Il ruolo dell’intelligenza artificiale generativa nelle catene di fornitura

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Proprio quando le interruzioni della catena di fornitura sono diventate oggetto frequente di discussioni nei consigli di amministrazione nel 2020, l'intelligenza artificiale generativa è diventata rapidamente l'argomento caldo del 2023. Dopotutto, ChatGPT di OpenAI ha raggiunto 100 milioni di utenti nei primi due mesi, rendendola l'adozione di applicazioni consumer in più rapida crescita nel mondo. storia.

Le catene di fornitura sono, in una certa misura, adatte per le applicazioni dell’intelligenza artificiale generativa, dato che funzionano e generano enormi quantità di dati. La varietà, il volume e i diversi tipi di dati aggiungono ulteriore complessità a un problema del mondo reale estremamente complesso: come ottimizzare le prestazioni della catena di approvvigionamento. E sebbene i casi d’uso dell’intelligenza artificiale generativa nelle catene di fornitura siano estesi – tra cui maggiore automazione, previsione della domanda, elaborazione e tracciamento degli ordini, manutenzione predittiva dei macchinari, gestione del rischio, gestione dei fornitori e altro ancora – molti si applicano anche all’intelligenza artificiale predittiva e sono già stati adottati. e distribuito su larga scala.

Questo articolo delinea alcuni casi d’uso particolarmente adatti per l’intelligenza artificiale generativa nelle catene di fornitura e offre alcune precauzioni che i leader della catena di fornitura dovrebbero prendere in considerazione prima di effettuare un investimento.

Lo scopo principale dell’intelligenza artificiale e del machine learning nelle catene di fornitura è facilitare il processo decisionale, offrendo la promessa di maggiore velocità e qualità. L’intelligenza artificiale predittiva fa questo fornendo previsioni e previsioni più accurate, scoprendo nuovi modelli non ancora identificati e utilizzando volumi molto elevati di dati rilevanti. L’intelligenza artificiale generativa può fare un ulteriore passo avanti supportando varie aree funzionali della gestione della catena di fornitura. Ad esempio, i gestori della supply chain possono utilizzare modelli di intelligenza artificiale generativa per porre domande chiarificatrici, richiedere dati aggiuntivi, comprendere meglio i fattori influenti e vedere la performance storica delle decisioni in scenari simili. In breve, l’intelligenza artificiale generativa rende il processo di due diligence che precede il processo decisionale significativamente più rapido e semplice per l’utente.

Inoltre, sulla base di dati e modelli sottostanti, l’intelligenza artificiale generativa può analizzare grandi quantità di dati strutturati e non strutturati, generare automaticamente vari scenari e fornire raccomandazioni basate sulle opzioni presentate. Ciò riduce significativamente il lavoro senza valore aggiunto svolto attualmente dai gestori della supply chain e consente loro di dedicare più tempo a prendere decisioni basate sui dati e a rispondere più rapidamente ai cambiamenti del mercato.

Negli ultimi anni, le imprese hanno sofferto di una carenza di talenti nella supply chain a causa del burnout dei pianificatori, dell’attrito e di una ripida curva di apprendimento per i nuovi assunti a causa della natura complessa della funzione lavorativa. I modelli di intelligenza artificiale generativa possono essere adattati alle procedure operative standard, ai processi aziendali, ai flussi di lavoro e alla documentazione software delle imprese e quindi possono rispondere alle domande degli utenti con informazioni contestualizzate e pertinenti. L’interfaccia utente conversazionale comunemente associata all’intelligenza artificiale generativa rende notevolmente più semplice l’interazione con un sistema di supporto e offre la possibilità di affinare la query, accelerando ulteriormente il tempo necessario per trovare le informazioni giuste.

La combinazione di un sistema di apprendimento e sviluppo generativo basato sull’intelligenza artificiale con un processo decisionale assistito e basato sull’intelligenza artificiale generativa può aiutare ad accelerare la risoluzione di vari problemi di gestione del cambiamento. Può anche accelerare l’inserimento di nuovi dipendenti riducendo i tempi di formazione e i requisiti di esperienza lavorativa. Ancora più importante, l’intelligenza artificiale generativa può dare potere alle persone con disabilità migliorando la comunicazione, migliorando la cognizione, l’assistenza alla lettura e alla scrittura, fornendo organizzazione personale e supportando l’apprendimento e lo sviluppo continui.

Mentre alcuni temono che l’intelligenza artificiale generativa porterà alla perdita di posti di lavoro nei prossimi anni, altri pensano che migliorerà il lavoro eliminando compiti ripetitivi e facendo spazio a quelli più strategici. Nel frattempo, si prevede che risolverà l’attuale catena di fornitura cronica e la carenza di talenti digitali. Ecco perché è importante imparare a lavorare con la tecnologia.