ความสำเร็จของ AI ในซัพพลายเชนขึ้นอยู่กับการเพิ่มพูนมนุษย์ Human

ความสำเร็จของ AI ในซัพพลายเชนขึ้นอยู่กับการเพิ่มพูนมนุษย์ Human

เว็บไซต์

ปีที่ผ่านมาแสดงให้เห็นว่าความต่อเนื่องของห่วงโซ่อุปทานมีความสำคัญต่อการดูแลสุขภาพ การผลิตสินค้า และในทุกๆ ด้านของชีวิตประจำวัน ความสนใจเมื่อเร็วๆ นี้ที่อุตสาหกรรมได้รับ (ในขณะที่การขาดแคลนยังคงเพิ่มขึ้น) ได้นำไปสู่การปลุกให้ตื่นขึ้นครั้งใหญ่สำหรับห่วงโซ่อุปทานเพื่อเปิดรับการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลอย่างใกล้ชิด ภายในเธรดนี้มีมุมมองสินค้าคงคลังที่แม่นยำและนำไปใช้ได้จริง AI มีบทบาทสำคัญในการเร่งห่วงโซ่อุปทาน AI ในตลาดการจัดการห่วงโซ่อุปทานคาดว่าจะถึง1.3 พัน $ โดย 2024

การออกแบบเว็บไซต์

แต่ความสำเร็จของ AI ภายในห่วงโซ่อุปทานไม่สามารถเกิดขึ้นได้หากปราศจากการเสริมมนุษย์ คุณไม่สามารถเพียงแค่เสียบ Watson ของ IBM และคาดหวังให้บริษัทรู้ทุกอย่างเกี่ยวกับบริษัทของคุณ วัตสันได้รับการตั้งโปรแกรม—หรือสอนโดยมนุษย์— วิธีการเล่นหมากรุกและตอบคำถามเรื่องไม่สำคัญ เช่นเดียวกับที่ AI จะต้องได้รับคำแนะนำสำหรับบทบาทของมันในห่วงโซ่อุปทานขององค์กรของคุณ ต่อไปนี้คือสามวิธีที่การเสริมมนุษย์กำหนดความสำเร็จในการใช้ AI
การถ่ายทอดความรู้
องค์กรที่ใช้ระบบเดิมต้องพึ่งพาปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ ระบบเดิมนั้นเข้มงวดเมื่อพูดถึงกระบวนการตัดสินใจ โดยไม่คำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นตามสายการผลิต ตั้งแต่การเปลี่ยนแปลงที่รุนแรงในรูปแบบการซื้อของผู้บริโภคไปจนถึงการปรับสินค้าในสต็อค
อีกแง่มุมที่สำคัญของการถ่ายทอดความรู้คือการควบคุมความเชี่ยวชาญของพนักงานที่มีประสบการณ์แต่ยังสูงวัยด้วย ใช่ เครื่องจักรจะเข้ามาแทนที่พนักงานบางคนที่กำลังเกษียณหรือย้ายไปทำงานในตำแหน่งอื่น แต่หุ่นยนต์ไม่สามารถแทนที่ประสบการณ์และความรู้จำนวนมหาศาลที่จะมอบให้กับพนักงานเหล่านี้ได้
คิดว่าการถ่ายทอดความรู้เช่นการสอนข้อมูลให้เด็กวัยหัดเดิน หากเด็กวัยหัดเดินได้รับการสอนเรื่องนิสัยที่ไม่ดี พวกเขาจะเป็นแบบอย่างพฤติกรรมของพวกเขาในอนาคต หาก AI ได้รับการสอนเกี่ยวกับนิสัยที่ไม่ดี มันจะสร้างการตัดสินใจที่ผิดพลาดและผลลัพธ์เชิงลบ ซึ่งจะส่งผลเสียต่อองค์กรและห่วงโซ่อุปทาน มนุษย์ต้องชี้นำ AI บนเส้นทางที่ถูกต้อง ถ่ายทอดความรู้และการเรียนรู้ที่สร้างจากประสบการณ์อันยาวนานในอดีต
วัตถุประสงค์-สร้างขึ้น
เมื่อมีการนำ AI เข้าสู่ห่วงโซ่อุปทาน จะทำเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะ อย่างไรก็ตาม AI ไม่รู้โดยอัตโนมัติว่าบทบาทของมันคืออะไร วัตถุประสงค์จะต้องสร้างไว้ในแบบจำลอง
ตัวอย่างเช่น โมเดล AI ที่ควรกำหนดเส้นทางรถบรรทุกไปยังที่ที่ถูกต้องจะไม่ทำงานอย่างถูกต้อง เว้นแต่จะรู้ว่าต้องใช้ชิ้นส่วนใดที่ปลายทางสุดท้าย AI ไม่สามารถตัดสินใจได้ แต่ไม่ได้รับการสอนวิธีตัดสินใจ มนุษย์มีหน้าที่สอนเครื่องข้อมูลที่ถูกต้อง เมื่อ AI ได้รับข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง มนุษย์จึงต้องอาศัยการแทรกแซงในการค้นหาและแก้ไขอัลกอริทึม ซึ่งขับเคลื่อนความสมบูรณ์แบบในผลลัพธ์ ตัวอย่างเช่น พนักงานที่มีประสบการณ์เท่านั้นที่จะทราบรูปแบบของเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซของบริษัทและจำนวนวัตถุดิบที่จำเป็นในช่วงเวลาที่กำหนดของปีเพื่อตอบสนองความต้องการ ความเชี่ยวชาญนั้นจำเป็นต้องมีโมเดล AI นำเสนอข้อมูลสำหรับการตัดสินใจเพื่อยืนยันและเรียนรู้
ความสำคัญของวิธีการโปรแกรมข้อมูลในแบบจำลอง AI ไม่สามารถเน้นได้มากพอ มนุษย์อาจรู้ว่า “การแบกรับ” และ “BRG” หมายถึงสิ่งเดียวกันในวัสดุในห่วงโซ่อุปทาน หรือ “ห้านิ้วคูณสิบนิ้ว” เท่ากับ 5” คูณ 10” แต่ AI จะไม่ทราบสิ่งนี้เว้นแต่จะถูกสร้างขึ้นเพื่อให้รับรู้ สิ่งต่าง ๆ สามารถมีความหมายเหมือนกันผ่านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
โซลูชันการเสริมความงามที่ไม่เหมือนใคร
วิธีที่สร้างสรรค์เพื่อบรรลุผลสำเร็จในการเขียนโปรแกรม AI แบบเร่งคือผ่านการทำงานร่วมกัน ที่ Verusen เรากำลังทำงานร่วมกับDaivergentซึ่งเป็นบริษัทที่ช่วยปลดล็อกความถนัดเฉพาะตัวของผู้คนในสเปกตรัมออทิสติก โดยเชื่อมโยงบริษัทต่างๆ กับพนักงานทางไกลคุณภาพสูง พนักงาน Daivergent กำลังช่วย Verusen จัดการกับความท้าทายที่ดูเหมือนเป็นไปไม่ได้ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนา AI และการเรียนรู้ของเครื่องโดยเฉพาะ เนื่องจากเกี่ยวข้องกับการแก้ปัญหาห่วงโซ่อุปทาน
การทำงานร่วมกันของ Verusen และ Daivergent จับคู่ผู้คนกับประเภทงานเฉพาะและการแก้ปัญหาทางเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมข้อมูล AI เป้าหมายที่ปรับปรุงผลลัพธ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง พนักงาน Daivergent ให้คำอธิบายประกอบ ข้อมูลการฝึกอบรมแก่ Verusen สำหรับงาน AI ใหม่และงานสำรวจ ตัวอย่างเช่น พวกเขาได้ให้ข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อระบุวัสดุที่คล้ายกันในชุดข้อมูล การขยายคำย่อ (เช่น ขยายคำอธิบายชิ้นส่วน: “BRG RLLR CY321CR KOYO” —> “BEARING ROLLER CY321CR KOYO”) และความเท่าเทียมกันของผู้ผลิต คำอธิบายประกอบดังกล่าวถูกใช้เพื่อเป็นตัวอย่างให้กับระบบซัพพลายเชน Verusen AI ที่มีอยู่และยุคหน้า
การประหารชีวิตมนุษย์
องค์กรของคุณอาจมีระบบ AI ใหม่ที่ยอดเยี่ยมที่สุดพร้อมเสียงระฆังและนกหวีดทุกประเภทที่เสนอวิธีใหม่ในการปรับปรุงห่วงโซ่อุปทาน แต่ถ้าโมเดล AI ของคุณไม่ดำเนินการอย่างเหมาะสม ก็จะมีผลหรือผลกระทบเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย ความเสี่ยงที่จะสูญเสียความไว้วางใจจากพันธมิตรที่เป็นมนุษย์
การดำเนินการหมายถึงอะไร? การดำเนินการเริ่มต้นด้วยการถ่ายทอดความรู้และรับการตรวจสอบว่า AI มีข้อมูลที่ถูกต้อง AI จะต้องสร้างขึ้นโดยมีเป้าหมายที่ชัดเจน AI กำลังจะวิเคราะห์ข้อมูลนี้เป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์ ตอนนี้มันขึ้นอยู่กับมนุษย์แล้วที่จะทำในสิ่งที่ AI บอกพวกเขาและนำไปปฏิบัติ ตัวอย่างเช่น องค์กรสร้างแบบจำลองเพื่อดูจุดบกพร่องในห่วงโซ่อุปทาน และหลังจากการวิเคราะห์ จะได้รับการยืนยันว่าคุณสามารถประหยัดได้ 30 ล้านดอลลาร์โดยทำการเปลี่ยนแปลงเฉพาะ แม้ว่า AI จะสามารถจัดการฟังก์ชันบางอย่างได้ แต่ก็ขึ้นอยู่กับมนุษย์ที่จะทำงานข้ามแผนกและดำเนินการตามนั้น ตั้งแต่การปฏิบัติงาน การขนส่ง ไปจนถึงการเงิน นี่เป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากบริษัทต่างๆ ยอมรับการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล โดยที่แต่ละพื้นที่ทำงานในไซโลของตน

เว็บแอพพลิเคชั่น

มีความเข้าใจผิดกันทั่วไปว่าปัญญาประดิษฐ์ใช้ได้กับแนวคิดใหญ่ๆ เช่น รถยนต์อัตโนมัติและหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์เท่านั้น แม้ว่าสิ่งเหล่านี้จะใช้งานได้จริง แต่ AI ก็ถูกนำไปใช้อย่างกว้างขวางในระดับที่เล็กกว่าสำหรับสิ่งต่าง ๆ เช่นเครื่องมือทางการเงินและกฎหมาย ซอฟต์แวร์ด้านการดูแลสุขภาพ แพลตฟอร์มโฆษณา และตามรายละเอียดในบทความนี้ เครื่องมือการสรรหา
“ยอมรับความจริงที่ว่า AI จะเปลี่ยนงานของเรา” Przemek Berendt รองประธานฝ่ายการตลาดระดับโลกของ Luxoft กล่าว “แต่ให้มองว่าสิ่งนี้เป็นตัวขับเคลื่อนงานของคุณและอนาคตของการจัดหาผู้มีความสามารถ”
บริษัท ต่อไปนี้กำลังทำอย่างนั้น
แชทบอทและผู้ช่วย AI
แชทบอทกำลังถูกนำไปใช้อย่างรวดเร็วในการดำเนินงานของบริษัทในแต่ละวัน ตั้งแต่การตลาดไปจนถึงการบริการลูกค้า บอทเป็นวิธีที่รวดเร็วในการทำให้งานยุ่งเป็นอัตโนมัติ และเพิ่มเวลาให้กับงานที่สำคัญกว่า ตัวอย่างเช่น นายหน้าต้องกรองผู้สมัครหลายร้อยหรือหลายพันคน เพิ่มไปยังการตรวจสอบ การจับคู่ทักษะ และการจัดตารางการสัมภาษณ์ และมันจะกลายเป็นกระบวนการที่น่ากลัวยิ่งขึ้นไปอีก บริษัทต่อไปนี้ใช้บอท AI และผู้ช่วยเพื่อแนะนำผู้มีความสามารถผ่านขั้นตอนการสมัครอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ จับคู่ผู้มีความสามารถกับโอกาสที่เกี่ยวข้องมากที่สุด และตอบคำถามผ่านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
ย่ามใจ
ที่ตั้ง: New York, New York
ให้ประโยชน์อะไร: Gloatเป็นแพลตฟอร์ม AI ที่ใช้การแชทด้วยภาษาธรรมชาติเพื่อเชื่อมโยงผู้หางานกับโอกาสใหม่ๆ โดยไม่เปิดเผยตัวตน แพลตฟอร์มจะเปรียบเทียบประวัติการทำงาน ทักษะ และความชอบของผู้ใช้ (เช่น สวัสดิการ ตำแหน่ง และเงินเดือน) กับโอกาสในการทำงานที่เกี่ยวข้อง
ผลกระทบในอุตสาหกรรม:ผู้ใช้ Gloat จะไม่เปิดเผยตัวตนจนกว่าจะเลือกเปิดเผยข้อมูลของตนต่อบริษัทต่างๆ
Paradox
ที่ตั้ง:สกอตส์เดล, แอริโซนา
ให้ประโยชน์อะไร: Paradoxมีผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับผู้สรรหาและผู้หางาน ผู้ช่วยชื่อ Olivia ติดต่อกับผู้สมัครทางเว็บ มือถือ หรือผ่านช่องทางโซเชียลเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับทักษะ ความเชี่ยวชาญ และประสบการณ์งานที่เกี่ยวข้อง จากนั้น Olivia จะนำเสนอขั้นตอนต่อไป กำหนดการสัมภาษณ์ และตอบคำถามเกี่ยวกับบริษัทหรือกระบวนการโดยใช้เทคโนโลยีภาษาธรรมชาติ
ผลกระทบของอุตสาหกรรม:การทำงานร่วมกับบริษัทและองค์กรหลายขนาด Olivia ทำให้การมีส่วนร่วมของผู้สมัครมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับบริษัทต่างๆ เช่น Staples, Delta, Public Storage และ CVS Health

Web​ application

โจรกระสับกระส่าย
ที่ตั้ง:ซานฟรานซิสโก รัฐแคลิฟอร์เนีย
ให้ประโยชน์อะไร: โจรกระสับกระส่ายใช้ตัวสรรหาบอทอัจฉริยะเพื่อเชื่อมต่อกับอัลกอริทึมและกำหนดเป้าหมายผู้สมัครที่มีคุณสมบัติสูงสุดอีกครั้ง โจรกระสับกระส่ายสร้างอัลกอริธึมประมาณ 30 ล้านเรซูเม่และโปรไฟล์ผู้สมัคร 120 ล้านรายละเอียดของงานและการวิเคราะห์ข้อมูล 50,000 ชั่วโมงเพื่อให้แน่ใจว่ามีการค้นพบผู้สมัครอันดับต้น ๆ ใน ATS ของบริษัทและที่อื่นๆ
ผลกระทบของอุตสาหกรรม: Restless Bandit ถูกใช้โดยบริษัทชั้นนำในอุตสาหกรรม เช่น Adidas, Quicken Loans, Macy’s และ Wayfair
TextRecruit
ที่ตั้ง:ซานโฮเซ่ แคลิฟอร์เนีย
ให้ประโยชน์อะไร: TextRecruitเป็นแพลตฟอร์มการมีส่วนร่วมที่ใช้ข้อความและแชทสดเพื่อโต้ตอบกับผู้สมัครและพนักงาน แชทบ็อตของแพลตฟอร์มได้รับการปรับแต่งให้เข้ากับแบรนด์และเสียงของบริษัท โดยรักษาวัฒนธรรมของบริษัทไว้แม้จะผ่านช่องทางที่มีความสามารถ นอกเหนือจากการสรรหาบุคลากรแล้ว แพลตฟอร์มนี้ยังดำเนินชีวิตพนักงานด้วยการช่วยเหลือในการเริ่มต้นใช้งาน การแจ้งเตือน หรือการแจ้งเตือนเกี่ยวกับสิ่งต่างๆ เช่น การลงทะเบียนแบบเปิดสำหรับการประกันสุขภาพ
ผลกระทบในอุตสาหกรรม: TextRecruit เป็นประโยชน์อย่างยิ่งต่อบริษัทที่จ้างพนักงานรายชั่วโมงจำนวนมาก ตลาดเสื้อผ้าออนไลน์ Thred Upมีพนักงานที่เข้าถึงได้ยากผ่านอีเมล ดังนั้นบริษัทจึงใช้ TextRecruit เพื่อเร่งกระบวนการสื่อสาร เป็นผลให้พวกเขาสามารถเข้าถึงพนักงานที่มีศักยภาพได้ง่ายขึ้น
เวด&เวนดี้
ที่ตั้ง: New York, New York
ให้ประโยชน์อะไร:ผู้ช่วย AI ส่วนบุคคลที่เรียนรู้จากทุกการโต้ตอบWade & Wendyสนับสนุนผู้หางานและบริษัทตลอดกระบวนการสรรหาบุคลากรกับนายหน้า AI Wade ทำงานร่วมกับผู้หางานเพื่อมอบโอกาสส่วนตัว ในขณะที่ Wendy ช่วยนายหน้าด้วยงานที่น่าเบื่อ ทำอีเมลอัตโนมัติ และได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อเสนอแนะ
ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรม:เวดและเวนดี้ช่วยนายหน้าและผู้สมัครงานโดยการให้สิบครั้งเผยแพร่ประชาสัมพันธ์และการมีส่วนร่วม 24/7 ส่งผลให้ค่าเฉลี่ยของ 30 ชั่วโมงบันทึกไว้สำหรับทุก ๆ 100 ผู้สมัคร
XOR
ที่ตั้ง:ออสติน, เท็กซัส
ให้ประโยชน์อะไรบ้าง: XORเป็นเครื่องมือช่วย AI ที่ช่วยให้บริษัทจัดหางานในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น เทคโนโลยี การค้าปลีก การดูแลสุขภาพ และร้านอาหาร XOR ใช้แชทบอทเพื่อมีส่วนร่วมกับผู้สมัครและผู้สมัคร ปรับปรุงขั้นตอนการสมัครและลดอัตราการออกจากบัญชี XOR จัดตารางสัมภาษณ์และถามคำถามเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับประสบการณ์และทักษะของผู้สมัครแต่ละคน
ผลกระทบของอุตสาหกรรม: XOR ช่วยให้ IKEA ยักษ์ใหญ่ด้านเครื่องตกแต่งบ้าน เปลี่ยนกระบวนการคีออสก์ที่ล้มเหลว เนื่องจากการสมัครที่คีออสก์ของอิเกียมีความเกี่ยวข้องมากเกินไป บริษัทจึงพบว่ามีผู้สมัครลดลงมากขึ้น หลังจากใช้ XOR จำนวนผู้สมัครเพิ่มขึ้นและมีการออกจากงานน้อยลง

Robot Auto process

แพลตฟอร์มการจ้างงานและการจับคู่
การหางานทำได้ไม่ดี ทำได้จริง แต่บริษัทเหล่านี้กำลังทำให้มันดีขึ้นมาก แพลตฟอร์มการจ้างงานเหล่านี้พัฒนาอัลกอริธึม AI เพื่อจับคู่ผู้หางานกับบทบาทที่เหมาะสมที่สุด นอกจากนี้ บางแพลตฟอร์มจะไม่เปิดเผยชื่อโดยสมบูรณ์ ดังนั้นผู้สมัครจึงไม่ต้องกังวลว่าผู้จัดการปัจจุบันจะตรวจสอบพบ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัทบางแห่งที่ช่วยให้ผู้คนพบโอกาสในการทำงานที่ดีขึ้น