Egészen komoly csalódási hullámra számíthatnak az autógyártók, amennyiben beigazolódnak a Gartner hét elején publikált jóslatai. A tanácsadó cég szerint ugyanis az évtized végére alig marad olyan szereplője a szegmensnek, ahol nagy lendülettel és rendületlenül tolnák a mesterséges intelligenciához köthető projekteket.
Az előrejelzés szerint 2029-re csak az autógyártók 5 százaléka fog továbbra is "jelentős összegeket fektetni" a mesterséges intelligenciába. Mindez annak fényében különösen érdekes adat, hogy a jelenlegi szintet 95 százalékra taksálják a Gartner szakértői.
Ahogy sok más szektorban, úgy az autóiparban is hatalmas az érdeklődés az MI iránt. Majdnem mindenki úgy látja, hogy ez az a technológia, amire ha elég gyorsan és elég sok erőforrást, figyelmet áldoz a szervezet, akkor képes lehet "forradalmi értéket teremteni". A Gartner ugyanakkor azt jósolja, hogy ebből az eufóriából néhány éven belül rengeteg negatív élmény válik, mivel a "a szervezetek nem lesznek képesek elérni a mesterséges intelligenciával kapcsolatban kitűzött ambiciózus céljaikat". (A tanácsadó nemrégiben az MI-böngészők kapcsán is meglehetősen határozott álláspontra helyezkedett.)
A kevés üditő kivételt azok a vállalatok jelenthetik, amelyek "erős szoftveres alapokkal, technológiaiában jártas vezetéssel és következetes, nagyon hosszú távú MI-fókusszal rendelkeznek". Ezeknek a gyártóknak lesz esélye egyedül arra, hogy tényleges előnyt szereznek a többiekkel szemben.
Megállíthatatlan robotolás
Egy másik területen azonban teljesen egyértelműnek tűnik a fejlődés iránya. A Gartner úgy látja, 2030-ban jön el az a pillanat, amikor megindul a termelés az első, teljes mértékben automatizált gyárban. A járművek kizárólag robotokkal végzett összeszerelését a piac sok szereplője igyekszik mihamarabb elérni, amit jól mutat, hogy "a világ vezető autógyártóinak közel fele (25-ből 12) már kísérleti jelleggel alkalmazza a fejlett robotikát gyáraiban".
A színtisztán gépekkel végzett autógyártás egyszerre javíthatja a minőséget, rövidítheti le a gyártási ciklusokat, végül de nem utolsósorban segíthet leszorítani a munkaerőköltségeket. Utóbbi kapcsán a jelentés ugyanakkor megjegyzi, hogy ez nem feltétlenül jelenti azt, hogy sokkal kevesebb kollégára lesz szükség. Gyári munkásból nyilvánvalóan egyre kevesebb kell majd, ám a robotok karbantartására, az azokat támogató algoritmusok felügyeletére és -fejlesztésére újabb és újabb kollégákat kell felvenni (vagy átképezni) az autógyártóknak.
(Fotó: Lucid Motors)
Az ötlettől az értékteremtésig – az üzleti réteg szerepe az adattudományi működésben
Az adattudomány valódi értéke ott válik láthatóvá, ahol az előrejelzések döntésekké, a döntések pedig mérhető üzleti eredményekké alakulnak. Ehhez azonban tudatos üzleti beágyazásra, mérési keretrendszerekre és következetes visszacsatolásra is szükség van.
EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!
Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.
2026.03.10. UP Rendezvénytér
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak