Vlasnici kompanija i lideri lanaca opskrbe suočavaju se s nizom izazova vezanih za talente – povijesnim nedostatkom radne snage, rastom plaća i promjenama u očekivanjima zaposlenika. S druge strane, produktivnost i dalje stagnira. Još prije više od pet godina vlasnik firme za distribuciju uredskog materijala mi je rekao da mu je jasno da će plaće morati rasti i da će morati povećati beneficije za radnike. Jedini način kako će isplatiti tu investiciju je da poveća produktivnost kompanije. On je tada mislio na automatizaciju logistike i proizvodnje, međutim danas povećanje produktivnosti možemo postići i sa umjetnom inteligencijom (AI).
Koji su rizici?
Dakle, umjetna inteligencija (u formi raznih generativnih AI modela) se nameće kao moguće rješenje za taj problem, ali je njezina primjena povezana s određenim rizicima:
- Neriješena automatizacija: Samo zato što tehnologija nešto može teorijski, ne znači da je i dobra za vašu organizaciju. Upravo sam imao razgovor sa direktorom firme koja je netom završila uvođenje sustava za upravljanje skladištem, koji se suočava sa kritikama radnika da im sada treba više vremena za iste procese nego prije, kada su to radili ručno. Problem nije u neoptimaloj (sporoj) automatizaciji već u automatizaciji neoptimiranih procesa.
- Znanje nasuprot dokumentiranju znanja: Razlika je hoće li zaposlenik od tehnologije zatražiti samogeneriranje izvješća ili će i sam razumjeti to izvješće. Čuo sam jako puno pritužbi poslodavaca da nove generacije radnika ne pokušavaju duboko ući u problem i razumjeti ga, već samo površinski, što ostavlja prostor za nedorečenosti, lošu komunikaciju i greške.
- Netočne ili zavaravajuće informacije: AI može generirati novi sadržaj, bez obzira na njegovu točnost. Oslanjanje na sadržaj koji AI generira je samo u određenom nivou (znači ne i 100 postotno) točan, što znači da oslanjanje samo na sadržaj koji nije dio znanja onoga koji ga prezentira može dovesti do krivih odluka.
Kako ublažiti ove rizike?
AI nudi uzbudljive mogućnosti za poboljšanje produktivnosti u lancima opskrbe, ali je važno biti svjestan rizika i poduzeti korake za njihovo ublažavanje. Započnite s malim, kontroliranim testovima AI-a u specifičnim područjima, poput generiranja izvješća o dobavljačima. Pratite rezultate i pažljivo analizirajte točnost, relevantnost i pouzdanost generiranih informacija. Omogućite povratne informacije od korisnika i budite spremni prilagoditi ili obustaviti projekt ako se pojave problemi. Na primjer, tvrtka koja se bavi logistikom može testirati AI za generiranje ruta za kamione. Započnite s malim brojem kamiona u ograničenom geografskom području. Pažljivo pratite rezultate i prilagođavajte algoritam prije nego što ga implementirate u cijeloj floti.
Ušteđeno vrijeme od automatizacije zadataka usmjerite na aktivnosti dijeljenja znanja i usavršavanja.Organizirajte radionice, te interne prezentacije o korištenju AI-a. Potaknite suradnju i učenje među timovima za maksimalno iskorištavanje novih alata i dijeljenju iskustava. Proizvodna tvrtka može, primjerice, koristiti AI za automatizaciju izrade izvješća o kontroli kvalitete. Ušteđeno vrijeme zaposlenici trebaju koristiti za pohađanje tečajeva o naprednim tehnikama kontrole kvalitete i za razmjenu ideja o poboljšanju procesa.
Uvijek provjeravajte
Uspostavite rigorozne procese za provjeru točnosti i pouzdanosti AI generiranih informacija. Uključite timove za upravljanje rizicima i reviziju u procese implementacije i nadzora AI-a. Isto tako trebate razviti interne protokole za validaciju i integraciju AI-a s postojećim sustavima i bazama podataka. Ako koristite AI za generiranje izvješća o dobavljačima trebate uvesti proces provjere točnosti u kojem nabavni tim pregledava i validira sve AI-generirane informacije prije nego što se koriste za donošenje odluka o nabavi ili odabiru dobavljača.
AI bi mogao predstavljati način rješavanja zagonetke produktivnosti zaposlenika koja se sastoji od beskrajne tehnologije i alata za produktivnost, ali malog značajnog poboljšanja u stvarnim mjerilima produktivnosti. Umjetna inteligencija ima potencijal djelovati kao višenamjenski alat u uredu, pomažući u mnoštvu ponavljajućih zadataka niske vrijednosti, poput izrade prvog nacrta komunikacije s dobavljačima, generiranja pisanih izvještaja o ponudama dobavljača i istraživanja pružatelja 3PL usluga na određenom tržištu isl.Iskoristite, dakle, mogućnosti AI-a i podignite produktivnost vašeg lanca opskrbe na novi nivo!