La tua organizzazione è abbastanza disciplinata da trarre un vero valore dall'IA?
Fino a poco tempo fa, la storia dell'intelligenza artificiale (IA) è stata una storia di dirompimenti, poiché queste nuove tecnologie rivoluzionarie promettevano di trasformare le operazioni della catena di approvvigionamento. I leader della supply chain hanno risposto con un misto di entusiasmo e cautela, cercando di implementare strumenti di IA dove possibile, limitando al contempo i rischi.
In questo contesto, è stato naturale per le organizzazioni affidarsi all'esperienza dei primi adottanti—appassionati percepiti come dotati delle competenze giuste per massimizzare il valore dell'IA.
Ma ora, la pagina è cambiata.
Gli strumenti di IA sono maturati al punto da non richiedere più competenze di livello savant per essere implementati e utilizzati con successo.
Guardando al futuro, l'ingrediente principale per il successo dell'IA sarà la disciplina organizzativa. Le aziende che offrono un'esecuzione diligente, metodica e costante saranno quelle che trarranno il maggior valore dai loro investimenti in IA.
Questa è una notizia entusiasmante perché significa che le organizzazioni della catena di approvvigionamento sono finalmente al comando quando si tratta di IA. La logistica globale è sull'orlo della trasformazione, e le aziende che si impegnano nella disciplina dell'IA saranno ben posizionate nel mondo che verrà dopo.
In questo blog, abbiamo delineato tre competenze fondamentali in cui un approccio disciplinato permetterà il successo dell'IA: dati, processi e strategia.
Disciplina dei dati
Uno dei principali vantaggi dell'IA è la sua capacità di gestire grandi quantità di dati, identificare schemi che permettono previsioni migliori e trovare soluzioni a problemi e sfide molto più rapidamente di quanto un essere umano potrebbe realizzare da solo.
Nel contesto di una catena di approvvigionamento, questi modelli di IA utilizzano i dati per prevedere la domanda, anticipare guasti alle apparecchiature o deviare le spedizioni per evitare ritardi. Ma le loro prestazioni in questi compiti sono buone solo quanto i dati che ricevono—la qualità degli output dell'IA dipende dalla qualità dei dati in ingresso. E quando si tratta di dati della supply chain, può essere una sfida.
A causa dell'ampiezza e complessità delle moderne catene di approvvigionamento aziendali, queste reti generano enormi quantità di dati. Questi dati spesso provengono da sistemi disparati e non standardizzati, il che spesso porta a lacune, errori e ridondanze che rallentano l'IA e rendono i suoi output molto meno affidabili.
In effetti, l'infrastruttura dati è spesso il più grande ostacolo all'implementazione di successo dell'IA. Ad esempio, un recente sondaggio PwC ha rilevato che il 44% degli investimenti tecnologici non ha soddisfatto le aspettative a causa di problemi di dati.
Per preparare la loro infrastruttura dati all'IA, le catene di approvvigionamento dovrebbero iniziare con un audit dei dati per individuare anomalie, duplicati, valori mancanti e formattazioni incoerenti. Poiché i dati della supply chain sono spesso distribuiti tra sistemi on-premise, più cloud e punti di atteggiamento, adottare una piattaforma di integrazione unica per tutti i dati può aiutare a risolvere molte di queste problematiche.
Una volta raccolti i dati in un hub centrale, una buona governance dei dati può aiutare a mantenere la qualità dei dati nel tempo. La chiara proprietà delle fonti di dati favorirà la responsabilità, una migliore manutenzione dei dati e contribuirà a una maggiore sicurezza dei dati.
Una volta che la disciplina dei dati sarà in atto, l'organizzazione avrà fiducia nella funzionalità di base degli strumenti di IA e sarà pronta a passare all'esecuzione dei processi.
Disciplina di processo
La gestione del cambiamento è importante nell'adozione di qualsiasi nuova tecnologia, ma l'IA può essere particolarmente impegnativa. La conversazione sull'IA nei media negli ultimi anni si è concentrata sull'idea che richiederà un ampio riqualificamento o eliminerà del tutto molti posti di lavoro. Non sorprende che questo abbia creato un clima di paura, diffidenza e resistenza al cambiamento tra molti lavoratori.
Anche senza queste sfide psicologiche, l'adozione efficace dell'IA nelle operazioni quotidiane presenta delle difficoltà. L'IA non è una tecnologia che opera silenziosamente in sottofondo, né automatizza completamente i compiti umani (nella maggior parte dei casi). Piuttosto, l'IA si integra profondamente nei flussi di lavoro centrati sull'uomo, richiedendo ai lavoratori di interagire proattivamente con la tecnologia.
Questo coinvolgimento umano con l'IA è necessario sia per massimizzare il suo potenziale valore sia per definirne i limiti.
Per superare queste sfide, le catene di approvvigionamento devono sviluppare processi che permettano ai lavoratori di interagire pienamente con l'IA, creando al contempo un ciclo di feedback per gestire continuamente l'adozione dell'IA.
Programmi di formazione continua e mentoring possono aiutare sia i nuovi che i già esistenti dipendenti a imparare gli uni dagli altri e a rimanere aggiornati su queste tecnologie in rapida evoluzione. Queste iniziative dovrebbero essere accompagnate da un canale aperto di comunicazione con la leadership, così come con altri stakeholder, che favorirà un senso di "proprietà" degli strumenti di IA tra la forza lavoro.
Adottare un approccio disciplinato e quotidiano a questi processi sarà fondamentale sia per mantenere alto il morale sia per massimizzare il valore degli investimenti in IA.
Disciplina strategica
L'IA funziona meglio quando viene impiegata per raggiungere obiettivi specifici dell'azienda. In altre parole, l'IA non dovrebbe essere una soluzione alla ricerca di un problema. Senza disciplina strategica, l'IA può diventare una distrazione costosa.
Questo è particolarmente rilevante per le organizzazioni della catena di approvvigionamento, molte delle quali sono rimaste (comprensibilmente) intrappolate in modalità crisi, saltando da una tempesta all'altra. I leader della catena di approvvigionamento potrebbero essere perdonati se vedano l'IA come un mezzo per rendere l'operazione più agile. Il problema è che, poiché l'IA è uno strumento così unico e personalizzabile, funziona molto meglio quando è progettata tenendo in mente obiettivi strategici specifici.
Per utilizzare efficacemente l'IA, i leader della supply chain dovrebbero identificare la loro stella polare strategica prima di iniziare a utilizzarla. Il processo di implementazione dell'IA consiste in diversi punti decisionali fondamentali; Gestire questi aspetti diventa molto più semplice quando vengono fatti secondo una strategia definita.
La tua catena di approvvigionamento sta cercando di risolvere la carenza di manodopera? Ottenere una migliore visibilità sulle relazioni con i fornitori? Migliorare l'intelligenza e la velocità decisionale? Questi sono tutti compiti che l'IA può affrontare, ma la soluzione finale varierà un po' a seconda del caso d'uso.
Applicando un approccio coerente e disciplinato per vedere strategie guidate dall'IA, le catene di approvvigionamento possono garantire che l'IA abbia effettivamente un impatto misurabile sugli obiettivi aziendali e offra un vero ROI.
Veloce e costante vince la gara
L'IA è destinata a rivoluzionare la logistica globale, amplificando le capacità dei professionisti della supply chain affinché possano reagire più rapidamente alle condizioni in evoluzione e sviluppare una conoscenza più profonda delle proprie operazioni con più dati. Niente di tutto ciò richiede un dottorato in informatica o il genio di un fondatore tecnologico. Richiede semplicemente disciplina e un piano chiaro per dati, processi e strategie, centrato sui tuoi obiettivi aziendali. Questo è un caso in cui essere costanti accelera effettivamente il successo—grazie all'IA!
