Utnytte AI for raskere, strategisk beslutningstaking

Det er mye informasjon der ute rundt generativ AI, og det er vanskelig å skille fakta fra fiksjon. Som medlem av Logilitys forsknings- og utviklingsteam med spesialisering innen generativ AI, har jeg et sete på første rad for å være vitne til den raske utvidelsen av kunstig intelligens-teknologi. AI har presentert utfordringer og muligheter for bedriftsledere som ønsker å utnytte potensialet på tvers av organisasjonene sine for å forbedre effektiviteten og øke lønnsomheten. I denne bloggen vil jeg ta for meg 10 vanlige generative AI-myter for å demonstrere verdien av denne spennende teknologien.

Myte 1: Generativ AI er en nylig utvikling de siste par årene

Generativ AI har steget til forkant av offentlig bevissthet de siste årene eller to. Imidlertid er AI basert på kunstig intelligens og maskinlæringsmetoder som kontinuerlig har utviklet seg siden 1950-tallet. I løpet av denne tiden har de samme AI-verktøyene som garanterer nye teknologier vært nøkkelen til å forbedre effektiviteten og optimalisere alle områder av logistikk- og forsyningskjedeprosesser, inkludert prognoser, forsyningsplanlegging, lagerstyring, produksjon, nettverksoptimalisering og mer.

Myte 2: Generativ AI klarer ikke å holde dataene dine private

En av våre største bekymringer er at kundene har full tillit til at dataene deres er trygge og sikre. Generativ AI kan absolutt bygges med tiltak for å ivareta personvernet. For eksempel med Logility GenAI dataene dine er beskyttet med avanserte krypteringsprotokoller og robuste tilgangskontroller for å sikre at sensitiv informasjon forblir konfidensiell og beskyttet.

Myte 3: Generativ AI er best som en svart boks

Ved første øyekast kan utsiktene til generativ AI som støtter en 100 % automatisert arbeidsflyt virke som et ønsket mål for forsyningskjedeprosessene dine. Imidlertid vet erfarne daglige planleggere at menneskelig tilsyn er avgjørende for gode resultater når man skal bestemme strategier, utvikle prognoser, bygge forsyningsplaner og administrere inventar. Jevn integrasjon av generativ AI teknologi med fageksperter er spesielt viktig i tilfeller av unntak, forespørsler i siste liten og uventede forstyrrelser.

Myte 4: Generativ AI er alltid smartere enn mennesker

Ja, generativ AI har styrker utover menneskelige evner. Den kan lære raskere enn mennesker og er opplært til å behandle og analysere enorme mengder informasjon basert på treningsdata, algoritmer og statistiske modeller. Generativ AI kan imidlertid ikke ekstrapolere kontekstuell informasjon fra situasjoner eller bruke menneskelige begreper om forståelse, følelser og intuisjon.

Anta for eksempel at en bestilling for en nøkkelkunde kommer for sent. På grunn av et personlig forhold vet leverandørkjedesjefen at de kan ringe kollegaen sin fra leverandøren for å stole på leverandørene for å få forsendelsene fremskyndet. Generativ AI kan bare handle basert på det den har lært fra treningsdataene, mens leverandørkjedesjefen kan bruke sin intuisjon basert på konteksten til situasjonen for å ta beslutninger og handle. 

Myte 5: Generativ AI vil redusere arbeidsstyrken i bedriften din

Generativ AI utfyller, ikke erstatter, en menneskelig arbeidsstyrke ved å gjøre jobbene enklere og la arbeidere fokusere mer på strategisk beslutningstaking i stedet for kjedelig repeterende arbeid.

Tenk deg når du gjør deg klar til sitt to-ukentlige S&OP-møte, en analytiker må finne ut hvilke produkter som krever ytterligere gransking sammen med de viktigste rapportene og KPIene. En finjustert generativ AI-assistent vil automatisk generere disse dataene for analytikeren før møtet, og frigjøre analytikeren til å fokusere på å tolke de siste beregningene og planleggingen. Analytikeransvaret er nå hevet fra å grave gjennom data til beslutningstaking basert på nøkkelfaktorer.

Myte 6: Bigger is Better

Ideen om at "større er bedre" når det kommer til generative AI-modeller er en vanlig misforståelse. Uten å bli for teknisk her, kan generative AI-modeller ha milliarder av parametere, det vil si de matematiske vektene og skjevhetene for modellene. For eksempel har Metas Llama2 opptil 70 milliarder parametere, og det ryktes at OpenAIs G PT-4 har 1.7 billioner parametere. Disse modellene er så store delvis fordi de er påståtte eksperter på alt. Små modeller kan yte det samme eller bedre enn disse enorme modellene når de er trent og finjustert på et veldig spesifikt domene. Dette er fordi de er fokusert på dyptgående emne i stedet for det brede spekteret av emner til de større modellene.

Myte 7: Generative AI-løsninger er 100 % pålitelige og konsekvent

Selv med sine fantastiske evner, kan det å stole på generative AI-spådommer alene uten menneskelig validering føre til dårlige resultater. Du har kanskje til og med hørt om "hallusinasjoner", når en chatbot lager et svar som ikke er basert på ekte data. Vi kan avverge slike dårlige resultater ved å sikre åpenhet om input og tilnærminger som brukes av den generative AI-modellen. Evnen til GenAI viser brukeren datakilden som tilsvarer svaret for hvert spørsmål brukeren stiller. Dette gir brukere tillit til responsen samt en sjanse til å identifisere unøyaktigheter hvis de eksisterer.

Myte 8: Generativ AI er immun mot skjevheter som finnes i treningsdata

Generativ AI produserer spådommer basert på treningsdataene. Hvis treningsdataene er "partisk", eller en unøyaktig representasjon av virkeligheten, vil resultatene være basert på disse skjevhetene.

For eksempel er en lageransvarlig under enormt press for å redusere lagerkostnadene. For å gjøre dette overstyrer de sin opprinnelige optimaliserte plan og setter lagerpolicyer for å redusere lagerbeholdningen med en liten prosentandel. En AI-modell kan bruke disse partiske retningslinjene til å generere en lagerplan som fører til mangel og tapt salg. I dette eksemplet fører den iboende skjevheten i AI-lagermodellens input til redusert lønnsomhet. Med den riktige løsningen kan disse problemene løses ved å spørre modellinndata og forutsetninger, og trene modeller for å være på utkikk og korrigere for skjevheter.

Myte 9: Generativ AI har tanker og følelser

Generativ AI er ikke sansende. Selv om det noen ganger ser ut til å være det, har generativ AI ikke følelser eller empati, og den forstår faktisk ikke hva den sier på samme måte som mennesker forstår. Når du stiller en chatbot et spørsmål, er svaret et sett med ord eller setninger generert av en kompleks prediksjonsmodell. Selv om svar ofte er ekstremt pålitelige og nøyaktige, er de basert på statistisk "sannsynlige" kombinasjoner av ord og tegn, ikke noen følelser eller følelser.

Myte 10: Generativ AI kan erstatte menneskelig intuisjon og beslutningstaking

Som vi har diskutert ovenfor, er menneskelig intuisjon ofte nødvendig for pålitelig beslutningstaking. Samarbeid mellom generative AI-modeller og menneskelig erfaring gir oss det beste fra begge verdener når det gjelder å skape robuste løsninger innen planlegging og styring av forsyningskjede.

For å avslutte, håper jeg du har vært i stand til å få litt innsikt i generativ AI og ryddet opp i noen mulige generative AI-myter og misoppfatninger. Logility er fokusert på å integrere disse kraftige egenskapene gjennom hele plattformen vår. Vi kobler sammen teknisk ekspertise og fagekspertise for å sikre at virksomheten din har verktøyene den trenger for å svare på planleggingsspørsmål og holde virksomheten i gang jevnt, effektivt og lønnsomt.

Med kraften og hastigheten til generativ AI og empati, intuisjon og relasjoner til mennesker, kan bedrifter nå nye nivåer av suksess.