O papel da IA ​​generativa nas cadeias de abastecimento

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Assim como as interrupções na cadeia de suprimentos se tornaram o assunto frequente das discussões nas salas de reuniões em 2020, a IA generativa rapidamente se tornou o tema quente de 2023. Afinal, o ChatGPT da OpenAI atingiu 100 milhões de usuários nos primeiros dois meses, tornando-o o aplicativo de consumo com maior crescimento em adoção no mundo. história.

As cadeias de abastecimento são, até certo ponto, adequadas para aplicações de IA generativa, uma vez que funcionam e geram grandes quantidades de dados. A variedade e o volume de dados e os diferentes tipos de dados acrescentam complexidade adicional a um problema extremamente complexo do mundo real: como otimizar o desempenho da cadeia de abastecimento. E embora os casos de uso de IA generativa nas cadeias de fornecimento sejam expansivos – incluindo maior automação, previsão de demanda, processamento e rastreamento de pedidos, manutenção preditiva de máquinas, gestão de riscos, gestão de fornecedores e muito mais – muitos também se aplicam à IA preditiva e já foram adotados e implantado em escala.

Este artigo descreve alguns casos de uso que são especialmente adequados para IA generativa em cadeias de abastecimento e oferece alguns cuidados que os líderes da cadeia de abastecimento devem considerar antes de fazer um investimento.

O principal objetivo da IA ​​e do ML nas cadeias de abastecimento é facilitar o processo de tomada de decisão, oferecendo a promessa de maior velocidade e qualidade. A IA preditiva faz isso fornecendo previsões e previsões mais precisas, descobrindo novos padrões ainda não identificados e usando volumes muito elevados de dados relevantes. A IA generativa pode dar um passo adiante, apoiando várias áreas funcionais da gestão da cadeia de abastecimento. Por exemplo, os gestores da cadeia de abastecimento podem utilizar modelos generativos de IA para fazer perguntas esclarecedoras, solicitar dados adicionais, compreender melhor os fatores de influência e ver o desempenho histórico das decisões em cenários semelhantes. Em suma, a IA generativa torna o processo de due diligence que precede a tomada de decisão significativamente mais rápido e fácil para o utilizador.

Além disso, com base em dados e modelos subjacentes, a IA generativa pode analisar grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados, gerar automaticamente vários cenários e fornecer recomendações com base nas opções apresentadas. Isto reduz significativamente o trabalho sem valor acrescentado que os gestores da cadeia de abastecimento realizam atualmente e permite-lhes dedicar mais tempo à tomada de decisões baseadas em dados e à resposta mais rápida às mudanças do mercado.

Nos últimos anos, as empresas têm sofrido com uma escassez de talentos na cadeia de abastecimento devido ao esgotamento dos planeadores, ao desgaste e a uma curva de aprendizagem acentuada para novas contratações devido à natureza complexa da função de trabalho. Os modelos generativos de IA podem ser ajustados aos procedimentos operacionais padrão, processos de negócios, fluxos de trabalho e documentação de software das empresas e, então, podem responder às consultas dos usuários com informações contextualizadas e relevantes. A interface de usuário conversacional comumente associada à IA generativa facilita significativamente a interação com um sistema de suporte e permite refinar a consulta, acelerando ainda mais o tempo necessário para encontrar as informações corretas.

A combinação de um sistema generativo de aprendizagem e desenvolvimento baseado em IA com a tomada de decisões assistida por IA generativa pode ajudar a acelerar a resolução de vários problemas de gestão de mudanças. Também pode acelerar a contratação de novos funcionários, reduzindo o tempo de treinamento e os requisitos de experiência profissional. Mais importante ainda, a IA generativa pode capacitar as pessoas com deficiência, melhorando a comunicação, melhorando a cognição, a assistência à leitura e à escrita, proporcionando organização pessoal e apoiando a aprendizagem e o desenvolvimento contínuos.

Enquanto alguns temem que a IA generativa conduza à perda de empregos nos próximos anos, outros pensam que irá aumentar o nível do trabalho, eliminando tarefas repetitivas e abrindo espaço para tarefas mais estratégicas. Entretanto, prevê-se que resolva a actual cadeia de abastecimento crónica e a escassez de talentos digitais. É por isso que aprender a trabalhar com a tecnologia é importante.