Роль генеративного искусственного интеллекта в цепочках поставок

Опубликовано

на

К

Подобно тому, как сбои в цепочках поставок стали частым предметом дискуссий в советах директоров в 2020 году, генеративный ИИ быстро стал горячей темой 2023 года. В конце концов, ChatGPT от OpenAI за первые два месяца достиг 100 миллионов пользователей, что сделало его самым быстрорастущим внедрением потребительских приложений в мире. история.

Цепочки поставок в определенной степени хорошо подходят для применения генеративного ИИ, поскольку они функционируют и генерируют огромные объемы данных. Разнообразие и объем данных, а также различные типы данных усложняют чрезвычайно сложную реальную проблему: как оптимизировать производительность цепочки поставок. И хотя варианты использования генеративного ИИ в цепочках поставок обширны – включая повышенную автоматизацию, прогнозирование спроса, обработку и отслеживание заказов, прогнозное обслуживание оборудования, управление рисками, управление поставщиками и многое другое – многие из них также применимы к прогнозирующему ИИ и уже внедрены. и развернуты в большом масштабе.

В этой статье описываются несколько вариантов использования, которые особенно хорошо подходят для генеративного ИИ в цепочках поставок, и приводятся некоторые предостережения, которые руководителям цепочек поставок следует учитывать, прежде чем делать инвестиции.

Основная цель искусственного интеллекта и машинного обучения в цепочках поставок — облегчить процесс принятия решений, обещая повышение скорости и качества. Прогнозирующий ИИ делает это, предоставляя более точные прогнозы и прогнозы, обнаруживая новые, еще не выявленные закономерности и используя очень большие объемы соответствующих данных. Генеративный ИИ может пойти еще дальше, поддерживая различные функциональные области управления цепочками поставок. Например, менеджеры цепочек поставок могут использовать генеративные модели искусственного интеллекта, чтобы задавать уточняющие вопросы, запрашивать дополнительные данные, лучше понимать влияющие факторы и видеть историческую эффективность решений в аналогичных сценариях. Короче говоря, генеративный ИИ значительно ускоряет и упрощает для пользователя процесс комплексной проверки, предшествующий принятию решений.

Более того, на основе базовых данных и моделей генеративный ИИ может анализировать большие объемы структурированных и неструктурированных данных, автоматически генерировать различные сценарии и давать рекомендации на основе представленных вариантов. Это значительно сокращает объем работы, не приносящей добавленной стоимости, которую в настоящее время выполняют менеджеры цепочек поставок, и дает им возможность тратить больше времени на принятие решений на основе данных и более быстрое реагирование на изменения на рынке.

За последние несколько лет предприятия страдали от нехватки талантов в цепочке поставок из-за выгорания планировщиков, их истощения и крутой кривой обучения новых сотрудников из-за сложного характера должностных функций. Генеративные модели искусственного интеллекта могут быть настроены на стандартные операционные процедуры, бизнес-процессы, рабочие процессы и документацию по программному обеспечению предприятий, а затем отвечать на запросы пользователей контекстной и актуальной информацией. Диалоговый пользовательский интерфейс, обычно ассоциируемый с генеративным искусственным интеллектом, значительно упрощает взаимодействие с системой поддержки и дает возможность уточнить запрос, еще больше ускоряя время, необходимое для поиска нужной информации.

Сочетание генеративной системы обучения и развития на основе ИИ с генеративным процессом принятия решений с помощью ИИ может помочь ускорить решение различных проблем управления изменениями. Это также может ускорить набор новых сотрудников за счет сокращения времени обучения и требований к опыту работы. Что еще более важно, генеративный ИИ может расширить возможности людей с ограниченными возможностями, улучшая общение, улучшая когнитивные функции, помощь в чтении и письме, обеспечивая личную организацию и поддерживая постоянное обучение и развитие.

Некоторые опасаются, что генеративный ИИ приведет к сокращению рабочих мест в ближайшие годы, другие полагают, что он повысит уровень работы, удалив повторяющиеся задачи и освободив место для более стратегических. Между тем, ожидается, что это решит хроническую проблему сегодняшней цепочки поставок и нехватку цифровых талантов. Вот почему важно научиться работать с этой технологией.