Utnyttja AI för snabbare, strategiskt beslutsfattande

Det finns mycket information om generativ AI, och det är svårt att skilja fakta från fiktion. Som medlem i Logilitys forsknings- och utvecklingsteam med specialisering inom generativ AI, har jag en plats på första raden för att bevittna den snabba expansionen av artificiell intelligens-teknologi. AI har presenterat utmaningar och möjligheter för företagsledare som vill utnyttja dess potential i sina organisationer för att förbättra effektiviteten och öka lönsamheten. I den här bloggen kommer jag att ta upp 10 vanliga generativa AI-myter för att visa värdet av denna spännande teknik.

Myt 1: Generativ AI är en ny utveckling under de senaste åren

Generativ AI har stigit i framkant av allmänhetens medvetenhet under de senaste åren eller två. AI är dock baserad på artificiell intelligens och maskininlärningsmetoder som kontinuerligt har utvecklats sedan 1950-talet. Under denna tid har samma AI-verktyg som garanterar ny teknik varit nyckeln för att förbättra effektiviteten och optimera alla områden av logistik- och försörjningskedjans processer inklusive prognoser, leveransplanering, lagerhantering, tillverkning, nätverksoptimering och mer.

Myt 2: Generativ AI kan inte hålla din data privat

En av våra främsta bekymmer är att kunder har fullständigt förtroende för att deras data är säker och säker. Generativ AI kan absolut byggas med åtgärder för att skydda integriteten. Till exempel med Logility GenAI dina data skyddas med avancerade krypteringsprotokoll och robusta åtkomstkontroller för att säkerställa att din känsliga information förblir konfidentiell och skyddad.

Myt 3: Generativ AI är bäst som en svart låda

Vid första anblicken kan möjligheten att generativ AI stöder ett 100 % automatiserat arbetsflöde tyckas vara ett önskat mål för dina processer i försörjningskedjan. Men erfarna dagliga planerare vet att mänsklig tillsyn är avgörande för goda resultat när man bestämmer strategier, utvecklar prognoser, bygger leveransplaner och hanterar lager. Smidig integration av generativ AI teknik med ämnesexperter är särskilt viktigt i fall av undantag, förfrågningar i sista minuten och oväntade störningar.

Myt 4: Generativ AI är alltid smartare än människor

Ja, generativ AI har styrkor utöver mänskliga förmågor. Den kan lära sig snabbare än människor och är tränad att bearbeta och analysera enorma mängder information baserat på träningsdata, algoritmer och statistiska modeller. Generativ AI kan dock inte extrapolera kontextuell information från situationer eller använda mänskliga begrepp om förståelse, känslor och intuition.

Anta till exempel att en beställning till en nyckelkund kommer att bli försenad. På grund av en personlig relation vet leverantörskedjechefen att de kan ringa sin kollega från inköp för att luta sig mot sina leverantörer för att få leveranserna påskyndade. Generativ AI kan bara agera baserat på vad den har lärt sig från sina träningsdata medan supply chain manager kan använda sin intuition baserat på situationens sammanhang för att fatta beslut och agera. 

Myt 5: Generativ AI kommer att minska personalstyrkan i ditt företag

Generativ AI kompletterar, inte ersätter, en mänsklig arbetsstyrka genom att göra jobben lättare och tillåta arbetare att fokusera mer på strategiskt beslutsfattande snarare än tråkigt repetitivt arbete.

Föreställ dig när du gör dig redo för sitt S&OP-möte varannan vecka, en analytiker måste avgöra vilka produkter som kräver ytterligare granskning tillsammans med de viktigaste rapporterna och KPI:erna. En finjusterad generativ AI-assistent kommer automatiskt att generera denna data för analytikern före mötet, vilket gör att analytikern kan fokusera på att tolka de senaste mätvärdena och planera. Analytikerns ansvar är nu förhöjt från att gräva igenom data till beslutsfattande baserat på nyckelfaktorer.

Myt 6: Bigger is Better

Tanken att "större är bättre" när det kommer till generativa AI-modeller är en vanlig missuppfattning. Utan att bli för teknisk här kan generativa AI-modeller ha miljarder parametrar, det vill säga de matematiska vikterna och fördomarna för modellerna. Till exempel har Metas Llama2 upp till 70 miljarder parametrar, och det ryktas att OpenAI:s G PT-4 har 1.7 biljoner parametrar. Dessa modeller är så stora delvis för att de påstås vara experter på allt. Små modeller kan prestera samma eller bättre än dessa enorma modeller när de tränas och finjusteras på en mycket specifik domän. Detta beror på att de är fokuserade på djupgående ämne istället för det breda utbudet av ämnen för de större modellerna.

Myt 7: Generativa AI-lösningar är 100 % tillförlitliga och konsekvent

Även med dess fantastiska kapacitet kan enbart förlita sig på generativa AI-förutsägelser utan mänsklig validering leda till dåliga resultat. Du kanske till och med har hört talas om "hallucinationer", när en chatbot gör ett svar som inte är baserat på riktiga data. Vi kan avvärja den här typen av dåliga resultat genom att säkerställa transparens för indata och tillvägagångssätt som används av den generativa AI-modellen. GenAIs funktioner visar användaren den datakälla som motsvarar svaret för varje fråga som användaren ställer. Detta ger användarna förtroende för svaret samt en chans att identifiera felaktigheter om de finns.

Myt 8: Generativ AI är immun mot fördomar som finns i träningsdata

Generativ AI producerar förutsägelser baserat på dess träningsdata. Om träningsdata är "partisk" eller en felaktig representation av verkligheten, kommer resultaten att baseras på dessa fördomar.

Till exempel är en lagerförvaltare under enorm press att minska lagerkostnaderna. För att göra detta åsidosätter de sin initiala optimerade plan och sätter in lagerpolicyer för att minska lagret med en liten procentandel. En AI-modell skulle kunna använda dessa partiska policyer för att skapa en lagerplan som leder till brister och förlorad försäljning. I det här exemplet leder den inneboende biasen i AI-inventeringsmodellens indata till minskad lönsamhet. Med rätt lösning kan dessa problem lösas genom att förhöra modellingångar och antaganden, och träna modeller för att vara på utkik och korrigera för partiskhet.

Myt 9: Generativ AI har tankar och känslor

Generativ AI är inte kännande. Även om det ibland verkar vara så har generativ AI inga känslor eller empati och den förstår faktiskt inte vad den säger på samma sätt som människor förstår. När du ställer en fråga till en chatbot är svaret en uppsättning ord eller fraser som genereras av en komplex prediktionsmodell. Även om svaren ofta är extremt tillförlitliga och korrekta, är de baserade på statistiskt "sannolika" kombinationer av ord och tecken, inte några känslor eller känslor.

Myt 10: Generativ AI kan ersätta mänsklig intuition och beslutsfattande

Som vi har diskuterat ovan krävs ofta mänsklig intuition för tillförlitligt beslutsfattande. Samarbete mellan generativa AI-modeller och mänsklig erfarenhet ger oss det bästa av två världar när det gäller att skapa robusta lösningar inom försörjningskedjans planering och ledning.

För att avsluta, hoppas jag att du har kunnat få lite insikt i generativ AI och klarat upp några möjliga generativa AI-myter och missuppfattningar. Logility fokuserar på att integrera dessa kraftfulla funktioner i hela vår plattform. Vi parar teknisk expertis och ämnesexpertis för att se till att ditt företag har de verktyg det behöver för att svara på planeringsfrågor och hålla verksamheten igång smidigt, effektivt och lönsamt.

Med kraften och hastigheten hos generativ AI och människors empati, intuition och relationer kan företag nå nya nivåer av framgång.