Sfruttare l'intelligenza artificiale per un processo decisionale strategico più rapido

Esistono molte informazioni sull’intelligenza artificiale generativa ed è difficile separare i fatti dalla finzione. In qualità di membro del team di ricerca e sviluppo di Logility, specializzato in intelligenza artificiale generativa, ho un posto in prima fila per assistere alla rapida espansione della tecnologia dell'intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale ha presentato sfide e opportunità per i leader aziendali che cercano di sfruttare il suo potenziale nelle loro organizzazioni per migliorare l’efficienza e aumentare la redditività. In questo blog affronterò 10 miti comuni sull'intelligenza artificiale generativa per dimostrare il valore di questa entusiasmante tecnologia.

Mito 1: L’intelligenza artificiale generativa è uno sviluppo recente negli ultimi due anni

L’intelligenza artificiale generativa è salita alla ribalta della consapevolezza pubblica negli ultimi due anni. Tuttavia, l’intelligenza artificiale si basa sull’intelligenza artificiale e su metodologie di apprendimento automatico che si sono evolute continuamente a partire dagli anni ’1950. Durante questo periodo, gli stessi strumenti di intelligenza artificiale che supportano le nuove tecnologie sono stati fondamentali per migliorare l’efficienza e ottimizzare tutte le aree dei processi logistici e della catena di fornitura, tra cui previsioni, pianificazione delle forniture, gestione delle scorte, produzione, ottimizzazione della rete e altro ancora.

Mito 2: L’intelligenza artificiale generativa non è in grado di mantenere privati ​​i tuoi dati

Una delle nostre principali preoccupazioni è che i clienti abbiano completa fiducia che i loro dati siano sicuri e protetti. L’intelligenza artificiale generativa può assolutamente essere costruita con misure per salvaguardare la privacy. Ad esempio, con Logilità GenAI i tuoi dati sono tutelati con protocolli di crittografia avanzati e robusti controlli di accesso per garantire che le tue informazioni sensibili rimangano riservate e protette.

Mito 3: L’intelligenza artificiale generativa è migliore come una scatola nera

A prima vista, la prospettiva di un’intelligenza artificiale generativa che supporti un flusso di lavoro automatizzato al 100% potrebbe sembrare un obiettivo desiderato per i processi della supply chain. Tuttavia, i pianificatori quotidiani esperti sanno che la supervisione umana è fondamentale per ottenere buoni risultati quando si determinano le strategie, si sviluppano previsioni, si costruiscono piani di fornitura e si gestisce l’inventario. Integrazione fluida dell'intelligenza artificiale generativa tecnologia con esperti in materia è particolarmente importante in caso di eccezioni, richieste dell'ultimo minuto e disservizi imprevisti.

Mito 4: L’intelligenza artificiale generativa è sempre più intelligente degli esseri umani

Sì, l’intelligenza artificiale generativa ha punti di forza che vanno oltre le capacità umane. Può apprendere più velocemente degli esseri umani ed è addestrato a elaborare e analizzare enormi quantità di informazioni sulla base di dati di addestramento, algoritmi e modelli statistici. Tuttavia, l’intelligenza artificiale generativa non può estrapolare informazioni contestuali dalle situazioni o utilizzare concetti umani di comprensione, sentimenti e intuizione.

Ad esempio, supponiamo che un ordine per un cliente chiave arriverà in ritardo. A causa di una relazione personale, il responsabile della catena di fornitura sa che può chiamare il suo collega dell'approvvigionamento per appoggiarsi ai propri fornitori per accelerare le spedizioni. L'intelligenza artificiale generativa può agire solo in base a ciò che ha appreso dai dati di formazione, mentre il responsabile della catena di fornitura può utilizzare la propria intuizione in base al contesto della situazione per prendere decisioni e agire. 

Mito 5: L’intelligenza artificiale generativa ridurrà la forza lavoro nella tua azienda

L’intelligenza artificiale generativa integra, non sostituisce, la forza lavoro umana semplificando il lavoro e consentendo ai lavoratori di concentrarsi maggiormente sul processo decisionale strategico piuttosto che sul lavoro noioso e ripetitivo.

Immagina che, mentre si prepara per la riunione S&OP bisettimanale, un analista debba determinare quali prodotti richiedono un ulteriore esame insieme ai report e ai KPI più importanti. Un assistente AI generativo ottimizzato genererà automaticamente questi dati per l'analista prima della riunione, consentendo all'analista di concentrarsi sull'interpretazione delle metriche e sulla pianificazione più recenti. Le responsabilità dell'analista sono ora elevate dall'analisi dei dati al processo decisionale basato su fattori chiave.

Mito 6: Più grande è meglio

L’idea che “più grande è meglio” quando si tratta di modelli di intelligenza artificiale generativa è un malinteso comune. Senza entrare troppo nel tecnico, i modelli di intelligenza artificiale generativa possono avere miliardi di parametri, ovvero pesi e pregiudizi matematici per i modelli. Ad esempio, Llama2 di Meta ha fino a 70 miliardi di parametri e si dice che G PT-4 di OpenAI ne abbia 1.7 trilioni. Questi modelli sono così grandi in parte perché sono presunti esperti in materia qualunque cosa. I modelli di piccole dimensioni possono funzionare allo stesso modo o meglio di questi modelli enormi se addestrati e ottimizzati su un dominio molto specifico. Questo perché si concentrano su argomenti profondi invece che sull’ampia gamma di argomenti dei modelli più grandi.

Mito 7: le soluzioni di intelligenza artificiale generativa sono affidabili al 100%. e coerente

Nonostante le sue straordinarie capacità, fare affidamento esclusivamente sulle previsioni dell’intelligenza artificiale generativa senza la convalida umana può portare a risultati insoddisfacenti. Potresti anche aver sentito parlare di "allucinazioni", quando un chatbot fornisce una risposta che non si basa su dati reali. Possiamo evitare questo tipo di risultati negativi garantendo la trasparenza degli input e degli approcci utilizzati dal modello di intelligenza artificiale generativa. Le funzionalità di GenAI mostrano all'utente l'origine dati che corrisponde alla risposta a ciascuna domanda posta dall'utente. Ciò fornisce agli utenti fiducia nella risposta e la possibilità di identificare eventuali imprecisioni.

Mito 8: L’intelligenza artificiale generativa è immune ai bias presenti nei dati di addestramento

L'intelligenza artificiale generativa produce previsioni basate sui dati di addestramento. Se i dati di addestramento sono “distorti” o rappresentano una rappresentazione imprecisa della realtà, i risultati saranno basati su questi pregiudizi.

Ad esempio, un responsabile dell'inventario è sottoposto a un'enorme pressione per ridurre i costi di inventario. Per fare ciò, sovrascrivono il loro piano ottimizzato iniziale e impostano politiche di inventario per ridurre le scorte di una piccola percentuale. Un modello di intelligenza artificiale potrebbe utilizzare queste politiche distorte per generare un piano di inventario che porta a carenze e perdite di vendite. In questo esempio, la distorsione intrinseca degli input del modello di inventario AI porta a una diminuzione della redditività. Con la giusta soluzione, questi problemi possono essere risolti interrogando gli input e le ipotesi del modello e addestrando i modelli a stare attenti e correggere i bias.

Mito 9: L’intelligenza artificiale generativa ha pensieri e sentimenti

L’intelligenza artificiale generativa non è senziente. Anche se a volte sembra così, l’intelligenza artificiale generativa non prova sentimenti né empatia e in realtà non capisce quello che dice nello stesso modo in cui lo capiscono gli esseri umani. Quando fai una domanda a un chatbot, la risposta è un insieme di parole o frasi generate da un modello di previsione complesso. Sebbene le risposte siano spesso estremamente affidabili e precise, si basano su combinazioni statisticamente “probabili” di parole e caratteri, non su sentimenti o emozioni.

Mito 10: L’intelligenza artificiale generativa può sostituire l’intuizione e il processo decisionale umani

Come abbiamo discusso in precedenza, l'intuizione umana è spesso necessaria per un processo decisionale affidabile. La collaborazione tra modelli di intelligenza artificiale generativa ed esperienza umana ci offre il meglio di entrambi i mondi nella creazione di soluzioni robuste nella pianificazione e gestione della catena di fornitura.

Per concludere, spero che tu sia riuscito ad acquisire un po' di informazioni sull'IA generativa e a chiarire alcuni possibili miti e malintesi sull'IA generativa. Logility si concentra sull'integrazione di queste potenti funzionalità in tutta la nostra piattaforma. Uniamo competenze tecniche e in materia per garantire che la tua azienda disponga degli strumenti necessari per rispondere alle domande di pianificazione e far funzionare l'attività in modo fluido, efficiente e redditizio.

Con la potenza e la velocità dell’intelligenza artificiale generativa e l’empatia, l’intuizione e le relazioni tra le persone, le aziende possono raggiungere nuovi livelli di successo.