AI:s största brister: 5 allvarliga fel som hotar din supply chain management

I den här artikeln diskuterar vi de 5 främsta felen som du bör se upp med när du ska börja använda AI i din supply chain-planering och hur du kan undvika fallgroparna för att förenkla integrationen av AI. Denna integration kommer i slutändan att stärka din supply chain-planering.

Om du föredrar att lyssna framför att läsa kan du lyssna på vår podcast ”S&OP MasterClass: 5 fallgropar med AI i supply chain planning och hur man undviker dem”, där vi diskuterar innehållet i den här artikeln.

Låt oss nu titta närmare på det första felet som vi måste se upp med. Vi kallar det här för ”black box”-felet.

”Black box”-felet uppstår när AI-system fattar beslut eller gör förutsägelser som är lika oklara som lera. Stephan Skovlund säger att detta fel är särskilt vanligt i komplexa prognosmodeller.

Om du ska använda en beslutsmodell som är mycket mer avancerad än vad du tidigare har använt, behöver du också någon som kan förklara resultatet om det börjar storma.

Problemets kärna handlar om bristande förklaringsförmåga. Med låg eller ingen förklaringsgrad får du famla efter klarhet vid kritiska beslut.

Bristen på transparens i processen är ett betydande hinder. När AI ger en prognos utan att motivera den, hur ska man då kunna lita på den, särskilt när pressen är som störst?

Tekniken kan vara otroligt smart, men det handlar om att förstå dess förslag för att kunna agera med självförtroende. Om resonemanget bakom AI:s råd förblir dolt är du oförberedd på att försvara eller ens förstå dess vägledning.

LÄS ÄVEN: Avmystifiering av AI inom supply chain management

För att motverka detta problem måste du se till att dina AI-modeller kan göra mer än att bara spotta ut siffror; de måste ge transparenta och begripliga förklaringar.

Det kan innebära att välja AI-lösningar som prioriterar tolkningsbarhet eller investera i utbildning som bygger en bro mellan AI-komplexitet och mänsklig insikt. Genom att göra AI:s tankeprocess tillgänglig behåller du greppet om din strategi, även när det blir tufft.

Med processtransparens i åtanke kan vi gå vidare till nästa fel, som förmodligen är det vanligaste inom supply chain-planering: datakvalitet.

I supply chain-planeringen är data det viktigaste, och ännu viktigare är det när man vill ta supply chain AI längre än bara till ett modeord. Men det är här vi stöter på ”det svagaste (data)länkfelet”.

I ”S&OP MasterClass: 5 fallgropar med AI i supply chain planning och hur man undviker dem” säger Skovlund att detta fel smyger sig in när system förlitar sig på massiva datamängder utan att vi granskar datakvaliteten.

AI är mycket datakvalitetshungrigt. Om du upplever problem med dina masterdata vet du att du är på väg mot problem.

Utmaningen är inte bara kvantiteten; det är integriteten i varje bit och byte som du matar in i dina AI-system. Med tanke på den fragmenterade och ofta inkonsekventa data som de flesta företag brottas med, uppmanar Skovlund till extra uppmärksamhet på datafrågan (även om du inte har AI i åtanke ännu).

Enligt Skovlund kommer undermåliga data att snedvrida din AI: s lärande, vilket leder till missvisande strategier och beslut som missar målet. Det är som att träna en sprinter på en diet av snabbmat; prestationen kommer helt enkelt inte att mäta upp. Därför är det bästa alternativet att börja enkelt.

Börja med rena, relevanta och äkta interna data som speglar din verksamhet. Detta motsvarar att lägga en solid grund innan man lägger till några komplexa lager.

Att minska ”det svagaste (data)länkfelet” handlar om att bygga upp från grunden med kvalitetsdata som du förstår. Genom att gå långsammare men stadigare fram bygger du upp förtroendet för din AI:s kapacitet och säkerställer att de förutsägelser och insikter du får är tillförlitliga och kan vägleda ditt beslutsfattande på ett säkert sätt.

När dina initiala data är rena och exakta måste du se till att dina AI-system beter sig som du vill att de ska göra. AI:n måste studera rätt data på rätt sätt för att vara tillförlitlig. Det här är vårt nästa vanliga fel.

Föreställ dig AI som en flitig elev i ditt klassrum för supply chain, beredd att lära sig och utföra uppgifter med precision. Men vad händer när den här eleven börjar ta till sig dåliga vanor?

Det är ”eleven som presterar dåligt-felet” – när din AI lär sig från förvrängda eller partiska data, vilket leder till felbedömningar och felaktig information.

”AI är mycket känsligt för dataförskjutning… du behöver någon som kan validera data, som kan rensa upp data och som kan se till att modellen inte driver”, varnar Skovlund och betonar att det handlar om kvaliteten på undervisningen lika mycket som det handlar om studentens förmåga att lära sig: Om din AI tar till sig fel lärdomar är det bara en tidsfråga innan den börjar fatta beslut som kan få din försörjningskedja ur balans, med potentiellt förödande konsekvenser för din verksamhet, kundnöjdhet och lönsamhet.

Minimering innebär här praktisk hantering.

För att förhindra att din AI hamnar på villovägar är det viktigt att upprätta en tydlig styrningsplan och rigorösa processer för datagranskning. Den här pågående processen med upplärning, granskning och kursändringar kommer att säkerställa att din AI inte bara upprepar vad den blir tillsagd, utan blir smartare och mer tillförlitlig för varje datainteraktion.

LÄS OCKSÅ: Minska mystiken kring AI i supply chain management

Med vaksam tillsyn kan din AI verkligen bli en mästare på effektivitet. Men då återstår en annan fallgrop: Resurser. Det är det vi ska titta på härnäst.

AI i försörjningskedjan kräver mer än bara avancerad programvara; det handlar om en omfattande uppsättning färdigheter och resurser som många företag initialt kan sakna.

Vi kallar det här problemet för ”resursfelet”. Enligt Stephan Skovlund underskattar många organisationer helt enkelt den djupgående expertis som krävs för att implementera och upprätthålla AI-funktionalitet på ett effektivt sätt.

Om du väljer den lite mer avancerade AI som du kommer att använda för ditt beslutsfattande, är det avgörande att du har någon som vet hur det här fungerar.

Det här är inte ett faktiskt fel, utan en missbedömning av vilken typ och omfattning av resurser som behövs för att stödja AI-verksamheten. Om den nödvändiga expertisen saknas kan även de mest sofistikerade AI-system vackla och inte kunna leverera de avsedda fördelarna. Denna brist kan stoppa dina AI-initiativ och förvandla en lovande fördel till ett kostsamt felsteg.

För att överbrygga detta gap kan det vara strategiskt att samarbeta med en leverantör som erbjuder förvaltningstjänster. Dessa partnerskap kan tillhandahålla de specialkunskaper och det löpande stöd som din AI behöver för att fungera optimalt, så att ditt team kan fokusera på kärnverksamheten utan att bli AI-experter över en natt.

Huruvida det är smart att anlita en AI-partner eller att sköta allt själv är ofta en fråga om teamets storlek, tid och befintliga AI- och datakunskaper. För vissa är det bästa alternativet att behålla AI-kompetensen internt, medan det för andra är för dyrt och innebär för stora risker.

Oavsett vilket måste ditt team vara förberett på att ta sig an AI-övergången – och det är här vi stöter på det sista felet. Vi kallar det ”ledarskapsfelet”.

Att integrera AI i din supply chain-verksamhet är inte bara en teknisk uppgradering – det är en kulturomställning.

AI-övergången kan trigga ”ledarskapsfelet”, där AI:s möjligheter till automatisering krockar med personalens roller och motivation.

”Det handlar också om att se på [övergången] ur ett mer holistiskt perspektiv och inte som en antingen/eller-situation. Det handlar om att se och förklara hur det kan öka och stärka kompetensen hos personalen”, säger Skovlund och varnar för att rädslan för att AI ska ersätta mänskliga jobb eller undergräva professionell expertis kan skapa motstånd bland personalen och hindra införandet av nya system och göra dem mer effektiva.

För vissa är ledarskapsfel de jobbigaste striderna. Det är inte något som kan åtgärdas med tekniska lösningar eller uppfinningsrikedom.

För att komma till rätta med ledarskapsfelen är det viktigt att definiera AI:s roll i organisationen och beskriva de nya arbetsuppgifter och möjligheter som AI skapar för personalen. Du måste informera, initiera utbildningsprogram och skapa en stödjande miljö som välkomnar frågor och feedback.

LÄS OCKSÅ: Varför bör supply chain uppmärksammas på C-nivå?

Genom att skapa en positiv bild av AI och aktivt engagera personalen i implementeringen kan du omvandla eventuell skepsis till entusiastiskt stöd.

AI inom supply chain-planering kan vara en stor välsignelse. Men om AI-system inte hanteras ordentligt och med omsorg kan de lätt orsaka förödelse i en annars robust process.

Att säkerställa en skicklig AI-implementering är till stor del ett ansvar på C-nivå. Det är upp till chefer och ledare inom supply chain att säkerställa att planeringen av supply chain är effektiv under hela AI-övergången. Den faktiska tekniska implementeringen av AI-system och -funktioner kan vara en operativ uppgift, men att välja var man ska börja, när man ska fortsätta och vilken riskreducering som ska initieras är beslut som måste grundas på ett strategiskt ställningstagande.

AI i supply chain planning är här för att stanna, och om din verksamhet inte tar till sig AI kommer den att få betala priset i form av minskad flexibilitet och motståndskraft. Så dyk gärna i med huvudet före, men se till att du kan simma.