Новини

Както се оказва, AI не е универсално велик. Освен това много компании имат проблеми с диференцирането на системите за изкуствен интелект, тъй като те не са експерти в тази област и самите те може да нямат опит в областта на изкуствения интелект, казва проф. Д-р Майкъл Файнд, стратегически съветник в Blue Yonder

В това ексклузивно интервю той говори за това, което AI може и какво не може да направи, къде са най-големите препятствия при интегрирането му в бизнес модели и как AI ще промени веригите за доставка.

Благодаря, че говори с нас Майкъл. Коронавирусът обърна логистиката с главата надолу. Какви са средносрочните предизвикателства пред света на логистиката и какви перспективи ще произтичат от тях? Какви тенденции виждате да оформят логистиката през следващите пет години?

Разбира се, коронавирусът предизвика раздвижване и то не само миналата пролет. Дори в момента няма достатъчно контейнери в Европа и цените на транспорта нараснаха значително. В момента има много съображения, особено в Европа. Единият е да се съсредоточим повече върху регионалността и устойчивостта. Лично аз обаче вярвам, че логистиката ще се върне към старите си поведенчески начини.

От една страна виждаме гъвкавост и адаптивност. От друга страна, автоматизирането на рутинното планиране е важно за компаниите. Особено по време на такива като тези, когато хората са затрупани с индивидуални решения. Сега това стана очевидно за много от нас. Досега предвидимостта означаваше да се правят неща както винаги, нещо, което не се доказа като вярно през последната година.

В момента трябва да можете адаптивно да преминете към по-добри решения. Тук може да помогне изкуственият интелект, тъй като предоставя общ преглед на всички съответни данни, нова информация и текущото състояние във веригата на доставки. Това е изключително важно, за да може да се разсрочи по-бързо и по този начин да се предотврати най-лошото.

Друга тенденция, към която компаниите все още действат много предпазливо, поне в Европа, е сътрудничеството. Целта е компаниите да предадат предварително планирането по веригата на доставки на своите партньори, така че всички участващи страни да могат да планират възможно най-добре, като по този начин се избягва сценарият, когато всеки просто оптимизира за себе си и пази информацията си в тайна, за да има по-добра преговорна позиция. От дълго време насърчаваме по-добър обмен на информация през фирмените граници.

Значи вярвате, че тенденцията към регионализация няма да надделее в дългосрочен план? По съображения за ефективност на разходите?

Да и не. Зависи дали мислите в краткосрочен или средносрочен план.

Пандемията на коронавируса беше непредсказуема и затова имаше много загуби за много компании. Те разчитаха на Далечния изток, за да се справи, и аз вярвам, че много компании са насочили мислите си към по-регионални и по този начин по-устойчиви на шокове. Подозирам обаче, че тя ще се върне към старата система в рамките на следващите две години, защото компаниите отново ще искат да имат най-евтината налична опция в кратки срокове.

Как компаниите могат да се подготвят и реагират на тези нови разработки?

Като осъзнава какво се е случило сега и се опитва да бъде по-издръжлив.

Сега видяхме, че автоматизацията и цифровизацията са изгодни, особено когато трябва да препланирате. В момента имаме работа с разклащане на пазара, особено в търговията на дребно. Много по-малки фирми няма да оцелеят и ще има пазарна концентрация. Това, разбира се, не е добре за крайните потребители, тъй като е по-добре за тях, ако имат по-широка гама от продукти. Но подозирам, че всичко бързо ще се върне към нормалното след разтърсването на пазара.

Темата за ИИ се обсъжда постоянно от известно време. Филип Хартман, директор на AI Strategy в приложния AI, каза в интервю, че решенията за AI често се разработват отделно от конкретни проблеми или че решенията за AI се използват, защото уж са „en vogue”. Как бихте коментирали това? Дали AI е просто поредната досадна дума?

В момента AI е абсолютно модна дума. Днес всички софтуерни компании правят и използват AI, но разбира се, когато излезете зад кадър, това не винаги е вярно.

Понастоящем изкуственият интелект е модерен термин, който се използва до известна степен. От една страна, добре е, че хората и компаниите купуват хайпа, но от друга страна се разпространява много горещ въздух. Сега трябва многократно да се позиционираме като компания и да покажем, че разработваме ИИ повече от 20 години и наистина сме дълбоко в него.

Всъщност не всичко, което има етикет с AI, е страхотно. За много компании е трудно да разграничат тук, тъй като те не са експерти в областта и може да нямат такива. Следователно поне по-големите компании трябва да доведат един или двама такива експерти, които могат да преценят това и да имат доверието на ръководството. Лично аз обаче смятам, че тенденцията да се развива всичко сам е грешна.

Всички малки и средни компании трябва ли сега да се занимават с темата? Според вашия опит, къде биха могли да бъдат най-големите препятствия при интегрирането на ИИ във вашия бизнес модел?

Въпросът не е лесен. Това, разбира се, са нови технологии, но те не са евтини.

Най-големите препятствия днес са връзката за данни и интеграцията със собствената ви система. По-малките компании определено имат шанс, ако са технически добре позиционирани, имат няколко добри ИТ специалисти, които разбират собствените си данни и могат да гарантират, че връзката със системата работи. Новите системи са всички системи като услуга като услуга. Не е необходима огромна първоначална инвестиция, тъй като всичко в компанията се таксува ежегодно. Най-голямата инвестиция е вашата собствена реализация и процесът на промяна във вашата компания.

Въпреки всичко, процесите на промяна в големите компании не винаги са лесни. Въпреки че имат предимство по отношение на мащабирането си, те често страдат от това, че са мудни и не са непременно иновативни. Трябва да има абсолютна готовност за промяна и във всеки случай ангажимент от ниво C.

Стартъпите са важни двигатели на иновациите. Но те играят много по-малка роля в Европа в сравнение със САЩ, Китай или дори Израел. Липсва ли желание за поемане на риск в Европа? Според вас хората в Германия инвестират ли достатъчно в млади основатели?

Готовността да се поемат рискове в Германия, но и в почти цяла Европа е значително по-ниска, отколкото в Америка и други части на света – не само от самите основатели, но и от инвеститорите и от големите компании, които биха могли да бъдат клиенти.

Големите търговски вериги и компании от индустриалния сектор са много придирчиви към доставчиците и искат те да са преминали през всички възможни процеси на сертифициране. Едно малко стартиране не може да направи това. Поради това възлагам вината тук предимно на промишлеността в Европа.

Освен това сме завистливо общество. 97,5% от младите основатели не оцеляват през втората година и след това са заклеймени, че са се провалили. Културата в Америка е различна. Ако нещо не се получи, можете да опитате отново. Ситуацията в Европа наистина е по-трудна.

В кои европейски държави положението е по-добро?

Понякога чувате, че балтийските държави са по-надолу по пътя. Обединеното кралство също е малко по-добро от континентална Европа, въпреки че там също не се случва много грандиозно.

Миналата пролет видяхме, че AI не може да предскаже недостиг на доставки и паника при закупуване. И така, колко интелигентен е всъщност ИИ? Какво още не може да направи ИИ и какви са границите му?

Това, което AI не може да направи, е да преодолее природните закони. Такива събития „Черен лебед“ не могат да бъдат предсказани – дори природата не знае какво предстои. Има много неща, които не могат да бъдат изчислени. Те са решени само когато наистина се случват.

Тук говорим за така наречените хаотични системи. Времето е едно от тях. В зависимост от ситуацията можем да прогнозираме времето понякога два, понякога десет дни напред. След 14 дни обаче шансът за прогнозиране на точна местна прогноза е в основата си нулев. Хаотичните системи включват също икономика, пандемии, политика и ЕС. Това означава, че можем да правим само краткосрочни прогнози, тъй като те винаги са свързани с несигурност.

Това, което винаги правим обаче, е да предсказваме несигурността. В един момент тя ще бъде толкова голяма, че вече не можем да индивидуализираме нищо и просто трябва да приемем, че в дългосрочен план средно хората ще се държат както винаги.

Въпреки това, AI може да ни помогне да направим тези прогнози автоматично и адаптивно възможно най-добре и да прогнозираме несигурността и вероятностите възможно най-добре. Тогава можем да вземем най-добрите решения за това какво да правим с тези знания. Това се нарича математическа оптимизация. Но AI не означава, че имаме кристална топка и ще знаем как точно изглежда бъдещето? Не знаем как ще се получи футболен мач, но благодарение на AI можем да изчислим вероятността за всеки резултат възможно най-индивидуално.

Вече споменахте, че решенията, базирани на ИИ, не са точно най-евтините. След какъв период от време инвестицията се изплаща отново на клиента?

Изгодно е изключително бързо. С някои решения, например с автоматично ценообразуване в търговията на дребно, инвестицията често се изплаща по време на пилотния проект. Решенията, базирани на ИИ, са скъпи, но за голяма търговска верига предлаганото от тях спестяване е гигантско. Поради това много решения са печеливши през първата година и определено през втората година.

В допълнение, много съвременни софтуерни компании сега предлагат софтуер като услуга, което означава, че не трябва да плащате милиони предварително за лиценза, както в миналото. Първоначалната инвестиция се състои само в свързване с данните във вашата собствена система и в собствения ви процес на промяна. Това е основно решение и всяка компания трябва да го направи за себе си и да реши дали може да поеме тези разходи. Днес препятствията са по-ниски от всякога.

Колко далеч е използването на ИИ в логистиката и веригите за доставка?

На прав път сме, но AI все още трябва да извърви дълъг път. За повечето компании предстои голяма стъпка. В момента се работи много по системите за помощ, така че те постепенно да станат по-независими. Това е пътят и много хора естествено се страхуват да не загубят контрол и да бъдат заменени. Освен това липсва увереност във възможностите на машините. Това обаче е погрешно, тъй като машините имат достъп до цялото преживяване на хората и могат да свържат по-добре данните, защото работят с най-добрите математически методи.

Освен това свободата от предразсъдъци също играе важна роля. Чувството ни не е правилно, когато става въпрос за много решения. Веднъж социолозите проведоха разследване за това по веригите за доставки. Тестовите субекти бяха разделени на три групи: професори, които знаеха оптималното решение, но трябваше да го изчислят на ръка, студенти през първия семестър и практикуващи с повече от двадесет години професионален опит.

Вълнуващият резултат беше, че и трите групи се представиха еднакво зле и много по-зле, отколкото ако задачата беше изпълнена автоматично. Това е така, защото такива решения не се вземат от бавен, рационален мозък, а по-скоро от бързо, емоционално „чувство за червата“. Следователно хората не са в състояние обективно да претеглят всички съществуващи влияния един срещу друг. Това е всичко добро и наистина важно за оцеляването в еволюцията, но вече не е достатъчно добро за силната конкуренция в днешното информационно общество.

Как AI ще трансформира веригите за доставка през следващите пет години?

Вярвам, че веригите за доставка ще станат много по-ефективни в бъдеще. Една тенденция, която споменах по-рано, е свързването. Досега оптимизацията се извършваше предимно на силоз. Липсваше оптимизация от край до край и хоризонтална интеграция. Ако навсякъде отново се съхраняват запаси за съхранение и безопасност, разбира се е глупост. Ако работите с тези пред и зад мен във веригата на доставки, бих могъл да се справя с много по-малко ресурси. Сътрудничеството, т.е. т. Нар. Хоризонтална интеграция, се превръща в една от най-важните теми във веригата на доставки.

Друга тенденция е устойчивостта. На този етап трябва да кажа, че на алгоритмите не им пука какъв вид функция на разходите или функция за оптимизация сме въвели, ръководството трябва да реши дали трябва да съдържа краткосрочна или средносрочна печалба или, например, удовлетвореност на клиентите или устойчивост цели. След това отделните оперативни решения се вземат автоматично, за да се оптимизира определената стратегическа целева функция.

Какво идва след изкуствения интелект? ИИ е началото или краят?

Изкуственият интелект все още е далеч от съзнанието. Мнозина имат по-скоро идеи с научна фантастика за това. Не бих казал, че AI е наистина умен. Без хората, които проектират и контролират подобни системи, би било глупаво. Но след като сме го изградили и проблемът е решен, тогава AI също може да го направи напълно автоматично за следващия клиент, дори ако всичко е различно за тях. Това е така, защото AI може да се адаптира сам. Досега обаче изкуственият интелект е успявал да реши само ясно дефинирани проблеми и не повече. Ние, хората, имаме съзнание, но системите за ИИ са на километри от него.

Що се отнася до автоматизацията на процесите, можем да видим постоянен напредък. Що се отнася до разпознаването на обекти в изображения, алгоритмите вече са по-добри от повечето хора, тъй като например могат да разделят дивите котки един от друг. Преди няколко години това беше много трудно. Същото важи и за автоматичните преводи, които някога бяха крайно пагубни, а сега са само умерено пагубни. В крайна сметка и те ще дойдат добри.

В началото ли сме или в края? Експерти казват, че ще са необходими още 30 до 60 години, за да може компютърът да има толкова изчислителна мощ, колкото човешкият мозък. Тогава компютрите могат да станат съзнателни и аз лично вярвам, че ще бъдат. Съзнанието не е нещо, което само ние хората можем да имаме, а нещо, което възниква от появата. Хората също са нова система. Отделните клетки могат да бъдат обяснени биологично, но всички те работят заедно, за да формират човешко същество, което е организирало състояния и култури. Нещо такова не може да се предвиди. Виждате в природата, че изведнъж възниква нещо ново, за което дори не бихте подозирали. И тогава можете да започнете да говорите за края. Но все още има дълъг път.

Информация: trans.INFO

Снимка: интернет