Possedere un enorme volume di dati è un vantaggio per le imprese, ma se non si hanno gli strumenti giusti è difficile navigare in modo efficace la mole di informazioni e trovare quelle utili per i processi decisionali.
Questo problema è particolarmente sentito dalle industrie che necessitano di ottimizzare i processi di supply chain per ridurre i costi e migliorare la qualità della produzione. In questo contesto, la ricerca intelligente unita all'IA generativa consente di trarre il massimo valore dai dati e fornire insight in tempo reale.
Daniel Fallman, CEO di Mindbreeze, azienda che si occupa di strumenti per la ricerca aziendale e la gestione della conoscenza, ha spiegato come la ricerca intelligente e gli algoritmi di machine learning possono semplificare le operazioni della supply chain, identificare i colli di bottiglia e prendere decisioni data-driven in tempo reale.
L'IA generativa per la ricerca intelligente
La ricerca intelligente elimina il problema dei silos di dati fornendo agli utenti le informazioni di cui hanno bisogno. L'intelligenza artificiale generativa è in grado di potenziare le capacità della ricerca analizzando i dati storici per prevedere trend futuri e gestire i problemi prima che si ingrandiscano e vadano fuori controllo.
Questi sistemi intelligenti uniscono i pattern di consumo, i trend di mercato e altri fattori socio-economici per suggerire livelli di inventario ottimali, minimizzando gli eccessi e le mancanze così da ridurre i costi e aumentare la soddisfazione dei consumatori.
Grazie alle capacità di elaborazione del linguaggio naturale, i sistemi di ricerca intelligente migliorano la comunicazione e la collaborazione in contesti di supply chain globalizzata, facilitando l'interazione tra i diversi stakeholder.
Tra i principali casi d'uso della tecnologia per la supply chain ci sono la manutenzione predittiva, la previsione della domanda per ottimizzare l'inventario e l'approvvigionamento intelligente per facilitare le relazioni con i fornitori.
Come implementare la ricerca intelligente
Integrare la ricerca intelligente potenziata dall'IA nella supply chain è un processo delicato che va studiato in ogni dettaglio. Fallman spiega che per far sì che l'implementazione risulti davvero efficace è necessario prima di tutto investire sulla formazione dei dipendenti e su pratiche di sicurezza e privacy nella gestione dei dati.
Prima di implementare i sistemi di ricerca è importante esplicitare i processi di supply chain esistenti, analizzarli per individuare i punti critici e identificare le aree dove l'IA può effettivamente portare valore. Questa prima fase di pianificazione comprende anche la definizione di obiettivi e KPI per valutare l'efficacia dell'implementazione.
Affinché il sistema possa lavorare al meglio, occorre raccogliere i dati storici e in tempo reale da tutte le fonti, integrandoli in una piattaforma unificata che alimenta gli algoritmi di ricerca intelligente.
Nello scegliere le soluzioni di IA per l'implementazione bisogna considerare gli obiettivi aziendali e identificare i modelli di intelligenza artificiale e i motori di ricerca che si allineano ai bisogni della supply chain.
In seguito va pianificata una fase di training durante la quale si addestrano i modelli sui dati storici per comprendere i pattern ed effettuare previsioni precise. Una volta che il sistema è in funzione occorre prevedere una serie di processi di testing rigorosi e continui per valutare l'accuratezza della soluzione e la sua capacità di fornire indicazioni.
Questo comprende anche l'ottimizzazione continua del sistema aggiornando gli algoritmi e i modelli affinché si adattino alle condizioni in evoluzione del mercato.
Infine, una volta che la soluzione ha dato prova della sua efficacia, Fallman consiglia anche di valutare l'uso della ricerca intelligente e dell'IA generativa anche in altre aree operative.
Seguendo queste indicazioni le imprese possono ottimizzare la supply chain e migliorare l'agilità aziendale in modo da adattarsi a qualsiasi condizione del mercato. Avere una catena di approvvigionamento efficiente e resiliente significa contrastare la concorrenza e superare le sfide economiche attuali e future.
