Praca
Zdaniem analityków z firmy doradczej KPMG aż 77% przedstawicieli kadry kierowniczej zgadza się co do tego, że generatywna sztuczna inteligencja jest nową technologią o największym potencjale w zakresie poprawy produktywności i usprawniania współpracy. Z raportu zatytułowanego Generative AI in supply chain: a path to better returns wynika również, że przeszło połowa ankietowanych uznaje operacje za główny obszar jej zastosowania i dostrzega możliwości wykorzystania tej technologii w obsłudze klienta, produkcji oraz zarządzaniu zapasami.
Wartość, skalowalność i akceptacja pozostają kluczowymi kryteriami sukcesu generatywnej sztucznej inteligencji, która wykorzystuje modele uczenia głębokiego do rozumienia i tworzenia nowych treści. Według ekspertów wstępnie przeszkolone transformery generatywne (ang. Generative Pre-trained Transformer – GPT) mogą zwiększyć produktywność w branży logistycznej, realizując takie zadania jak udzielanie odpowiedzi na pytania dotyczące dostawy oraz pośredniczenie w komunikacji między klientami, przewoźnikami i operatorami 3PL. Natomiast generatywne sieci przeciwstawne (ang. Generative Adversarial Network – GAN) wykazują potencjał w zakresie tworzenia syntetycznych danych, które mogą posłużyć do szkolenia robotów i umożliwić im bardziej precyzyjną obsługę zamówień w magazynie.
Generatywna a tradycyjna sztuczna inteligencja
Tradycyjna sztuczna inteligencja zapewnia takie korzyści jak większa dokładność w prognozowaniu popytu, co często przyczynia się do skrócenia czasu poświęcanego na obsługę zapasów. Z kolei 73% przedstawicieli kadry kierowniczej potwierdza, że generatywna sztuczna inteligencja może poprawić produktywność pracowników.
Wpływ obu rodzajów AI na łańcuch dostaw
Eksperci z KPMG zaobserwowali trzy typowe przypadki użycia, które pokazują, jak firmy zarządzające łańcuchem dostaw wykorzystują tę technologię do poprawy produktywności:
- Współpraca z partnerami. Generatywna sztuczna inteligencja, poprzez chatbota, wspiera pracowników w zakresie obsługi zapytań i specyfiki dostaw.
- Doskonałość operacyjna i usprawnienia. Technologia ta, za pomocą asystenta AI, sprzyja ciągłemu doskonaleniu, zalecając odpowiednie praktyki ulepszające procesy.
- Ocena produktów i zapasów. Modele wykorzystujące generatywną sztuczną inteligencję ułatwiają kontrolę jakości produktów i rotacji zapasów.
Generatywna sztuczna inteligencja stanowi zmianę paradygmatu w stosunku do tradycyjnej sztucznej inteligencji. Dlatego zdaniem ekspertów z KPMG przy podejmowaniu decyzji dotyczących inwestycji w AI, jej wdrożenia, i wykorzystania w łańcuchu dostaw, należy zastosować podejście oparte na wartości.