nyheter
Beräknad läsningstid 5 min

Att skräddarsy AI för att gynna olika branscher ger ett produktivitetssprång – Europa måste påskynda utvecklingen

Till stöd för industriell och sektoriell förnyelse kommer följande fas i AI-utvecklingen att medföra nya specialiserade tillämpningar. Effekterna på produktivitetsförbättringar kan bli betydande. En ny Sitra-rapport visar att Europa måste investera kraftigt i AI för att kunna konkurrera globalt.

Författare

Johanna Kippo

Ledande expert, Internationell verksamhet

Publicerad

En ny Sitra-rapport framhåller att Europa har potential att förbättra sin position i den globala AI-kapplöpningen, men det kommer att kräva beslutsamma åtgärder för att ta nästa steg i AI-utvecklingen. 

AI-utvecklingen accelererar och följande stora steg kommer att vara högspecialiserade AI-modeller och applikationer inom olika branscher. Medan generella AI-applikationer som ChatGPT har gjort dataarbetet mer effektivt, utvecklas nu branschspecifika applikationer för att påskynda omvandlingen av sektorer såsom tillverkning och hälso- och sjukvård.

Applikationerna gör det möjligt för företag och organisationer att lösa komplexa problem inom sina branscher, effektivisera och automatisera sina processer och modernisera kärnan i sin verksamhet. 

Sitras arbetspapper Applying AI in key European industries – strengthening competitiveness and innovation in Europe  bedömer att en omfattande användning av tillämpad AI kommer att ha en betydande inverkan på produktiviteten och tillväxten.

Rapporten har skrivits av Mika Ruokonen, professor i industri vid LUT-universitetet på uppdrag av Sitra.

Artificiell intelligens som konkurrensfördel

Branschspecifika AI-modeller och s.k. AI-agenter, dvs. programvara som stöder automatisering av arbetsuppgifter, erbjuder företag möjligheter att avsevärt förbättra sin konkurrenskraft.

Enligt Heikki Aura, Senior Expert på Sitra, ligger Europas styrkor inom AI-området i teknologiskt avancerade branscher som ger värdefull data för AI-modeller.

”Det är viktigt att t.ex. industriföretag har tillgång till den data som genereras av industriell utrustning och processer i olika skeden. Det kan t.ex. handla om maskinernas drift- och felhistorik som finns lagrad i underhållsföretagens och utrustningstillverkarnas system. Dessa data kan användas för att träna upp specialiserade AI-modeller som ett företag kan använda för att förutse underhållsbehov”, säger Aura. 

När ett underhållsbehov upptäcks skulle en AI-agent automatiskt beställa tjänsten och förhindra att en kritisk del av utrustningen går sönder. Det skulle finnas flera sådana agenter i företaget, som arbetar tillsammans.

”Företagens konkurrensfördelar uppnås inte med generiska verktyg som finns allmänt tillgängliga. AI kommer att förbättra produktiviteten mest när data används strategiskt och kombineras med tillämpade AI-lösningar. Potentialen för ekonomisk och industriell förnyelse är då betydande”, säger Mika Ruokonen, författare till rapporten.

Det finns ett stort behov av nya lösningar. Den låga produktiviteten inom näringslivet är det största problemet i Finlands ekonomi och digitaliseringen har inte utnyttjats tillräckligt som en källa till tillväxt. Detta konstateras i en färsk Sitra-rapport av professor emeritus i nationalekonomi Matti Pohjola

Säkerställa europeisk självförsörjning inom kritisk AI-teknik

Europas fragmenterade marknader och beroende av utländska teknikleverantörer har bromsat införandet av AI och Europa har inte hållit jämna steg med investeringstakten från USA och Kina. I Finland är situationen relativt god: Finland ligger på femte plats internationellt sett när det gäller AI-investeringar per capita.

Europa bör därför investera i specialiserade AI-modeller för att främja innovation och säkerställa självförsörjning inom AI, enligt rapporten. 

”Självförsörjningen behöver stärkas, särskilt inom kritiska AI-teknologier som molninfrastruktur och halvledare. Cirka 80 procent av europeisk data lagras exempelvis i amerikanska molntjänster. Detta är en risk för Europa om det blir svårare att utnyttja, analysera och vidareförädla data”, säger Aura. 

Vi måste också se till att företag i Europa har tillgång till hållbart producerad och prisvärd datorkapacitet och stora språkmodeller på alla officiella EU-språk. Vi behöver också investera i kompetens och se till att investeringsmedel kanaliseras snabbt och effektivt för att hjälpa europeiska företag. 

I februari tillkännagav Europeiska kommissionen ett initiativ för att mobilisera 200 miljarder euro i investeringar i AI.

”Finlands starka sidor inom AI är välkända. Vi kan dra nytta av EU:s investeringar. I bästa fall kan vi skapa betydande nya AI-företag i Finland”, säger Ruokonen.

Läs mer

Sitras arbetspapper: Applying AI in key European industries – strengthening competitiveness and innovation in Europe  

Vad handlar det om?