически сконцентрированные области или центры, где работают взаимосвязанные отрасли, компании и учреждения – предлагают уникальную возможность создания системной ценности посредством сотрудничества.
Достижение масштабного сотрудничества в рамках этих кластеров по своей сути является сложной задачей без поддержки мощных цифровых возможностей для навигации по сложности и оптимизации интеграции игроков в кластере.
Китай: Например, во Внутренней Монголии промышленный парк Net-Zero Ordos-Envision — один из 30 подписавших инициативу Transitioning Industrial Clusters — использует передовую цифровую систему управления энергией. Это позволяет интегрировать данные в реальном времени от более чем 46 компаний с передовой аналитикой и ИИ. Она оптимизирует распределение возобновляемой энергии, планирование хранения энергии, реагирование на спрос и управление выбросами углерода. Цифровая платформа привела к значительным возможностям экономии затрат на электроэнергию (~10%), что повышает общую конкурентоспособность кластера. Кроме того, этот подход поддерживает стабилизацию сети и обеспечивает высокое проникновение возобновляемой энергии в кластер, способствуя амбициям кластера Net-Zero.
Великобритания: Цифровые инструменты также играют ключевую роль на этапе планирования инфраструктуры, позволяя принимать решения на основе данных. В кластере Zero Carbon Humber в Великобритании цифровой двойник был разработан Microsoft, Accenture и Исследовательским центром передового производства Шеффилдского университета (AMRC) для моделирования сценариев декарбонизации на основе водорода во всех отраслях в кластере. Это позволило кластеру сопоставить потребности в инфраструктуре для производства водорода и снизить риски за счет цифровизации. Это также помогло кластеру оценить воздействие на окружающую среду, создание рабочих мест и потенциал экономического стимулирования по всей Великобритании — сопоставив возможности социальной и экономической ценности с более чем 300 британскими производственными компаниями и поставщиками услуг, что позволило провести обоснованные обсуждения с правительством и другими ключевыми местными заинтересованными сторонами.
Австралия: Совет промышленности Квинаны разрабатывает преобразующий подход к промышленному симбиозу, содействуя заключению более 170 контрактов между 54 компаниями для обмена побочными продуктами, включая энергию, воду и материалы. Промышленный кластер Квинаны является примером того, как взаимосвязанные промышленные экосистемы могут работать эффективно и устойчиво.
Переход к взаимосвязанной цифровой платформе начинается с системного представления обмена побочными продуктами, что позволяет осуществлять стратегические вмешательства, такие как интеграция новых участников в кластер или управление закрытием предприятий.
Визуализация модели передового оцифрованного промышленного симбиоза, демонстрирующая отрасли, обменивающиеся побочными продуктами с платформой промышленного интеллекта, облегчающей потоки в кластер
Цифровое сотрудничество на уровне кластера может быть сложным, поскольку кластеры сталкиваются с несколькими барьерами для принятия общих цифровых технологий. К ним относятся вопросы доверия при обмене данными между игроками, которые могут быть как партнерами, так и конкурентами; нормативные рамки, такие как антимонопольное законодательство; разрозненное принятие цифровых инструментов; неравномерная зрелость технологий среди участников; и опасения по поводу рисков кибербезопасности.
Некоторые кластеры успешно преодолели эти барьеры, пролив свет на ряд основополагающих факторов, как технических, так и организационных:
Технические средства, такие как надежные структуры обеспечения конфиденциальности и безопасности, играют ключевую роль в решении проблем кибербезопасности и укреплении доверия, гарантируя участникам контроль над данными, которыми они обмениваются;
Организационные факторы, такие как управление данными и стратегическое согласование между заинтересованными сторонами, поощряют совместную разработку и активное участие в процессе совместной работы с данными, способствуя коллективному успеху.
Испания: Баскский промышленный суперкластер Net Zero , возглавляемый правительством Басков, Repsol/Petronor и Iberdrola, создает цифровой инструмент для продвижения, координации, отслеживания и информирования о развертывании стратегии промышленной декарбонизации в Стране Басков. Это помогает создать общее видение и стратегическое согласование в рамках суперкластера. Он начал работать с отраслями с более высокими выбросами в регионе (нефтеперерабатывающая, бетонная, целлюлозно-бумажная, сталелитейная и литейная, на которые в совокупности приходится 65% от общего объема промышленных выбросов) с целью расширения ее на другие отрасли в последующие годы. «Цифровая платформа нацелена на более чем 170 заинтересованных сторон и будет фокусироваться на показателях потребления энергии, связанных с этим выбросах CO2, научно-исследовательской деятельности, инвестициях, экономическом и социальном воздействии», — говорит Кристина Ойон, заместитель генерального директора Grupo SPRI — Баскского агентства по развитию бизнеса.
Бельгия: Аналогичным образом, цифровое обучение рабочей силы играет решающую роль в создании устойчивой среды в промышленных кластерах. В 2018 году, осознав рост кибератак, порт Антверпен-Брюгге преобразовал свой ИТ-отдел в ключевого бизнес-инструмента. В рамках этого сдвига Янник Эрребаут был назначен первым директором по информационной безопасности организации, создав Департамент киберустойчивости для борьбы с меняющимися угрозами, уделяя особое внимание атакам, нацеленным на человека. «Одной из моих первых инициатив была автоматизированная программа повышения осведомленности пользователей, которая объединяла удобные для администраторов инструменты с игровым контентом для продвижения сильной культуры кибербезопасности среди сотрудников», — говорит Эрребаут.
Соединённые Штаты: Порт Лос-Анджелеса является прекрасным примером межсекторального цифрового сотрудничества для решения киберрисков. Первый в своем роде Центр киберустойчивости (CRC) порта обеспечивает надзор, уведомления, сигналы тревоги и помощь промышленному кластеру порта. Предлагая общеэкосистемную перспективу, он выявляет и предотвращает угрозы самому порту и более широкому промышленному сообществу, включая операторов грузоперевозок, железных дорог, судоходства, складирования, розничной торговли и терминалов. Совместная работа с данными осуществляется с помощью системы, которая учитывает различные уровни цифровой зрелости среди заинтересованных сторон, начиная от базовых обменов по электронной почте до современных интеграций API. Кроме того, его структура управления обеспечивает инклюзивное и прозрачное принятие решений через комитет, который представляет интересы различных заинтересованных сторон сообщества.
Поэтапный подход для обеспечения устойчивого прогресса
Построение успешного цифрового сотрудничества в промышленных кластерах лучше всего осуществляется с помощью поэтапного подхода. Он начинается с привлечения основной группы участников и постепенного расширения разнообразия и глубины общих данных.
Шиба Варугез, ИТ-директор порта Лос-Анджелеса, подчеркивает: «Создавайте — начните пилотные проекты с несколькими крупными игроками — а затем масштабируйте». Этот постепенный подход гарантирует установление доверия, оттачивание процессов и создание импульса для более широкого участия. По мере расширения кластеров они могут повышать сложность и масштаб инициатив по совместной работе с данными, чтобы включить больше заинтересованных сторон и передовые инструменты.
Нидерланды: Порт Роттердама — еще один пример поэтапного цифрового подхода. Шесть промышленных компаний и два оператора сетей, столкнувшихся с перегрузкой сетей, примут участие в однолетнем пилотном проекте, который начнется в начале 2025 года, стремясь оптимизировать несколько потоков энергии в промышленном кластере порта. Проект называется Starlings и вдохновлен поведением стай скворцов, которые движутся вместе как сплоченное, гибкое облако для повышения безопасности. В этих стаях каждая птица регулирует свое движение и скорость в ответ на тех, кто находится ближе всего к ней, демонстрируя силу коллективной координации для снижения индивидуальной уязвимости. На основе технико-экономического обоснования с результатами, указывающими на экономию затрат на электроэнергию в размере 2–5 %, порт Роттердама инвестировал около 2 миллионов евро в проект, и после тендерной процедуры Yokogawa и Distro Energy были выбраны для создания цифровой платформы для пилота. Первые результаты ожидаются в середине 2025 года и будут определять разработку последующих фаз.
Сбор передового мирового опыта для создания структуры цифровой зрелости для кластеров
Обмен передовым опытом и извлеченными уроками будет иметь решающее значение для ускорения прогресса. Это одна из целей инициативы Transitioning Industrial Clusters, поддерживаемой Всемирным экономическим форумом, Accenture и EPRI. Инициатива предоставляет форум для промышленных кластеров, а также лидеров государственного и частного секторов, исследовательских организаций и НПО, чтобы собраться вместе, изучить возможности для сотрудничества и поделиться извлеченными уроками и передовым опытом. Инициатива опубликует структуру цифровой зрелости, предлагающую кластерам действенные шаги и практические инструменты для улучшения цифрового сотрудничества. Способствуя его глобальному принятию и масштабированию, промышленные кластеры по всему миру могут раскрыть беспрецедентный потенциал для промышленной синергии, прокладывая путь к экономическому росту, созданию рабочих мест и декарбонизации.
