Sommario
- Introduzione
– Definizione dell’IA nella supply chain
– Principio 1: l’intelligenza artificiale dovrebbe potenziare gli esseri umani, non sostituirli
– Principio 2: la fusione esperta di intelligenza artificiale, euristica e ottimizzazione è fondamentale
– Principio 3: la concorrenza amplificata dall’intelligenza artificiale è una svolta nella gestione della supply chain
– Principio 4: Il potere dell’IA deve essere democratizzato
– Principio 5: la spiegabilità è essenziale per l’adozione dell’IA
- Conclusione
Introduzione
L'avvento di ChatGPT alla fine del 2022 ha intensificato la nebbia digitale che circonda l'intelligenza artificiale (IA) nella gestione della supply chain. Mentre i CEO affrontano una crescente pressione da parte dei loro consigli di amministrazione per accelerare l'adozione dell'IA e i decisori ne riconoscono il ruolo essenziale nel rimanere competitivi, la spinta ad abbracciare questa tecnologia trasformativa è forte. Tuttavia, la natura complessa e in rapida evoluzione dell'IA, unita alle emozioni intense che evoca, può lasciare anche i professionisti della supply chain più esperti sopraffatti e incerti su come procedere. Per aiutare a navigare in questa nebbia e sbloccare il vasto potenziale dell'IA nella supply chain, presentiamo cinque principi guida per il successo.
Definizione di AI nella Supply Chain
In sostanza, l'intelligenza artificiale è la scienza dei computer che imitano l'intelligenza umana per risolvere i problemi. Questo vasto campo comprende una vasta gamma di discipline, ciascuna delle quali contribuisce all'obiettivo generale di migliorare la velocità, la precisione e l'eleganza nel processo decisionale identificando modelli all'interno di vasti volumi di dati. Dall'apprendimento automatico (incluso l'apprendimento profondo) all'ottimizzazione, agli algoritmi genetici, all'automazione dei processi robotici, all'intelligenza artificiale generativa e alla gestione delle decisioni, gli strumenti e le tecniche sotto l'ombrello dell'intelligenza artificiale sono diversi e potenti.
Quando applicata alla gestione della supply chain, l'AI ha il potenziale per rivoluzionare i processi e migliorare la produttività in generale. Generando raccomandazioni, prevedendo tendenze, facendo emergere insight, automatizzando le attività e fornendo velocità e scala senza precedenti, l'AI può trasformare il modo in cui operano le supply chain. Tuttavia, per sfruttare appieno questo potenziale, è fondamentale comprendere non solo cosa può fare l'AI, ma anche come integrarla efficacemente nei flussi di lavoro esistenti.
Principio 1: l’intelligenza artificiale come strumento di potenziamento umano
Le capacità dell'IA si stanno espandendo a un ritmo sorprendente, con macchine ora in grado di produrre contenuti creativi, condurre ricerche complesse e persino generare arte e musica. Queste imprese impressionanti sono rese possibili dalla capacità dell'IA di elaborare e apprendere dai dati su una scala ben oltre la capacità cognitiva umana. Tuttavia, in mezzo all'entusiasmo che circonda questi progressi, è fondamentale ricordare che ci sono alcune cose che le macchine non possono fornire, che chiamo le 3 C: contesto, collaborazione e coscienza.
I modelli di intelligenza artificiale, non importa quanto sofisticati, non possono ricavare significato dal contesto, un'abilità che è essenziale in molte aree della gestione della supply chain, come quella che Kevin O'Marah, leader del pensiero di Zero100, ha definito "sussurrare alle macchine". Inoltre, l'intelligenza artificiale non può lavorare in modo collaborativo per risolvere problemi o affrontare questioni critiche come la sostenibilità e i diritti umani nelle supply chain. È questa natura complementare delle capacità umane e delle macchine che sottolinea l'importanza di utilizzare l'intelligenza artificiale come strumento di aumento piuttosto che di sostituzione.
I risultati più potenti emergono quando gli esseri umani e l'intelligenza artificiale lavorano insieme, un sentimento riecheggiato dal 93% dei decisori in un sondaggio di Workday che credono nell'importanza di tenere l'essere umano informato quando l'intelligenza artificiale prende decisioni importanti. Sfruttando i punti di forza sia degli esseri umani che delle macchine, i professionisti della supply chain possono raggiungere nuovi livelli di efficienza, intuizione e innovazione.
Principio 2: fondere in modo esperto intelligenza artificiale, euristica e ottimizzazione
La capacità dell'IA di modellare i problemi su larga scala consente raccomandazioni più precise, come una migliore accuratezza delle previsioni della domanda o migliori previsioni di consegne puntuali. Questa precisione è anche un segno distintivo dell'ottimizzazione, un campo dell'IA ben noto nella gestione della supply chain per la sua capacità di massimizzare l'utilizzo delle risorse entro vincoli dati per raggiungere un obiettivo specifico, come la riduzione al minimo dei costi. Tuttavia, la portata di questi problemi può essere immensa, con l'ottimizzazione di una rete di fornitura che potenzialmente coinvolge milioni di variabili interdipendenti, portando a significative sfide computazionali.
In alcuni casi, i professionisti della supply chain si rivolgono all'euristica, ovvero modelli di risoluzione dei problemi che impiegano soluzioni pratiche e "abbastanza buone", per generare rapidamente percorsi di azione fattibili. Mentre l'intelligenza artificiale, l'euristica e l'ottimizzazione offrono ciascuna vantaggi in termini di velocità, precisione ed eleganza, presentano anche dei compromessi. È importante riconoscere che i modelli matematici più nuovi e avanzati non sono sempre la soluzione migliore per ogni situazione, nonostante ciò che l'hype potrebbe suggerire.
Le soluzioni più eleganti spesso implicano una fusione di metodi, come la combinazione di apprendimento automatico ed euristica per "avviare a caldo" un modello di ottimizzazione, accelerando così il processo di risoluzione dei problemi. Integrando in modo creativo i punti di forza di ogni approccio, i professionisti della supply chain possono trovare un equilibrio tra velocità, precisione ed eleganza, assicurando che il modello giusto venga utilizzato per il problema giusto al momento giusto.
Principio 3: Il potere della concorrenza amplificato dall'intelligenza artificiale
Le supply chain sono reti complesse che collegano più funzioni all'interno di un'organizzazione e oltre, rendendo difficile ottimizzare l'intera catena concentrandosi su collegamenti isolati. Ad esempio, mentre l'intelligenza artificiale può migliorare significativamente l'accuratezza delle previsioni, il vero obiettivo non è creare silos altamente efficienti, ma piuttosto allineare il processo decisionale lungo la supply chain per risposte più rapide e coese. Come sottolinea un gruppo di economisti canadesi, a meno che le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale non possano tradursi in decisioni allineate lungo la supply chain, il problema fondamentale dell'allineamento della domanda con l'offerta rimane irrisolto.
La vera svolta nella gestione della supply chain non deriva solo dall'AI, ma dalla concorrenza, ovvero l'integrazione dell'AI nei flussi di lavoro per consentire un processo decisionale sincronizzato lungo l'intera supply chain. Incorporando l'AI nei processi concorrenti, i professionisti della supply chain possono sfruttare le capacità predittive della tecnologia, assorbendo al contempo la volatilità intrinseca che deriva dalle inevitabili interruzioni che le supply chain devono affrontare.
Il ruolo dell'IA in questo contesto è quello di fornire maggiore precisione, velocità ed eleganza nelle previsioni, mentre la concorrenza assicura che queste informazioni siano collegate e utilizzate in modo coordinato. Questa potente combinazione consente alle supply chain di rispondere in modo più efficace alle mutevoli condizioni, portando in ultima analisi a prestazioni complessive migliorate.
Principio 4: Democratizzare l’intelligenza artificiale per i professionisti della supply chain
Per realizzare appieno il potenziale dell'IA nella gestione della supply chain, è essenziale estenderne la portata oltre l'esclusivo dominio degli scienziati dei dati. Mentre l'esplorazione e lo sviluppo continui di nuove applicazioni di IA richiederanno sempre la competenza di questi specialisti, consentire ai professionisti della supply chain di adottare l'IA da soli è fondamentale per un'implementazione e un successo diffusi. Le soluzioni di IA più efficaci sono quelle che possono essere facilmente comprese e applicate da professionisti con una profonda conoscenza dei dati aziendali e dei processi aziendali, piuttosto che richiedere una vasta competenza tecnica in IA o scienza dei dati.
Sebbene un sondaggio di Workday abbia rilevato che il 72% dei leader ritiene che le proprie organizzazioni non abbiano le competenze necessarie per implementare completamente l'IA, adottare questa tecnologia non deve essere un'impresa ardua. Scegliendo soluzioni progettate specificamente per coloro che hanno un contesto di supply chain e conoscenze aziendali, le organizzazioni possono consentire ai propri team di sfruttare le intuizioni e le capacità dell'IA senza dover immergersi nelle complessità della creazione di modelli.
Democratizzare l'IA in questo modo non solo ne garantisce l'adozione e l'uso, ma consente anche ai professionisti della supply chain di partire dal loro attuale livello di comprensione e di evolvere gradualmente le proprie competenze nel tempo. Quando si seleziona un fornitore di IA, è essenziale considerare la sua capacità di supportare questo approccio di apprendimento incrementale, poiché alla fine porterà a implementazioni più riuscite e sostenibili.
Principio 5: Garantire la spiegabilità dell’IA per la fiducia e l’adozione
Nel mondo complesso e ad alto rischio della gestione della supply chain, la fiducia è fondamentale. Affinché l'IA venga veramente abbracciata e adottata, deve essere spiegabile: gli utenti devono capire come la tecnologia arriva alle sue raccomandazioni e previsioni. Le soluzioni black box che non offrono alcuna visione del loro funzionamento interno possono lasciare i professionisti della supply chain esitanti a fare affidamento su di esse, soprattutto quando si trovano ad affrontare decisioni critiche con conseguenze significative.
L'intelligenza artificiale spiegabile fornisce trasparenza sui fattori che influenzano i suoi output, consentendo agli utenti di interpretare e convalidare i risultati. Ciò non solo crea fiducia, ma consente anche ai professionisti della supply chain di combinare la propria competenza con le intuizioni fornite dall'intelligenza artificiale, portando a un processo decisionale più informato e sicuro. Comprendendo il ragionamento alla base delle raccomandazioni dell'intelligenza artificiale, i professionisti possono valutare meglio la loro applicabilità a situazioni specifiche e apportare modifiche in base alle necessità.
Inoltre, la spiegabilità è fondamentale per identificare e mitigare potenziali pregiudizi nei modelli di IA. Poiché questi modelli apprendono dai dati storici, potrebbero inavvertitamente perpetuare o amplificare i pregiudizi esistenti, portando a risultati ingiusti o subottimali. L'IA spiegabile consente di rilevare e correggere tali pregiudizi, assicurando che la tecnologia venga utilizzata in modo etico e responsabile.
Conclusione
Mentre i professionisti della supply chain si muovono nella nebbia digitale che circonda l'intelligenza artificiale, adottare cinque principi guida è fondamentale per il successo: usare l'intelligenza artificiale come strumento per l'aumento umano, fondere sapientemente l'intelligenza artificiale con euristiche e ottimizzazione, sfruttare la concorrenza amplificata dall'intelligenza artificiale, democratizzare l'intelligenza artificiale per i professionisti e garantire la spiegabilità dell'intelligenza artificiale. Trovando il giusto equilibrio tra competenza umana e intelligenza artificiale, le organizzazioni possono sfruttare la potenza dell'intelligenza artificiale per migliorare il processo decisionale, ottimizzare i processi e guidare l'innovazione in un panorama sempre più complesso. Rimanere adattabili, aperti e impegnati nell'apprendimento continuo è fondamentale per orientarsi con sicurezza nella nebbia dell'intelligenza artificiale e verso un futuro più efficiente.
