Tekoälyn harha-askeleet: 5 kriittistä virhettä, jotka uhkaavat toimitusketjun hallintaa

Tässä artikkelissa käsittelemme viittä keskeistä virhettä, joita on syytä varoa, kun otat tekoälyn käyttöön toimitusketjun suunnittelussa, ja miten välttää sudenkuopat, jotta tekoälyn integrointi sujuu helpommin. Tämä integrointi vahvistaa viime kädessä toimitusketjun suunnittelua.

Jos kuuntelet mieluummin kuin luet, niin voit kuunnella podcastimme “S&OP MasterClass: 5 tekoälyn sudenkuoppaa tekoälyn käyttämisessä toimitusketjun suunnittelussa ja vinkit niiden selättämiseen,” jossa keskustelemme tämän artikkelin sisällöstä.

Tarkastellaan nyt ensimmäistä virhettä, jota on syytä varoa. Kutsumme tätä virhettä "mustan laatikon" virheeksi.

"Musta laatikko" -virhe syntyy, kun tekoälyjärjestelmät tekevät päätöksiä tai ennusteita, jotka ovat epäselviä kuin muta. Stephan Skovlundin mukaan tämä virhe on erityisen yleinen monimutkaisissa ennustemalleissa.

Jos aiot ottaa käyttöön päätöksentekomallin, joka on paljon kehittyneempi kuin aiemmin käyttämäsi malli, tarvitset myös jonkun, joka voi selittää tuloksen, jos myrsky tulee.

Ongelman ydin on selitettävyyden puute. Jos selitettävyys on heikkoa tai sitä ei ole lainkaan, kriittiset päätökset jäävät epäselviksi.

Prosessin avoimuuden puute on merkittävä este. Kun tekoäly tarjoaa ennusteen ilman perusteluja, miten siihen voi luottaa, varsinkin kun paine on kova? 

Teknologia voi olla uskomattoman älykästä, mutta on tärkeää ymmärtää sen ehdotukset, jotta voi toimia luottavaisesti. Jos tekoälyn neuvojen taustalla olevat perustelut jäävät piiloon, et ole valmis puolustamaan tai edes ymmärtämään sen ohjeita.

LUE MYÖS: Tekoälyn selkeyttäminen toimitusketjun hallinnassa

Tämän ongelman torjuminen edellyttää, että tekoälymallisi pystyvät muuhunkin kuin vain sylkemään numeroita. Niiden on pystyttävä tarjoamaan läpinäkyviä ja ymmärrettäviä selityksiä. 

Tämä voi tarkoittaa, että valitaan tekoälyratkaisuja, joissa tulkittavuus on etusijalla, tai investoidaan koulutukseen, jolla rakennetaan silta tekoälyn monimutkaisuuden ja ihmisen ymmärryksen välille. Tekoälyn ajatteluprosessin tekeminen helposti lähestyttäväksi pitää sinut hallussa strategiastasi myös silloin, kun tilanne muuttuu vaikeammaksi.

Kun prosessin läpinäkyvyys on nyt selvitetty, siirrytään seuraavaan virheeseen, joka on todennäköisesti yleisin toimitusketjun suunnittelussa: datan laatuun.

Data on elinehto toimitusketjun suunnittelussa, etenkin kun haluat viedä toimitusketjun tekoälyn pelkkää muotisanaa pidemmälle. Mutta tämä on vaihe, jossa törmäämme "heikoimman lenkin virheeseen”. 

“S&OP MasterClass: 5 sudenkuoppaa tekoälyn käyttämisessä toimitusketjun suunnittelussa ja vinkit niiden selättämiseen” -haastattelussa, Skovlund sanoo, että tämä virhe hiipii sisään, kun järjestelmät luottavat massiivisiin tietokokonaisuuksiin ilman, että tarkastelemme tietojen laatua

AI on erittäin tarkka datan laadun suhteen. Ja jos kohtaat paljon ongelmia masterdatan kanssa... Tiedät, että olet ongelmissa.

Haasteena ei ole vain määrä, vaan jokaisen tekoälyjärjestelmiin syötettävän bitin ja tavun eheys. Kun otetaan huomioon hajanainen ja usein epäjohdonmukainen data, jonka kanssa useimmat yritykset kamppailevat, Skovlund kehottaa kiinnittämään erityistä huomiota datan puhtauteen (vaikka tekoäly ei olisikaan vielä piirustuspöydälläsi).

Skovlundin mukaan ala-arvoiset tiedot vääristävät tekoälyn oppimista, mikä johtaa harhaanjohtaviin strategioihin ja päätöksiin, jotka eivät osu oikeaan. Se on kuin pikajuoksijan kouluttaminen pikaruokadieetillä; suorituskyky ei vain vastaa vaatimuksia. Siksi on parasta aloittaa yksinkertaisella tavalla. 

Aloita puhtaista, merkityksellisistä ja aidoista sisäisistä tiedoista, jotka kuvaavat toimintaasi. Tämä on sama asia kuin luoda vankka perusta ennen kuin lisäät monimutkaisia kerroksia.

"Heikoimman lenkin virheen" lieventäminen edellyttää, että rakennetaan alusta alkaen laadukkaiden ja ymmärrettävien tietojen avulla. Hitaampi mutta vakaampi eteneminen luo luottamusta tekoälyn kykyihin ja varmistaa, että saamasi ennusteet ja oivallukset ovat luotettavia ja voivat ohjata päätöksentekoa turvallisesti.

Kun alkuperäiset tiedot ovat puhtaat ja tarkat, sinun on varmistettava, että tekoälyjärjestelmät käyttäytyvät haluamallasi tavalla. Tekoälyn on tutkittava oikeat tiedot oikealla tavalla, jotta se pysyy luotettavana. Tämä on seuraava yleinen virheemme.

Kuvittele tekoäly ahkeraksi oppilaaksi toimitusketjun luokkahuoneessa, joka on valmis oppimaan ja suorittamaan tehtävät tarkasti. Mutta mitä tapahtuu, kun tämä oppilas alkaa omaksua huonoja tapoja? 

Tämä on "huonon oppilaan virhe" - kun tekoäly oppii vääristyneistä tai puolueellisista tiedoista, mikä johtaa virhearviointiin ja väärään tietoon. 

"Tekoäly on hyvin herkkä datan siirtymiselle... tarvitaan joku, joka voi validoida datan, joka voi puhdistaa datan ja joka voi varmistaa, ettei malli lähde sivuluisuun", Skovlund varoittaa ja korostaa, että kyse on yhtä lailla opetuksen laadusta kuin oppilaan kyvystä oppia: Jos tekoäly omaksuu vääriä oppeja, on vain ajan kysymys, milloin se alkaa tehdä päätöksiä, jotka voivat horjuttaa toimitusketjua, millä voi olla tuhoisia vaikutuksia toimintaan, asiakastyytyväisyyteen ja tulokseen. 

Lieventäminen tarkoittaa tässä yhteydessä käytännön hoitoa. 

Jotta tekoäly ei menisi harhaan, on tärkeää luoda selkeä hallintasuunnitelma ja tiukat tietojen tarkistusprosessit. Tämä jatkuva -opetus-, tarkastelu- ja kurssikorjausprosessi varmistaa, että tekoälysi ei vain toista sitä, mitä sille on kerrottu, vaan kasvaa älykkäämmäksi ja luotettavammaksi jokaisen tietovuorovaikutuksen myötä.

LUE MYÖS: Tekoälyn selkeyttäminen toimitusketjun hallinnassa

Valppaalla valvonnalla tekoälystäsi voi todella tulla tehokkuuden mestari. Mutta tämä jättää meidät toiseen sudenkuoppaan: resursseihin. Tätä tarkastelemme seuraavaksi.

Tekoäly toimitusketjussa vaatii muutakin kuin huippuluokan ohjelmistoja; siihen tarvitaan kattava joukko taitoja ja resursseja, joita monilta yrityksiltä saattaa aluksi puuttua. 

Kutsumme tätä ongelmaa "resurssivirheeksi". Stephan Skovlundin mukaan monet organisaatiot yksinkertaisesti aliarvioivat tekoälytoimintojen tehokkaaseen käyttöönottoon ja ylläpitoon tarvittavan asiantuntemuksen syvyyden.

Jos käytät päätöksentekoon hieman kehittyneempää tekoälyä, on tärkeää, että sinulla on joku, joka tietää, miten tämä toimii.

Kyse ei ole varsinaisesta virheestä, vaan tekoälyoperaatioiden tukemiseen tarvittavien resurssien tyypin ja laajuuden virhearvioinnista. Tarvittavan asiantuntemuksen puuttuessa kehittyneimmätkin tekoälyjärjestelmät voivat epäonnistua, eivätkä ne pysty tuottamaan toivottuja hyötyjä. Tämä puute voi pysäyttää tekoälyaloitteesi ja muuttaa lupaavan edun kalliiksi harha-askeleiksi.

Tämän kuilun kuromiseksi umpeen kumppanuus hallinnoituja palveluja tarjoavan palveluntarjoajan kanssa voi olla strateginen ratkaisu. Nämä kumppanuudet voivat tarjota tekoälysi tarvitsemat erikoistaidot ja jatkuvan tuen, jotta se toimisi optimaalisesti, jolloin tiimisi voi keskittyä ydinliiketoiminnan tuloksiin ilman, että heistä tulee tekoälyasiantuntijoita yhdessä yössä.

Se, onko viisainta ottaa tekoälykumppani vai tehdä kaikki itse, riippuu usein tiimisi koosta, ajasta ja olemassa olevista tekoäly- ja datakyvyistä. Joillekin tekoälyosaamisen pitäminen yrityksen sisällä on paras vaihtoehto, mutta toisille yrityksen sisäiset valmiudet ovat liian kalliita ja sisältävät liikaa riskejä.

Oli miten oli, tiimisi on oltava valmis ottamaan tekoälyyn siirtyminen vastaan - ja tässä kohtaa kohtaamme viimeisen virheen. Kutsumme sitä "johtamisvirheeksi".

Tekoälyn integroiminen toimitusketjun toimintoihin ei ole vain teknologinen päivitys - se on kulttuurin muutos. 

Tekoälyyn siirtyminen voi aiheuttaa "johtamisvirheen", jossa tekoälyn automatisointipotentiaali törmää työntekijöiden vakiintuneisiin rooleihin ja kannustimiin. 

"Kyse on myös siitä, että [siirtymää] tarkastellaan kokonaisvaltaisemmasta näkökulmasta eikä joko tai -tilanteena. Kyse on siitä, että nähdään ja selitetään, miten se voi täydentää ja vahvistaa työvoimaa", Skovlund toteaa ja varoittaa, että pelko siitä, että tekoäly korvaa ihmisten työpaikat tai heikentää ammatillista osaamista, voi aiheuttaa vastarintaa henkilöstön keskuudessa ja estää uusien järjestelmien käyttöönottoa ja tehokkuutta.

Joillekin johtamisvirheet ovat vaikeinta taistelua. Niitä ei voi korjata teknisillä ratkaisuilla tai kekseliäisyydellä. 

Johtamisvirheen murtamiseksi on tärkeää määritellä selkeästi tekoälyn rooli organisaatiossa ja hahmotella uudet tehtävät ja mahdollisuudet, joita tekoäly luo henkilöstölle. Sinun on viestittävä, käynnistettävä koulutusohjelmia ja luotava kannustava ympäristö, jossa kysymykset ja palaute ovat tervetulleita.

LUE MYÖS: Why should supply chain have C-level attention?

Voit muuttaa mahdollisen skeptisyyden innostuneeksi tueksi rakentamalla myönteisen tarinan tekoälystä ja ottamalla tiimisi aktiivisesti mukaan sen toteuttamiseen.

Tekoäly toimitusketjun suunnittelussa voi olla kätketty siunaus. Jos tekoälyjärjestelmiä ei kuitenkaan hallita asianmukaisesti ja huolellisesti, ne voivat helposti aiheuttaa tuhoa muuten vankassa prosessissa.

Taitavan tekoälytoteutuksen varmistaminen on suurelta osin C-tason vastuulla. Toimitusketjun johtajien ja päälliköiden tehtävänä on varmistaa toimitusketjun suunnittelutoimien vahvuus koko tekoälyyn siirtymisen ajan. Vaikka tekoälyjärjestelmien ja -toiminnallisuuksien varsinainen tekninen toteutus voi olla operatiivinen tehtävä, sen valitseminen, mistä aloitetaan, milloin edetään ja mitä riskien lieventämistä aloitetaan, on johdon päätöksiä, joiden on perustuttava strategisiin näkökohtiin.

Tekoäly toimitusketjun suunnittelussa on tullut jäädäkseen, ja jos yrityksesi ei ota sitä käyttöön, se joutuu maksamaan siitä ketteryyden ja joustavuuden horjuessa. Hyppää veteen siis pää edellä, mutta varmista, että osaat uida.