Geçtiğimiz baharda 500 küresel tedarik zinciri yöneticisinden oluşan bir örneklem üzerinde gerçekleştirilen bir Gartner analizi, operasyonel verimliliği artırmak, sistem dayanıklılığını optimize etmek ve gerçek zamanlı karar almayı mümkün kılmak için en büyük etkiye sahip ve en stratejik kabul edilen teknolojiler listesinin başında yer aldığını açıkça vurguladı. Yapay zeka olsaydı süreçler. Amerikan şirketinin analistleri, makine öğrenimi algoritmalarının tedarik zinciri yönetimine katkısını tanımlamak için yeni bir terim icat ettiler: “Harekete geçirilebilir yapay zeka”, yani kararları doğrulamak için insanları dahil ederek karar vermek üzere özel olarak tasarlanmış bir zeka ve öğrenme. geçmiş deneyimlere dayalı kalıplardan şimdiki ve gelecekteki koşullara uyum sağlamak. Ancak Haziran ayında düzenlenen son Tedarik Zinciri Sempozyumu/Xpo EMEA vesilesiyle, akıllı robotik ve yapay zeka gibi ileri teknolojilerin, tedarik zincirlerinin işlevini dönüştürme potansiyeline sahip olmasına rağmen, verimliliği artırmanın pek mümkün olmayacağına dikkat çekti. Aynı teknolojiler daha geniş bir stratejinin ayrılmaz bir parçası olarak kullanılmazsa, bu alanda tarihsel olarak düşük emek üretkenliği düzeyleri söz konusu olacaktır; bu strateji zorunlu olarak insan sermayesinin değerlendirilmesini ve organizasyonel yapıların yeniden düşünülmesini de içermektedir. Uzmanlar, özellikle, fark yaratan şeyin, hedeflenen işgücü eğitim projeleri ve bilgi ve becerilerin geliştirilmesi yoluyla yenilikçi araçları ve insanları entegre etme yeteneği olması gerektiğini açıkladı.
2030’da görüşürüz
Tedarik zinciri için dünyanın önde gelen teknolojik platform tedarikçilerinden biri olan Manhattan Associates’in uzmanları, Gartner’ın kristal küresine (Yapay Zeka için Hype Döngüsü) yeniden bakıldığında, bu sektörü düzenleyen işletim modellerinin ne kadar karmaşık ve spesifik olduğunu tespit ettiler. Nesil yapay zekanın tedarik zincirleri üzerindeki etkisinin zaman çizelgesini önemli ölçüde uzatacak. Teknolojinin iki ila beş yıl içinde ana tedarik haline gelmesinin beklendiği segmentler ve pazarlarla karşılaştırıldığında, tedarik zincirinde olgunlaşma süreleri on yıl sınırına ulaşıyor. Başka bir deyişle, Gpt-4’ten yararlanan OpenAI modellerinin kısa vadede yer ve uygulama bulma olasılığı düşük ancak süreçlerin otomatikleştirilmesine yardımcı olacak ve ilgili çeşitli taraflar arasındaki iletişimi ve işbirliğini kolaylaştıracak yararlı araçlar olarak değerlendirilebileceklerine şüphe yok. . Üretken yapay zekanın tedarik zincirlerinde geniş ölçekli uygulanmasıyla bağlantılı, özellikle yasal ve etik nitelikteki bir dizi kritik konunun olduğu açıktır. Bu nedenle, Boston Consulting Group’taki uzmanlar tarafından önerilen ihtiyaç, sorumlu yapay zeka ilkeleri geliştirmek, bu kilit paydaşlar arasında güven oluşturmak ve teknolojiyi kontrol altında tutmak için kesin çizgiler kılavuzu belirlemek üzere çalışanlar, son müşteriler ve tedarik zinciri ortaklarıyla yakın işbirliği içinde çalışarak bu konuyu ele almaktır. organizasyon içinde ve tüm iş ekosisteminde kontrol. Manhattan Associates, bu teknolojinin faydalarının doğrulanması ve onaylanması için “kavramın kanıtlanması” aşamasında, hem tedarikin dijitalleştirilmesine yönelik çözüm satıcıları açısından, hem de başlangıçta olduğumuzu teyit ediyor. hem müşteri kullanım deneyimlerinin kalitesini artırmak açısından hem de zincir (Nesil Yapay Zeka araçları belirli çözümlerin daha iyi ve daha hızlı yapılandırılmasına yardımcı olabilir). 2030’dan önce bu uygulamaların tedarik zincirlerinde yaygın bir şekilde yayılmasını pek olası görmüyoruz ve bu arada, daha fazla enerji ve hesaplama kaynağı tüketimi açısından Nesil Yapay Zekanın sürdürülebilirliğine atıfta bulunan başka bir kritiklik düzeyinin ele alınması gerekecek. gerçek zamanlı verilerin işlenmesi için.
Kodsuz hizmetler ve platformlar arasında milyar dolarlık potansiyel bir pazar
Abi Reserach’ın Ağustos ayının başında kamuoyuna açıkladığı veriler kesinlikle önemlidir ve tesadüfen 2030 zaman dilimine sahiptir: %162’lik yıllık bileşik büyüme oranı sayesinde gelirler 60 milyar doların üzerinde hesaplanabilir. Tedarik zincirinde üretken yapay zeka uygulamalarıyla bağlantılı potansiyel iş bu nedenle kesinlikle alakalı ancak uzmanlara göre ücretli teklif modellerinin birleştirilmesinden yararlanmak zorunda kalacak. Tedarik akışlarını ve zincirdeki tüm aktörleri yönetmek için ChatGpt veya benzeri sıfır maliyetli araçlar yoktur; kısacası, uygun şekilde eğitilmiş büyük dil modellerine (Gpt-3, Claude, LLaMa, Titan ve diğerleri gibi) dayanan kurumsal sınıf çözümler ve eğitimli. Çalışma (“Generatif Yapay Zeka: Teknoloji arz tarafı gelir fırsatlarının belirlenmesi”), teknolojinin farklı pazarlardaki olası somut çıkış noktalarını ayrıntılı olarak analiz ediyor ve para kazanma fırsatlarının ne kadarının aslında tüm tedarik zinciri boyunca dağıtılabileceğinin altını çiziyor: hadi özel olarak konuşalım Arama motorları tarafından kullanılanlara benzer reklam modellerinin, sentetik veri kümelerinin oluşturulması ve yönetiminin yanı sıra bir B2B anahtarında geliştirilen açık kaynaklı LLM modellerinin de kapsamı. Gen AI sağlayıcıları için çok önemli bir diğer alan da danışmanlık ve eğitim (tedarik zinciri aktörlerinin çoğunun beceri eksikliğinin üstesinden gelmek için) ve “düşük kodlu/kodsuz” platformların teklifi (ör. kaynak kodu yazmayı sağlamayan) olacaktır. ) üretken yapay zeka teknolojilerine dayalı uygulamaların geliştirilmesini, uygulanmasını ve optimizasyonunu destekleyebilen.
