Пояснення переваг ШІ

 

Чому прозорість, інтеграція та довіра стають вирішальними в логістичних технологіях? Пітер Маклеод розмовляє з експертом.

Якби на цьогорічному LogiMAT була тема, яка чіткіше, ніж більшість інших, прорізала б шум, це була б швидкість. Не лише швидкість операцій, але й швидкість розгортання, швидкість інновацій і, зрештою, Велике: швидкість повернення інвестицій. Для Inform Software ця дискусія дедалі частіше призводить до ширшого питання: як логістичні організації можуть запровадити більш інтелектуальні системи, не втрачаючи прозорості, контролю чи довіри?

 

Розмовляючи зі мною на жвавому виставковому майданчику в Штутгарті, старший віце-президент Inform з питань інвентаризації та ланцюга поставок, д-р Бернд Хайнрікс розповів, як компанія бачить розвиток штучного інтелекту в ланцюгах постачання та внутрішніх логістиках.

 

Розширення рівня оптимізації

Inform давно асоціюється з оптимізацією складних середовищ,-керованих даними. Але оскільки ринки стають більш нестабільними, системам оптимізації потрібно швидше реагувати, включати більше сигналів і підтримувати більш динамічне-прийняття рішень.

Ця зміна особливо актуальна в середовищах, де рішення взаємозалежні. Зміна планування попиту може вплинути на запаси, транспортні можливості, розподіл робочої сили або рівень обслуговування. Рекомендація, зроблена в одній частині операції, може мати наслідки в іншому місці, що робить прозорість важливою для щоденного--користування.

Для Генріхса саме тут ШІ в логістиці має довести свою практичну цінність. «Я не говорю про штучний інтелект. Я кажу про штучний інтелект, який можна пояснити», — каже він. «Все, що ми робимо, все, що ми пропонуємо, має пояснення. Інакше люди цьому не довіряють».

Довіра як практична вимога

У розмовах із клієнтами з різних галузей він каже, що одне й те саме питання виникає неодноразово: «Чому система вибрала цей варіант, а не інший?»

 

Питання важливе, оскільки логістичні рішення рідко приймаються лише за допомогою технології. Вони залучають планувальників, менеджерів, операційні групи та, у багатьох випадках, клієнтів або зовнішніх партнерів. Якщо ці зацікавлені сторони не можуть слідувати міркуванням, що стоять за -підтримуваною рекомендацією штучного інтелекту, вони з меншою ймовірністю діятимуть відповідно до неї.

 

Для Генріхса це може стати важливою точкою диференціації для європейських постачальників технологій. «Ми можемо створювати штучний інтелект так само добре, як будь-хто інший, але ми можемо додати щось інше», — каже він. «Це не має бути чорний ящик».

Оскільки компанії прагнуть вбудовувати програми штучного інтелекту в усталені бізнес-процеси, ця відмінність стає все більш важливою. Системи мають бути технічно надійними, але вони також мають бути достатньо зрозумілими, щоб користувачі могли їх оскаржувати, перевіряти та покращувати з часом.

 

Управління менш передбачуваним середовищем

Операційне середовище стає важче планувати лише за історичними даними. Структура попиту змінюється, зовнішні фактори втручаються, і ринкові умови можуть швидко змінюватися, часто до того, як ці зміни будуть чітко помітні в цифрах. «Потрібно збирати-дані в реальному часі, а не покладатися лише на історичні дані», – каже він. «Ви повинні реагувати на нестабільність і інтегрувати сигнали з різних джерел у свої рішення».

Це означає перехід від більш статичних моделей оптимізації до адаптивних систем, які постійно враховують нову інформацію. «Це стає більш динамічним», – додає він. «Наступний крок — це зробити його більш активним — самостійно реагувати на зміни в навколишньому середовищі».

 

Від новин до прогнозу

Одним із прикладів Inform, вперше представленого на LogiMAT, є новий підхід на основі штучного інтелекту-, призначений для безпосереднього включення зовнішніх подій у прогнозування та планування сценаріїв. Відправною точкою, каже Генріхс, було просте запитання: чому моделі прогнозів так часто ігнорують те, що відбувається у світі навколо них?

 

«Якщо сьогодні робити класичний прогноз, то він базується на історичних діячах», — пояснює він. «Але насправді на попит постійно впливають такі події, як геополітичні конфлікти, збої в ланцюжках поставок, нове регулювання або ринкові тенденції. Ця інформація існує, але зазвичай у вигляді новин, а не у вигляді цифр».

Нове рішення покликане усунути цю прогалину. Користувачі надають часові ряди, такі як цифри продажів або індикатор ринку, і коротко описують контекст. Потім ШІ досліджує відповідні новинні події, аналізує історичні зв’язки та генерує кілька можливих майбутніх сценаріїв. Результатом є прогноз, який супроводжується доказовим-поясненням того, чому ринок може розвиватися в різних напрямках.

Людина в петлі

Для Генріхса (на фото нижче) дискусія про штучний інтелект також безпосередньо веде до ролі людського досвіду. ШІ може визначати закономірності, обробляти великі обсяги інформації та швидко створювати сценарії. Але його цінність зростає, коли люди можуть додати досвід, контекст і судження, які дані самі по собі не можуть надати.

«Штучний інтелект настільки хороший, наскільки хороші дані, з якими він працює, і люди, які можуть надати цим даним значення», — каже він. «Ось чому людина залишається невід’ємною частиною циклу».

На практиці це означає, що планувальники та особи,-які приймають рішення, не вилучаються з процесу. Вони залишаються центральними для нього. Їхня роль полягає в тому, щоб підтверджувати сценарії, ставити під сумнів припущення та вдосконалювати результати на основі оперативних знань або ринкової інтуїції.

 

«Якщо люди розуміють, чому система щось рекомендує, вони можуть вирішити, довіряти їй, ставити під сумнів або вдосконалювати», — пояснює Генрікс. «Тут співпраця між людським судженням і машинним інтелектом стає справді потужною».

 

Інтеграція та сумісність

Іншою постійною темою в обговореннях клієнтів є інтеграція. У міру того як логістичні операції стають все більш взаємопов’язаними, можливість зв’язувати додатки на основі ШІ-з існуючими системами стає важливою. «Ми завжди отримуємо запитання: як мені інтегрувати мою систему ERP та інші мої рішення?» — каже мені Генріхс. Відповіддю Inform була стандартизація конекторів і узгодження з основними платформами, такими як SAP і Microsoft. Результатом є більш простий шлях інтеграції, що скорочує вартість і час впровадження.

 

«Це має велике значення», — додає він. «І це також полегшує нам виходити на міжнародний рівень».
Це вирішальний момент у прийнятті ШІ. Навіть найдосконалішій програмі буде важко створювати цінність, якщо вона розташована окремо від систем, де фактично керуються бізнес-процесами. Логістичні компанії вже працюють із усталеними ІТ-ландшафтами, і нові рішення повинні вписуватися в ці середовища, не створюючи додаткової складності.

 

 

Відповідальність за дані

Із збільшенням можливостей підключення та використання даних посилюється контроль безпеки. Досвід Генріхса в галузі кібербезпеки свідчить про тверду позицію щодо цього питання. «Кожен продукт повинен мати клеймо безпеки, перш ніж вийти на ринок», — каже він. «Це обов’язково».

Оскільки моделі штучного інтелекту спираються на ширші джерела даних, включаючи зовнішні канали, такі як новини та ринкова інформація, складність управління та захисту даних зростає. «Обсяг даних, які ми використовуємо, створює величезний попит на безпеку даних», — зазначає Генрікс. «Ви повинні бути в курсі».

 

Ринок, готовий до роботи

Мабуть, найбільш вражаючою є оцінка Генріксом настроїв ринку. Замість обережності він бачить зростаючий апетит до експериментів і швидкого прогресу.

«Клієнти звертаються до нас з ідеями, — каже він. «Вони готові швидко виграти, швидко зазнати поразки». Така відкритість створює благодатний ґрунт для інтелектуальних рішень, які можуть забезпечувати відчутні покращення без інерції масштабних-проектів трансформації.

 

Для багатьох компаній наступний етап цифровізації не буде визначатися лише ШІ. Він буде визначений штучним інтелектом, який пояснює сам себе, чітко підключається до існуючих систем і підтримує рішення, яким люди можуть довіряти.