Z danych KPMG wynika, że w ciągu najbliższych 12-18 miesięcy 62 proc. firm z branży łańcucha dostaw przewiduje niedobory personelu. Przedsiębiorstwa muszą więc wiedzieć, jak utrzymać konkurencyjność i kontynuować wzrost z mniejszą liczbą zatrudnionych. Biorąc pod uwagę złożoność światowego łańcucha dostaw, pomocna może okazać się sztuczna inteligencja, która pozwoli przedsiębiorstwom zareagować na lukę kompetencyjną na rynku logistyki oraz zachować podobny poziom produktywności.
Sztuczna inteligencja to komputerowe systemy, które potrafią szybko dobierać sposób rozwiązania niebanalnego zadania, a następnie przeprowadzić ten proces. Z kolei generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) odnosi się do rozwiązywania problemów z różnych dziedzin w sposób podobny do ludzkiej inteligencji, potrafi uczyć się oraz dostosowywać formułę przekazywania wyników obliczeń do percepcji odbiorcy.
Dodatkową zaletą dla wielu branż, zwłaszcza logistyki, jest zdolność generatywnej sztucznej inteligencji do radzenia sobie z nieustrukturyzowanymi danymi, które są przekazywane za pośrednictwem wiadomości e-mail, dokumentów fizycznych i systemów offline.
4 miliony ciężarówek, jeszcze więcej zadań
Współczesne łańcuchy dostaw działają dzięki współpracy wielu dostawców i systemów. Aby skoordynować przejazd jednej ciężarówki z miejsca A do B, firmy logistyczne muszą przeprowadzić proces obsługi klienta i zakupu, skontrolować zapasy, zaopatrzyć ciężarówkę w odpowiednie produkty, zapakować je, wyznaczyć trasę, rozpisać harmonogram dla kierowców i przeprowadzić szereg innych czynności związanych z dokumentacją.
W 2022 roku w Unii Europejskiej zarejestrowanych było prawie 4 miliony pojazdów przewożących towary, a największy odsetek pojazdów należał do Polski (18 proc.). Ze względu na ogromną liczbę jednostek zaangażowanych w transport, wykonywanie codziennych czynności związanych z logistyką staje się czasochłonne i skomplikowane. Generatywna sztuczna inteligencja może pomóc zautomatyzować podstawowe działania, dając ludziom więcej czasu na pracę nad poważniejszymi zadaniami, w których trudniej jest wdrożyć automatyzację.
GenAI na pomoc logistyce
Generatywna sztuczna inteligencja może zautomatyzować powtarzalne czynności, które trzeba wykonać, niezależnie od typu transportu, celu i rodzaju przewożonych dóbr. Eksperci C.H. Robinson wskazują, że jednym z takich zadań jest gromadzenie dokumentów potwierdzających dostawę (proof of delivery, POD) dla spedytorów. Dokumenty te mają kluczowe znaczenie dla weryfikacji płatności i celów audytu. Niestety, tradycyjna metoda gromadzenia wszystkich dokumentów wymaga poszukiwania ich w różnych źródłach, co jest czasochłonne. Generatywna sztuczna inteligencja automatyzuje to zadanie, wyszukując dokumenty w różnych systemach, wysyłając wiadomości e-mail z prośbą o zebranie brakujących dokumentów i przesyłając je do odpowiednich lokalizacji.
Innym zadaniem, które może zautomatyzować GenAI, jest odpowiadanie na zapytania ofertowe przesyłane przez spedytorów drogą mailową, co jest czasochłonne dla zespołów obsługi klienta. GenAI odczytuje i klasyfikuje wszystkie zapytania ofertowe, a następnie tworzy indywidualną wycenę naszych usług. Dziennie otrzymujemy nawet 11 tysięcy takich zapytań, więc korzystanie z generatywnej sztucznej inteligencji przyspiesza proces wyceny i sprawia, że spedytorzy otrzymują odpowiedzi szybciej, nawet w dwie minuty. Dzięki temu jesteśmy w stanie odpowiedzieć na wszystkie otrzymane zapytania w odpowiednim czasie. – tłumaczy Arkadiusz Glinka, dyrektor ds. rozwoju produktu na Europę w C.H. Robinson.
Jak przygotować łańcuch dostaw na generatywną sztuczną inteligencję?
Generatywną sztuczną inteligencję należy nauczyć pewnych zachowań i modeli odpowiedzi. Dlatego po wdrożeniu GenAI w przedsiębiorstwie dobrze jest zacząć od konkretnych wyzwań, przed którym stoi łańcuch dostaw. Jeśli problemem jest długi czas reakcji na zapytania ofertowe, należy dostarczyć jak najwięcej przykładów odpowiedzi, na podstawie których GenAI będzie mogła później sama odpisywać na pytania spedytorów. Wraz z pojawianiem się bardziej skomplikowanych pytań, GenAI – na podstawie nauczonych się wcześniej konkretnych modeli – będzie w stanie samodzielnie wysyłać wyceny.
Generatywna sztuczna inteligencja uczy się też odpowiadania na podstawie konkretnych, specjalnie dobranych danych, co umożliwia kontrolowanie tego procesu i zapewnienie, że pozostaje w określonych granicach oraz unika dostarczania niesprawdzonych, sfabrykowanych informacji.
Przed wdrożeniem rozwiązań generatywnej sztucznej inteligencji należy upewnić się, że stosowane są solidne środki bezpieczeństwa i ochrony prywatności danych, którymi GenAI uczy się odpowiadać na zapytania. Firmy logistyczne muszą również pamiętać o korzystaniu z odpowiednich rozwiązań zabezpieczających dokumenty potwierdzające dostawę. Informacje o przewożonych produktach, trasach i cenach muszą być odpowiednio chronione, ponieważ często mogą przesądzać o przewadze konkurencyjnej danej firmy na rynku. – podkreśla Arkadiusz Glinka.
Chociaż generatywna sztuczna inteligencja wciąż jest na wczesnym etapie rozwoju, już teraz otwiera nowe możliwości dla branży logistycznej, optymalizując łańcuchy dostaw i generując lepsze wyniki dla firm na całym świecie. Może okazać się, że mechanizmy GenAI pomogą firmom logistycznym zachować przewagę konkurencyjną w obliczu luki demograficznej na rynku.
