Posted On 27 Aprile 2022 By In Innovazione With 68 Views

Intelligenza artificiale: pro e contro della sua adozione

Molte aziende di tutte le dimensioni hanno adottato una gamma di tecnologie innovative come parte dei loro sforzi di trasformazione digitale per competere con successo in un mercato globale sempre più complicato.

Nonostante sia attualmente impiegata in una varietà di aziende e professioni, l’intelligenza artificiale ha ancora un ampio spazio di crescita.

È quanto afferma Procurious in suo articolo che esplora sia le prospettive interessanti che i problemi che comporta la gestione basata sull’intelligenza artificiale negli approvvigionamenti.

 

Vantaggi

Durante il ciclo di approvvigionamento, l’intelligenza artificiale è in grado di supportare una serie di operazioni. In particolare:

 

  1. Gestione delle scorte

L’intelligenza artificiale migliora la gestione dell’inventario, grazie alla sua capacità di raccogliere, filtrare e analizzare enormi quantità di informazioni. La tecnologia è in grado di rilevare i comportamenti dei clienti e confrontare il lato dell’offerta per limitare le forniture al minimo, evitando al contempo l’interruzione dell’approvvigionamento.

Oggi, i sistemi di gestione basati sull’intelligenza artificiale possono sviluppare progetti di prodotti digitali e inviarli a processi di stampa 3D, ottenendo prodotti che vengono creati automaticamente e sono pronti per la distribuzione. In merito a queste tecnologie, alcuni produttori ritengono che le aziende di stampaggio a iniezione e di stampa 3D possano gestire progetti complicati e ordini di acquisto di qualsiasi dimensione, offrendo loro un’ampia flessibilità di approvvigionamento.

 

  1. Automazione e sicurezza

Il vantaggio più significativo dell’uso dell’IA per gestire gli approvvigionamenti è l’automazione. Ad esempio, spiega Procurious, nella gestione di un magazzino basata sull’intelligenza artificiale, i robot vengono utilizzati principalmente per archiviare, trovare e scegliere gli articoli. I dispositivi preprogrammati possono farlo su base regolare, accelerando le operazioni di confezionamento e portando la produzione a nuovi livelli. Sebbene siano coinvolti meno dipendenti, l’azienda continua a funzionare in modo efficiente.

In generale, l’IA è un sistema tecnologico che gestisce una grande quantità di dati commerciali sensibili, ecco perché diventa necessario investire in misure di sicurezza di alta qualità con caratteristiche di sicurezza all’avanguardia.

 

  1. Riduzione dei costi

Un altro vantaggio dell’incorporazione dell’IA è il risparmio sui costi e i responsabili delle decisioni dovrebbero esaminare le strategie di riduzione dei costi basate sull’automazione man mano che la tecnologia prende il controllo.

I robot possono funzionare senza sosta e la frequenza degli errori e degli incidenti sul posto di lavoro è in continua diminuzione. L’intelligenza artificiale può aiutare le organizzazioni a salvaguardare le entrate e a ridurre le spese, aiutandole a comprendere meglio i propri consumatori e trasformando queste informazioni in un’interazione proattiva su misura. Di conseguenza, l’IA migliora la redditività a lungo termine dell’approvvigionamento.

 

  1. Rapporto con il fornitore e clienti

Molteplici aspetti della relazione con il fornitore, in particolare la gestione dei rischi e degli eventi, possono essere controllati dall’intelligenza artificiale. Monitorando la tempistica dei contratti dei fornitori e il loro livello di qualità, ad esempio, il sistema può informare gli utenti se le scadenze non vengono rispettate o un impegno non viene mantenuto.

Inoltre, secondo Procurious, un’azienda dovrebbe adottare l’intelligenza artificiale per migliorare il servizio clienti, affidandosi alle tecnologie Chatbot. Lo chatbot può aiutare le aziende a risparmiare denaro sul servizio clienti abbreviando i tempi di attesa e rispondendo all’80% delle richieste comuni. Gli operatori artificiali sono accessibili 24 ore al giorno e stanno diventando più intelligenti ad ogni discussione; quindi, è probabile che sostituiranno completamente gli operatori umani nel prossimo futuro.

L’intelligenza artificiale aiuta anche gli acquirenti nella gestione delle prestazioni di approvvigionamento fornendo visibilità su costi e risparmi, accelerando il processo decisionale e creando automaticamente report e dashboard personalizzati in base al pubblico di destinazione.

 

Svantaggi

In realtà, sottolinea Procurious non esistono dei veri e propri svantaggi tangibili, tuttavia, sebbene l’IA possa essere vantaggiosa in sé e per sé, la mancanza di un piano di implementazione completo può renderla significativamente meno efficace (o addirittura problematica). L’intelligenza artificiale richiede infatti un’attenta gestione, direzione e gestione. Di conseguenza, qualsiasi organizzazione desideri applicare l’intelligenza artificiale nel processo di approvvigionamento deve sviluppare una strategia completa che includa obiettivi, implementazione e formazione del personale e amministrazione continua del sistema.

Inoltre, l’IA è in continua crescita, con numerosi progetti di ricerca e sviluppo che si svolgono in tutto il mondo. Tuttavia, quando gli algoritmi iniziano a creare algoritmi aggiuntivi, che devono essere eseguiti automaticamente, spiega Procurious, emerge uno scenario detto di “scatola nera”, in cui gli algoritmi generati dall’IA possono essere difficili da svelare rapidamente per i ricercatori e i tecnici dell’IA.

La trasparenza algoritmica è volta ad acquisire la capacità di descrivere e di replicare accuratamente i meccanismi mediante i quali tali modelli adottano determinate decisioni e imparano ad adattarsi al contesto. Inoltre, la trasparenza algoritmica aiuta a comprendere le cause di una decisione errata da parte del modello e a intervenire con correttivi che ne evitino la replica. Infatti, le reti neurali artificiali, pur molto performanti, ovviamente non sono esenti da errori. Di conseguenza, è imprescindibile realizzare attività di debugging (individuazione e correzione di uno o più errori – bug – rilevati in fase di addestramento o di testing o dell’utilizzo finale dell’algoritmo).

 

 

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