GenAI e il suo potenziale nella supply chain

La GenAI e altri rami dell’intelligenza artificiale sono sempre più diffusi tra le aziende che cercano di rimanere competitive. Ma cosa significa questo termine?

Cos’è la genAI?

La genAI o Generative Artificial Intelligence si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli che possono creare nuovi contenuti come immagini, testi o percorsi. Oltre ad analizzare i dati preesistenti, può generare idee inedite e soluzioni a diversi problemi. Per fare ciò utilizza tecniche di machine learning avanzate come il deep learning.

Sebbene le origini dell’IA risalgono agli anni cinquanta, l’intelligenza artificiale generativa è diventata quello che è oggi grazie a diverse tappe fondamentali del 21° secolo. Alla fine del XX secolo, nel 1997, Deep Blue dimostrò il potenziale dell’intelligenza artificiale nella risoluzione di problemi complessi battendo il campione mondiale di scacchi Garry Kasparov. La decada del 2010 ha poi visto la rivoluzione del deep learning, che ha trasformato le capacità di riconoscimento vocale e delle immagini dell’IA, nonché l’emergere di nuovi modelli generativi.

Di conseguenza, la GenAI può classificare e categorizzare le informazioni, analizzare e modificare strategie e piani basati su dati in tempo reale, generare molteplici contenuti in modo automatico e simultaneo, riassumere testi di grandi dimensioni estraendo i dati più rilevanti e facilitare risposte istantanee in formato vocale o testuale. La GenAI viene usata anche nella supply chain.

In che modo l’IA generativa può aggiungere valore alla supply chain?

L’applicazione dell’intelligenza artificiale generativa può essere utile in differenti aree e processi propri della supply chain, dalle fasi iniziali fino alla logistica dell’ultimo miglio. Secondo EY, il 40% delle organizzazioni della supply chain stanno investendo nella GenAI poiché questa ha molteplici applicazioni:

Nella pianificazione

Grazie alla GenAI, le aziende possono generare scenari in cui simulare le conseguenze e studiare vari piani d'azione prima di lanciare qualsiasi iniziativa. Pertanto, questa tecnologia è utile al momento di sviluppare la previsione della domanda, preparare il piano di produzione o anticiparsi alla gestione di possibili rischi.

Nell’approvvigionamento

Utilizzare la GenAI per analizzare le informazioni permette di negoziare i costi e acquisire più rapidamente prodotti e materie prime. Allo stesso modo, questo strumento consente di monitorare e analizzare il comportamento dei fornitori, accelerarne la scelta e ottenere raccomandazioni e ranking prima di prendere una decisione. Un’altra area in cui l’IA generativa risulta d’aiuto è quella del rinnovo dei contratti. 

Nella produzione

La GenAI ha applicazioni anche in altri campi come la manutenzione predittiva, dove questa tecnologia può determinare quali macchine o linee potrebbero non funzionare correttamente nelle ore o nei giorni successivi. Questa branca dell’intelligenza artificiale può velocizzare la fase di progettazione dei prodotti e anche la loro commercializzazione.

Nella distribuzione

Uno degli usi più evidenti della GenAI nella supply chain è l’ottimizzazione dei percorsi di picking nei magazzini o al loro esterno, con veicoli di consegna. In questo modo è possibile personalizzare i tragitti con criteri basati sul consumo di benzina, sulla priorità di alcune spedizioni o su altri fattori come il traffico. La GenAI può anche impiegare dati storici o informazioni meteorologiche a questo scopo. Ciò si traduce in tempi di consegna più brevi, minori costi e un migliore servizio clienti.

Applicazioni dell’IA generativa nella logistica

Oltre alle funzioni già menzionate, la GenAI può essere d’aiuto in altre mansioni comuni nella logistica di tutti i giorni:

• Ottimizzazione dell’inventario. L’IA generativa consente alle aziende di adeguare i loro livelli di inventario fino al raggiungimento di valori ottimali, potendo analizzare la domanda passata e prevedere quella futura. L’obiettivo è evitare una mancanza di esistenze o un overstock.
• Personalizzazione delle esperienze dei clienti. I sistemi generativi automatici possono adattarsi alle preferenze di ciascun consumatore, consigliare prodotti correlati e offrire il monitoraggio in tempo reale dei loro pacchi.
• Simulazione di scenari logistici. Studiare le ripercussioni di scenari come le condizioni meteorologiche avverse o i cambiamenti nelle risorse disponibili permette alle aziende di anticiparsi a possibili problemi ed è un esempio di IA generativa.
• Rilevamento di anomalie nella supply chain. I modelli generativi possono individuare situazioni come ritardi insoliti nelle consegne o fluttuazioni della domanda, il che aiuta a prepararsi per queste situazioni e posiziona la GenAI come alleata della supply chain.

GenAI vs. intelligenza artificiale

I sistemi di intelligenza artificiale, sia on-premise (noti anche come Edge AI) che in cloud, vengono utilizzati per effettuare analisi e previsioni. Tuttavia, la GenAI fa un ulteriore passo avanti essendo in grado di . Pertanto, trascende la semplice elaborazione e genera contenuti nuovi e originali. La principale differenza tra le due tecnologie è legata alla complessità e agli obiettivi dei loro algoritmi.

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