1.代際勞動力的變化將加速知識自動化。
所有行業的勞動力都在經曆重大的結構性變化。尤其是在工業部門。老員工正在達到退休年齡，大辭職正在影響很多行業的員工。僅僅用剛從學校畢業的新員工來填補勞動缺口是不可能的。通常，這些剛畢業的學生在學校學到的技術和概念與工廠實際運行的許多組織的工作流程和系統不匹配。
所有這些都將促進2022年知識自動化技術和流程的重大加速發展。通過保存曆史領域的知識，自動化知識共享和智能應用可以廣泛訪問團隊，消除離職員工和新員工之間的技能差距。這有雙重好處，也可以作為招聘工具;知識自動化越簡單，就越能為員工提供成功所需的工具，對潛在員工的吸引力就越大。
2.工業數據科學家的出現促進了工業人工智能戰略的發展。
工業勞動力的替代將刺激另一種趨勢：工業數據科學家的廣泛出現，成為新技術(如工業人工智能)的核心人物，部署和最大化這些技術的所有潛力也很重要。
新研究表明，盡管84%的關鍵行業決策者接受工業人工智能戰略以促進競爭優勢的必要性，但98%的人承認，如果沒有戰略，可能會給他們的業務帶來挑戰——到目前為止，只有35%的人實際上部署了這一戰略。一方面是傳統數據科學，另一方面是獨特的領域專業知識。工業數據科學家將在促進工業人工智能戰略的創建和部署中發揮關鍵作用。
3.人工智能投資從通用模型轉向更准確的工業人工智能。
2022年將見證人工智能的成熟，進入工業人工智能的全面發展，逐步發展成具有特定時間價值的現實世界產品部署。為了實現這一目標，我們將看到更多的工業組織有意識地從投資一般人工智能模型轉向更合適、更准確的工業人工智能應用，以幫助他們實現盈利能力和可持續性目標。這意味著人工智能模型應該從大量入分析和機器學習，從大量工廠數據培訓的人工智能模型轉變為更具體的工業人工智能模型。在整個資產生命周期中，工業數據將轉化為真正的業務成果。
這一變化將帶來雙重好處，即圍繞工業人工智能建立類似的最佳新聯盟。過去，由服務或大型供應商驅動的合作夥伴關系以技術為中心。更專業的工業人工智能將需要更多的解決方案提供商來收集他們獨立和定制的專業知識。這不僅有助於從更通用的人工智能項目中發展夥伴關系，而且更注重實現價值的夥伴關系，而不是自己的方法，這比以往任何時候都更有利於減少人工智能使用的障礙攜號轉用儲值卡2021。
4.高管所有權和文化變革將加快工業人工智能的部署。
隨著工業組織在企業范圍內擴大工業人工智能戰略和應用部署，高管所有權和對文化變革的投資對數字化轉型至關重要。數字高管，如首席數字官(CDO)，對於克服這些障礙至關重要。CDO將在引領數字化轉型和工業人工智能方面發揮獨特作用，彌合系統與新技術的差距，促進跨島合作，從海量數據收集轉向戰略工業數據管理。這些責任對保證工業組織能夠實施數字化轉型計劃非常重要。該計劃可以更廣泛地應用工業人工智能應用，並圍繞其制定戰略。
隨著工業企業從規劃2022年路線圖向實際實施願景的轉變，工業人工智能已成為該戰略的關鍵組成部分。隨著勞動力的代際趨勢，人工智能項目的作用越來越大，圍繞數字化轉型的文化變革只會繼續快速發展。假裝否則只會讓你陷入困境。在新的一年裏保持競爭力意味著擁抱和利用知識自動化、工業數據科學家和工業人工智能應用程序。
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