IA în supply chain: numeroase beneficii, dar și riscuri majore
Promițând eficiență sporită, costuri reduse și procese optimizate, inteligența artificială oferă companiilor instrumente puternice pentru a naviga prin complexitățile operațiunilor globale. Și chiar dacă beneficiile aduse de tehnologiile emergente sunt evidente, provocările asociate cu implementarea lor sunt la fel de mari. 
Inteligența artificială (IA) a devenit un instrument critic în gestionarea lanțurilor de aprovizionare moderne, conform unui studiu recent realizat de Deloitte. Studiul „AI in modern supply chain management” evidențiază modul în care tehnologia poate ajuta la aducerea ordinii într-un mediu din ce în ce mai haotic și dinamic, permițând firmelor de top să funcționeze mai eficient. Analiștii Deloitte subliniază câteva beneficii-cheie ale implementării IA în lanțurile de aprovizionare, așa cum ar fi îmbunătățirea semnificativă a eficienței prin optimizarea dispunerii depozitelor, planificarea rutelor sau echilibrarea inventarului în raport cu costurile de depozitare. Prin identificarea ineficiențelor și prezicerea defecțiunilor echipamentelor, IA poate, de asemenea, reduce substanțial cheltuielile operaționale. Minimizarea erorilor este un alt avantaj crucial, deoarece sistemele IA pot detecta anomalii atât în comportamentul uman, cât și în cel al mașinilor. În ceea ce privește gestionarea inventarului, tehnologiile de prognoză și viziune computerizată bazate pe IA permit un control mai precis. Cercetarea Deloitte evidențiază utilizarea IA pentru rularea de simulări, permițând managerilor să evalueze potențiale schimbări fără a perturba operațiunile reale. Această optimizare operațională este completată de măsuri de siguranță îmbunătățite, deoarece IA poate monitoriza mediile de lucru, aplica protocoale de siguranță și prezice potențiale pericole. Livrările la timp sunt facilitate prin modele de învățare automată care optimizează rutele de livrare și oferă estimări mai precise ale timpilor de sosire. În plus, trebuie menționat rolul IA și în creșterea sustenabilității prin stimularea eficienței operaționale, făcând lanțurile de aprovizionare mai prietenoase cu mediul.
GenAI și utilitatea sa în lanțul de aprovizionare
Conform unui studiu realizat de EY, modul în care se realizează managementul lanțului de aprovizionare suferă o transformare semnificativă, determinată de adoptarea rapidă a inteligenței artificiale generative (GenAI). Studiul relevă faptul că, deși corporațiile utilizează din ce în ce mai mult IA pentru diverse funcții ale lanțului de aprovizionare (precum cele enumerate mai sus), atenția s-a mutat recent către GenAI, popularizată de instrumente precum ChatGPT, care a redefinit limitele a ceea ce este realizabil în managementul lanțului de aprovizionare. Această tehnologie beneficiază deja de investiții semnificative din partea a aproximativ 40% din organizațiile din supply chain, concentrate în principal pe aplicații de management al cunoștințelor. Cercetarea EY subliniază că, deși GenAI oferă un potențial imens, implementarea sa ar trebui ghidată de strategie și de înțelegerea limitărilor sale, mai curând decât de o grabă de a adopta cea mai recentă tehnologie.
- Riscuri și provocări legate de IA
Cu toate că IA oferă un potențial imens pentru optimizarea operațiunilor lanțului de aprovizionare, implementarea sa nu este lipsită de obstacole. Un exemplu care ar trebui să dea de gândit este întreruperea globală a serviciilor care a avut loc la jumătatea lunii iulie, cel mai mare incident de acest fel din istorie, și care a avut efecte precum oprirea zborurilor la sol pe aeroporturi din toată lumea, căderea sistemelor de rezervare folosite de medici în Marea Britanie, întreruperea serviciilor oferite de instituții bancare din Australia, Africa de Sud, India și multe altele. Chiar dacă acesta a fost un eveniment izolat, cauzat cel mai probabil de un update al unei aplicații folosite de sistemul de operare Windows, el ridică semne de întrebare față de măsurile de precauție ce trebuie luate atunci când o industrie devine dependentă de noi tehnologii. În acest sens, un studiu realizat la începutul anului de către Oracle subliniază principalele aspecte ce trebuie măsurate cu atenție atunci când vorbim de aplicațiile IA în supply chain.
- Investiție substanțială în formare
Integrarea IA în procesele existente ale lanțului de aprovizionare necesită o formare corectă a angajaților. Aceasta implică nu doar predarea abilităților tehnice, ci și depășirea potențialei rezistențe la schimbare. Procesul de formare necesită adesea întreruperi operaționale, care pot fi costisitoare. Pentru a atenua aceste costuri, organizațiile ar trebui să colaboreze îndeaproape cu furnizorii și integratorii de IA pentru a dezvolta programe eficiente și rentabile.
- Costuri inițiale și continue ridicate
Cheltuielile asociate cu implementarea IA se extind mult dincolo de achiziția inițială de hardware și software. În timp ce modelele de IA preconstruite pot fi adaptate pentru diverse aplicații în lanțul de aprovizionare, obținerea rezultatelor optime necesită adesea antrenarea acestor modele pe date specifice companiei. Acest proces de colectare, curățare și pregătire a datelor este intensiv în resurse și necesită un efort semnificativ. Mai mult, puterea de calcul necesară pentru antrenarea modelelor de învățare automată, care implică de obicei servere echipate cu GPU-uri, poate duce la costuri substanțiale ale serviciilor cloud sau la suprasolicitarea resurselor locale.
- Complexitate operațională
Gestionarea sistemelor de IA într-o rețea globală este o provocare continuă. În timp ce faza operațională poate pune mai puțină presiune pe sisteme decât faza de antrenare, aceasta necesită în continuare o infrastructură robustă, fie ea și cloud-based. Vestea bună este că tehnologiile cloud fac IA și mai accesibilă – desigur, cu riscurile aferente.
- Provocări în integrarea sistemelor
Sistemele de IA în supply chain sunt complexe, cuprinzând numeroase componente interconectate. Acestea includ dispozitive IoT și senzori pentru colectarea de date în timp real, servere de înaltă performanță pentru antrenarea modelelor, resurse pentru rularea modelelor în producție și aplicații care acționează pe baza informațiilor generate de IA. Integrarea acestor elemente diverse într-o rețea globală este o sarcină complexă care necesită o planificare și execuție atente.
- Monitorizare și întreținere continuă
Odată implementate, sistemele de IA necesită supraveghere constantă. Aceasta include monitorizarea performanței sistemului, ajustarea fină a modelelor și rezolvarea rapidă a oricăror probleme care apar. Natura dinamică a lanțurilor de aprovizionare înseamnă că modelele de IA pot necesita modificări frecvente pentru a se menține eficacitatea.
- Calitatea datelor
Eficacitatea modelelor de IA depinde în mare măsură de calitatea datelor pe care sunt antrenate. Asigurarea unor date consistente și de înaltă calitate în toate zonele poate fi o provocare, mai ales în operațiunile globale.
- Echilibrarea automatizării și supravegherii umane
Găsirea echilibrului între automatizarea bazată pe IA și intervenția umană este esențială. În timp ce IA poate îmbunătăți semnificativ eficiența, judecata umană rămâne vitală în gestionarea excepțiilor și luarea deciziilor strategice.
