Gdzie AI i Blockchain się spotykają: inteligentna automatyzacja na nowo definiuje biznes poprzez integrację przemysłową

Połączenie sztucznej inteligencji i blockchaina to nie tylko technologiczne połączenie – to prawdziwy tygiel, w którym inteligentna automatyzacja spotyka się z automatyką przemysłową, tworząc nową erę autonomicznego handlu. Przez lata inteligentne kontrakty Ethereum ugruntowywały rolę blockchaina w biznesie, jednak ich „inteligencja” pozostawała zakorzeniona w sztywnej logice „jeśli-to”. Dziś to się zmienia: wraz ze wzrostem zaawansowania systemów AI, łączą się one z architekturą zaufania blockchaina, przekształcając statyczne kontrakty w dynamiczne, predykcyjne byty. Ta konwergencja jest szczególnie widoczna w sposobie, w jaki urządzenia automatyki – od robotyki łańcucha dostaw po systemy inwentaryzacji oparte na sztucznej inteligencji – działają obecnie w sieciach blockchain, przekształcając dane w użyteczne informacje na dużą skalę.

Inteligentne kontrakty są dostępne już od dłuższego czasu.

Ethereum, pierwotny blockchain inteligentnych kontraktów, ma ponad dekadę, ale inteligencja w inteligentnych kontraktach zawsze była raczej prymitywna. Jeśli to, to tamto. Działa i, po starannym wdrożeniu, tworzy wiele wartości. Jednak to, co od dawna uchodzi za „inteligentne” w odniesieniu do aktywów i kontraktów w świecie blockchaina, nie może się równać z przyspieszającą inteligencją systemów sztucznej inteligencji.

W nadchodzących latach możemy spodziewać się dalszego dojrzewania i przyspieszenia obu ekosystemów, ale także ich wzajemnego przenikania się. Rezultatem będzie era bardzo inteligentnych kontraktów, zasobów i danych.

Zacznijmy od informacji, które szybko rozprzestrzeniają się w świecie biznesu.

Coraz częściej dostrzegamy, że systemy AI nie mają „fos”, a ich wydajność można z czasem znacząco poprawić, stosując coraz mniejsze zasoby obliczeniowe. Może to nie być idealne rozwiązanie dla twórców modeli AI, ale dla wszystkich innych to prawdziwa gratka, ponieważ oznacza to, że możemy coraz częściej wdrażać inteligencję w najdalszych zakątkach ekosystemu biznesowego.

Operacje w łańcuchu dostaw to doskonały przykład, w którym wdrożenie inteligencji może znacząco zwiększyć wydajność. Tradycyjnie, większość planowania uzupełniania zapasów w sklepach detalicznych opiera się na formułach. Gdy zapasy spadają poniżej wymaganego minimum, składane są zamówienia. Formuły te kontrolują minimalne i maksymalne wartości oraz ekonomiczne ilości zamówień. Zaawansowani użytkownicy mogą zwiększyć zapasy na potrzeby dużych promocji i wydarzeń. To podstawowe rozwiązanie, ale można je skalować, ponieważ żadna sieć handlowa nie może sobie pozwolić na zatrudnienie analityka ds. zapasów, który co tydzień, w każdej lokalizacji, pracowałby nad każdym produktem, tworząc spersonalizowane prognozy i plany.

Teraz mogą. Prognoza zimowej burzy? Zamów dodatkową gorącą czekoladę. Letnia fala upałów? Dodatkowe zimne napoje. Wiadomości o epidemii grypy? Więcej leków na przeziębienie. Lokalny dostawca niedostępny? Zaopatrz się w inny sklep. Teraz zrób to samo z 31 000 produktów tygodniowo – to średnia liczba produktów w amerykańskim sklepie spożywczym. Dziś niemożliwe. Jutro rutyna.

Wszechobecna inteligencja wymaga danych wysokiej jakości, ale bez możliwości podjęcia działań jest bezużyteczna.

Odporność na manipulację i uniwersalna synchronizacja danych blockchain oznacza, że ​​możemy budować dobre wyniki w oparciu o wiarygodne informacje. Inteligentne kontrakty znajdujące się w łańcuchu mogą zostać upoważnione do wykonywania takich czynności, jak autonomiczne uzupełnianie zapasów produktów w oparciu o plany rynkowe opracowane przez sztuczną inteligencję.

Autonomiczny handel oznacza, że ​​aktywa mogą działać inteligentnie, samodzielnie decydując o maksymalizacji swojej wartości i zwrotu z inwestycji. Same informacje mogą wiedzieć, gdzie są najcenniejsze — i żądać zapłaty za dostęp. A wszystko to można realizować na dużą skalę i przy niskich kosztach.

Korzyści płynące z tej przyszłości nie są trudne do uchwycenia: sklepy, w których rzadko kończą się zapasy, łańcuchy dostaw, które się nie zapychają, i kontrakty, które zawsze zapewniają najlepsze ceny. Każdy z nich jest cenny osobno, a razem mogą przynieść imponujący efekt mnożnikowy. Nie chodzi tylko o uniknięcie braku produktów; chodzi również o to, by nie wydawać pieniędzy na usprawnienie logistyki czy wyprzedaż nadwyżek magazynowych. Zyski, które kiedyś traciliśmy na marży, teraz można zachować, a wszystko to bez podnoszenia cen.

Dotarcie do takiej przyszłości nie będzie szybkie ani łatwe.

Badania ekonomiczne pokazują, że chociaż nowe technologie mogą bardzo szybko się upowszechnić, średni poziom ich wykorzystania nie jest zbyt zaawansowany. Robert Solow zauważył w 1987 roku, że dowody na obecność komputerów można znaleźć wszędzie w gospodarce, z wyjątkiem statystyk produktywności. To samo dotyczyło energii elektrycznej.

Większość firm potrzebuje dużo czasu, aby wchłonąć technologię i się przekształcić. Tyler Cowen, profesor ekonomii na Uniwersytecie George'a Masona, spekuluje podobnie, że podobnie jak w przypadku wczesnych komputerów i elektryczności, ogólny wzrost produktywności sztucznej inteligencji będzie stosunkowo powolny, ponieważ firmy i ludzie potrzebują czasu, aby naprawdę zrozumieć, jak z niej korzystać.

Ekonomiści jednak nie poświęcają zbyt wiele uwagi temu, że nie trzeba być przeciętną osobą ani przeciętną firmą.

Choć niektóre firmy zmagają się z absorpcją nowych technologii, pionierzy mają ogromną przewagę. I nie jest to przewaga krótkotrwała. Wcześni liderzy w dziedzinie e-commerce, przetwarzania w chmurze, systemów operacyjnych dla komputerów stacjonarnych i urządzeń mobilnych utrzymują swoją pozycję lidera rynku od dziesięcioleci.

Wszechobecna moc zorganizowanej inteligencji

Wraz z łączeniem sztucznej inteligencji i technologii blockchain, granica między inteligentną automatyzacją a automatyzacją przemysłową zaciera się. Urządzenia automatyki – czy to roboty fabryczne dostosowujące się do danych z łańcucha dostaw w czasie rzeczywistym, czy agenci AI negocjujący kontrakty w oparciu o technologię blockchain – stają się fizycznym przejawem tej unii. Rezultat? Przyszłość, w której:

• Intelligent automationsteruje predykcyjnym uzupełnianiem zapasów za pomocą sztucznej inteligencji, podczas gdy blockchain zapewnia odporną na manipulację ewidencję transakcji w systemach automatyki przemysłowej.
• Sprzęt automatyki w magazynach komunikuje się bezpośrednio z inteligentnymi kontraktami, uruchamiając zamówienia na podstawie prognozowanych przez sztuczną inteligencję skoków popytu — bez konieczności ingerencji człowieka.

Ekonomiści mogą debatować nad tempem adopcji, ale pionierzy już zbierają owoce swoich działań. Prekursorzy e-commerce i przetwarzania w chmurze zdominowali rynki przez dekady; podobnie ci, którzy dziś integrują sztuczną inteligencję, blockchain i urządzenia automatyzacyjne, zdefiniują kolejną rewolucję przemysłową. Era prawdziwie inteligentnych kontraktów, zasobów i danych jest już tuż-tuż – nie jako odległa wizja, ale jako namacalna rzeczywistość, kształtowana przez tych, którzy postrzegają inteligentną automatyzację nie jako narzędzie, lecz jako kręgosłup cyfrowej transformacji. Wybór jest jasny: przewodzić konwergencji albo zostać w tyle.