Explicando a vantagem da IA

 

Por que a transparência, a integração e a confiança estão se tornando decisivas na tecnologia logística? Peter MacLeod fala com um especialista.

No LogiMAT deste ano, se houvesse um tema que cortasse o ruído com mais clareza do que a maioria, seria a velocidade. Não apenas a velocidade das operações, mas a velocidade de implantação, a velocidade da inovação e, em última análise, o Grande: velocidade de retorno do investimento. Para a Inform Software, essa discussão leva cada vez mais a uma questão mais ampla: como podem as organizações logísticas adotar sistemas mais inteligentes sem perder transparência, controlo ou confiança?

 

Falando comigo no movimentado salão da feira em Stuttgart, o vice-presidente sênior de estoque e cadeia de suprimentos da Inform, Dr. Bernd Heinrichs, descreveu como a empresa vê o desenvolvimento da inteligência artificial na cadeia de suprimentos e nos ambientes de intralogística.

 

Estendendo a camada de otimização

O Inform há muito tempo é associado à otimização em ambientes complexos-orientados por dados. Mas à medida que os mercados se tornam mais voláteis, os sistemas de otimização são solicitados a reagir mais rapidamente, incorporar mais sinais e apoiar a tomada de decisões-mais dinâmicas.

Essa mudança é particularmente relevante em ambientes onde as decisões são interdependentes. Uma mudança no planeamento da procura pode afectar o inventário, a capacidade de transporte, a alocação de mão-de-obra ou os níveis de serviço. Uma recomendação feita em uma parte da operação pode criar consequências em outras partes, o que torna a transparência essencial para o uso diário-a{3}}.

Para Heinrichs, é aqui que a IA na logística deve provar o seu valor prático. “Não falo sobre IA. Falo sobre IA explicável”, diz ele. "Tudo o que fazemos, tudo o que propomos tem uma explicação. Caso contrário, as pessoas não confiam."

Confiança como um requisito prático

Em conversas com clientes de diferentes setores, ele diz que a mesma pergunta surge repetidamente: “Por que o sistema escolheu essa opção e não outra?”

 

A questão é importante porque as decisões logísticas raramente são tomadas apenas pela tecnologia. Envolvem planeadores, gestores, equipas de operações e, em muitos casos, clientes ou parceiros externos. Se essas partes interessadas não conseguirem seguir o raciocínio por trás de uma recomendação-com suporte de IA, será menos provável que ajam de acordo com ela.

 

Para Heinrichs, isto poderia tornar-se um ponto de diferenciação significativo para os fornecedores de tecnologia europeus. “Podemos construir uma IA tão boa quanto qualquer outra, mas podemos acrescentar algo diferente”, diz ele. “Não deveria ser uma caixa preta.”

À medida que as empresas procuram incorporar aplicações de IA em processos de negócios estabelecidos, essa diferença torna-se cada vez mais importante. Os sistemas precisam ser tecnicamente fortes, mas também precisam ser suficientemente compreensíveis para que os usuários possam desafiá-los, validá-los e melhorá-los ao longo do tempo.

 

Gerenciando ambientes menos previsíveis

Os ambientes operacionais estão se tornando mais difíceis de planejar apenas com dados históricos. Os padrões de procura mudam, factores externos intervêm e as condições do mercado podem mudar rapidamente, muitas vezes antes de essas mudanças serem claramente visíveis nos números. "Você precisa coletar dados-em tempo real e não depender apenas de dados históricos", diz ele. “Você tem que reagir à volatilidade e integrar sinais de diferentes fontes em suas decisões.”

Isto marca uma mudança de modelos de otimização mais estáticos para sistemas responsivos que levam continuamente em consideração novas informações. “Está ficando mais dinâmico”, acrescenta. “O próximo passo é torná-lo mais agente – reagindo por conta própria às mudanças no ambiente.”

 

Das notícias às previsões

Um exemplo do Inform apresentado pela primeira vez na LogiMAT é uma nova abordagem-baseada em IA projetada para trazer eventos externos diretamente para previsões e planejamento de cenários. O ponto de partida, diz Heinrichs, foi uma pergunta simples: porque é que os modelos de previsão ignoram tantas vezes o que está a acontecer no mundo que os rodeia?

 

“Se você fizer uma previsão clássica hoje, ela será baseada em números históricos”, explica ele. "Mas, na realidade, a procura é constantemente influenciada por eventos como conflitos geopolíticos, perturbações na cadeia de abastecimento, novas regulamentações ou tendências de mercado. Esta informação existe, mas geralmente como notícias, não como números."

A nova solução foi projetada para preencher essa lacuna. Os usuários fornecem uma série temporal, como números de vendas ou um indicador de mercado, e descrevem brevemente o contexto. A IA então pesquisa notícias relevantes, analisa relações históricas e gera vários cenários futuros possíveis. O resultado é uma previsão acompanhada de uma explicação-baseada em evidências de por que um mercado pode se desenvolver em diferentes direções.

Humano no circuito

Para Heinrichs (foto abaixo), a discussão sobre IA também leva diretamente ao papel da expertise humana. A IA pode identificar padrões, processar grandes volumes de informações e produzir cenários com rapidez. Mas o seu valor aumenta quando as pessoas podem adicionar a experiência, o contexto e o julgamento que os dados por si só não podem fornecer.

“A IA é tão boa quanto os dados com os quais trabalha e as pessoas que são capazes de dar significado a esses dados”, diz ele. “É por isso que o ser humano continua a ser uma parte essencial do ciclo.”

Na prática, isso significa que planejadores e tomadores de decisão-não são removidos do processo. Eles permanecem centrais para isso. A sua função é validar cenários, questionar suposições e refinar resultados com base no conhecimento operacional ou na intuição do mercado.

 

“Se as pessoas entenderem por que o sistema recomenda algo, poderão decidir se confiam nele, questionam ou melhoram”, explica Heinrichs. “É aí que a colaboração entre o julgamento humano e a inteligência da máquina se torna realmente poderosa.”

 

Integração e Interoperabilidade

Outro tema consistente nas discussões com clientes é a integração. À medida que as operações logísticas se tornam mais interconectadas, a capacidade de vincular aplicativos-orientados por IA a sistemas existentes está se tornando essencial. “Sempre ficamos com a dúvida: como faço para integrar com meu sistema ERP, minhas outras soluções?” Heinrichs me conta. A resposta da Inform tem sido padronizar os conectores e alinhá-los com as principais plataformas, como SAP e Microsoft. O resultado é um caminho de integração mais simples, reduzindo custos e tempo de implementação.

 

“Faz uma grande diferença”, acrescenta. "E também torna mais fácil para nós expandirmos internacionalmente."
Este é um ponto crucial na adoção da IA. Mesmo a aplicação mais avançada terá dificuldades para criar valor se ficar separada dos sistemas onde os processos de negócios são realmente gerenciados. As empresas de logística já operam com cenários de TI estabelecidos e novas soluções devem caber nesses ambientes sem criar complexidade adicional.

 

 

Responsabilidade pelos dados

Com o aumento da conectividade e do uso de dados, vem um maior escrutínio em torno da segurança. A experiência de Heinrichs em segurança cibernética informa uma posição forte sobre esta questão. “Todo produto precisa ter um selo de segurança antes de ser lançado”, diz ele. "É obrigatório."

À medida que os modelos de IA recorrem a fontes de dados mais amplas – incluindo feeds externos, como notícias e informações de mercado – a complexidade da gestão e da segurança desses dados aumenta. “A quantidade de dados que utilizamos cria uma enorme demanda em termos de segurança de dados”, observa Heinrichs. "Você tem que ficar por dentro disso."

 

Um mercado pronto para mudar

Talvez o mais surpreendente seja a avaliação de Heinrichs sobre o sentimento do mercado. Em vez de cautela, ele vê um apetite crescente por experimentação e progresso rápido.

“Os clientes estão nos pedindo para apresentar ideias”, diz ele. "Eles estão dispostos a vencer rápido e falhar rápido." Essa abertura cria um terreno fértil para soluções inteligentes que podem proporcionar melhorias tangíveis sem a inércia de projetos de transformação em grande-escala.

 

Para muitas empresas, a próxima fase da digitalização não será definida apenas pela IA. Será definido pela IA que se explica, se conecta de forma limpa aos sistemas existentes e apoia decisões nas quais as pessoas podem confiar.