Μόχλευση AI για ταχύτερη, στρατηγική λήψη αποφάσεων

Υπάρχουν πολλές πληροφορίες εκεί έξω γύρω από τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη και είναι δύσκολο να διαχωρίσουμε το γεγονός από τη φαντασία. Ως μέλος της ομάδας έρευνας και ανάπτυξης της Logility με εξειδίκευση στη γενετική τεχνητή νοημοσύνη, έχω ένα κάθισμα στην πρώτη σειρά για να παρακολουθήσω την ταχεία επέκταση της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης. Η τεχνητή νοημοσύνη έχει παρουσιάσει προκλήσεις και ευκαιρίες για ηγέτες επιχειρήσεων που επιδιώκουν να αξιοποιήσουν τις δυνατότητές της στους οργανισμούς τους για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας και την αύξηση της κερδοφορίας. Σε αυτό το ιστολόγιο, θα αναφερθώ σε 10 κοινούς μύθους παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης για να δείξω την αξία αυτής της συναρπαστικής τεχνολογίας.

Μύθος 1: Το Generative AI είναι μια πρόσφατη εξέλιξη τα τελευταία δύο χρόνια

Το Generative AI έχει αναδειχθεί στο προσκήνιο της ευαισθητοποίησης του κοινού τα τελευταία ένα δύο χρόνια. Ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη βασίζεται σε μεθοδολογίες τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης που εξελίσσονται συνεχώς από τη δεκαετία του 1950. Κατά τη διάρκεια αυτής της περιόδου, τα ίδια εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης που αναλαμβάνουν νέες τεχνολογίες ήταν καθοριστικής σημασίας για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας και τη βελτιστοποίηση όλων των τομέων της εφοδιαστικής και των διαδικασιών εφοδιαστικής αλυσίδας, όπως η πρόβλεψη, ο σχεδιασμός προμηθειών, η διαχείριση αποθεμάτων, η κατασκευή, η βελτιστοποίηση δικτύου και άλλα.

Μύθος 2: Το Generative AI δεν μπορεί να κρατήσει τα δεδομένα σας απόρρητα

Μία από τις κύριες ανησυχίες μας είναι ότι οι πελάτες έχουν απόλυτη εμπιστοσύνη ότι τα δεδομένα τους είναι ασφαλή και ασφαλή. Το Generative AI μπορεί οπωσδήποτε να κατασκευαστεί με μέτρα για τη διασφάλιση του απορρήτου. Για παράδειγμα, με Logility GenAI Τα δεδομένα σας προστατεύονται με προηγμένα πρωτόκολλα κρυπτογράφησης και ισχυρούς ελέγχους πρόσβασης για να διασφαλίζεται ότι οι ευαίσθητες πληροφορίες σας παραμένουν εμπιστευτικές και προστατευμένες.

Μύθος 3: Το Generative AI είναι καλύτερο ως μαύρο κουτί

Με την πρώτη ματιά, η προοπτική δημιουργίας τεχνητής νοημοσύνης που υποστηρίζει μια 100% αυτοματοποιημένη ροή εργασίας μπορεί να φαίνεται ως επιθυμητός στόχος για τις διαδικασίες της αλυσίδας εφοδιασμού σας. Ωστόσο, οι έμπειροι καθημερινοί σχεδιαστές γνωρίζουν ότι η ανθρώπινη επίβλεψη είναι ζωτικής σημασίας για καλά αποτελέσματα κατά τον καθορισμό στρατηγικών, την ανάπτυξη προβλέψεων, την κατασκευή σχεδίων προμήθειας και τη διαχείριση του αποθέματος. Ομαλή ενσωμάτωση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης τεχνολογία με ειδικούς στο αντικείμενο είναι ιδιαίτερα σημαντικό σε περιπτώσεις εξαιρέσεων, αιτημάτων της τελευταίας στιγμής και απροσδόκητων διακοπών.

Μύθος 4: Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη είναι πάντα πιο έξυπνη από τους ανθρώπους

Ναι, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη έχει πλεονεκτήματα πέρα ​​από τις ανθρώπινες δυνατότητες. Μπορεί να μάθει γρηγορότερα από τους ανθρώπους και είναι εκπαιδευμένο να επεξεργάζεται και να αναλύει τεράστιες ποσότητες πληροφοριών με βάση δεδομένα εκπαίδευσης, αλγόριθμους και στατιστικά μοντέλα. Ωστόσο, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να προεκτείνει τις συμφραζόμενες πληροφορίες από καταστάσεις ή να χρησιμοποιήσει ανθρώπινες έννοιες κατανόησης, συναισθημάτων και διαίσθησης.

Για παράδειγμα, ας υποθέσουμε ότι μια παραγγελία για έναν βασικό πελάτη πρόκειται να καθυστερήσει. Λόγω μιας προσωπικής σχέσης, ο διευθυντής της εφοδιαστικής αλυσίδας γνωρίζει ότι μπορεί να καλέσει τον συνάδελφό του από την προμήθεια για να στηριχθεί στους προμηθευτές τους για να επισπευσθούν οι αποστολές. Το Generative AI μπορεί να ενεργήσει μόνο με βάση όσα έχει μάθει από τα εκπαιδευτικά του δεδομένα, ενώ ο διαχειριστής της εφοδιαστικής αλυσίδας μπορεί να χρησιμοποιήσει τη διαίσθησή του με βάση το πλαίσιο της κατάστασης για να λάβει αποφάσεις και να ενεργήσει. 

Μύθος 5: Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη θα μειώσει το εργατικό δυναμικό στην εταιρεία σας

Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη συμπληρώνει, όχι αντικαθιστά, το ανθρώπινο δυναμικό διευκολύνοντας τις θέσεις εργασίας και επιτρέποντας στους εργαζόμενους να εστιάζουν περισσότερο στη λήψη στρατηγικών αποφάσεων παρά στην κουραστική επαναλαμβανόμενη εργασία.

Φανταστείτε, όταν ετοιμάζεται για τη διεβδομαδιαία συνάντηση S&OP, ένας αναλυτής πρέπει να καθορίσει ποια προϊόντα απαιτούν πρόσθετο έλεγχο μαζί με τις πιο σημαντικές αναφορές και KPI. Ένας βελτιωμένος βοηθός δημιουργίας AI θα δημιουργήσει αυτόματα αυτά τα δεδομένα για τον αναλυτή πριν από τη συνάντηση, αφήνοντας τον αναλυτή να επικεντρωθεί στην ερμηνεία των πιο πρόσφατων μετρήσεων και στον προγραμματισμό. Οι ευθύνες των αναλυτών έχουν πλέον ανυψωθεί από την αναζήτηση δεδομένων στη λήψη αποφάσεων με βάση βασικούς παράγοντες.

Μύθος 6: Το μεγαλύτερο είναι καλύτερο

Η ιδέα ότι «το μεγαλύτερο είναι το καλύτερο» όταν πρόκειται για μοντέλα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης είναι μια κοινή παρανόηση. Χωρίς να γίνουμε πολύ τεχνικοί εδώ, τα παραγωγικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να έχουν δισεκατομμύρια παραμέτρους, δηλαδή τα μαθηματικά βάρη και τις προκαταλήψεις για τα μοντέλα. Για παράδειγμα, το Llama2 του Meta έχει έως και 70 δισεκατομμύρια παραμέτρους και φημολογείται ότι το G PT-4 του OpenAI έχει 1.7 τρισεκατομμύρια παραμέτρους. Αυτά τα μοντέλα είναι τόσο μεγάλα εν μέρει επειδή υποτίθεται ότι είναι ειδικοί πάντα. Τα μικρά μοντέλα μπορούν να έχουν την ίδια ή καλύτερη απόδοση από αυτά τα τεράστια μοντέλα όταν εκπαιδεύονται και ρυθμίζονται με ακρίβεια σε έναν πολύ συγκεκριμένο τομέα. Αυτό συμβαίνει επειδή επικεντρώνονται σε βαθύ θέμα αντί στο ευρύ φάσμα θεμάτων των μεγαλύτερων μοντέλων.

Μύθος 7: Οι γενετικές λύσεις AI είναι 100% αξιόπιστες και συνεπής

Ακόμη και με τις εκπληκτικές δυνατότητές του, το να βασίζεσαι μόνο σε γενετικές προβλέψεις AI χωρίς ανθρώπινη επικύρωση μπορεί να οδηγήσει σε κακά αποτελέσματα. Μπορεί να έχετε ακούσει ακόμη και για «παραισθήσεις», όταν ένα chatbot δημιουργεί μια απάντηση που δεν βασίζεται σε πραγματικά δεδομένα. Μπορούμε να αποτρέψουμε αυτού του είδους τα κακά αποτελέσματα διασφαλίζοντας τη διαφάνεια των εισροών και των προσεγγίσεων που χρησιμοποιούνται από το μοντέλο παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης. Οι δυνατότητες του GenAI δείχνουν στον χρήστη την πηγή δεδομένων που αντιστοιχεί στην απάντηση για κάθε ερώτηση που κάνει ο χρήστης. Αυτό παρέχει στους χρήστες εμπιστοσύνη στην απόκριση καθώς και την ευκαιρία να εντοπίσουν ανακρίβειες εάν υπάρχουν.

Μύθος 8: Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη είναι ανοσία σε προκαταλήψεις που υπάρχουν στα δεδομένα εκπαίδευσης

Το Generative AI παράγει προβλέψεις με βάση τα δεδομένα εκπαίδευσής του. Εάν τα δεδομένα εκπαίδευσης είναι «προκατειλημμένα» ή μια ανακριβής αναπαράσταση της πραγματικότητας, τότε τα αποτελέσματα θα βασίζονται σε αυτές τις προκαταλήψεις.

Για παράδειγμα, ένας διαχειριστής αποθεμάτων δέχεται τεράστια πίεση να μειώσει το κόστος αποθεμάτων. Για να γίνει αυτό, παρακάμπτουν το αρχικό βελτιστοποιημένο σχέδιο τους και ορίζουν πολιτικές αποθέματος για να μειώσουν το απόθεμα κατά ένα μικρό ποσοστό. Ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε να χρησιμοποιήσει αυτές τις μεροληπτικές πολιτικές για να δημιουργήσει ένα σχέδιο απογραφής που οδηγεί σε ελλείψεις και χαμένες πωλήσεις. Σε αυτό το παράδειγμα, η εγγενής προκατάληψη στις εισροές του μοντέλου αποθέματος τεχνητής νοημοσύνης οδηγεί σε μειωμένη κερδοφορία. Με τη σωστή λύση, αυτά τα ζητήματα μπορούν να αντιμετωπιστούν με την ανάκριση των εισροών και των παραδοχών του μοντέλου, και τα μοντέλα εκπαίδευσης ώστε να είναι σε επιφυλακή και να διορθώνονται για προκατάληψη.

Μύθος 9: Το Generative AI έχει σκέψεις και συναισθήματα

Το Generative AI δεν είναι ευαίσθητο. Παρόλο που μερικές φορές φαίνεται να είναι, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη δεν έχει συναισθήματα ή ενσυναίσθηση και στην πραγματικότητα δεν καταλαβαίνει τι λέει με τον ίδιο τρόπο που καταλαβαίνουν οι άνθρωποι. Όταν κάνετε μια ερώτηση σε ένα chatbot, η απάντηση είναι ένα σύνολο λέξεων ή φράσεων που δημιουργούνται από ένα σύνθετο μοντέλο πρόβλεψης. Αν και οι απαντήσεις είναι συχνά εξαιρετικά αξιόπιστες και ακριβείς, βασίζονται σε στατιστικά «πιθανούς» συνδυασμούς λέξεων και χαρακτήρων, όχι σε συναισθήματα ή συναισθήματα.

Μύθος 10: Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αντικαταστήσει την ανθρώπινη διαίσθηση και τη λήψη αποφάσεων

Όπως έχουμε συζητήσει παραπάνω, η ανθρώπινη διαίσθηση απαιτείται συχνά για αξιόπιστη λήψη αποφάσεων. Η συνεργασία μεταξύ των παραγωγικών μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης και της ανθρώπινης εμπειρίας μας δίνει το καλύτερο και των δύο κόσμων στη δημιουργία ισχυρών λύσεων στον σχεδιασμό και τη διαχείριση της αλυσίδας εφοδιασμού.

Ολοκληρώνοντας, ελπίζω να καταφέρατε να αποκτήσετε μια μικρή εικόνα για τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη και να ξεκαθαρίσετε ορισμένους πιθανούς μύθους και παρανοήσεις για τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης. Το Logility εστιάζει στην ενσωμάτωση αυτών των ισχυρών δυνατοτήτων σε όλη την πλατφόρμα μας. Συνδυάζουμε την τεχνογνωσία και την εξειδίκευση σε θέματα για να βεβαιωθούμε ότι η επιχείρησή σας διαθέτει τα εργαλεία που χρειάζεται για να απαντήσει σε ερωτήσεις προγραμματισμού και να διατηρήσει την ομαλή, αποτελεσματική και κερδοφόρα λειτουργία της.

Με τη δύναμη και την ταχύτητα της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης και την ενσυναίσθηση, τη διαίσθηση και τις σχέσεις των ανθρώπων, οι επιχειρήσεις μπορούν να φτάσουν σε νέα επίπεδα επιτυχίας.