Dnes sa vo výrobe aktívne začínajú využívať technológie založené na umelej inteligencii, podobne ako strojové učenie. Napriek obrovskej popularite a rýchlemu rozvoju týchto oblastí analytici veria, že bude trvať viac ako tucet rokov, kým ich plne integrujeme do pracovného toku.
Spoločnosti ponúkajú obrovské množstvo služieb súvisiacich s týmito inovatívnymi systémami, ktoré budú užitočné v akejkoľvek oblasti činnosti.
Vďaka ultrapresným a jasným detektorom na zhromažďovanie a prenos informácií môže systém skutočne riadiť proces výučby funkcií práce AI a tým zlepšovať a uľahčovať prácu.
V súčasnej dobe sú technológie umelej inteligencie aj napriek veľkému množstvu úspešných vývojov stále považované za niečo neobvyklé a doposiaľ nepreskúmané, čo je dôvodom nedostatku jasných noriem a kánonov. To sa môže stať súčasnou kolíziou a prekážkou pri používaní systému na výrobné účely.
Systematizácia znalostí a prítomnosť určitých kritérií by výrazne pomohla uľahčiť prácu zamestnancom, vylepšila synchronizáciu s inými objektmi a tiež chránila systém pred hackermi. Bez licenčných štandardov bude toto všetko veľmi ťažké dosiahnuť, takmer nemožné.
Preto možno zhrnúť, že po vydaní technologických štandardov začína nová etapa vývoja konkrétneho systému ako celku. Práve tvorba noriem a modelov systému umožňuje vývojárom experimentovať, oveľa častejšie vytvárať nové výrobky a ľahko ich zavádzať do práce priemyselných zariadení. Dostupnosť noriem tiež ukazuje potenciálnych predkladateľov petícií o závažnosti a efektívnosti vývoja. Koniec koncov, certifikované technológie boli odborníkmi dôkladne otestované. Vďaka tomu sú v očiach používateľov spoľahlivejšie.
ETSI SAI IG bola jednou z prvých spoločností, ktoré certifikovali a zabezpečili AI. Spoločnosť poskytla podrobné správy o výkonnosti jednotlivých podnikov, ktoré pri používaní umelej inteligencie narazili na určité ťažkosti.
Spoločnosti konkrétne čelia nespoľahlivej forme práce, nedostatku ochrany údajov v systéme. Citované boli aj vážne problémy, ako je zneužívanie systémov, zaujatosť a nedostatok pracovnej etiky. Vedenie spoločnosti často nastoľuje problém spojený s nedostatkom technologických štandardov a snaží sa urobiť všetko pre to, aby tento moment napravil. Prvým krokom bolo vytvorenie správy o výkonnosti systémov v priemyselnom sektore.
Pri vytváraní reportovacej dokumentácie odborníci rozdelia pracovné cykly strojového učenia na niekoľko období, ktoré majú svoje vlastnosti a ťažkosti pri implementácii. Práce teda začínajú zhromažďovaním údajov, potom nasleduje správa informácií, prototypy, prispôsobenie softvéru, proces nastavenia práce a školenia, kontrola, rozbalenie a aktualizácia údajov.
Pri zbere informácií a ich analýze by sa mala venovať náležitá pozornosť jednote. Všeobecne platí, že pri prenose informácií do 2 alebo viacerých zdrojov naraz sa môže niekedy vyskytnúť chyba v rôznych formách spojená s nesúladom medzi systémom a informačným režimom. Nesprávne výpočty môžu zase spôsobiť poruchu celého systému a tiež spôsobiť poruchy. Hackeri môžu kompromitovať systém a spôsobiť nenapraviteľné škody.
Správa tiež ukázala, že vo fáze výučby postupnosti procesov učenia môžu tiež nastať problémy spojené so spoľahlivosťou a bezpečnosťou programu. To sa môže stať, aj keď je všetko v systéme navrhnuté s ohľadom na bezpečnosť a ochranu.
Hacker môže vo fáze školenia ručne nahradiť všetky údaje, čím naruší celý ďalší priebeh práce. Môže dôjsť k úniku dôležitých informácií, čo bude mať za následok veľa problémov a strát pre spoločnosť aj pre jej zamestnancov. Bohužiaľ, v súčasnosti neexistuje jediný štandard, ktorý by dokázal zvládnuť všetky problémy. Avšak práca vykonaná na identifikácii hlavných problémov spojených s prácou umelej inteligencie môže byť prvým krokom k ich vyriešeniu.
