Генеративный искусственный интеллект (ИИ) способен взять на себя до 80% производственных задач на промышленных предприятиях, но оставшиеся 20% операций требуют участия квалифицированных рабочих. Об этом заявил глава тайваньского производителя электроники Foxconn Юнь Лю на технологической выставке Computex Taipei, сообщает ТАСС.
Выступая на выставке, Юнь Лю поделился результатами внутреннего исследования компании, которые удивили даже ее руководство. Эксперимент показал, что ИИ эффективно накапливает знания в таких областях, как настройка оборудования и устранение неисправностей, и может заменить человека в 80% производственных процессов. Однако оставшиеся 20% задач, требующих высокой точности и профессиональных навыков, люди выполняют лучше.
Аналитики отмечают, что выводы Foxconn могут повлиять на стратегии автоматизации в промышленности, побуждая компании искать баланс между внедрением ИИ и сохранением квалифицированной рабочей силы. Это особенно актуально для высокотехнологичных производств, где точность и адаптивность остаются критически важными.
Выступая на выставке, Юнь Лю поделился результатами внутреннего исследования компании, которые удивили даже ее руководство. Эксперимент показал, что ИИ эффективно накапливает знания в таких областях, как настройка оборудования и устранение неисправностей, и может заменить человека в 80% производственных процессов. Однако оставшиеся 20% задач, требующих высокой точности и профессиональных навыков, люди выполняют лучше.
«До этого эксперимента мы думали, что, возможно, сможем заменить людей, всех людей. Но работу сверх этих 80% люди выполняют намного лучше генеративного ИИ», — подчеркнул Юнь Лю.Заявление главы Foxconn вызвало оживленные дискуссии среди экспертов. Одни считают, что 80% — это впечатляющий показатель, демонстрирующий потенциал ИИ в оптимизации производства. Другие подчеркивают, что оставшиеся 20% задач подчеркивают незаменимость человеческого фактора в сложных операциях.
Аналитики отмечают, что выводы Foxconn могут повлиять на стратегии автоматизации в промышленности, побуждая компании искать баланс между внедрением ИИ и сохранением квалифицированной рабочей силы. Это особенно актуально для высокотехнологичных производств, где точность и адаптивность остаются критически важными.