Nutzung von KI für eine schnellere, strategische Entscheidungsfindung

Es gibt viele Informationen über generative KI und es ist schwierig, Fakten von Fiktionen zu trennen. Als Mitglied des Forschungs- und Entwicklungsteams von Logility mit Spezialisierung auf generative KI sitze ich in der ersten Reihe, um die rasante Ausbreitung der Technologie der künstlichen Intelligenz mitzuerleben. KI hat Unternehmensleitern, die ihr Potenzial unternehmensweit nutzen möchten, um die Effizienz zu verbessern und die Rentabilität zu steigern, Herausforderungen und Chancen mit sich gebracht. In diesem Blog gehe ich auf 10 gängige Mythen über generative KI ein, um den Wert dieser aufregenden Technologie zu demonstrieren.

Mythos 1: Generative KI ist eine neue Entwicklung der letzten Jahre

Generative KI ist in den letzten ein bis zwei Jahren in den Vordergrund des öffentlichen Bewusstseins gerückt. Allerdings basiert KI auf Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, die sich seit den 1950er Jahren kontinuierlich weiterentwickelt haben. In dieser Zeit waren dieselben KI-Tools, die neue Technologien unterstützen, von entscheidender Bedeutung für die Verbesserung der Effizienz und die Optimierung aller Bereiche der Logistik- und Lieferkettenprozesse, einschließlich Prognosen, Lieferplanung, Bestandsverwaltung, Fertigung, Netzwerkoptimierung und mehr.

Mythos 2: Generative KI ist nicht in der Lage, Ihre Daten privat zu halten

Eines unserer größten Anliegen ist es, dass unsere Kunden voll und ganz darauf vertrauen können, dass ihre Daten sicher und geschützt sind. Generative KI kann durchaus mit Maßnahmen zum Schutz der Privatsphäre aufgebaut werden. Zum Beispiel mit Logilität GenAI Ihre Daten werden durch fortschrittliche Verschlüsselungsprotokolle und robuste Zugriffskontrollen geschützt, um sicherzustellen, dass Ihre sensiblen Informationen vertraulich und geschützt bleiben.

Mythos 3: Generative KI eignet sich am besten als Blackbox

Auf den ersten Blick scheint die Aussicht auf eine generative KI zur Unterstützung eines 100 % automatisierten Arbeitsablaufs ein gewünschtes Ziel für Ihre Lieferkettenprozesse zu sein. Erfahrene Tagesplaner wissen jedoch, dass die menschliche Aufsicht für gute Ergebnisse bei der Festlegung von Strategien, der Entwicklung von Prognosen, der Erstellung von Versorgungsplänen und der Bestandsverwaltung von entscheidender Bedeutung ist. Reibungslose Integration generativer KI Technologie mit Fachexperten ist besonders wichtig bei Ausnahmefällen, Last-Minute-Anfragen und unerwarteten Störungen.

Mythos 4: Generative KI ist immer schlauer als Menschen

Ja, generative KI hat Stärken, die über die menschlichen Fähigkeiten hinausgehen. Es kann schneller lernen als Menschen und ist darauf trainiert, riesige Informationsmengen auf der Grundlage von Trainingsdaten, Algorithmen und statistischen Modellen zu verarbeiten und zu analysieren. Generative KI kann jedoch keine Kontextinformationen aus Situationen extrapolieren oder menschliche Konzepte von Verständnis, Gefühlen und Intuition nutzen.

Angenommen, eine Bestellung für einen wichtigen Kunden kommt zu spät. Aufgrund einer persönlichen Beziehung weiß der Supply-Chain-Manager, dass er seinen Kollegen aus der Beschaffung anrufen kann, um sich an seine Lieferanten zu wenden, damit die Lieferungen beschleunigt werden. Generative KI kann nur auf der Grundlage dessen handeln, was sie aus ihren Trainingsdaten gelernt hat, während der Supply-Chain-Manager seine Intuition basierend auf dem Kontext der Situation nutzen kann, um Entscheidungen zu treffen und zu handeln. 

Mythos 5: Generative KI wird den Personalbestand in Ihrem Unternehmen reduzieren

Generative KI ergänzt und ersetzt die menschliche Arbeitskraft, indem sie die Arbeit erleichtert und es den Arbeitnehmern ermöglicht, sich mehr auf strategische Entscheidungen statt auf mühsame, sich wiederholende Arbeit zu konzentrieren.

Stellen Sie sich vor, ein Analyst muss bei der Vorbereitung seines zweiwöchentlichen S&OP-Meetings festlegen, welche Produkte sowie die wichtigsten Berichte und KPIs einer zusätzlichen Prüfung bedürfen. Ein fein abgestimmter generativer KI-Assistent generiert diese Daten automatisch vor dem Meeting für den Analysten, sodass sich der Analyst auf die Interpretation der neuesten Kennzahlen und die Planung konzentrieren kann. Die Verantwortung des Analysten hat sich nun von der Durchsicht von Daten auf die Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Schlüsselfaktoren ausgeweitet.

Mythos 6: Größer ist besser

Die Vorstellung, dass „größer ist besser“, wenn es um generative KI-Modelle geht, ist ein weit verbreitetes Missverständnis. Ohne hier zu technisch zu werden, können generative KI-Modelle Milliarden von Parametern haben, also die mathematischen Gewichte und Verzerrungen für die Modelle. Beispielsweise hat Llama2 von Meta bis zu 70 Milliarden Parameter, und es wird gemunkelt, dass G PT-4 von OpenAI 1.7 Billionen Parameter hat. Diese Modelle sind zum Teil deshalb so groß, weil sie angeblich Experten sind alles. Kleine Modelle können die gleiche oder eine bessere Leistung als diese großen Modelle erbringen, wenn sie auf einen ganz bestimmten Bereich trainiert und verfeinert werden. Dies liegt daran, dass sie sich auf tiefgründige Themen konzentrieren und nicht auf das breite Themenspektrum der größeren Modelle.

Mythos 7: Generative KI-Lösungen sind 100 % zuverlässig und konsequent

Trotz ihrer erstaunlichen Fähigkeiten kann es zu schlechten Ergebnissen führen, wenn man sich allein auf generative KI-Vorhersagen ohne menschliche Validierung verlässt. Möglicherweise haben Sie sogar von „Halluzinationen“ gehört, wenn ein Chatbot eine Antwort erfindet, die nicht auf echten Daten basiert. Wir können solche schlechten Ergebnisse verhindern, indem wir die Transparenz der vom generativen KI-Modell verwendeten Eingaben und Ansätze sicherstellen. Die Funktionen von GenAI zeigen dem Benutzer die Datenquelle, die der Antwort auf jede vom Benutzer gestellte Frage entspricht. Dies gibt Benutzern Vertrauen in die Antwort und bietet die Möglichkeit, etwaige Ungenauigkeiten zu erkennen.

Mythos 8: Generative KI ist immun gegen Verzerrungen in Trainingsdaten

Generative KI erstellt Vorhersagen auf Basis ihrer Trainingsdaten. Wenn die Trainingsdaten „verzerrt“ sind oder die Realität ungenau wiedergeben, basieren die Ergebnisse auf diesen Verzerrungen.

Beispielsweise steht ein Lagerverwalter unter enormem Druck, die Lagerkosten zu senken. Dazu überschreiben sie ihren ursprünglich optimierten Plan und legen Bestandsrichtlinien fest, um den Bestand um einen kleinen Prozentsatz zu reduzieren. Ein KI-Modell könnte diese voreingenommenen Richtlinien nutzen, um einen Bestandsplan zu erstellen, der zu Engpässen und Umsatzeinbußen führt. In diesem Beispiel führt die inhärente Verzerrung der Eingaben des KI-Bestandsmodells zu einer geringeren Rentabilität. Mit der richtigen Lösung können diese Probleme angegangen werden, indem Modelleingaben und -annahmen abgefragt und Modelle trainiert werden, um auf Verzerrungen zu achten und diese zu korrigieren.

Mythos 9: Generative KI hat Gedanken und Gefühle

Generative KI ist nicht empfindungsfähig. Auch wenn es manchmal so scheint, hat generative KI weder Gefühle noch Empathie und versteht das, was sie sagt, nicht auf die gleiche Weise, wie Menschen es verstehen. Wenn Sie einem Chatbot eine Frage stellen, besteht die Antwort aus einer Reihe von Wörtern oder Phrasen, die von einem komplexen Vorhersagemodell generiert werden. Obwohl Antworten oft äußerst zuverlässig und genau sind, basieren sie auf statistisch „wahrscheinlichen“ Kombinationen von Wörtern und Zeichen und nicht auf Gefühlen oder Emotionen.

Mythos 10: Generative KI kann die menschliche Intuition und Entscheidungsfindung ersetzen

Wie wir oben besprochen haben, ist für eine verlässliche Entscheidungsfindung oft die menschliche Intuition erforderlich. Die Zusammenarbeit zwischen generativen KI-Modellen und menschlicher Erfahrung bietet uns das Beste aus beiden Welten bei der Entwicklung robuster Lösungen für die Planung und Verwaltung der Lieferkette.

Abschließend hoffe ich, dass Sie einen kleinen Einblick in die generative KI gewinnen und mit einigen möglichen Mythen und Missverständnissen über generative KI aufräumen konnten. Logility konzentriert sich auf die Integration dieser leistungsstarken Funktionen auf unserer gesamten Plattform. Wir kombinieren technisches und fachliches Fachwissen, um sicherzustellen, dass Ihr Unternehmen über die Tools verfügt, die es zur Beantwortung von Planungsfragen benötigt, und um einen reibungslosen, effizienten und profitablen Geschäftsbetrieb aufrechtzuerhalten.

Mit der Kraft und Geschwindigkeit generativer KI sowie dem Einfühlungsvermögen, der Intuition und den Beziehungen der Menschen können Unternehmen neue Erfolgsniveaus erreichen.