Każdy producent posiada własną inteligencję przemysłową - część udokumentowaną w procedurach, część tkwiącą w głowach doświadczonych pracowników. Kiedy np. operator przygotowuje linię produkcyjną po przezbroeniu, nie wystarczą sam ustawienia maszyn - trzeba wiedzieć, jak konkretny materiał się zachowuje, co działo się w poprzedniej zmianie, i kiedy pozornie drobna anomalia wymaga bliższego przyjrzenia. Ta kombinacja doświadczenia i procedur stanowi to, co MIT określa jako industrial intelligence - zasobów, procedur operacyjnych, danych produkcyjnych i wewnętrznego zrozumienia biznesu danego producenta.
Problem polega na tym, że taka wiedza najczęściej zostaje uwięziona w głowie jednej osoby, w jednym systemie IT lub w jednym zakładzie. Gdy doświadczony inżynier odchodzi na emeryturę, jego wiedza ucieka z organizacji. Nowa szansa pojawia się teraz dzięki możliwości udostępnienia tej inteligencji wszędzie tam, gdzie podejmuje się decyzje. Inżynier oceniający zmianę procesu potrzebuje nie tylko rekordu produkcyjnego, ale pełnego kontekstu: konfiguracji urządzeń, wymogów jakościowych i historii podobnych zmian.
Strategicznym celem nie jest mnożenie sztucznych agentów, lecz przekształcenie istniejącej business intelligence w silnik rentownego wzrostu. Producenci, którzy zdołają sprytnie połączyć rozproszoną wiedzę ekspercką z danymi produkcyjnymi i udostępnić ją w kontekście operacyjnym, będą mogli podejmować lepsze decyzje szybciej, redukować błędy i doskonalić procesy na bieżąco. To nie revolucja technologiczna, ale ewolucja sposobu, w jaki organizacje pracują ze swoją wiedzą.