Aprovechar la IA para una toma de decisiones estratégica más rápida

Existe mucha información sobre la IA generativa y es difícil separar la realidad de la ficción. Como miembro del equipo de investigación y desarrollo de Logility con especialización en IA generativa, tengo un asiento en primera fila para presenciar la rápida expansión de la tecnología de inteligencia artificial. La IA ha presentado desafíos y oportunidades para los líderes empresariales que buscan aprovechar su potencial en sus organizaciones para mejorar la eficiencia y aumentar la rentabilidad. En este blog, abordaré 10 mitos comunes sobre la IA generativa para demostrar el valor de esta apasionante tecnología.

Mito 1: La IA generativa es un desarrollo reciente en los últimos años

La IA generativa ha pasado a la vanguardia de la conciencia pública en los últimos dos años. Sin embargo, la IA se basa en metodologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático que han evolucionado continuamente desde la década de 1950. Durante este tiempo, las mismas herramientas de inteligencia artificial que respaldan las nuevas tecnologías han sido clave para mejorar la eficiencia y optimizar todas las áreas de la logística y los procesos de la cadena de suministro, incluida la previsión, la planificación del suministro, la gestión de inventario, la fabricación, la optimización de la red y más.

Mito 2: La IA generativa no puede mantener la privacidad de sus datos

Una de nuestras principales preocupaciones es que los clientes tengan total confianza en que sus datos están seguros y protegidos. La IA generativa se puede construir absolutamente con medidas para salvaguardar la privacidad. Por ejemplo, con Logilidad GenAI sus datos están protegidos con protocolos de cifrado avanzados y controles de acceso sólidos para garantizar que su información confidencial permanezca confidencial y protegida.

Mito 3: La IA generativa es mejor como caja negra

A primera vista, la perspectiva de que la IA generativa respalde un flujo de trabajo 100% automatizado puede parecer un objetivo deseado para los procesos de su cadena de suministro. Sin embargo, los planificadores cotidianos experimentados saben que la supervisión humana es crucial para obtener buenos resultados al determinar estrategias, desarrollar pronósticos, elaborar planes de suministro y gestionar el inventario. Integración fluida de la IA generativa tecnología con expertos en la materia Es especialmente importante en casos de excepciones, solicitudes de último momento e interrupciones inesperadas.

Mito 4: La IA generativa siempre es más inteligente que los humanos

Sí, la IA generativa tiene fortalezas que van más allá de las capacidades humanas. Puede aprender más rápido que los humanos y está capacitado para procesar y analizar enormes cantidades de información basándose en datos de entrenamiento, algoritmos y modelos estadísticos. Sin embargo, la IA generativa no puede extrapolar información contextual de situaciones ni utilizar conceptos humanos de comprensión, sentimientos e intuición.

Por ejemplo, supongamos que un pedido para un cliente clave se retrasará. Debido a una relación personal, el gerente de la cadena de suministro sabe que puede llamar a su colega de abastecimiento para que apoye a sus proveedores para acelerar los envíos. La IA generativa solo puede actuar basándose en lo que ha aprendido de sus datos de capacitación, mientras que el gerente de la cadena de suministro puede usar su intuición basándose en el contexto de la situación para tomar decisiones y actuar. 

Mito 5: La IA generativa reducirá la fuerza laboral en su empresa

La IA generativa complementa, no reemplaza, la fuerza laboral humana al facilitar los trabajos y permitir que los trabajadores se concentren más en la toma de decisiones estratégicas en lugar de en trabajos tediosos y repetitivos.

Imagínese que, cuando se prepara para su reunión quincenal de S&OP, un analista debe determinar qué productos requieren un escrutinio adicional junto con los informes y KPI más importantes. Un asistente de IA generativa optimizado generará automáticamente estos datos para el analista antes de la reunión, liberándolo para concentrarse en interpretar las últimas métricas y la planificación. Las responsabilidades del analista ahora pasan de investigar datos a tomar decisiones basadas en factores clave.

Mito 6: Cuanto más grande, mejor

La idea de que “cuanto más grande, mejor” cuando se trata de modelos de IA generativa es un error común. Sin ser demasiado técnico aquí, los modelos de IA generativa pueden tener miles de millones de parámetros, es decir, los pesos y sesgos matemáticos de los modelos. Por ejemplo, Llama2 de Meta tiene hasta 70 mil millones de parámetros, y se rumorea que G PT-4 de OpenAI tiene 1.7 billones de parámetros. Estos modelos son tan grandes en parte porque son supuestos expertos en todo. Los modelos pequeños pueden funcionar igual o mejor que estos modelos enormes cuando se entrenan y ajustan en un dominio muy específico. Esto se debe a que se centran en temas profundos en lugar de en la amplia gama de temas de los modelos más grandes.

Mito 7: Las soluciones de IA generativa son 100% confiables y consistente

Incluso con sus increíbles capacidades, confiar únicamente en predicciones de IA generativa sin validación humana puede conducir a malos resultados. Es posible que incluso hayas oído hablar de las “alucinaciones”, cuando un chatbot inventa una respuesta que no está basada en datos reales. Podemos evitar este tipo de malos resultados garantizando la transparencia de los insumos y enfoques utilizados por el modelo de IA generativa. Las capacidades de GenAI muestran al usuario la fuente de datos que corresponde a la respuesta de cada pregunta que hace el usuario. Esto proporciona a los usuarios confianza en la respuesta, así como la posibilidad de identificar imprecisiones, si existen.

Mito 8: La IA generativa es inmune a los sesgos presentes en los datos de entrenamiento

La IA generativa produce predicciones basadas en sus datos de entrenamiento. Si los datos de entrenamiento están "sesgados" o son una representación inexacta de la realidad, entonces los resultados se basarán en estos sesgos.

Por ejemplo, un administrador de inventario está bajo una inmensa presión para reducir los costos de inventario. Para ello, anulan su plan optimizado inicial y establecen políticas de inventario para reducir el stock en un pequeño porcentaje. Un modelo de IA podría utilizar estas políticas sesgadas para generar un plan de inventario que provoque escasez y pérdida de ventas. En este ejemplo, el sesgo inherente en los datos de entrada del modelo de inventario de IA conduce a una menor rentabilidad. Con la solución adecuada, estos problemas se pueden abordar interrogando las entradas y suposiciones del modelo, y entrenando modelos para que estén atentos y corrijan los sesgos.

Mito 9: La IA generativa tiene pensamientos y sentimientos

La IA generativa no es sensible. Aunque a veces lo parezca, la IA generativa no tiene sentimientos ni empatía y, en realidad, no entiende lo que dice de la misma manera que lo entienden los humanos. Cuando le haces una pregunta a un chatbot, la respuesta es un conjunto de palabras o frases generadas por un modelo de predicción complejo. Aunque las respuestas suelen ser extremadamente confiables y precisas, se basan en combinaciones estadísticamente "probables" de palabras y caracteres, no en sentimientos o emociones.

Mito 10: La IA generativa puede reemplazar la intuición y la toma de decisiones humanas

Como hemos comentado anteriormente, a menudo se requiere la intuición humana para tomar decisiones confiables. La colaboración entre los modelos generativos de IA y la experiencia humana nos brinda lo mejor de ambos mundos en la creación de soluciones sólidas en la planificación y gestión de la cadena de suministro.

Para concluir, espero que hayas podido obtener un poco de información sobre la IA generativa y haber aclarado algunos posibles mitos y conceptos erróneos sobre la IA generativa. Logility se centra en integrar estas poderosas capacidades en toda nuestra plataforma. Combinamos experiencia técnica y en la materia para asegurarnos de que su empresa tenga las herramientas que necesita para responder preguntas de planificación y mantener el negocio funcionando sin problemas, de manera eficiente y rentable.

Con el poder y la velocidad de la IA generativa y la empatía, la intuición y las relaciones de las personas, las empresas pueden alcanzar nuevos niveles de éxito.