İçindekiler
- Giriş
– Tedarik zincirinde AI'nın tanımlanması
– İlke 1: Yapay zeka insanları değiştirmemeli, onları güçlendirmelidir
– İlke 2: Yapay zeka, sezgisel yöntemler ve optimizasyonun uzmanca birleştirilmesi anahtardır
– İlke 3: Yapay zeka ile güçlendirilen eşzamanlılık, tedarik zinciri yönetiminde bir atılımdır
– İlke 4: Yapay zekanın gücü demokratikleştirilmelidir
– İlke 5: Açıklanabilirlik, yapay zekanın benimsenmesi için olmazsa olmazdır
- Sonuç

Giriş

2022 sonlarında ChatGPT'nin gelişi, tedarik zinciri yönetiminde yapay zekayı (AI) çevreleyen dijital sisi yoğunlaştırdı. CEO'lar, AI benimsemesini hızlandırmak için yönetim kurullarından gelen artan baskıyla karşı karşıya kaldıkça ve karar vericiler rekabetçi kalmada oynadığı temel rolü fark ettikçe, bu dönüştürücü teknolojiyi benimseme isteği güçlüdür. Ancak, AI'nın karmaşık ve hızla gelişen doğası, uyandırdığı yoğun duygularla birleştiğinde, en deneyimli tedarik zinciri profesyonellerini bile bunalmış ve nasıl ilerleyecekleri konusunda belirsiz hissettirebilir. Bu sisin üstesinden gelmeye ve tedarik zincirinde AI'nın muazzam potansiyelini açığa çıkarmaya yardımcı olmak için, başarı için beş yol gösterici ilke sunuyoruz.

Tedarik Zincirinde Yapay Zekayı Tanımlamak

Özünde yapay zeka, sorunları çözmek için insan zekasını taklit eden bilgisayar bilimidir. Bu geniş alan, her biri büyük miktardaki verilerdeki kalıpları belirleyerek karar almada hızı, hassasiyeti ve zarafeti iyileştirme genel hedefine katkıda bulunan çok çeşitli disiplinleri kapsar. Makine öğreniminden (derin öğrenme dahil) optimizasyona, genetik algoritmalara, robotik süreç otomasyonuna, üretken yapay zekaya ve karar yönetimine kadar, yapay zeka şemsiyesi altındaki araçlar ve teknikler çeşitli ve güçlüdür.

Tedarik zinciri yönetimine uygulandığında, AI süreçleri devrim niteliğinde değiştirme ve genel olarak üretkenliği artırma potansiyeline sahiptir. Öneriler üreterek, eğilimleri tahmin ederek, içgörüler ortaya çıkararak, görevleri otomatikleştirerek ve benzeri görülmemiş hız ve ölçek sağlayarak AI, tedarik zincirlerinin çalışma biçimini dönüştürebilir. Ancak, bu potansiyeli tam olarak kullanmak için, yalnızca AI'nın ne yapabileceğini değil, aynı zamanda onu mevcut iş akışlarına etkili bir şekilde nasıl entegre edeceğinizi anlamak da önemlidir.

İlke 1: Yapay Zeka İnsan Geliştirme Aracı Olarak

Yapay zekanın yetenekleri şaşırtıcı bir hızla genişliyor, makineler artık yaratıcı içerik üretebiliyor, karmaşık araştırmalar yürütebiliyor ve hatta sanat ve müzik üretebiliyor. Bu etkileyici başarılar, yapay zekanın insan bilişsel kapasitesinin çok ötesinde bir ölçekte verileri işleme ve öğrenme yeteneği sayesinde mümkün oluyor. Ancak, bu ilerlemeleri çevreleyen heyecanın ortasında, makinelerin sağlayamayacağı bazı şeyler olduğunu hatırlamak çok önemli, ben bunlara 3C diyorum: bağlam, iş birliği ve vicdan.

Yapay zeka modelleri, ne kadar karmaşık olursa olsun, bağlamdan anlam çıkaramazlar; bu, tedarik zinciri yönetiminin birçok alanında, örneğin Zero100 düşünce lideri Kevin O'Marah'ın "makine fısıldaması" olarak adlandırdığı alanda olmazsa olmaz bir beceridir. Dahası, yapay zeka tedarik zincirlerinde sorunları çözmek veya sürdürülebilirlik ve insan hakları gibi kritik konuları ele almak için iş birliğine dayalı olarak çalışamaz. Yapay zekayı değiştirme yerine artırma aracı olarak kullanmanın önemini vurgulayan şey, insan ve makine yeteneklerinin bu tamamlayıcı doğasıdır.

En güçlü sonuçlar, insanlar ve yapay zeka birlikte çalıştığında ortaya çıkar; bu, yapay zeka önemli kararlar alırken insanı döngüde tutmanın önemine inanan Workday anketindeki karar vericilerin %93'ü tarafından da dile getirilen bir duygudur. Tedarik zinciri profesyonelleri, hem insanların hem de makinelerin güçlü yanlarından yararlanarak yeni verimlilik, içgörü ve inovasyon seviyelerine ulaşabilir.

İlke 2: Yapay Zeka, Sezgisel Yöntemler ve Optimizasyonu Uzmanca Birleştirmek

Yapay zekanın sorunları ölçekte modelleme yeteneği, iyileştirilmiş talep tahmini doğruluğu veya zamanında teslimatın daha iyi tahminleri gibi daha kesin önerilere olanak tanır. Bu kesinlik aynı zamanda, tedarik zinciri yönetiminde belirli bir hedefe ulaşmak için belirli kısıtlamalar dahilinde kaynak kullanımını en üst düzeye çıkarma yeteneğiyle iyi bilinen bir yapay zeka alanı olan optimizasyonun da bir özelliğidir, örneğin maliyetleri en aza indirmek. Ancak, bu sorunların ölçeği muazzam olabilir, potansiyel olarak milyonlarca birbirine bağımlı değişkeni içeren bir tedarik ağının optimizasyonu önemli hesaplama zorluklarına yol açabilir.

Bazı durumlarda, tedarik zinciri profesyonelleri uygulanabilir eylem yollarını hızla üretmek için sezgisel yöntemlere (pratik, "yeterince iyi" çözümler kullanan problem çözme modelleri) yönelir. Yapay zeka, sezgisel yöntemler ve optimizasyonun her biri hız, kesinlik ve zarafet açısından faydalar sunarken, aynı zamanda bazı dezavantajları da beraberinde getirir. Reklamın ima ettiği şeyin aksine, en yeni, en gelişmiş matematiksel modellerin her durum için her zaman en uygun model olmadığını kabul etmek önemlidir.

En zarif çözümler genellikle makine öğrenimi ve sezgisel yöntemleri birleştirerek bir optimizasyon modelini "sıcak başlatma" gibi yöntemlerin birleştirilmesini içerir ve böylece sorun çözme süreci hızlandırılır. Her yaklaşımın güçlü yönlerini yaratıcı bir şekilde entegre ederek, tedarik zinciri profesyonelleri hız, kesinlik ve zarafet arasında bir denge kurabilir ve doğru modelin doğru zamanda doğru sorun için kullanılmasını sağlayabilir.

İlke 3: Yapay Zeka Tarafından Güçlendirilen Eşzamanlılığın Gücü

Tedarik zincirleri, bir organizasyon içinde ve dışında birden fazla işlevi birbirine bağlayan karmaşık ağlardır ve bu da izole bağlantılara odaklanarak tüm zinciri optimize etmeyi zorlaştırır. Örneğin, AI tahmin doğruluğunu önemli ölçüde artırabilirken, gerçek amaç son derece verimli silolar oluşturmak değil, daha hızlı, daha tutarlı yanıtlar için tedarik zinciri boyunca karar vermeyi hizalamaktır. Bir grup Kanadalı ekonomistin belirttiği gibi, AI odaklı çözümler tedarik zinciri boyunca uyumlu kararlara dönüşmediği sürece, talebi arzla uyumlu hale getirmenin temel sorunu çözülmeden kalır.

Tedarik zinciri yönetimindeki gerçek atılım yalnızca yapay zekadan değil, aynı zamanda eşzamanlılıktan gelir - yapay zekanın tüm tedarik zinciri boyunca senkronize karar almaya olanak sağlamak için iş akışlarına entegrasyonu. Yapay zekayı eşzamanlı süreçlere yerleştirerek, tedarik zinciri profesyonelleri teknolojinin öngörücü yeteneklerinden yararlanabilirken aynı zamanda tedarik zincirlerinin karşılaştığı kaçınılmaz kesintilerden kaynaklanan içsel oynaklığı da emebilirler.

Yapay zekanın bu bağlamdaki rolü, tahminlerde daha fazla hassasiyet, hız ve zarafet sağlamakken, eşzamanlılık bu içgörülerin birbirine bağlanmasını ve koordineli bir şekilde harekete geçilmesini sağlar. Bu güçlü kombinasyon, tedarik zincirlerinin değişen koşullara daha etkili bir şekilde yanıt vermesini sağlar ve sonuçta genel performansın iyileştirilmesine yol açar.

İlke 4: Tedarik Zinciri Uygulayıcıları için Yapay Zekanın Demokratikleştirilmesi

Yapay zekanın tedarik zinciri yönetimindeki potansiyelini tam olarak gerçekleştirmek için, erişimini veri bilimcilerinin münhasır alanının ötesine genişletmek esastır. Yeni yapay zeka uygulamalarının devam eden keşfi ve geliştirilmesi her zaman bu uzmanların uzmanlığını gerektirecek olsa da, tedarik zinciri uygulayıcılarının yapay zekayı kendileri benimsemelerini sağlamak, yaygın uygulama ve başarı için çok önemlidir. En etkili yapay zeka çözümleri, yapay zeka veya veri biliminde kapsamlı teknik yeterlilik gerektirmek yerine, şirket verileri ve iş süreçleri konusunda derin bir anlayışa sahip profesyoneller tarafından kolayca anlaşılabilen ve uygulanabilen çözümlerdir.

Bir Workday anketi liderlerin %72'sinin kuruluşlarının AI'yı tam olarak uygulamak için gerekli becerilere sahip olmadığına inandığını ortaya koymuş olsa da, bu teknolojiyi benimsemek bunaltıcı bir çaba olmak zorunda değildir. Özellikle tedarik zinciri bağlamı ve iş bilgisi olanlar için tasarlanmış çözümleri seçerek kuruluşlar, model oluşturmanın inceliklerine dalmaya gerek kalmadan ekiplerinin AI'nın içgörülerinden ve yeteneklerinden yararlanmasını sağlayabilir.

Yapay zekayı bu şekilde demokratikleştirmek, yalnızca benimsenmesini ve kullanımını sağlamakla kalmaz, aynı zamanda tedarik zinciri profesyonellerinin mevcut anlayış seviyelerinden başlamalarına ve zamanla becerilerini kademeli olarak geliştirmelerine olanak tanır. Bir yapay zeka sağlayıcısı seçerken, bu artımlı öğrenme yaklaşımını destekleme yeteneklerini göz önünde bulundurmak önemlidir, çünkü bu nihayetinde daha başarılı ve sürdürülebilir uygulamalara yol açacaktır.

İlke 5: Güven ve Kabul için Yapay Zeka Açıklanabilirliğinin Sağlanması

Tedarik zinciri yönetiminin karmaşık ve yüksek riskli dünyasında güven en önemli unsurdur. Yapay zekanın gerçekten benimsenmesi ve benimsenmesi için açıklanabilir olması gerekir; kullanıcıların teknolojinin önerilerine ve tahminlerine nasıl ulaştığını anlamaları gerekir. İç işleyişlerine dair hiçbir içgörü sunmayan kara kutu çözümleri, tedarik zinciri profesyonellerinin özellikle önemli sonuçları olan kritik kararlarla karşı karşıya kaldıklarında onlara güvenme konusunda tereddüt etmelerine neden olabilir.

Açıklanabilir AI, çıktılarını etkileyen faktörlere şeffaflık sağlayarak kullanıcıların sonuçları yorumlamasına ve doğrulamasına olanak tanır. Bu yalnızca güven oluşturmakla kalmaz, aynı zamanda tedarik zinciri uygulayıcılarının kendi uzmanlıklarını AI tarafından sağlanan içgörülerle birleştirmelerini sağlayarak daha bilgili ve güvenli karar almaya yol açar. AI'nın önerilerinin ardındaki mantığı anlayarak, profesyoneller bunların belirli durumlara uygulanabilirliğini daha iyi değerlendirebilir ve gerektiği gibi ayarlamalar yapabilir.

Ayrıca, açıklanabilirlik, AI modellerindeki olası önyargıları belirlemek ve azaltmak için çok önemlidir. Bu modeller tarihsel verilerden öğrendikçe, istemeden mevcut önyargıları sürdürebilir veya güçlendirebilir ve bu da adil olmayan veya optimum olmayan sonuçlara yol açabilir. Açıklanabilir AI, bu tür önyargıların tespit edilmesini ve düzeltilmesini sağlayarak teknolojinin etik ve sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlar.

Sonuç

Tedarik zinciri profesyonelleri AI'yı çevreleyen dijital sisin içinde gezinirken, beş rehber ilkeyi benimsemek başarı için çok önemlidir: AI'yı insan artırma aracı olarak kullanmak, AI'yı sezgisel yöntemler ve optimizasyonla ustaca birleştirmek, AI tarafından güçlendirilen eşzamanlılıktan yararlanmak, uygulayıcılar için AI'yı demokratikleştirmek ve AI'nın açıklanabilirliğini sağlamak. İnsan uzmanlığı ve makine zekası arasında doğru dengeyi kurarak, kuruluşlar giderek karmaşıklaşan bir ortamda karar vermeyi geliştirmek, süreçleri optimize etmek ve inovasyonu yönlendirmek için AI'nın gücünden yararlanabilir. Uyum sağlayabilen, açık fikirli ve sürekli öğrenmeye bağlı kalmak, AI sisi içinde güvenle ilerlemek ve daha verimli bir geleceğe doğru ilerlemek için anahtardır.