Nel corso del 2020, le discussioni nei consigli di amministrazione si sono concentrate spesso sulle interruzioni delle catene di fornitura. Ora, nel 2023, l’intelligenza artificiale generativa sta rapidamente guadagnando terreno come argomento di tendenza. L’esempio lampante è ChatGPT di OpenAI, che in soli due mesi ha attratto 100 milioni di utenti, segnando un record nella rapida adozione di applicazioni consumer.
Le catene di fornitura si prestano ad applicazioni di intelligenza artificiale generativa grazie alla generazione di vasti flussi di dati. La diversità e l’abbondanza di dati aggiungono complessità al già intricato compito di ottimizzare le prestazioni delle catene di approvvigionamento. Mentre molti casi d’uso dell’intelligenza artificiale generativa trovano applicazione nell’ottimizzazione della catena di fornitura – dall’automazione avanzata alla previsione della domanda, dal tracciamento degli ordini alla manutenzione predittiva dei macchinari – molti di questi si sovrappongono all’intelligenza artificiale predittiva, che è già ampiamente adottata.
Questo articolo esplora alcuni scenari ideali per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa nelle catene di fornitura, fornendo anche alcune precauzioni che i leader del settore dovrebbero considerare prima di investire.
L’obiettivo principale dell’intelligenza artificiale e del machine learning nelle catene di fornitura è agevolare le decisioni, garantendo velocità e precisione. L’intelligenza artificiale predittiva raggiunge questo scopo fornendo previsioni più precise, rivelando nuovi schemi e sfruttando grandi quantità di dati rilevanti. L’intelligenza artificiale generativa, a sua volta, amplifica questa funzione supportando diverse aree gestionali. Ad esempio, i responsabili della supply chain possono utilizzare modelli generativi per ottenere spiegazioni chiare, richiedere dati supplementari, analizzare i fattori chiave e valutare il rendimento storico di decisioni simili. In breve, l’intelligenza artificiale generativa semplifica significativamente il processo decisionale preparatorio.
Basandosi su dati e modelli sottostanti, l’intelligenza artificiale generativa può analizzare ingenti quantità di dati, sia strutturati (dati di anagrafe, transazioni, EDI) sia non strutturati (contratti, fatture, scansioni di immagini), generando scenari e offrendo raccomandazioni. Questo alleggerisce il carico di lavoro dei gestori della supply chain, consentendo loro di concentrarsi su decisioni basate su dati e di reagire rapidamente alle mutevoli condizioni di mercato.
Negli ultimi anni, le aziende hanno affrontato la carenza di personale esperto nella supply chain. I modelli di intelligenza artificiale generativa possono essere adattati ai processi standard, ai flussi di lavoro aziendali e al software esistente, rispondendo alle domande degli utenti con informazioni pertinenti. L’interfaccia utente conversazionale semplifica l’interazione con il sistema di supporto, velocizzando la ricerca delle informazioni necessarie.
L’unione tra intelligenza artificiale generativa e processi decisionali assistiti può accelerare la risoluzione di problemi gestionali e agevolare l’assunzione di nuovi dipendenti, riducendo i tempi di formazione. Inoltre, l’intelligenza artificiale generativa può migliorare la comunicazione, la cognizione, la lettura e la scrittura, fornendo supporto all’organizzazione personale, all’apprendimento e allo sviluppo.
Mentre alcune preoccupazioni ruotano attorno alla perdita di posti di lavoro a causa dell’intelligenza artificiale generativa, molti credono che essa eliminerà compiti monotoni per lasciare spazio a quelli strategici. Inoltre, potrebbe risolvere la carenza di talenti nella supply chain e migliorare la resilienza aziendale.
Tuttavia, l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa richiede una ponderata valutazione dei benefici e dei rischi. I modelli generativi devono essere adattati ai dati aziendali per ottenere risultati ottimali. Le sfide legate alla gestione dei dati, come la qualità e l’integrazione, possono influenzare gli investimenti in intelligenza artificiale generativa.
L’IA generativa richiede comprensione dei modelli e accesso a enormi quantità di dati di addestramento. Tuttavia, l’interfaccia utente umana delle applicazioni generative potrebbe incorrere in problemi di sicurezza, come il phishing. Inoltre, le incertezze normative rendono fondamentale un’attenta considerazione della regolamentazione dell’IA generativa.
Pur offrendo opportunità di innovazione, l’intelligenza artificiale generativa richiede un approccio bilanciato e ponderato. L’implementazione deve prevedere barriere di protezione, ottimizzazione dei modelli e valutazione delle implicazioni aziendali e di sicurezza.