Explicarea avantajului AI

 

De ce transparența, integrarea și încrederea devin decisive în tehnologia logistică? Peter MacLeod vorbește cu un expert.

La LogiMAT de anul acesta, dacă ar exista o temă care să taie zgomotul mai clar decât majoritatea, aceasta ar fi viteza. Nu doar viteza operațiunilor, ci și viteza de implementare, viteza de inovare și, în cele din urmă, cea mai mare: viteza de rentabilitate a investiției. Pentru Inform Software, această discuție duce din ce în ce mai mult la o întrebare mai largă: cum pot organizațiile de logistică să adopte sisteme mai inteligente fără a pierde transparența, controlul sau încrederea?

 

Vorbind cu mine pe show-ul aglomerat din Stuttgart, SVP Inventory & Supply Chain al Inform, dr. Bernd Heinrichs a subliniat modul în care compania vede dezvoltarea inteligenței artificiale în lanțul de aprovizionare și mediile intralogistice.

 

Extinderea stratului de optimizare

Inform a fost mult timp asociat cu optimizarea în medii complexe, bazate pe date-. Dar, pe măsură ce piețele devin mai volatile, sistemelor de optimizare li se cere să reacționeze mai rapid, să încorporeze mai multe semnale și să sprijine luarea-de decizie mai dinamică.

Această schimbare este deosebit de relevantă în mediile în care deciziile sunt interdependente. O schimbare în planificarea cererii poate afecta stocul, capacitatea de transport, alocarea forței de muncă sau nivelurile de servicii. O recomandare făcută într-o parte a operațiunii poate crea consecințe în altă parte, ceea ce face ca transparența să fie esențială pentru utilizarea de zi cu zi.

Pentru Heinrichs, aici AI în logistică trebuie să-și dovedească valoarea practică. „Nu vorbesc despre AI. Vorbesc despre AI explicabilă”, spune el. "Tot ce facem, tot ce ne propunem, are o explicație. Altfel, oamenii nu au încredere."

Încrederea ca o cerință practică

În conversațiile cu clienții din diferite industrii, el spune că aceeași întrebare apare în mod repetat: „De ce a ales sistemul acea opțiune și nu alta?”

 

Întrebarea contează deoarece deciziile logistice sunt rareori luate doar de tehnologie. Acestea implică planificatori, manageri, echipe de operațiuni și, în multe cazuri, clienți sau parteneri externi. Dacă aceste părți interesate nu pot urma raționamentul din spatele unei recomandări susținute de inteligență artificială-, este mai puțin probabil să acționeze în conformitate cu aceasta.

 

Pentru Heinrichs, acesta ar putea deveni un punct semnificativ de diferențiere pentru furnizorii europeni de tehnologie. „Putem construi AI la fel de bun ca oricine, dar putem adăuga ceva diferit”, spune el. „Nu ar trebui să fie o cutie neagră”.

Pe măsură ce companiile caută să încorporeze aplicații AI în procesele de afaceri consacrate, această diferență devine din ce în ce mai importantă. Sistemele trebuie să fie puternice din punct de vedere tehnic, dar, de asemenea, trebuie să fie suficient de înțelese pentru ca utilizatorii să le provoace, să le valideze și să le îmbunătățească în timp.

 

Gestionarea mediilor mai puțin previzibile

Mediile operaționale devin din ce în ce mai greu de planificat doar cu datele istorice. Modelele cererii se schimbă, intervin factori externi și condițiile pieței se pot schimba rapid, adesea înainte ca aceste schimbări să fie clar vizibile în cifre. „Trebuie să aduni date-în timp real și să nu te bazezi doar pe datele istorice”, spune el. „Trebuie să reacționezi la volatilitate și să integrezi semnale din diferite surse în deciziile tale.”

Aceasta marchează o trecere de la modele de optimizare mai statice la sisteme receptive care iau în considerare în mod continuu noile informații. „Devine din ce în ce mai dinamic”, adaugă el. „Următorul pas este să-l facă mai agentic – să reacționeze singur la schimbările din mediu.”

 

De la știri la prognoză

Un exemplu de Inform prezentat pentru prima dată la LogiMAT este o nouă abordare bazată pe AI-, concepută pentru a aduce evenimentele externe direct în prognoză și planificarea scenariilor. Punctul de plecare, spune Heinrichs, a fost o întrebare simplă: de ce modelele de prognoză ignoră atât de des ceea ce se întâmplă în lumea din jurul lor?

 

„Dacă rulați o prognoză clasică astăzi, aceasta se bazează pe cifre istorice”, explică el. „Dar, în realitate, cererea este influențată în mod constant de evenimente precum conflicte geopolitice, întreruperea lanțului de aprovizionare, noi reglementări sau tendințe ale pieței. Aceste informații există, dar de obicei ca știri, nu ca cifre”.

Noua soluție este concepută pentru a reduce acest decalaj. Utilizatorii furnizează o serie temporală, cum ar fi cifrele de vânzări sau un indicator de piață și descriu pe scurt contextul. AI cercetează apoi știrile relevante, analizează relațiile istorice și generează mai multe scenarii viitoare posibile. Rezultatul este o prognoză însoțită de o explicație bazată pe dovezi-de ce o piață se poate dezvolta în direcții diferite.

Omul în buclă

Pentru Heinrichs (foto, mai jos), discuția despre AI duce, de asemenea, direct la rolul expertizei umane. AI poate identifica modele, procesa volume mari de informații și poate produce scenarii cu viteză. Dar valoarea sa crește atunci când oamenii pot adăuga experiența, contextul și judecata pe care datele singure nu le pot oferi.

„AI este la fel de bun ca datele cu care lucrează și ca oamenii care sunt capabili să dea sens acestor date”, spune el. „De aceea omul rămâne o parte esențială a buclei”.

În practică, asta înseamnă că planificatorii și factorii de decizie-nu sunt excluși din proces. Ele rămân esențiale pentru aceasta. Rolul lor este de a valida scenarii, de a pune sub semnul întrebării ipotezele și de a rafina rezultatele pe baza cunoștințelor operaționale sau a intuiției pieței.

 

„Dacă oamenii înțeleg de ce sistemul recomandă ceva, pot decide dacă să aibă încredere în el, să-l pună sub semnul întrebării sau să-l îmbunătățească”, explică Heinrichs. „Acolo este locul în care colaborarea dintre judecata umană și inteligența mașinii devine cu adevărat puternică”.

 

Integrare și interoperabilitate

O altă temă consistentă în discuțiile cu clienții este integrarea. Pe măsură ce operațiunile logistice devin mai interconectate, capacitatea de a conecta aplicațiile bazate pe AI-cu sistemele existente devine esențială. „Întotdeauna primim întrebarea: cum mă integrez cu sistemul meu ERP, cu celelalte soluții ale mele?” îmi spune Heinrichs. Răspunsul Inform a fost să standardizeze conectorii și să se alinieze la platformele majore precum SAP și Microsoft. Rezultatul este o cale de integrare mai simplă, reducând atât costurile, cât și timpul de implementare.

 

„Face o mare diferență”, adaugă el. „Și, de asemenea, ne ajută să ne extindem la nivel internațional”.
Acesta este un punct crucial în adoptarea IA. Chiar și cea mai avansată aplicație se va lupta să creeze valoare dacă se află în afara sistemelor în care procesele de afaceri sunt de fapt gestionate. Companiile de logistică operează deja cu peisaje IT consacrate, iar soluțiile noi trebuie să se încadreze în aceste medii fără a crea complexitate suplimentară.

 

 

Responsabilitatea datelor

Odată cu o conectivitate sporită și utilizarea datelor, vine un control sporit în ceea ce privește securitatea. Experiența lui Heinrichs în domeniul securității cibernetice informează o poziție puternică cu privire la această problemă. „Fiecare produs trebuie să aibă o ștampilă de securitate înainte de a se stinge”, spune el. „Este obligatoriu”.

Pe măsură ce modelele AI se bazează pe surse de date mai largi – inclusiv fluxuri externe, cum ar fi știri și informații despre piață – complexitatea gestionării și securizării acestor date crește. „Vantitatea de date pe care o accesăm creează o cerere uriașă în ceea ce privește securitatea datelor”, notează Heinrichs. „Trebuie să stai pe deasupra”.

 

O piață gata de mișcare

Poate cea mai frapantă este evaluarea lui Heinrichs asupra sentimentului pieței. Mai degrabă decât prudență, el vede un apetit tot mai mare pentru experimentare și progres rapid.

„Clienții ne cer să venim cu idei”, spune el. „Sunt dispuși să câștige repede, să eșueze repede”. Această deschidere creează un teren fertil pentru soluții inteligente care pot oferi îmbunătățiri tangibile fără inerția proiectelor de-transformare la scară largă.

 

Pentru multe companii, următoarea fază a digitalizării nu va fi definită doar de inteligența artificială. Acesta va fi definit de AI care se explică, se conectează curat cu sistemele existente și sprijină deciziile în care oamenii pot avea încredere.