Folosirea inteligenței artificiale pentru o luare a deciziilor mai rapidă și strategică

Există o mulțime de informații în jurul inteligenței artificiale generative și este dificil să se separe realitatea de ficțiune. În calitate de membru al echipei de cercetare și dezvoltare a Logility cu o specializare în IA generativă, am un loc în primul rând pentru a asista la extinderea rapidă a tehnologiei inteligenței artificiale. AI a prezentat provocări și oportunități pentru liderii de afaceri care doresc să-și valorifice potențialul în organizațiile lor pentru a îmbunătăți eficiența și a crește profitabilitatea. În acest blog, voi aborda 10 mituri comune ale IA generativă pentru a demonstra valoarea acestei tehnologii interesante.

Mitul 1: IA generativă este o dezvoltare recentă din ultimii doi ani

Inteligența artificială generativă a ajuns în prim-planul conștientizării publicului în ultimii doi ani. Cu toate acestea, AI se bazează pe inteligența artificială și pe metodologii de învățare automată care au evoluat continuu începând cu anii 1950. În acest timp, aceleași instrumente AI care susțin noile tehnologii au fost esențiale în îmbunătățirea eficienței și optimizarea tuturor domeniilor logisticii și proceselor lanțului de aprovizionare, inclusiv prognoza, planificarea aprovizionării, managementul stocurilor, producție, optimizarea rețelei și multe altele.

Mitul 2: IA generativă nu poate păstra datele tale private

Una dintre preocupările noastre principale este că clienții au încredere deplină că datele lor sunt sigure și securizate. AI generativ poate fi construit cu măsuri pentru a proteja confidențialitatea. De exemplu, cu Logilitate GenAI datele dumneavoastră sunt protejate cu protocoale avansate de criptare și controale robuste de acces pentru a vă asigura că informațiile dumneavoastră sensibile rămân confidențiale și protejate.

Mitul 3: IA generativă este cea mai bună ca o cutie neagră

La prima vedere, perspectiva ca AI generativă să susțină un flux de lucru 100% automatizat ar putea părea un obiectiv dorit pentru procesele lanțului dvs. de aprovizionare. Cu toate acestea, planificatorii de zi cu zi cu experiență știu că supravegherea umană este esențială pentru rezultate bune atunci când se stabilesc strategii, se elaborează prognoze, se construiesc planuri de aprovizionare și se gestionează inventarul. Integrarea lină a IA generativă tehnologie cu experți în domeniu este deosebit de important în cazurile de excepții, solicitări de ultimă oră și întreruperi neașteptate.

Mitul 4: IA generativă este întotdeauna mai inteligentă decât oamenii

Da, IA generativă are puncte forte dincolo de capacitățile umane. Poate învăța mai repede decât oamenii și este antrenat să proceseze și să analizeze cantități uriașe de informații bazate pe date de antrenament, algoritmi și modele statistice. Cu toate acestea, inteligența artificială generativă nu poate extrapola informații contextuale din situații sau nu poate folosi concepte umane de înțelegere, sentimente și intuiție.

De exemplu, să presupunem că o comandă pentru un client cheie va întârzia. Din cauza unei relații personale, managerul lanțului de aprovizionare știe că își poate apela colegul de la aprovizionare pentru a se sprijini pe furnizorii lor pentru a accelera expedierile. AI generativă poate acționa numai pe baza a ceea ce a învățat din datele sale de instruire, în timp ce managerul lanțului de aprovizionare își poate folosi intuiția în funcție de contextul situației pentru a lua decizii și a acționa. 

Mitul 5: IA generativă va reduce forța de muncă din compania dumneavoastră

Inteligența artificială generativă completează, nu înlocuiește, forța de muncă umană, facilitând locurile de muncă și permițând lucrătorilor să se concentreze mai mult pe luarea deciziilor strategice decât pe munca repetitivă obositoare.

Imaginați-vă că atunci când vă pregătiți pentru întâlnirea bi-săptămânală S&OP, un analist trebuie să stabilească ce produse necesită un control suplimentar, împreună cu cele mai importante rapoarte și KPI. Un asistent AI generativ reglat fin va genera automat aceste date pentru analist înainte de întâlnire, eliberându-l pe analist să se concentreze pe interpretarea celor mai recente valori și planificare. Responsabilitățile analistului sunt acum crescute de la săpare prin date la luarea deciziilor bazate pe factori cheie.

Mitul 6: Mai mare este mai bine

Ideea că „mai mare este mai bine” atunci când vine vorba de modele AI generative este o concepție greșită comună. Fără a deveni prea tehnice aici, modelele AI generative pot avea miliarde de parametri, adică ponderile matematice și părtinirile pentru modele. De exemplu, Llama2 de la Meta are până la 70 de miliarde de parametri și se zvonește că G PT-4 de la OpenAI are 1.7 trilioane de parametri. Aceste modele sunt atât de mari, în parte pentru că sunt pretinși experți tot. Modelele mici pot funcționa la fel sau mai bine decât aceste modele uriașe atunci când sunt antrenate și reglate fin pe un domeniu foarte specific. Acest lucru se datorează faptului că sunt concentrate pe subiecte profunde în loc de gama largă de subiecte ale modelelor mai mari.

Mitul 7: Soluțiile AI generative sunt 100% fiabile și consecvent

Chiar și cu capacitățile sale uimitoare, bazarea numai pe predicții generative AI fără validare umană poate duce la rezultate slabe. Poate că ați auzit chiar de „halucinații”, atunci când un chatbot inventează un răspuns care nu se bazează pe date reale. Putem evita aceste tipuri de rezultate proaste asigurând transparența intrărilor și abordărilor utilizate de modelul AI generativ. Capabilitățile GenAI arată utilizatorului sursa de date care corespunde răspunsului pentru fiecare întrebare pe care o pune utilizatorul. Acest lucru oferă utilizatorilor încredere în răspuns, precum și șansa de a identifica inexactitățile, dacă acestea există.

Mitul 8: IA generativă este imună la părtiniri prezente în datele de antrenament

AI generativ produce predicții pe baza datelor sale de antrenament. Dacă datele de antrenament sunt „părtinitoare” sau o reprezentare inexactă a realității, atunci rezultatele vor fi bazate pe aceste părtiniri.

De exemplu, un manager de stocuri este supus unei presiuni imense pentru a reduce costurile de stoc. Pentru a face acest lucru, își anulează planul optimizat inițial și stabilesc politici de inventar pentru a reduce stocul cu un procent mic. Un model AI ar putea folosi aceste politici părtinitoare pentru a genera un plan de inventar care duce la lipsuri și vânzări pierdute. În acest exemplu, părtinirea inerentă a intrărilor modelului de inventar AI duce la scăderea profitabilității. Cu soluția corectă, aceste probleme pot fi abordate prin interogarea intrărilor și ipotezelor modelului și instruirea modelelor pentru a fi atent și corectat pentru părtinire.

Mitul 9: IA generativă are gânduri și sentimente

IA generativă nu este sensibilă. Chiar dacă uneori pare să fie, IA generativă nu are sentimente sau empatie și nu înțelege de fapt ceea ce spune în același mod în care oamenii înțeleg. Când pui o întrebare unui chatbot, răspunsul este un set de cuvinte sau expresii generate de un model de predicție complex. Deși răspunsurile sunt adesea extrem de fiabile și precise, ele se bazează pe combinații „probabile” statistice de cuvinte și caractere, nu pe orice sentimente sau emoții.

Mitul 10: IA generativă poate înlocui intuiția umană și luarea deciziilor

După cum am discutat mai sus, intuiția umană este adesea necesară pentru luarea deciziilor de încredere. Colaborarea dintre modelele AI generative și experiența umană ne oferă tot ce este mai bun din ambele lumi în crearea de soluții robuste în planificarea și managementul lanțului de aprovizionare.

Pentru a încheia, sper că ați reușit să obțineți o mică perspectivă asupra AI generativă și să lămuriți câteva posibile mituri și concepții greșite ale IA generativă. Logility se concentrează pe integrarea acestor capabilități puternice în platforma noastră. Îmbinam expertiza tehnică și în domeniu pentru a ne asigura că afacerea dvs. are instrumentele necesare pentru a răspunde întrebărilor de planificare și pentru a menține afacerea să funcționeze fără probleme, eficient și profitabil.

Cu puterea și viteza AI generativă și empatia, intuiția și relațiile oamenilor, afacerile pot atinge noi niveluri de succes.