Inteligência Artificial e Supply Chain Management: quão perto estamos? - ArgosUS
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Inteligência Artificial e Supply Chain Management: quão perto estamos?

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Inteligência Artificial e Supply Chain Management: quão perto estamos?

 

Novas tecnologias trazem novas palavras de efeito, na maioria das vezes mal usadas e superutilizadas. Devido ao interesse em Inteligência Artificial, muitas empresas desejam aplicar o termo “IA” em seus portfólios. Há um bom artigode Gordon Benzie que lista 20 coisas a saber sobre Inteligência Artificial – listamos 10 tópicos que fornecem uma boa premissa para uma abordagem mais focada quando se trata de IA, no que se aplica ao gerenciamento da cadeia de suprimentos.

 

  1. A IA não é uma tecnologia única específica – é melhor descrita como um termo pouco definido que pode se referir a várias tecnologias que operam juntas, incluindo Machine Learning, Algoritmos, Processamento de Linguagem Natural, Redes Neurais e Deep Learning. Um exemplo de aplicativo de medição de produtividade de vendas que aproveita a IA é o Prodoscore, que usa a combinação das três primeiras tecnologias (aprendizado de máquina, algoritmos, processamento de linguagem natural) para visualizar melhorias de produtividade.
  2. A IA está conduzindo novas ferramentas e práticas – conceitos que eram quase impossíveis de conceber até o último ano ou dois, incluindo seu uso na detecção de anomalias, segurança cibernética, negociação de valores mobiliários, diagnóstico médico, satisfação do cliente e na classificação de seqüências de DNA.
  3. A IA funciona melhor e tem seu maior impacto quando as tecnologias estão estreitamente focadas em problemas de escopo bem definido.
  4. A IA pode ser incorporada nos processos de negócios – ajudando a trazer insights surpreendentes à tona. As empresas do setor de seguros fizeram progressos significativos com a aplicação do aprendizado de máquina nos processos de produção.
  5. A IA é uma das 5 principais prioridades de investimento dos CIOs atualmente.
  6. Os pesquisadores preveem que a IA criará novos empregos líquidos a partir de 2020 – espera-se que, até este ano, a IA ultrapasse o limiar de gerar mais empregos que ela tira. Prevê-se que o próximo ganho / (perda) de trabalho da AI até 2025 exceda 2 milhões de novos empregos líquidos.
  7. O impacto na IA terá amplo escopo – prevê-se que até 2022, um em cada cinco trabalhadores envolvidos em tarefas não rotineiras contará com a IA para realizar seu trabalho.
  8. O suporte à decisão habilitado para IA é o maior contribuição para a criação de valor de negócios – esse recurso já ofusca a automação de processos de IA e espera-se que continue nos próximos 10 anos.
  9. A IA acabará por ter um papel crescente em indústrias com escassez de trabalhadores – como uma estratégia para ampliar o conhecimento em situações em que a mão-de-obra é limitada. O conhecimento e as habilidades humanas são um fator limitante importante para a IA, dada a sua confiança na aquisição de conhecimento daqueles que entendem um tópico ou nos processos necessários para concluir uma tarefa. Com nenhum ou nenhum dado para “aprender”, a IA tropeçará. Mas, uma vez lançada a IA e atingidas as linhas de base do conhecimento, a IA pode melhorar significativamente a produtividade.
  10. A fusão das tecnologias de IA e IoT levará a novas oportunidades significativas – essa combinação tem o potencial de catalisar a criação de novos valores digitais.

 

 

Fonte: ARC Advisory Group

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