Daha Hızlı, Stratejik Karar Verme için Yapay Zekadan Yararlanma

Üretken yapay zeka hakkında çok fazla bilgi var ve gerçeği kurgudan ayırmak zor. Logility'nin üretken yapay zeka konusunda uzmanlığa sahip araştırma ve geliştirme ekibinin bir üyesi olarak, yapay zeka teknolojisinin hızlı genişlemesine tanıklık etmek için ön sırada oturuyorum. Yapay zeka, verimliliği artırmak ve karlılığı artırmak için kendi organizasyonları genelinde potansiyelini kullanmak isteyen iş liderlerine zorluklar ve fırsatlar sundu. Bu blogda, bu heyecan verici teknolojinin değerini göstermek için yaygın 10 üretken yapay zeka efsanesine değineceğim.

Efsane 1: Üretken yapay zeka son birkaç yılda ortaya çıkan yeni bir gelişmedir

Üretken yapay zeka son bir veya iki yılda kamuoyunun farkındalığında ön sıralara yükseldi. Ancak yapay zeka, 1950'lerden beri sürekli gelişen yapay zeka ve makine öğrenimi metodolojilerine dayanmaktadır. Bu süre zarfında, yeni teknolojileri destekleyen aynı yapay zeka araçları, verimliliğin artırılmasında ve tahmin, tedarik planlama, envanter yönetimi, üretim, ağ optimizasyonu ve daha fazlası dahil olmak üzere lojistik ve tedarik zinciri süreçlerinin tüm alanlarının optimize edilmesinde kilit rol oynadı.

Efsane 2: Üretken yapay zeka verilerinizi gizli tutamaz

En önemli endişelerimizden biri, müşterilerimizin verilerinin güvende ve emniyette olduğuna dair tam bir güvene sahip olmalarıdır. Üretken yapay zeka kesinlikle gizliliği korumaya yönelik önlemlerle oluşturulabilir. Örneğin, ile Logility GenAI Hassas bilgilerinizin gizli kalmasını ve korunmasını sağlamak için verileriniz gelişmiş şifreleme protokolleri ve güçlü erişim kontrolleriyle korunur.

Efsane 3: Üretken yapay zeka, kara kutu olarak en iyisidir

İlk bakışta, %100 otomatikleştirilmiş bir iş akışını destekleyen üretken yapay zeka olasılığı, tedarik zinciri süreçleriniz için istenen bir hedef gibi görünebilir. Ancak deneyimli günlük planlamacılar, stratejileri belirlerken, tahminler geliştirirken, tedarik planları oluştururken ve envanteri yönetirken iyi sonuçlar elde etmek için insan gözetiminin çok önemli olduğunu biliyorlar. Üretken yapay zekanın sorunsuz entegrasyonu konu uzmanlarıyla teknoloji istisnalar, son dakika talepleri ve beklenmedik aksaklık durumlarında özellikle önemlidir.

Efsane 4: Üretken yapay zeka her zaman insanlardan daha akıllıdır

Evet, üretken yapay zekanın insan yeteneklerinin ötesinde güçlü yönleri var. İnsanlardan daha hızlı öğrenebilir ve eğitim verilerine, algoritmalara ve istatistiksel modellere dayalı olarak büyük miktarda bilgiyi işlemek ve analiz etmek üzere eğitilmiştir. Ancak üretken yapay zeka, durumlardan bağlamsal bilgileri çıkaramaz veya insanın anlayış, duygu ve sezgi kavramlarını kullanamaz.

Örneğin, önemli bir müşterinin siparişinin gecikeceğini varsayalım. Tedarik zinciri yöneticisi, kişisel bir ilişki nedeniyle, sevkiyatların hızlandırılması için kaynak bulma aşamasından meslektaşlarını arayabileceklerini ve satıcılarına güvenebileceklerini biliyor. Üretken yapay zeka yalnızca eğitim verilerinden öğrendiklerine dayanarak hareket edebilirken, tedarik zinciri yöneticisi karar vermek ve harekete geçmek için durumun bağlamına göre sezgilerini kullanabilir. 

Efsane 5: Üretken yapay zeka, şirketinizdeki iş gücünü azaltacaktır

Üretken yapay zeka, işleri kolaylaştırarak ve çalışanların sıkıcı, tekrarlayan işler yerine stratejik karar almaya daha fazla odaklanmasına olanak tanıyarak insan iş gücünün yerini almaz, onu tamamlar.

İki haftada bir yapılan S&OP toplantısına hazırlanırken bir analistin, en önemli raporlar ve KPI'larla birlikte hangi ürünlerin ek inceleme gerektirdiğini belirlemesi gerektiğini düşünün. İnce ayarlı üretken yapay zeka asistanı analist için bu verileri toplantıdan önce otomatik olarak oluşturacak ve analistin en son ölçümleri yorumlamaya ve planlamaya odaklanmasını sağlayacak. Analistlerin sorumlulukları artık verileri incelemekten temel faktörlere dayalı karar vermeye kadar yükseldi.

Efsane 6: Daha Büyük Daha İyidir

Üretken yapay zeka modelleri söz konusu olduğunda "daha büyük olan daha iyidir" fikri yaygın bir yanılgıdır. Burada fazla teknik konulara girmeden, üretken yapay zeka modelleri milyarlarca parametreye, yani modellerin matematiksel ağırlıklarına ve önyargılarına sahip olabilir. Örneğin, Meta'nın Llama2'sinin 70 milyara kadar parametresi var ve OpenAI'nin G PT-4'ünün 1.7 trilyon parametreye sahip olduğu söyleniyor. Bu modeller kısmen bu konuda uzman oldukları iddia edildiğinden çok büyüktür. her şey. Küçük modeller, çok özel bir alanda eğitilip ince ayarlar yapıldığında bu büyük modellerle aynı performansı gösterebilir veya onlardan daha iyi performans gösterebilir. Bunun nedeni, daha büyük modellerin geniş konu yelpazesi yerine derin konulara odaklanmış olmalarıdır.

Efsane 7: Üretken yapay zeka çözümleri %100 güvenilirdir ve tutarlı

Şaşırtıcı yeteneklerine rağmen, insan doğrulaması olmadan yalnızca üretken yapay zeka tahminlerine güvenmek kötü sonuçlara yol açabilir. Hatta bir chatbotun gerçek verilere dayanmayan bir yanıt oluşturduğu "halüsinasyonları" bile duymuş olabilirsiniz. Üretken yapay zeka modelinin kullandığı girdilerin ve yaklaşımların şeffaflığını sağlayarak bu tür kötü sonuçların önüne geçebiliriz. GenAI'nin yetenekleri, kullanıcıya sorduğu her sorunun cevabına karşılık gelen veri kaynağını gösterir. Bu, kullanıcılara yanıt konusunda güven sağlamanın yanı sıra, eğer varsa yanlışlıkları tespit etme şansı da sağlar.

Efsane 8: Üretken yapay zeka, eğitim verilerindeki önyargılardan etkilenmez

Üretken yapay zeka, eğitim verilerine dayanarak tahminler üretir. Eğitim verileri "önyargılı" ise veya gerçekliğin yanlış bir temsili ise, o zaman sonuçlar bu önyargılara dayandırılacaktır.

Örneğin, bir stok yöneticisi, stok maliyetlerini düşürme konusunda yoğun bir baskı altındadır. Bunu yapmak için, başlangıçtaki optimize edilmiş planlarını geçersiz kılıyorlar ve envanter politikalarını stoğu küçük bir yüzde oranında azaltacak şekilde belirliyorlar. Bir yapay zeka modeli, bu önyargılı politikaları kullanarak kıtlığa ve satış kaybına neden olan bir envanter planı oluşturabilir. Bu örnekte, yapay zeka envanter modelinin girdilerindeki doğal önyargı, kârlılığın azalmasına neden oluyor. Doğru çözümle bu sorunlar, model girdileri ve varsayımları sorgulanarak ve modelleri tetikte olacak ve önyargıları düzeltecek şekilde eğiterek çözülebilir.

Efsane 9: Üretken yapay zekanın düşünceleri ve duyguları vardır

Üretken yapay zeka duyarlı değildir. Bazen öyle görünse de, üretken yapay zekanın duyguları ya da empatisi yok ve aslında ne söylediğini insanların anladığı şekilde anlamıyor. Bir chatbot'a bir soru sorduğunuzda yanıt, karmaşık bir tahmin modeli tarafından oluşturulan bir dizi kelime veya kelime öbeğinden oluşur. Yanıtlar çoğunlukla son derece güvenilir ve doğru olmasına rağmen, herhangi bir duyguya veya duyguya değil, istatistiksel olarak "olası" kelime ve karakter kombinasyonlarına dayanmaktadır.

Efsane 10: Üretken yapay zeka, insan sezgisinin ve karar alma sürecinin yerini alabilir

Yukarıda tartıştığımız gibi, güvenilir karar verme için genellikle insan sezgisi gereklidir. Üretken yapay zeka modelleri ile insan deneyimi arasındaki işbirliği, tedarik zinciri planlaması ve yönetiminde sağlam çözümler oluşturma konusunda bize her iki dünyanın da en iyisini sunuyor.

Özetlemek gerekirse, üretken yapay zeka hakkında biraz bilgi edinebildiğinizi ve bazı olası üretken yapay zeka mitlerini ve yanlış anlamalarını giderebildiğinizi umuyorum. Logility, bu güçlü yetenekleri platformumuza entegre etmeye odaklanmıştır. İşletmenizin planlama sorularını yanıtlamak ve işinizi sorunsuz, verimli ve karlı bir şekilde sürdürmek için ihtiyaç duyduğu araçlara sahip olduğundan emin olmak için teknik uzmanlığı ve konu uzmanlığını bir araya getiriyoruz.

Üretken yapay zekanın gücü ve hızı ile insanların empatisi, sezgisi ve ilişkileri sayesinde işletmeler yeni başarı seviyelerine ulaşabilir.