Aproveitando a IA para uma tomada de decisão estratégica mais rápida

Há muita informação sobre IA generativa e é difícil separar os fatos da ficção. Como membro da equipe de pesquisa e desenvolvimento da Logility com especialização em IA generativa, tenho um lugar na primeira fila para testemunhar a rápida expansão da tecnologia de inteligência artificial. A IA apresentou desafios e oportunidades aos líderes empresariais que procuram aproveitar o seu potencial nas suas organizações para melhorar a eficiência e aumentar a rentabilidade. Neste blog, abordarei 10 mitos comuns sobre IA generativa para demonstrar o valor desta tecnologia interessante.

Mito 1: A IA generativa é um desenvolvimento recente nos últimos anos

A IA generativa alcançou a vanguarda da consciência pública nos últimos dois anos. No entanto, a IA baseia-se em inteligência artificial e metodologias de aprendizagem automática que têm evoluído continuamente desde a década de 1950. Durante este período, as mesmas ferramentas de IA que sustentam as novas tecnologias têm sido fundamentais para melhorar a eficiência e otimizar todas as áreas de logística e processos da cadeia de abastecimento, incluindo previsão, planeamento de abastecimento, gestão de inventário, produção, otimização de rede e muito mais.

Mito 2: A IA generativa não consegue manter seus dados privados

Uma de nossas principais preocupações é que os clientes tenham total confiança de que seus dados estão seguros e protegidos. A IA generativa pode absolutamente ser construída com medidas para proteger a privacidade. Por exemplo, com Logilidade GenAI seus dados são protegidos com protocolos de criptografia avançados e controles de acesso robustos para garantir que suas informações confidenciais permaneçam confidenciais e protegidas.

Mito 3: IA generativa funciona melhor como caixa preta

À primeira vista, a perspectiva de uma IA generativa que suporte um fluxo de trabalho 100% automatizado pode parecer uma meta desejada para os processos da sua cadeia de suprimentos. No entanto, os planeadores experientes do dia-a-dia sabem que a supervisão humana é crucial para bons resultados na determinação de estratégias, no desenvolvimento de previsões, na construção de planos de fornecimento e na gestão de inventário. Integração suave de IA generativa tecnologia com especialistas no assunto é especialmente importante em casos de exceções, solicitações de última hora e interrupções inesperadas.

Mito 4: A IA generativa é sempre mais inteligente que os humanos

Sim, a IA generativa tem pontos fortes que vão além das capacidades humanas. Ele pode aprender mais rápido que os humanos e é treinado para processar e analisar grandes quantidades de informações com base em dados de treinamento, algoritmos e modelos estatísticos. No entanto, a IA generativa não pode extrapolar informações contextuais de situações ou usar conceitos humanos de compreensão, sentimentos e intuição.

Por exemplo, suponha que um pedido para um cliente importante atrase. Por causa de um relacionamento pessoal, o gerente da cadeia de suprimentos sabe que pode ligar para seu colega de fornecimento para contar com seus fornecedores para agilizar as remessas. A IA generativa só pode agir com base no que aprendeu com os seus dados de formação, enquanto o gestor da cadeia de abastecimento pode usar a sua intuição com base no contexto da situação para tomar decisões e agir. 

Mito 5: A IA generativa reduzirá a força de trabalho na sua empresa

A IA generativa complementa, e não substitui, a força de trabalho humana, facilitando o trabalho e permitindo que os trabalhadores se concentrem mais na tomada de decisões estratégicas, em vez de no tedioso trabalho repetitivo.

Imagine que, ao se preparar para sua reunião quinzenal de S&OP, um analista deve determinar quais produtos exigem um exame minucioso adicional, juntamente com os relatórios e KPIs mais importantes. Um assistente de IA generativo ajustado irá gerar automaticamente esses dados para o analista antes da reunião, liberando o analista para se concentrar na interpretação das métricas e no planejamento mais recentes. As responsabilidades do analista agora são elevadas, desde a análise de dados até a tomada de decisões com base em fatores-chave.

Mito 6: Quanto maior, melhor

A ideia de que “quanto maior, melhor” quando se trata de modelos generativos de IA é um equívoco comum. Sem ser muito técnico aqui, os modelos generativos de IA podem ter bilhões de parâmetros, ou seja, os pesos matemáticos e as tendências dos modelos. Por exemplo, o Llama2 da Meta tem até 70 bilhões de parâmetros, e há rumores de que o G PT-4 da OpenAI tem 1.7 trilhão de parâmetros. Esses modelos são tão grandes, em parte porque são considerados especialistas em tudo. Modelos pequenos podem ter desempenho igual ou melhor que esses modelos enormes quando treinados e ajustados em um domínio muito específico. Isso ocorre porque eles estão focados em assuntos profundos, em vez de na ampla gama de tópicos dos modelos maiores.

Mito 7: As soluções de IA generativa são 100% confiáveis e consistente

Mesmo com suas incríveis capacidades, confiar apenas em previsões generativas de IA, sem validação humana, pode levar a resultados ruins. Você já deve até ter ouvido falar em “alucinações”, quando um chatbot inventa uma resposta que não é baseada em dados reais. Podemos evitar este tipo de resultados negativos garantindo a transparência dos contributos e abordagens utilizadas pelo modelo generativo de IA. Os recursos do GenAI mostram ao usuário a fonte de dados que corresponde à resposta para cada pergunta que o usuário faz. Isso proporciona aos usuários confiança na resposta, bem como uma chance de identificar imprecisões, caso existam.

Mito 8: A IA generativa é imune a preconceitos presentes nos dados de treinamento

A IA generativa produz previsões com base em seus dados de treinamento. Se os dados de treinamento forem “tendenciosos” ou forem uma representação imprecisa da realidade, os resultados serão baseados nesses preconceitos.

Por exemplo, um gerente de estoque está sob imensa pressão para reduzir custos de estoque. Para fazer isso, eles substituem seu plano inicial otimizado e definem políticas de estoque para reduzir o estoque em uma pequena porcentagem. Um modelo de IA poderia usar essas políticas tendenciosas para gerar um plano de estoque que levasse à escassez e à perda de vendas. Neste exemplo, o viés inerente às entradas do modelo de inventário de IA leva à diminuição da lucratividade. Com a solução certa, esses problemas podem ser resolvidos interrogando as entradas e suposições do modelo e treinando os modelos para estarem atentos e corrigirem os preconceitos.

Mito 9: A IA generativa tem pensamentos e sentimentos

A IA generativa não é senciente. Mesmo que às vezes pareça ser, a IA generativa não tem sentimentos ou empatia e não entende realmente o que está dizendo da mesma forma que os humanos entendem. Quando você faz uma pergunta a um chatbot, a resposta é um conjunto de palavras ou frases geradas por um modelo de previsão complexo. Embora as respostas sejam muitas vezes extremamente confiáveis ​​e precisas, elas são baseadas em combinações estatisticamente “prováveis” de palavras e caracteres, e não em quaisquer sentimentos ou emoções.

Mito 10: A IA generativa pode substituir a intuição humana e a tomada de decisões

Como discutimos acima, a intuição humana é frequentemente necessária para uma tomada de decisão confiável. A colaboração entre modelos generativos de IA e a experiência humana dá-nos o melhor dos dois mundos na criação de soluções robustas no planeamento e gestão da cadeia de abastecimento.

Para finalizar, espero que você tenha conseguido obter um pouco de conhecimento sobre IA generativa e esclarecido alguns possíveis mitos e equívocos sobre IA generativa. A Logility está focada na integração desses recursos poderosos em toda a nossa plataforma. Combinamos experiência técnica e no assunto para garantir que sua empresa tenha as ferramentas necessárias para responder a perguntas de planejamento e manter os negócios funcionando de maneira tranquila, eficiente e lucrativa.

Com o poder e a velocidade da IA ​​generativa e a empatia, a intuição e os relacionamentos das pessoas, as empresas podem alcançar novos níveis de sucesso.