Sztuczna inteligencja i przyszłość łańcuchów dostaw

Jak możemy zamienić zmienność łańcucha dostaw w przewidywalność? Jesteśmy na punkcie zwrotnym dla sztucznej inteligencji, pisze Jonathan Jackman, wiceprezes Kinaxis EMEA, który omawia wpływ na przyszłość łańcucha dostaw.

W dzisiejszym świecie wojny, sankcje i niestabilność klimatyczna rozbijają globalne łańcuchy dostaw i wywracają plany biznesowe z niewielkim ostrzeżeniem. W rzeczywistości musimy zaakceptować, że zmienność przeszła od bycia wyjątkiem do cechy definiującej środowisko operacyjne.

W odpowiedzi organizacje przyspieszają wdrażanie sztucznej inteligencji, przyciągnięte jej obietnicą poprawy podejmowania decyzji i budowania odporności w coraz bardziej niestabilnym świecie. Jednak wraz z rosnącym entuzjazmem dla AI, rosną również ryzyka związane z jej wdrażaniem.

Wiele firm już korzysta z wczesnych narzędzi generatywnej AI, które działają obok istniejących procesów, choć bez ich pełnego wdrożenia. Chociaż te systemy mogą przyspieszyć analizę, często brakuje im dostępu do kluczowych danych i zrozumienia szerszego kontekstu biznesowego, co skutkuje nowymi formami ryzyka zamiast zwiększonej ochrony.

W przeciwieństwie do wcześniejszych narzędzi, agentyczna AI nie tylko analizuje informacje, ale jednocześnie podejmuje działania, znacznie rozszerzając swój potencjał wpływu. Jednak zwiększa to również konsekwencje popełnienia błędu.

Gdy systemy AI działają bez pełnej świadomości sytuacyjnej lub jasnych zasad nadzoru, wyniki mogą być natychmiastowe i szkodliwe, od błędnego zarządzania zapasami i nadprodukcji po kosztowne naruszenia przepisów.

To kluczowy moment dla wdrażania AI; agentyczna AI odegra centralną rolę w przyszłości podejmowania decyzji w łańcuchu dostaw, ale jej sukces będzie zależał mniej od szybkości wdrożenia, a bardziej od odpowiedzialnego integrowania tych systemów w kluczowe procesy.

Gdy organizacje zaczynają korzystać z AI, aby pomóc im poruszać się po zakłóceniach, stoją przed jasnym wyborem. Z jednej strony, narzędzia generatywnej AI i copiloci są dodawani do istniejących procesów, oferując szybkie zwycięstwa i imponujące demonstracje. Jednak ponieważ działają poza przepływami pracy, w których podejmowane są decyzje, opierają się na fragmentarycznych danych i generują wyniki bez kontekstu i odpowiedzialności.

W złożonych środowiskach łańcucha dostaw wszelkie niedoskonałości mogą szybko się nasilać, a błędne decyzje mogą prowadzić do utraty zaufania i zwiększonego ryzyka.

Z drugiej strony, organizacje mogą zacząć integrować inteligencję bezpośrednio w przepływy decyzyjne. Na najbardziej zaawansowanym poziomie, obejmuje to agentyczne systemy AI działające na danych w czasie rzeczywistym w kontekście szerszego otoczenia biznesowego, umożliwiając koordynację reakcji w całej organizacji.

Gdy AI jest tak zintegrowana, organizacje mogą wyjść poza reakcje reaktywne i zyskać zdolność przewidywania zakłóceń oraz podejmowania zdecydowanych działań, zanim problemy się nasilą.

Przy tym wszystkim, utrzymanie nadzoru ludzkiego i odpowiedzialności podczas korzystania z systemów AI powinno pozostać wymogiem projektowym. Chociaż istnieją obawy, że AI może zastąpić ludzi, agentyczne systemy będą dostarczać największą wartość tylko wtedy, gdy będą zaprojektowane tak, aby działały obok ludzi.

Ludzie są i pozostaną odpowiedzialni za najważniejsze decyzje. Określają cele, zatwierdzają działania o znaczącym wpływie i pozostają odpowiedzialni za wyniki.

W ramach tych ram, autonomiczne agenty mogą monitorować sygnały, koordynować działania między funkcjami i generować opcje reakcji. W rezultacie, decydenci ludzkich mogą skupić się na obszarach, gdzie ocena, moralność oraz zrozumienie regulacji są kluczowe.

Co ważniejsze, wbudowanie agentycznej AI w przepływy decyzyjne umożliwia nadzór od samego początku. Niebezpieczne lub niezgodne z przepisami działania mogą być zapobiegane automatycznie, zamiast wykrywane po fakcie. W miarę jak regulatorzy, szczególnie w UE, kładą coraz większy nacisk na przejrzystość i wyjaśnialność, ten poziom kontroli staje się coraz bardziej konieczny.

Łańcuchy dostaw są zagrożone z powodu braku systemów umożliwiających przejrzyste, skoordynowane podejmowanie decyzji.
W miarę wzrostu niepewności i niestabilności, przewaga będzie pochodzić z odpowiedzialnego wdrażania AI i integrowania go w kluczowe procesy decyzyjne z jasnym nadzorem i odpowiedzialnością ludzką.
Ostatecznie, zaufanie nie jest wynikiem szybszych decyzji. To ono sprawia, że są one możliwe.