AI nasıl ‘tüm insan temas noktalarını kaldırabilir’? – sağlık haber


Robotik bir makine, Hershey Co. fabrikasında sevkiyat için çikolata kutularını paletler üzerinde hareket ettiriyor. Morgan Stanley’in bir raporuna göre, robotlar insanların evlerine son mil teslimatları yapacak.

Ryan Collard | Bloomberg | Getty Resimleri

Analistlere ve sektörden kaynaklara göre, yapay zekanın tedarik zincirlerinin yönetilme biçimini değiştirerek ve insanlar tarafından yürütülen işlerin sayısını azaltarak ulaşım sektörünü sarsması muhtemel.

Sektör yöneticilerine göre, kaldırım robotları, sürücüsüz kamyonlar ve müşteri hizmetleri botlarının yanı sıra aksaklıkları tahmin edebilen veya satış tahminlerinin neden kaçırılmış olabileceğini açıklayabilen üretken yapay zeka da yolda.

“AI, ‘arka ofis’ görevleri de dahil olmak üzere tedarik zincirindeki tüm insan temas noktalarını tamamen (veya neredeyse) kaldırabilir.” Morgan StanleyRavi Shanker liderliğindeki analistleri geçen ay bir araştırma notunda belirtmişlerdi.

“Yük Taşımacılığı alanı, Otonom, EV, blok zincir ve dronlar dahil olmak üzere yıkıcı teknolojiler tarafından yönlendirilen bir nesilsel değişimin zirvesinde. Yapay zeka, bu potansiyel olarak dönüştürücü teknolojilerin ortaya çıkan en sonuncusu ve belki de bugüne kadarki en güçlüsü.” analistler ekledi.

Örneğin banka, birkaç yüz otonom kamyonun 2024’te ABD’de faaliyete geçmesini, mil başına maliyeti %25 ila %30 oranında düşürmeyi ve sonunda sürücü ihtiyacını tamamen ortadan kaldırmayı beklediğini söyledi (bunun için zaman çizelgesi ” üç yıldan fazla”).

Artık boş raf yok mu?

Tedarik zincirleri genellikle uzun ve çok yönlüdür: Bir şirket, mallar küresel olarak müşterilere dağıtılmadan önce merkezi bir montaj tesisine sevk edilen bileşenlerle dünyanın farklı yerlerindeki üreticilerden kaynak alabilir.

Zaten karmaşık bir süreç olan malların üretimi ve nakliyesi, Covid-19 salgını ve Rusya-Ukrayna savaşı nedeniyle sekteye uğradı ve bu durum, bilgisayar çipleri gibi bileşenlerin eksikliğine ve sevkiyatların yeniden yönlendirilmesine yol açtı. Bu karmaşıklık, şirketlerin genellikle, sürecin bir ucundan diğer ucuna kadar ürünlerine ne olduğunun farkında olmadığı anlamına gelir.

Morgan Stanley’in analistleri, “Yapay zekanın (ve makine öğreniminin) devreye girdiği yer burasıdır. Akıcı bir Ulaşım ağında neyin yanlış gidebileceğini tahmin ederek… bunu yapmadan önce, AI/ML sistemleri… potansiyel olarak bozulma senaryosunu tamamen önleyebilir,” diye ekledi Morgan Stanley analistleri.

Bu, üretken yapay zekanın ulaşım ve lojistik üzerindeki etkisi hakkında çok sayıda tahminde bulunan yatırım firması Jefferies’teki analistlerin ele aldığı bir tema. Bu, talebi tahmin etmeyi, kamyonların ne zaman bakıma ihtiyaç duyacağını tahmin etmeyi, en uygun nakliye rotalarını belirlemeyi ve gerçek zamanlı olarak sevkiyatları izlemeyi içerir.

Stephanie Moore liderliğindeki analistleri, “Kamyon şoförü kıtlığı, eyaletler arası ticareti durduran kutup girdapları ve market raflarındaki bebek maması kıtlığı, Kamyon Taşımacılığı ve Lojistik alanında üretken yapay zekanın benimsenmesiyle uzak bir anı olacak.” 6 Haziran’da yayınlanan bir araştırma notunda yazdı.

Ana akıma dönüşmek

Üretken yapay zeka, nakliye devinin büyük bir parçası olacak Maerskbaş teknoloji ve bilgi sorumlusu Navneet Kapoor, ‘in operasyonları, dedi.

“Yapay zeka ve makine öğrenimi, çok uzun süredir varlar… Yıllar geçtikçe, ilginç araştırma projeleri olmaktan çıkıp şirketlerdeki daha ‘gerçek’ projelere dönüştü… Ve şimdi, üretken yapay zekanın ortaya çıkmasıyla birlikte… Kapoor, CNBC’ye telefonla söyledi.

Kapoor, Maersk’in yapay zekayı birkaç yıldır kullandığını ve şimdi onu iş süreçlerine ve işlevlerine daha geniş ölçekte entegre etmenin yollarını “agresif bir şekilde” takip ettiğini söyledi. Halihazırda kullanılmakta olan yollardan biri, müşterilerin daha iyi plan yapmasına yardımcı olmaktır.

biz bakarız [data startups] kesinlikle dönüşümümüzü kolaylaştırıcı ve hızlandırıcı olarak, ama aynı zamanda dikkatliyiz: bu sefer uyuklarken yakalanmak istemiyoruz.

Navneet Kapoor

Baş teknoloji ve bilgi sorumlusu, Maersk

“Müşterilerimiz için planlanmış güvenilirliği iyileştirmek üzere tahmine dayalı kargo varış modeli dediğimiz şeyi oluşturmak için yapay zekayı kullanıyoruz… Tedarik zincirlerini, envanterlerini daha iyi planlayabilmeleri ve maliyetlerini getirebilmeleri için pandemi sonrasında bile güvenilirlik çok önemlidir. aşağı,” dedi Kapoor.

Maersk ayrıca nakliye rotaları sıkışık olduğunda çözümler önermek için yapay zekayı kullanmak istiyor, örneğin malların uçulması veya depolanması konusunda tavsiyelerde bulunuyor. Kapoor, şirketin satış sürecini daha iyi anlamak için büyük miktarda veriden metin ve diğer içerik türlerinin nasıl tanınacağını, özetleneceğini ve oluşturulacağını öğrenen büyük dil modeli olarak bilinen bir tür üretici yapay zeka kullanmak istediğini söyledi.

“Müşterinin geçen yıl sizinle yaptığı tüm işlemleri tam olarak görebilir, bunun temel nedenlerini anlayabilirsiniz. [for example] belirli bir iş alanındaki anlaşmaları kaybedebilirsiniz,” dedi Kapoor.

İki ucu keskin kılıç

Peki ya olası iş kayıpları?

“Üretken AI, bence, [a] Kapoor, ömür boyu bir kez olacak türden bir kesinti olacak… bu nedenle daha geleneksel ortamda iş kayıpları olacak, ancak aynı zamanda bunun önceki her teknoloji kesintisinde olduğu gibi yeni işler yaratacağına da inanıyorum” dedi. hızlı mühendisler (daha iyi yanıtlar vermek için yapay zekayı eğiten kişiler) gibi roller muhtemelen daha fazla talep görecek.

Morgan Stanley’in belirttiği bir tehdit, sektöre “yüksek teknolojili dijital girenlerden” geliyor ve analistler, nakliye şirketleri için iki ucu keskin bir kılıç tanımlıyor: AI, onların daha verimli olmalarına yardımcı olabilir, ancak aynı zamanda hizmetlere olan ihtiyacı üçüncüden azaltabilir. -paketleme, depolama ve sevkiyatı organize eden parti lojistik firmaları.

Her birimizin bu yapay zeka tarafından desteklenen bilgi asistanları dediğimiz şeye sahip olacağımızı umduğumuz bir dünya görüyoruz.

İgor Rikalo

Başkan ve COO, o9 Solutions

Maersk, sürücüsüz elektrikli kamyon üreticisi Einride dahil olmak üzere Maersk Growth girişim kolu aracılığıyla yapay zeka girişimlerine yatırım yaptı; Satış görüşmelerini otomatikleştiren bir şirket olan Pactum; ve şirketlerin stoklarının nerede olduğunu görmelerine ve gecikmeleri tahmin etmelerine yardımcı olan bir AI platformu olan 7bridges.

“bakıyoruz [data startups] dönüşümümüz için kesinlikle bir kolaylaştırıcı ve bir hızlandırıcı olarak, ancak aynı zamanda dikkatliyiz: bu konuda uyurken yakalanmak istemiyoruz … Veri başlangıçları [an] Bizimle müşteri arasında aracı ve hem eğrinin önünde kaldığımızdan hem de onlardan öğrendiğimizden emin olmalıyız,” dedi Kapoor.

Bilgi yardımcıları

Firmaların verileri merkezileştirmesine ve analiz etmesine yardımcı olan yazılım şirketi o9 Solutions’ın başkanı ve operasyon müdürü Igor Rikalo’ya göre “bilgi asistanları” başka bir soruna yardımcı olabilir: malların fazla ve eksik sipariş edilmesi. Bu genellikle satış departmanlarının tedarik zinciri yönetiminde çalışanlardan ayrı siparişler vermesiyle dahili ekipler arasındaki iletişim eksikliğinin bir sonucudur, dedi.

“Bu optimalin altında bir sonuç, çünkü satışlar [teams] Rikalo, CNBC’ye telefonla söyledi.

“Umarız her birimizin, bu büyük dil modelleri tarafından desteklenen bu yapay zeka tarafından desteklenen bilgi asistanları dediğimiz şeylere sahip olacağımızı umuyoruz.” örneğin sipariş edilenden daha az.

Bu soruları yanıtlamak genellikle satış, pazarlama, tedarik zinciri ve satın alma ekiplerinden girdi gerektirir, ancak üretken yapay zeka, yanıt sağlamak için büyük veri kümelerini inceleyebilir.

Ayrıca, uzun vadeli hedefleri, gelir projeksiyonlarını denetleyen ve belirli ürünler için talebi tahmin eden entegre iş planlama ekiplerinde daha az kişiye ihtiyaç duyulduğu anlamına gelebilir.

Rikalo, “Bugün 1.000 kişilik bir planlama işlevi muhtemelen 100 veya daha az kişiye dönüştürülebilir.” Dedi.

— CNBC’den Cheyenne DeVon ve Jonathan Vanian bu rapora katkıda bulundu.



Source link

Yorum yapın