La aplicación estándar de IA se volverá omnipresente. Las máquinas comenzarán a comprender los factores asociados y generarán valor por sí mismas. Esta nueva integración de IA requiere acción por parte de ciertas industrias.
En 2020 y en las últimas novedades en tecnología, las tendencias mundiales en el campo de la inteligencia artificial continuarán influyendo en la metalurgia, así como en las industrias de minería, petróleo y gas. Se espera un crecimiento acelerado en el mercado de IA en el próximo año. De hecho, existe una gran oportunidad para reducir costos y optimizar el proceso industrial. Las previsiones de crecimiento del mercado de IA van desde una tasa de crecimiento anual acumulada (CAGR) del 31% al 54% para los años siguientes.
Hasta la fecha, el volumen del mercado global de IA representa $ 15 mil millones, pero las previsiones de crecimiento muestran que se cuadruplicará para llegar a $ 72.5 mil millones en 2025. La digitalización de los sectores industriales continuar y diversas tecnologías del futuro se transformarán en bienes. La aplicación estándar de la inteligencia artificial se volverá omnipresente. Las máquinas y los sistemas comenzarán a comprender los factores asociados y generarán valor por sí mismos. Esta nueva integración de IA cubre todos los sectores y requiere acción por parte de ciertas industrias. Esta es la única forma para que sigan siendo competitivos en el futuro.
Reversión de la tendencia y en las últimas novedades en tecnología de pérdida de empleos debido al desarrollo de IA. Por el contrario, el desarrollo de la IA contribuye a la creación de nuevos empleos.
En los últimos años, el desarrollo de la automatización y la inteligencia artificial ha tendido a contribuir al aumento del desempleo en el mercado laboral. En 2014, los consultores de Gartner Research predijeron que para 2025, los robots intelectuales ocuparán un tercio de todos los trabajos. También predijeron que en 2018 más de tres millones de empleados trabajarían bajo la supervisión de un sistema de inteligencia artificial.
Hoy, la situación ha cambiado y se espera que el desarrollo de la IA haga posible lograr un equilibrio positivo entre los empleos perdidos y los empleos creados. Esta opinión unánime es compartida por los expertos del Foro Económico Mundial, así como por los de las compañías McKinsey y Accenture. En verdad, el futuro del mercado laboral aún es muy incierto. Sin embargo, se requerirán nuevas calificaciones para seguir siendo competitivos en el futuro.
Las habilidades necesarias para instalar nuevos robots inteligentes en las líneas de producción a menudo carecen de la mayoría de las empresas. Las instalaciones industriales y las fábricas carecen del tiempo y los especialistas en robótica para modernizar el proceso de producción en curso. Su incapacidad para usar las últimas tecnologías robóticas va a la zaga de las tendencias de IA. Carecen de experiencia en la integración e implementación de sistemas avanzados de inteligencia artificial. Por lo tanto, el factor que retrasa la automatización de la IA es, sobre todo, la calificación de los trabajadores.
En el pasado, la industria del petróleo y el gas ignoraba cualquier proceso de digitalización, y ahora los sitios industriales enfrentan la necesidad de pasar rápidamente a nuevos estándares. En los próximos años, este sector debería utilizar más tecnologías digitales y sistemas de inteligencia artificial. El uso principal de las innovaciones y las nuevas tecnologías es reducir los costos. Estas inversiones deben concentrarse en la capacitación de los trabajadores y la acumulación de conocimiento.
Sectores de la industria se negaron a invertir, a pesar de las primeras introducciones exitosas de IA
En vista de las enormes deudas técnicas que afectan a la industria pesada, los principales actores han invertido mucho en la introducción de las tecnologías de IA más avanzadas. Las nuevas empresas prósperas en los sectores de minería, metalurgia, petróleo y gas han demostrado el verdadero potencial de la IA. Por ejemplo, Big River Steel en los Estados Unidos usó IA para aumentar las ganancias en el sector metalúrgico. Para reducir los costos, la empresa se basó en la previsión de la demanda, la gestión optimizada de la oferta y los recursos materiales y técnicos, así como la producción optimizada. La cantera de diamantes Renarden Quebec ha desarrollado un sistema inteligente de clasificación y reciclaje de residuos que mejora la calidad y la cantidad durante el proceso de extracción de diamantes. Los ahorros en los costos generales gracias a la introducción de IA en una etapa temprana, ahorros confirmados por los sectores industriales, han demostrado su potencial. A pesar de estos ejemplos prometedores de uso, la mayoría de los tomadores de decisiones aún se niegan a hacer inversiones. No estamos presenciando la democratización de la IA y su rápida introducción en la industria pesada.
Las empresas industriales trabajan en estrecha colaboración con los gigantes tecnológicos para introducir soluciones de inteligencia artificial.
Debido a su falta de calificación, las empresas industriales buscan colaborar con líderes en el sector de Tecnología de la Información. Casi 40 de las mayores compañías de petróleo y gas han utilizado la computación en la nube de Microsoft Azure para promover proyectos relacionados con la IA. Grandes empresas de energía busca ayuda de compañías tecnológicas para satisfacer sus necesidades de IA. Exxon Mobil le pidió a IBM que desarrollara un modelo más realista de inteligencia artificial. BP usa Amazon AWS para su sistema de gestión empresarial, para aumentar el tiempo de respuesta del sistema en un 40%. Schneider Electric utiliza recursos de aprendizaje automático para administrar de forma remota bombas en el sector de petróleo y gas con Microsoft. Total oïl concluyó un contrato con Google Cloud para crear un sistema de análisis de datos de estructura terrestre que mejore los procesos de exploración y extracción. Royal Dutch Shell utiliza inteligencia artificial para sus vehículos no tripulados y robótica. Shell usó Microsoft para desarrollar inteligencia artificial y aprendizaje automático durante la exploración, minería, procesamiento y comercialización para mejorar su rendimiento operativo.
El objetivo principal es ahorrar costos.
El objetivo principal de la inteligencia artificial es el ahorro de costos, sobre todo se aprecia bajo este requisito previo. Según las previsiones de McKinsey, durante la próxima década la economía en el sector de petróleo y gas crecerá a $ 50 mil millones. El aprendizaje automático y las aplicaciones de IA crean los requisitos previos para esta predicción.
Para los sectores de petróleo y gas, los bajos precios de 2019 son una fuerza impulsora. Por lo tanto, reducir los costos de producción proporcionará a cualquier empresa una ventaja competitiva. La prevención de reventones y la reducción de los costos de perforación les permitirán obtener un barril de petróleo más barato. El mantenimiento técnico y la detección temprana de fallas de la bomba ayudarán a evitar el tiempo de inactividad del equipo que puede durar varias semanas. El costo de reparar fallas incidentales generalmente es de millones de dólares. Todo esto puede ser verificado si buscamos una pagina donde se encuentren todas las noticias de tecnología.