Generativna umetna inteligenca povečuje produktivnost v dobavnih verigah, a s pridržki
Nedavna raziskava podjetja Gartner je pokazala, da generativna umetna inteligenca (GenAI) v dobavnih verigah povečuje produktivnost na individualni ravni, a hkrati prinaša nove izzive. Uvedba rešitev UI zahteva prilagoditev organizacijskih struktur, upravljanje sprememb in reševanje etičnih vprašanj, kar lahko predstavlja zaplete na ravni celotne organizacije.
Raziskava je pokazala, da lahko delavci z orodji GenAI prihranijo do 4,11 ure časa na teden. Prihranjeni čas je bil povezan tudi s povečanim rezultatom in višjo kakovostjo dela. Vendar pa so se ti dobički zmanjšali, ko so v raziskavi ocenili produktivnost na ravni ekipe. Količina prihranjenega časa se je zmanjšala na 1,5 ure na člana ekipe tedensko in ni bilo povezave z izboljšanim rezultatom ali višjo kakovostjo dela. Jasno je, da tehnologija brez organizacijskih sprememb procesov ne more dati želenih rezultatov.
Gartner sicer napoveduje, da bo do leta 2028 25 % ključnih kazalnikov uspešnosti (KPI) v dobavnih verigah podprtih z modeli GenAI. Poleg tega naj bi pametni roboti v proizvodnji, maloprodaji in logistiki presegli število delavcev na prvih linijah. Kljub tem prednostim pa le 10 % direktorjev meni, da njihova podjetja umetno inteligenco uporabljajo strateško, kar kaže na potrebo po jasni viziji in boljši strategiji za njeno učinkovito vključitev.
Gartner priporoča, da vodje dobavnih verig opredelijo kratkoročne primere uporabe, ki so usklajeni s ključnimi cilji dobavne verige. To vključuje ustvarjanje ali dopolnjevanje pisnih vsebin, iskanje informacij, povzemanje ter izboljšanje delovanja klepetalnih robotov. Pri tem je ključnega pomena tudi obvladovanje tveganj, kot so nepopolni ali netočni podatki, izpostavljenost intelektualne lastnine ter izguba znanja in izkušenj med zaposlenimi.
Vlaganje v umetno inteligenco v dobavnih verigah se osredotoča na štiri glavna področja: delo, inteligenco, robne tehnologije in varnost. To vključuje reševanje težav z naraščajočimi stroški dela in pomanjkanjem delovne sile z avtomatizacijo, uporabo tehnologije za boljše in hitrejše odločitve, združevanje vrednosti aplikacij v oblaku z odzivnostjo robnih tehnologij ter obravnavanje kibernetskih tveganj.