L’intelligenza artificiale generativa nelle supply chain sarà in grado di prevedere la domanda, prevedere quando i camion hanno bisogno di manutenzione e calcolare percorsi di spedizione ottimali, secondo gli analisti ascoltati dalla CNBC.
L’intelligenza artificiale potrebbe essere in grado di rimuovere i punti di contatto umani nella catena di approvvigionamento. Ci saranno perdite di posti di lavoro, ma l’automazione guidata dall’AI non è un gioco a somma zero in cui dominerà la macchina a sfavore delle persone e queste ultime assumeranno altri ruoli.
L’AI nei trasporti
È probabile che l’intelligenza artificiale trasformerà il modo in cui vengono gestite le catene di approvvigionamento riducendo il numero di lavori svolti dalle persone, secondo analisti e addetti del settore.
“L’intelligenza artificiale potrebbe essere in grado di rimuovere totalmente (o quasi) tutti i punti di contatto umani nella catena di approvvigionamento, comprese le attività di ‘back office'”, hanno dichiarato alla CNBC gli analisti di Morgan Stanley guidati da Ravi Shanker in una nota di ricerca il mese scorso, secondo cui l’AI è tra le più dirompenti tecnologie di questo secolo.
Una trasformazione inevitabile
Le catene di approvvigionamento sono spesso lunghe e sfaccettate con fornitori diversi in luoghi diversi, con componenti che provengono da più parti del mondo. Tra guerra e pandemia ci si è accorti che esiste un problema di visibilità e trasparenza, oltre all’efficace gestione dei rischi. È in questo senso che sia i software di raccolta dati che tutti quelli basati su intelligenza artificiale acquisiscono importanza. Così come importanza la assumono le nuove frontiere dell’AI generativa, entrata come tecnologia dirompente (con un buon grado di timori sui rischi) e ricca di opportunità possibili.
Un effetto l’AI lo avrà – e già lo sta avendo – sicuramente anche su trasporti e logistica. Intanto relativo alla previsione della domanda, delle manutenzioni, l’elaborazione di percorsi di spedizione ottimali e il monitoraggio delle spedizioni in tempo reale. La carenza di operatori e di prodotti in magazzino, come si legge ancora nell’articolo di CNBC, saranno un ricordo con l’adozione massiccia dell’AI generativa nello spazio Trucking & Logistics.
Un esempio lo abbiamo dalla strategia del colosso Maersk, che la definisce come una vera opportunità di svolta. Maersk ha utilizzato l’intelligenza artificiale per diversi anni e ora sta perseguendo modi per integrarla nei suoi processi su una scala più ampia aiutando ad esempio i clienti a pianificare meglio e costruire un modello predittivo di arrivo delle merci per migliorare l’affidabilità programmata ma anche la sostenibilità. Utilizzando anche un’AI generativa che impari a riconoscere, riassumere e generare testo rielaborando da grandi quantità di dati.
Come superare i problemi
Certo con le opportunità arrivano anche non pochi rischi, come anticipato. Intanto quelli di cui si è parlato ampiamente (seppure mai abbastanza) relativi ai pregiudizi e ai bias che un’AI addestrata con dati passati ricrea nella previsione del futuro. Ma anche cosa può fare l’automazione ai danni dei posti di lavoro (praticamente il tema principale quando si analizzano gli effetti negativi di tutte le tecnologie).
Ci sono esperti che sottolineano il rischio di perdita di posti di lavoro e quelli che invece sottolineano come questa sia una possibilità per ripensare all’impostazione del lavoro ma anche come creare posizioni nuove. Ad esempio relative ai prompt. Sempre Maersk ha investito in startup AI attraverso Maersk Growth, tra cui servizi come camion elettrici a guida autonoma e trattative di vendita automatizzate.
Riguardo i posti di lavoro è interessante il punto di vista di Pietro Iurato, Hrd Head Emea di Sap, intervistato da ESG360 (del Network Digital 360). Iurato ha sottolineato nell’articolo come il punto relativo all’AI e all’automazione nel suo effetto sul lavoro non sia tanto quello di interrogarsi su quanti posti spariranno ma su come impatterà questa rivoluzione tecnologica. Quindi non una questione quantitativa, ma qualitativa. La sfida sarà quella di dotarsi di un approccio che combini le possibilità dell’AI integrata con la componente umana. Come afferma Iurato per “garantire che il lavoro rimanga incentrato sull’uomo”.
“Lavorando insieme, i manager IT, i professionisti delle risorse umane e i leader delle funzioni di business possono ridefinire i ruoli delle persone in modo che l’AI lavori per soddisfare le esigenze degli esseri umani, piuttosto che gli esseri umani debbano soddisfare le esigenze dell’intelligenza artificiale”, puntualizza Iurato. Un grande vantaggio per l’intelligenza artificiale generativa, andando oltre i pericoli di posti di lavoro, è che attraverso i dati potrebbe essere in grado di fornire inoltre risposte che mancano a causa di una ridotta comunicazione interfunzionale, contribuendo a rendere più semplice il lavoro di ognuno. Il suo avvento potrà determinare una riduzione di posti di lavoro ma, così come avvenuto dai primi processi di meccanizzazione e automazione all’avvento di internet, la differenza la farà l’approccio che si avrà.
