Aquest any 2023, ha portat grans canvis. Dins d’ells, estem vivint el boom d’una tecnologia que fa un temps només podíem imaginar-la: la intel·ligència artificial.
A partir del sorgiment del xat GPT des de finals del 2022, no paren de sortir eines per a facilitar-nos tota classe de tasques. Aquest és només el començament i d’ara endavant no deixarem de sorprendre’ns amb el que aquesta per venir.
La intel·ligència artificial generativa està irrompent a tots els sectors. En aquest article veurem com afecta a la logística.
Primer, què és la Intel·ligència Artificial Generativa?
La Intel·ligència Artificial Generativa és una branca de la intel·ligència artificial que se centra en la creació de contingut original i divers a partir de dades d’entrada o algorismes predefinits.
Aquests sistemes utilitzen tècniques d’aprenentatge automàtic, xarxes neuronals i algorismes evolutius per a aprendre patrons, estils i estructures en les dades, per a generar resultats que imiten o amplien aquests patrons.
Les aplicacions de la IA Generativa abasten camps com la generació de text, creació d’imatges, música, disseny 3D, entre altres, i tenen un gran potencial per a impulsar la innovació i millorar l’eficiència en diverses indústries.
L’exemple més sonat: ChatGPT que ha vingut a canviar les regles de joc.
ChatGPT desenvolupat per OpenAI és un model de llenguatge generatiu basat en l’arquitectura GPT. GPT es refereix a Generative Pre-trained Transformer (Transformador Generatiu Pre-entrenat). Aquest model, que actualment podem utilitzar en la seva plataforma està dissenyat per a generar respostes coherents i contextuals en converses de text.
Aquesta és una arquitectura de model de llenguatge que usa mecanismes d’atenció i transformadors per a generar text coherent i contextualment rellevant. L’arquitectura GPT es basa en el pre-entrenament i l’ajust fi, cosa que significa que primer s’entrena en un gran cos de text per aprendre patrons i estructures generals del llenguatge, i després s’ajusta a tasques específiques o dominis amb conjunts de dades més petites i específiques.
ChatGPT és una implementació de l’arquitectura GPT dissenyada per a ser utilitzada en converses de text i oferir respostes contextuals i coherents a les preguntes i declaracions de l’usuari.
Altres exemples de IA Generativa:
- Intel·ligència Artificial Generativa en Bing. Una experiència on la IA augmenta el motor de cerca tradicional de Bing alhora que pot funcionar com xatbot per separat. Aquesta és una competència del Xat GPT que busca generar millors experiències de cerca, bones respostes i un toc de creativitat.
- Copilot de Microsoft. Microsoft en aliança amb OpenAI està preparant el Microsoft 365 Copilot que pròximament sortirà per a revolucionar el treball en les oficines integrat a les eines d’Office.
La Intel·ligència artificial Generativa aplicada a la logística.
La Intel·ligència Artificial Generativa també pot ser aplicada en l’àmbit de la logística per a millorar l’eficiència i l’optimització de les operacions. Descobrim algunes de les seves possibles aplicacions:
- Rutes de transport optimitzades: La IA generativa pot ser utilitzada per a analitzar dades històriques i en temps real de trànsit, condicions climàtiques, i altres factors que influeixen en la logística. A partir d’aquesta informació, la IA pot generar rutes de transport optimitzades que minimitzin el temps de trànsit, el consum de combustible i altres costos associats.
Encara que ja portem anys experimentant amb la IA per a l’optimització de rutes en transport, ara la IA generativa ha donat un impuls gran en la innovació. Això té també un enorme efecte per a la impulsió dels cotxes autònoms.
- Intel·ligència artificial en la indústria del transport i altres aplicacions en logística:
- Planificació de la cadena de subministrament: La IA generativa pot analitzar patrons de demanda, fluctuacions en la producció, així com, altres factors clau per a generar plans de producció i distribució optimitzats. Això permet a les empreses anticipar-se a les necessitats futures, gestionar millor els recursos i reduir el risc d’interrupcions en la cadena de subministrament.
En la indústria logística, la predicció de la demanda i la gestió d’inventaris són crucials per a garantir operacions eficients i satisfer les necessitats del client. Tradicionalment, aquests processos s’han basat en dades històriques i anàlisis manuals, la qual cosa consumeix molt temps i és propens a errors.
No obstant això, amb el sorgiment de la tecnologia de IA generativa, les empreses de logística poden aprofitar algorismes avançats i tècniques d’aprenentatge automàtic per a generar prediccions precises sobre la demanda futura i optimitzar els seus nivells d’inventari i programació de producció en conseqüència.
A més, la IA generativa pot ajudar les empreses de logística a identificar possibles interrupcions en la cadena de subministrament, com a esdeveniments climàtics o retards en el transport. Al proporcionar informació i anàlisis predictives en temps real, la IA generativa pot ajudar les empreses a respondre de manera proactiva i mitigar possibles interrupcions abans que ocorrin.
- Forecast Pro Quick Tour de Amazon, una eina que utilitza algorismes i aprenentatge automàtic per a analitzar dades històriques i generar prediccions precises sobre la demanda futura.
- Gestió de magatzems i centres de distribució: Aquesta eina pot ser utilitzada per analitzar grans volums de dades relacionades amb la gestió de magatzems, com la ubicació de productes, temps de moviment i patrons de demanda. A partir d’aquestes dades, la IA pot generar dissenys de magatzems optimitzats que maximitzin l’eficiència en la manipulació i l’emmagatzematge de productes.
- Servei al client: També es pot utilitzar per a millorar el servei al client en automatitzar les respostes a consultes comuns, alliberant els agents de servei al client perquè s’ocupin de problemes més complexos.
- Aquestes eines tenen el potencial de revolucionar la forma en que les empreses interactuen amb els seus clients. En automatitzar les respostes a consultes comunes, els xatbots i l’automatització del correu electrònic poden reduir significativament els temps de resposta, alliberant els equips perquè gestionin problemes més complexos.
Els assistents de veu amb tecnologia de IA generativa poden brindar una experiència més personalitzada i fluida per als clients que prefereixen usar comandes de veu. Fins i tot es pot utilitzar per a analitzar el sentiment del client, identificant problemes potencials abans que es converteixin en problemes importants, la qual cosa permet a les empreses abordar les inquietuds de manera proactiva i millorar la satisfacció general.
Desafiaments i riscos en la implementació de la IA Generativa
La Intel·ligència Artificial Generativa té un gran potencial per a revolucionar la indústria logística en els propers anys. La capacitat d’aquestes tecnologies per a analitzar grans quantitats de dades i generar solucions optimitzades a partir d’ells, permetrà a les empreses de logística millorar significativament la seva eficiència, reduir costos i temps.
És crucial tenir en compte els desafiaments i riscos associats amb la implementació de la IA generativa en la indústria logística i en qualsevol negoci en general. La qüestió de la seguretat de les dades, la privacitat i l’ètica en l’ús d’aquestes tecnologies serà crucial per a garantir un futur sostenible i reeixit per a les empreses en l’era de la IA.
En aquest sentit, cal dir que, quant a la seguretat de les dades, és crític que s’implementin mesures de seguretat adequades per a protegir les dades contra la manipulació, el robatori o la pèrdua. Això podria incloure mesures com el xifratge de dades, l’autenticació d’usuaris i l’accés limitat a les dades a només aquells que els necessiten per a complir amb les seves funcions laborals.
Si parlem de privacitat, és important que es respectin els drets de les persones a la privacitat i que es compleixin les lleis i regulacions aplicables. Per exemple, es poden aplicar tècniques d’anonimització de dades per a protegir la privacitat de les persones, com l’ús de pseudònims o l’eliminació de dades personals identificables.
En relació amb l’ètica, és rellevant que es considerin els impactes potencials de la implementació de la IA en la societat i que es prenguin mesures per a evitar qualsevol impacte negatiu. Això podria incloure l’avaluació dels algorismes utilitzats per a detectar qualsevol biaix potencial i la implementació de mesures per a garantir que la IA s’usi de manera justa i no discriminatòria. Un dels problemes de les eines d’IA és com les “ensenyem”, és a dir, quin volum de dades utilitzem en el seu procés d’aprenentatge. Si aquestes dades estan esbiaixades, aleshores els resultats que obtindrem també ho seran. Això implica que pot haver biaix de gènere, de raça o de qualsevol tipus en les seves respostes. L’ètica dels patrons de dades és un dels temes de debat des de fa temps quan parlem d’IA.
Hi ha per això, una certa unanimitat, que el principal problema actual del desenvolupament de la IA és la dependència de les grans empreses privades, sense control públic o estatal. Moltes d’aquestes empreses tenen grans quantitats de dades i recursos per a invertir en el desenvolupament d’eines de IA avançades, la qual cosa els dona un gran avantatge competitiu en el mercat. A més, el fet que aquestes empreses tinguin un gran control sobre la tecnologia de IA pot plantejar preocupacions respecte a la concentració de poder i la falta de transparència.
No obstant això, també hi ha esforços en curs per a abordar aquests desafiaments. Per exemple, algunes iniciatives busquen fomentar la col·laboració entre empreses privades i públiques per a promoure el desenvolupament de tecnologies de IA més ètiques i sostenibles. També existeixen esforços per a desenvolupar marcs reguladors i polítiques públiques que puguin guiar l’ús de la IA i protegir els drets i la privacitat de les persones.
A més, hi ha iniciatives per a fomentar el desenvolupament de tecnologies de IA més descentralitzades i distribuïdes que no depenguin d’una sola empresa o entitat centralitzada. Per exemple, la tecnologia blockchain s’està explorant com una manera de permetre que les dades siguin compartides de manera segura i descentralitzada, la qual cosa podria promoure la innovació i reduir la dependència de les grans empreses.
En resum, és cert que la dependència de les grans empreses quant a la IA planteja uns certs desafiaments quant al control públic o estatal. No obstant això, hi ha esforços en curs per a abordar aquests desafiaments i fomentar el desenvolupament de tecnologies de IA més ètiques, sostenibles i descentralitzades.
