03 Oct Inteligencia Artificial y Supply Chain Management: ¿estamos cerca?

Inteligencia Artificial y Supply Chain Management:

¿estamos cerca?

Las nuevas tecnologías traen nuevas palabras clave, a menudo mal utilizadas y sobreutilizadas. Debido a un interés en la Inteligencia Artificial, muchas compañías quieren aplicar el término «IA» a su cartera. Hay un buen artículode Gordon Benzie que enumera 20 cosas que debemos saber sobre la inteligencia artificial: hemos enumerado 10 temas que proporcionan una buena premisa para un enfoque más centrado acerca de la IA en lo que influencia a la gestión de la cadena de suministro.

1. La IA no es una tecnología específica única: se describe mejor como un término mal definido que puede referirse a varias tecnologías que funcionan juntas, incluido el aprendizaje automático, los algoritmos, el procesamiento del lenguaje natural, las redes neuronales y el aprendizaje profundo. Un ejemplo de una aplicación de medición de productividad de ventas que aprovecha la IA es Prodoscore, que utiliza la combinación de las tres primeras tecnologías (aprendizaje automático, algoritmos, procesamiento del lenguaje natural) para ver las mejoras de productividad.
2. AI está impulsando nuevas herramientas y prácticas: conceptos que eran casi imposibles de concebir hasta el último año o dos, incluido su uso en la detección de anomalías, seguridad cibernética, negociación de valores, diagnóstico médico, satisfacción del cliente y calificación. de secuencias de ADN, solo por nombrar algunas.
3. La IA funciona mejor y tiene su mayor impacto cuando las tecnologías se centran estrechamente en problemas de alcance bien definidos.
4. La inteligencia artificial se puede incorporar a los procesos comerciales, lo que ayuda a sacar a la luz ideas sorprendentes. Las compañías de seguros (un ejemplo es GEICO) han progresado significativamente en la aplicación del aprendizaje automático a los procesos de producción.
5. La IA es una de las 5 principales prioridades de inversión de los CIO en la actualidad.
6. Los investigadores predicen que la IA creará nuevos empleos netos a partir de 2020; se espera que para este año la IA supere el umbral de generar más empleos de los necesarios. Se espera que la próxima ganancia / (pérdida) de empleo de AI para 2025 supere los 2 millones de nuevos empleos netos.
7. El impacto en la IA será muy amplio: para 2022, se espera que uno de cada cinco trabajadores involucrados en tareas no rutinarias tenga IA para llevar a cabo su trabajo.
8. El soporte de decisiones habilitado por IA es el mayor contribuyente a la creación de valor empresarial: esta característica ya eclipsa la automatización de procesos de IA y se espera que continúe durante los próximos 10 años.
9. La IA eventualmente desempeñará un papel cada vez más importante en las industrias con escasez de mano de obra, como estrategia para expandir el conocimiento en situaciones donde los trabajadores son limitados. El conocimiento y las habilidades humanas son un factor limitante importante para la IA, dada su confianza en obtener conocimiento de aquellos que entienden un tema o en los procesos necesarios para completar una tarea. Sin o sin datos para «aprender», AI tropezará. Pero una vez que se lanza la IA y se alcanzan las líneas de base de conocimiento, la IA puede mejorar significativamente la productividad.
10. La fusión de las tecnologías de IA e IoT generará nuevas oportunidades significativas: esta combinación tiene el potencial de catalizar la creación de nuevos valores digitales.

Fonte: ARC Advisory Group