A cura di Polly Mitchell-Guthrie, Kinaxis
Iniziare con l’IA nella supply chain potrebbe non essere quello che si pensa. Alcuni cercano di lanciarsi nel deep learning, altri seguono un corso accelerato di IA generativa (GenAI), ma personalmente non consiglio di iniziare così. Occorre invece partire dalla base della vostra strategia di IA, che dovrebbe essere la comprensione sia dei dati che della supply chain della vostra azienda. In secondo luogo, evitate il rischio di isolamento e l’impatto limitato integrando l’IA nella vostra supply chain in modo che i risultati siano allineati da un capo all’altro. Terzo, guidate il cambiamento necessario, che nella maggior parte dei casi consiste nell’utilizzare la tecnologia nel modo più efficace, non nel costruirla da soli.
Un dirigente della supply chain mi ha detto che l’IA lo fa sentire un po’ come un cervo davanti ai fari di un’automobile, ed è per questo che vale la pena di dire che non dovete intraprendere questo viaggio da soli. Trovate un solution provider di cui vi fidate, che vi aiuti a fare luce su dove siete e ad evolvervi. Il lavoro che richiederebbe un intero team di persone, per produrre ed implementare l’IA su scala, può invece essere svolto da un planner direttamente nel flusso di lavoro della supply chain della vostra azienda, come parte di una soluzione end-to-end per la supply chain, mettendo la potenza dell’IA al vostro servizio. Poiché questo consiglio per iniziare ad utilizzare l’IA nella supply chain può sembrare controintuitivo, lasciatemi spiegare meglio.
Perché l’IA nella supply chain?
Innanzitutto, perché iniziare con l’IA nella supply chain? L’inesauribile voglia di adottare questa soluzione è determinata da molti fattori. L’Institute for Business Value di IBM ha rilevato che il 75% dei CEO ritiene che l’IA generativa sarà la chiave del vantaggio competitivo. MHI e altri continuano invece a segnalare che il talento è la sfida numero uno della supply chain. I lavoratori che operano nei settori del picking e del packing, della pianificazione e dell’approvvigionamento scarseggiano, stimolando l’interesse delle aziende ad aumentare la produttività della forza lavoro esistente. Secondo un sondaggio di Boom! Global Network, i planner sono sommersi da compiti noiosi e utilizzano tecnologie obsolete e frammentate che, secondo il 48%, non li aiutano a svolgere il loro lavoro in modo efficace.
Ciò che l’IA è in grado di fare da anni è trovare modelli e fare previsioni su una scala che va ben oltre le capacità cognitive umane, come ad esempio le previsioni per un rivenditore con miliardi di record di vendite e milioni di articoli. L’IA è in grado di svolgere compiti che l’uomo non era in grado di fare prima, e di farli meglio e più velocemente, risparmiando tempo e denaro. Può prevedere i tempi di consegna di migliaia di pezzi e aggiornare automaticamente le modifiche, segnalando solo quelle che non rientrano nei parametri stabiliti dal planner. Può aumentare l’accuratezza delle previsioni e fornire una maggiore granularità incorporando altri segnali oltre allo storico delle vendite, grazie al rilevamento della domanda.
Che dire dell’IA generativa?
L’IA generativa (GenAI) ha introdotto notevoli possibilità di aumentare la produttività, consentendo agli esseri umani di chiedere aiuto al sistema con parole proprie. Consideriamo un planner in Brasile che lavora con il precedente esempio di previsione dei tempi di consegna e che ha dimenticato come aggiornare i parametri. Invece di cercare e leggere più documenti di aiuto, può semplicemente chiedere aiuto in linguaggio naturale e ricevere come risposta un’unica spiegazione sintetizzata di quelle fonti, in portoghese (anche se la documentazione è in inglese).
Per quanto le capacità di comunicazione della GenAI possano sembrare accattivanti, è importante ricordare che in realtà l’IA non “capisce”. Dietro la cortina di meraviglie come ChatGPT si nasconde una macchina per il completamento di frasi probabilistiche, non un essere senziente. Esempi talvolta esilaranti delle sue “allucinazioni” illustrano la sua incapacità di comprendere (My Dinners with GPT-4 di Justin Smith-Ruiu è uno dei miei preferiti). Poiché non capisce, abbiamo bisogno di esseri umani al timone.
La comprensione della supply chain è il fondamento, e sono le persone ad averla
Nonostante la sua abilità, all’IA mancano le tre C: contesto, collaborazione e coscienza, tutte capacità unicamente umane. Non riesce a capire perché non è in grado di ricavare il significato dal contesto, di collaborare per risolvere i problemi o di imporci standard più elevati. Queste caratteristiche sono essenziali per il business, insieme alla comprensione della supply chain e dei suoi dati. Questa conoscenza è la base su cui costruire l’IA, perché, come dice il mio esperto preferito in materia, i tre pilastri dell’IA sono dati, dati e dati.
Un potente sistema di pianificazione avanzata può far risparmiare tempo ai planner e fornire approfondimenti, accelerando la loro intuizione per prendere decisioni migliori, come rilevato da P&G. Quando si è abbattuto un uragano, la trasparenza istantanea ottenuta dal sistema di pianificazione simultanea ha permesso di riposizionare l’inventario, risolvendo tutte le interruzioni previste, tranne una lacuna nella fornitura di bottiglie a un partner. Qualcuno si è poi ricordato di avere ancora l’inventario delle vecchie bottiglie, un momento di grande successo costruito sulla competenza umana e sulla memoria istituzionale, caratteristiche che un sistema non possiede, anche se potenziato con l’intelligenza artificiale. L’IA non capisce.
Aumentate la produttività automatizzando le cose più ovvie, quelle attività noiose che richiedono una riflessione minima ma molto tempo, e lasciate la comprensione umana per le cose che contano. Come mi ha detto un dirigente, la sua visione è quella di una “pianificazione senza contatto” all’80%: la soluzione pianifica, ma è guidata da persone che utilizzano i suoi risultati e le sue intuizioni, liberando la comprensione umana per il 20% che non può essere automatizzato, a causa della complessità, dell’incertezza e della sensibilità.
Collegare le “isole” isolate dell’IA
Gli esseri umani agiscono sulla base dei risultati generati dal sistema per prendere decisioni. Ma se queste intuizioni sono isolate in aree funzionali non visibili su tutta la rete, avranno un impatto limitato. Anche se l’IA fornisse una previsione della domanda accurata al 100%, se si aspetta che il programmatore di produzione torni dalle vacanze e corregga gli errori in un foglio di calcolo o se manca la capacità di produrre quella domanda, non si fa altro che creare un silos ad alta efficienza. La concurrency in combinazione con l’intelligenza artificiale è la svolta, perché collega le “isole” isolate e allinea i nodi della supply chain. La previsione della domanda fatta grazie all’intelligenza artificiale è davvero potente quando informa immediatamente l’offerta, riducendo la latenza per mantenere la concertazione.
Le decisioni collaborative sono possibili quando tutti sono sulla stessa pagina nello stesso momento, in qualsiasi momento. Se l’IA fornisce informazioni che richiedono ai professionisti della supply chain di passare da un sistema all’altro, aprire uno strumento per raccogliere informazioni, scaricare i dati in un foglio di calcolo e poi importarli nel sistema di pianificazione, la produttività si riduce, il rischio di errori aumenta e la probabilità di adozione diminuisce. Solo quando l’IA è allineata e incorporata in tutta la supply chain, integrata direttamente nel flusso di lavoro del pianificatore, il valore delle sue intuizioni sarà veramente raggiunto. L’IA combinata con la concurrency è la vera svolta nella gestione della supply chain.
Guidare il cambiamento affinché le persone usino l’IA, ma non debbano costruirla da sole
Come riportano Tom Davenport e Randy Bean su MIT Sloan Management Review, la loro ricerca rileva che l’ondata di accelerazione dell’IA sta cambiando le modalità di esecuzione. Una tendenza è il passaggio dell’IA da “artigianale ad industriale”, in quanto le aziende adottano piattaforme con le funzionalità necessarie già integrate. Un’altra è l’aumento di tecniche come l’apprendimento automatico e la crescita della “citizen data science”, che consente a chi ha una conoscenza di base della propria attività e dei dati aziendali di sfruttare l’IA senza una formazione in data science.
Ad esempio, l’IA è in grado di migliorare le previsioni della domanda aggiungendo segnali che vanno al di là dello storico delle vendite, ma è necessaria una comprensione dell’azienda e dei dati per guidare al meglio la selezione dei segnali. I tassi di asma per regione potrebbero essere rilevanti per un’azienda di scienze biologiche, mentre per un rivenditore i festival e gli eventi vicino ai negozi potrebbero essere più predittivi. L’esperienza umana, basata sulla comprensione della supply chain e dei dati, guida la selezione dei segnali per il rilevamento della domanda, ma non dipende dalle competenze tecniche. Questi segnali possono essere ingeriti e applicati automaticamente e senza soluzione di continuità, basandosi solo sulle conoscenze che il planner già possiede, come la capacità di dare un nome alle colonne di un foglio di calcolo.
L’IA mette a disposizione un potente insieme di tecniche per affrontare i problemi della supply chain; quindi, sfruttare questa potenza comporterà un cambiamento per i professionisti. La loro formazione deve essere migliorata con una maggiore consapevolezza di come sfruttare l’IA, ma basandosi su una solida base di comprensione della supply chain, e non su un’aspettativa di competenza tecnica. Le supply chain non sono mai statiche, né lo sono i modelli di business che le gestiscono, il che significa che i sistemi devono essere progettati per adattarsi. I dati che alimentano l’intelligenza artificiale sono dinamici, quindi la gestione dei dati deve essere adattabile, per monitorare automaticamente i cambiamenti e orchestrare e regolare in base alle necessità. Anche il sistema stesso deve essere adattabile, in modo che la supply chain non sia bloccata in un momento personalizzato, ma possa crescere ed evolversi con l’azienda.
L’IA può aggiungere potenza al vostro motore, quindi non abbiate paura di iniziare con l’IA nella supply chain. Partite da dove siete, con una conoscenza approfondita della vostra attività e dei vostri dati, mettete in collegamento le vostre isole isolate e guidate il cambiamento del vostro team per sfruttare l’IA.
Per maggiori informazioni scrivere a lcostanzo@kinaxis.com
