Siły robocze w produkcji i AI

Producenci ścigają się, aby wdrożyć AI w planowaniu, kontroli jakości i konserwacji predykcyjnej, ale prawie nikt nie sprawdza, czy dane zasilające te systemy są rzeczywiście poprawne.W Tampa Bay ten problem zderza się z luką w sile roboczej, ponieważ ludzie, którzy normalnie wychwyciliby błędne dane, zanim staną się złym modelem, to ci sami, których firmy nie mogą wystarczająco szybko zatrudnić. Ta sesja robocza łączy producentów, ekspertów ds. siły roboczej oraz zespół rekrutujący nowe operacje w regionie, aby zidentyfikować rozwiązanie, a nie tylko problem.