Questo articolo di Gurdip Singh, Chief Product Officer di Blue Yonder, è apparso originariamente su Unite.AI il 25 agosto 2023. Estratti dalla storia qui sotto. Per leggere l'articolo completo visita Unite.AI.
Proprio come le interruzioni della catena di approvvigionamento sono diventate l'argomento frequente delle discussioni nei consigli di amministrazione nel 2020, l'IA generativa è diventata rapidamente l'argomento caldo del 2023. Dopotutto, ChatGPT di OpenAI ha raggiunto 100 milioni di utenti nei primi due mesi, diventando così l'adozione di applicazioni consumer in più rapida crescita nella storia.
Le catene di approvvigionamento sono, in una certa misura, adatte alle applicazioni dell'IA generativa, dato che funzionano e generano enormi quantità di dati. La varietà e il volume dei dati e i diversi tipi di dati aggiungono ulteriore complessità a un problema estremamente complesso del mondo reale: come ottimizzare le prestazioni della supply chain. E mentre i casi d'uso per l'IA generativa nelle catene di approvvigionamento sono ampi, tra cui l'aumento dell'automazione, la previsione della domanda, l'elaborazione e il monitoraggio degli ordini, la manutenzione predittiva dei macchinari, la gestione del rischio, la gestione dei fornitori e altro ancora, molti si applicano anche all'IA predittiva e sono già stati adottati e implementati su larga scala.
Questo articolo delinea alcuni casi d'uso particolarmente adatti per l'IA generativa nelle catene di approvvigionamento e offre alcune avvertenze che i leader della catena di approvvigionamento dovrebbero considerare prima di effettuare un investimento.