Sztuczna inteligencja zintegrowana z procesem produkcyjnym otwiera nowe możliwości poprawy wydajności, redukcji kosztów i optymalizacji zarządzania produkcją. Z drugiej strony, integracja sztucznej inteligencji z procesami produkcyjnymi wymaga również ustanowienia odpowiednich ram prawnych, które regulują wykorzystanie, dystrybucję i kontrolę tych technologii. Sztuczna inteligencja umożliwia automatyzację skomplikowanych procesów produkcyjnych, które wcześniej były niemożliwe, minimalizując błędy ludzkie i poprawiając dokładność i jakość produktów. Oparta na sztucznej inteligencji analiza danych dotyczących wydajności sprzętu służy do przewidywania możliwych awarii, a tym samym pomaga zaplanować konserwację, która skraca czas przestojów. AI przeanalizuje kilka zmiennych łańcucha dostaw, aby zoptymalizować zapasy i usprawnić logistykę. Kontrola jakości produktów weszła na wyższy poziom, a systemy oparte na sztucznej inteligencji automatycznie monitorują je pod kątem wad i niezgodności z normami. Tworzenie i wykorzystywanie oprogramowania AI wiąże się z kwestiami własności intelektualnej, które muszą być jasno uregulowane. Daje to pewność, że dane przetwarzane przez AI nie są narażone na nieautoryzowany dostęp i wykorzystanie w świetle wymogów regulacyjnych, takich jak RODO. Niektóre kluczowe standardy etyczne we wdrażaniu sztucznej inteligencji w produkcji obejmują niedyskryminacyjne wykorzystanie technologii, brak uprzedzeń i ochronę praw pracowników. Pozytywnym skutkiem zastosowania sztucznej inteligencji w produkcji może być znaczny wzrost produktywności i jakości produktów. Pomyślna integracja sztucznej inteligencji wymaga jednak innowacji technicznych i opracowania skutecznego zestawu mechanizmów prawnych, które zapewniłyby regulację wykorzystania technologii, ochronę danych i własności intelektualnej oraz określenie odpowiedzialności w przypadku ewentualnych błędów lub naruszeń. Należyte uwzględnienie wszystkich kwestii związanych z regulacjami prawnymi umożliwi sztucznej inteligencji wyrażenie pełnego potencjału w produkcji i zminimalizowanie ryzyka, które pojawi się w tym zakresie.