Vom avea nevoie de mai puțini ingineri în următorii ani? György Birtolon, Accenture: Riscul AI este real, dar soluția nu este să încetinim adopția de AI

Inteligența artificială schimbă deja activitatea inginerilor, însă una dintre cele mai importante consecințe ar putea apărea în modul în care sunt pregătiți tinerii specialiști. Sarcinile repetitive, verificările manuale și căutarea informațiilor tehnice, care reprezentau până acum o parte importantă a procesului de învățare pentru inginerii juniori, se numără printre primele activități pe care AI le poate prelua.

Potrivit lui György Birtolon, această transformare creează o problemă pentru companiile industriale: dacă activitățile de bază sunt automatizate, inginerii aflați la început de carieră trebuie să dobândească experiență practică prin alte metode, fără să piardă cunoștințele tehnice necesare pentru a evalua soluțiile generate de AI.

„Riscul este real. Studiile recente din industrie arată că o parte din companii planifică să angajeze mai puțini ingineri juniori, iar activitățile prin care generația mea și-a construit intuiția – căutarea prin specificații, verificarea manuală, debug-ul unei linii întregi – sunt tocmai cele pe care AI le preia primele”, a declarat Birtolon.

Problema nu este doar că anumite sarcini dispar din activitatea zilnică, ci și că acestea reprezentau etape prin care inginerii învățau să identifice erori, să înțeleagă funcționarea sistemelor și să ia decizii tehnice.

În opinia reprezentantului Accenture, companiile nu ar trebui să încetinească adoptarea inteligenței artificiale pentru a păstra aceste activități, ci să schimbe modul în care pregătesc noile generații de specialiști.

„Soluția nu este să încetinim adopția AI, ci să regândim modul în care formăm inginerii. Trebuie să evoluăm odată cu tehnologia. Aceștia trebuie să ajungă mai repede la decizii tehnice reale, cu mentorat mai apropiat și cu răspundere clară”, a explicat acesta.

Vom avea nevoie de mai puțini ingineri în următorii cinci ani?

Deși AI poate automatiza o parte dintre activitățile actuale, Birtolon nu anticipează o reducere generalizată a necesarului de ingineri în următorii cinci ani. Estimarea sa este că industria va avea probabil nevoie de un număr similar de specialiști, însă aceștia vor putea realiza proiecte mult mai complexe.

Explicația ține de transformarea produselor industriale, care integrează tot mai mult software și funcționalități digitale. În industria auto, de exemplu, dezvoltarea unui vehicul nu se mai încheie odată cu lansarea acestuia, deoarece noi funcții pot fi introduse ulterior prin actualizări software.

În același timp, crește numărul variantelor de produs, iar inginerii trebuie să țină cont de tot mai multe cerințe tehnice și comerciale.

„Răspunsul simplu este: probabil același număr, pentru proiecte mult mai complexe. Vom putea gestiona proiecte mult mai complexe cu ajutorul AI. Produsele devin tot mai mult software-defined, există mult mai multe variante ale aceluiași produs, iar dezvoltarea continuă și după lansare prin actualizări și funcționalități noi”, a explicat Birtolon.

Această evoluție va schimba și competențele cerute inginerilor. Specializarea într-un singur domeniu tehnic nu va mai fi suficientă pentru multe proiecte, deoarece produsele industriale combină componente mecanice, electronice și software.

Un inginer care proiectează o componentă mecanică va trebui să înțeleagă și implicațiile acesteia asupra sistemelor electrice, software-ului, proceselor de producție și costurilor de aprovizionare.

„În același timp, inginerul va avea nevoie de o perspectivă mai largă. Dacă proiectează o componentă mecanică, va trebui să înțeleagă implicațiile software și electrice, cerințele de producție, costurile și supply chain-ul. Granițele clasice dintre discipline se estompează.

AI va crește productivitatea, dar va crește și nivelul de complexitate pe care îl putem gestiona. Din acest motiv, întrebarea relevantă va fi tot mai puțin câți ingineri avem și tot mai mult ce poate realiza un inginer cu instrumentele pe care le are la dispoziție”, a adăugat expertul Accenture.

Profesia de inginer intră într-o nouă etapă

Transformarea activității inginerilor nu se limitează la cei aflați la început de carieră. Potrivit lui Birtolon, o parte importantă a timpului de lucru al specialiștilor este consumată de activități care nu presupun efectiv proiectarea sau dezvoltarea unor soluții tehnice.

Un inginer își petrece în prezent aproximativ o treime din timp căutând informații în diferite sisteme, verificând documentația, identificând componente, pregătind rapoarte sau transferând date între aplicații.

Aceste activități se numără printre cele în care AI poate avea un impact imediat, deoarece automatizarea lor ar permite inginerilor să aloce mai mult timp proiectării, inovării și rezolvării problemelor tehnice.

„Primele activități preluate de AI sunt cele care consumă foarte mult timp, fără să fie în esență muncă de engineering. Astăzi, un inginer își petrece aproximativ o treime din timp căutând informații în mai multe sisteme, verificând documentație, căutând componente, pregătind rapoarte sau transferând informații între aplicații. AI poate prelua o parte importantă din aceste activități și poate elibera timp pentru design, inovație și rezolvarea problemelor tehnice”, a explicat reprezentantul Accenture.

Inteligența artificială poate interveni și în procesul de proiectare a produselor, unde poate genera numeroase variante pornind de la cerințele și constrângerile stabilite de ingineri.

Totuși, capacitatea de a produce automat variante de proiectare nu înseamnă că AI poate lua singură toate deciziile necesare pentru dezvoltarea unui produs. Alegerea soluției finale presupune evaluarea unor compromisuri între performanță, costuri, siguranță și posibilitățile de fabricație.

„În proiectarea produsului, AI poate merge mai departe și poate genera zeci de variante pornind de la anumite cerințe și constrângeri. Dar între “a genera variante” și “a propune o soluție tehnică” rămâne o distanță reală.

Rolul inginerului devine astfel mai important în zona de decizie. El stabilește problema, analizează variantele, înțelege compromisurile și decide ce soluție este potrivită. În perspectiva următorilor 2-3 ani, vom vedea tot mai mulți ingineri care orchestrează agenți AI capabili să genereze și să analizeze multiple opțiuni de proiectare, dar decizia și responsabilitatea rămân umane”, a mai declarat Birtolon.

Pe lângă inteligența artificială, o altă tehnologie care schimbă activitatea inginerilor este digital twin, care permite realizarea unui model digital al unui echipament, proces sau sistem industrial. Acesta poate fi folosit pentru a testa modificări ale liniilor de producție, pentru a anticipa defecțiuni sau pentru a verifica funcționarea unei instalații înainte ca aceasta să fie construită.

Potrivit lui Birtolon, tehnologia și-a demonstrat utilitatea în proiecte concrete, însă realizarea unei replici digitale a unei fabrici întregi rămâne o provocare, deoarece puține companii dispun de date suficient de bine organizate pentru a susține un asemenea sistem.

„Valoarea unui digital twin apare unde există un circuit închis între model și decizie, de exemplu, la optimizarea liniilor de producție, la mentenanța predictivă pe echipamente critice sau la validarea unei linii noi înainte să fie construită fizic. În toate aceste cazuri, modelul digital este conectat la datele reale de produs sau din fabrică și este folosit pentru a lua decizii.

Utilitatea este foarte clară în situațiile în care vrei să simulezi înainte să faci o schimbare în lumea reală: să vezi ce se întâmplă dacă modifici un proces, o configurație de produs, o linie de producție sau un flux de materiale”, a explicat reprezentantul Accenture.

Compania lucrează în prezent cu un partener din industria farmaceutică la dezvoltarea unui model digital al unei fabrici întregi. Proiectul a trecut de prima etapă de validare conceptuală, iar dezvoltarea sa detaliată este planificată pentru următorii doi ani.

„Unde s-a rămas la nivel de concept este în zona “digital twin al întregii fabrici” sau “al întregului lanț de aprovizionare”. Sună spectaculos în prezentări, dar puține companii au datele suficient de credibile și contextualizate ca să susțină asta real. În prezent, lucrăm cu un partener în industria farmaceutică la un digital twin al întregii fabrici. Am trecut de prima fază de validare conceptuală, iar acum avem în plan să-l dezvoltăm în detaliu în următorii doi ani.

Lecția este simplă: digital twin produce valoare când rezolvă o decizie concretă, nu atunci când încearcă să modeleze totul”, a adăugat expertul Accenture.

Accenture dezvoltă împreună cu Universitatea Tehnică din Cluj un laborator pentru pregătirea inginerilor în era AI

Schimbarea modului de pregătire a viitorilor ingineri presupune și adaptarea programelor universitare la tehnologiile care vor fi utilizate în industrie.

În România, Accenture colaborează cu Universitatea Tehnică din Cluj pentru dezvoltarea unui laborator dedicat conceptului de Software-Defined Factory, care urmărește pregătirea studenților pentru utilizarea inteligenței artificiale și a sistemelor digitale în mediul industrial.

Conceptul presupune o fabrică în care software-ul are un rol tot mai important în coordonarea și adaptarea proceselor de producție. Studenții ar urma să învețe nu doar cum să utilizeze instrumentele AI, ci și cum să colaboreze cu asistenți inteligenți în rezolvarea problemelor tehnice.

„Lucrăm îndeaproape cu Universitatea Tehnică din Cluj și dezvoltăm împreună un laborator dedicat conceptului de Software-Defined Factory, pentru a pregăti această tranziție încă din timpul facultății și pentru ca studenții să învețe cum să folosească astfel de asistenți inteligenți și cum să colaboreze cu ei”, a spus Birtolon.

Acesta consideră că, deși AI va automatiza o parte dintre sarcinile de bază, cunoștințele fundamentale de inginerie vor deveni și mai importante. Un specialist care utilizează inteligența artificială trebuie să poată verifica dacă soluțiile propuse sunt corecte, să identifice limitele acestora și să înțeleagă consecințele tehnice ale deciziilor.

„Paradoxul este că, în era AI, fundamentele tehnice devin și mai importante. Ca să poți evalua o soluție propusă de AI, trebuie să înțelegi foarte bine problema, limitele și implicațiile tehnice.

Inginerul junior va petrece probabil mai puțin timp cu activități administrative, dar va trebui să intre mai repede în zona de analiză, simulare și decizie. Asta schimbă și modul în care trebuie construită experiența lui profesională.”