Znajdujemy się w erze rosnącej kontroli nad AI encją i jej wpływem na społeczeństwo. Zarówno w Wielkiej Brytanii, jak i w Europie, liczne organy regulacyjne rządzą tym, co AI powinna, a czego nie powinna robić, a podstawowe pytanie brzmi: kto automatycznie pilnuje automatycznych strażników?

Jedną z obaw organów regulacyjnych, takich jak brytyjski Urząd ds. Konkurencji i Marketingu (CMA), jest to, że rozwój AI encji jest tak trudny i kosztowny (biorąc pod uwagę wymagania dotyczące mocy obliczeniowej procesora, zbiorów danych i najwyższej klasy wiedzy specjalistycznej AI ), że tylko Big Tech może opracować sztuczną inteligencję jutra. 

Katie Prescott z The Times mówi w tym płatnym artykule, który cytuje CloudNC: "[Raport CMA] wykazał, że Big Tech, ci "strażnicy", jeśli wolisz, prawdopodobnie nadal będą dominować na coraz bardziej lukratywnym rynku AIencji, w tym, co regulator nazwał wynikiem "zwycięzca bierze najwięcej". Bardzo trudno jest wyobrazić sobie, co CMA lub ktokolwiek inny może z tym zrobić.

"Aby wytrenować te modele, potrzebna jest ogromna moc obliczeniowa i mocniejszy typ układu komputerowego niż ten, który jest łatwo dostępny. Do tego dochodzi kosztowna infrastruktura - centra danych i serwery, które Big Tech już posiada. Te firmy, które nie mają własnych centrów danych, muszą zwrócić się do dostawców usług w chmurze, którymi są Google, Amazon i Microsoft.

"Im lepsze dane, tym lepszy model. YouTube jest sugerowany jako głęboka pula informacji dla modeli, jest oczywiście własnością Google... Przewaga jest wyraźnie po stronie zasiedziałych operatorów".

Czy to prawda? Czy tylko "Big Tech" może opracować AI , która zmieni świat? 

AI caramba

W CloudNC nie uważamy tak. Uważamy, że mniejsza, wyspecjalizowana firma może z powodzeniem opracować AI , które ma potencjał, aby zmienić sektor lub branżę... zwłaszcza że właśnie tym się zajmujemy. Nasze rozwiązanie CAM już teraz znacznie przyspiesza proces precyzyjnej obróbki elementów przez producentów dzięki AI, oszczędzając użytkownikom setki godzin produkcji rocznie. 

Trzeba przyznać, że rozwój tego rodzaju technologii jest kosztowny: CloudNC pozyskał ponad 75 milionów dolarów finansowania venture capital w ciągu 8 lat swojej działalności. Chociaż tego rodzaju pieniądze mogą być małym piwem dla Big Tech, to nie dla brytyjskiej firmy wspieranej przez VC.

W rezultacie wszystkie te fundusze muszą mieć bezpośredni cel i są przeznaczone na realizację naszej misji i wizji. Innymi słowy, w firmie takiej jak CloudNC nie masz luksusu wykorzystania swoich funduszy na opracowanie rozwiązania technologicznego, które nie ma oczywistego zastosowania biznesowego po wydaniu (jak być może Chat-GPT lub Dall-E podczas ich ciąży).

Zamiast tego deweloperzy tacy jak my muszą być skoncentrowani na tym, do czego będzie używana AI i w jaki sposób zmieni ona sytuację klientów. W przeciwnym razie: potencjalnie spalisz dużo pieniędzy bez żadnej nagrody, co z kolei nie przyniesie zwrotu osobom, które wsparły cię, aby odnieść sukces.

Automat dla ludzi

Oprócz finansowania, największym wyzwaniem dla mniejszych firm technologicznych przy opracowywaniu rozwiązań AI jest konkurowanie o talenty. 

Opracowywanie rozwiązań takich jak CAM stanowi ogromne wyzwanie techniczne, a liczba wysoko wykwalifikowanych specjalistów zdolnych do rozwoju tych rozwiązań jest bardzo ograniczona. Wszyscy, od największych firm technologicznych po mniejsze przedsiębiorstwa, konkurują o najlepszych pracowników. 

To sprawia, że mniejszym firmom bardzo trudno jest znaleźć ludzi, których potrzebują, aby rozwijać te rozwiązania. Dlatego w CloudNC, oprócz wysiłku włożonego w znalezienie najlepszych talentów, robimy wiele, aby upewnić się, że jesteśmy doskonałym pracodawcą, który dba o naszych pracowników.

Kolejnym poważnym wyzwaniem jest dostęp do danych. Wielkie firmy technologiczne często dysponują już ogromnymi zbiorami danych (lub potrafią je generować), podczas gdy mniejsze przedsiębiorstwa muszą szukać bardziej niszowych zastosowań, które nie zostały jeszcze wykorzystane. Częściowo dlatego na przykład CloudNC zajmuje się rozwiązywaniem problemów związanych z nieefektywnością produkcji – zebranie danych potrzebnych do rozwiązania tego problemu nie jest łatwe dla nikogo. (W naszym przypadku, aby zgromadzić dane potrzebne do zbudowania AI , które zasilają CAM , dosłownie zbudowaliśmy własną fabrykę). 

To skrajny przykład - ale teraz, w rezultacie, mamy skuteczne rozwiązanie AI , które robi różnicę dla naszych użytkowników w całym świecie obróbki skrawaniem, przyspieszając ich zdolność do programowania maszyn CNC i przyspieszając ich zdolność do pomagania swoim klientom.

Czy więc uważam, że brytyjska firma może zbudować AI , która zmieni świat? Cóż, nadal to robimy - ale nie ma wątpliwości, że istnieją specyficzne wyzwania, które sprawiają, że praca jest trudniejsza niż w przypadku innych firm.

Chcesz dowiedzieć się więcej? Skontaktuj się z nami, a już dziś możesz skorzystać z usług wykwalifikowanego, AI operatora maszyn CNC. 

‍