A Kühne Logistics University (KLU) kutatói azt javasolják, a logisztikai döntéseknél bátran bízzunk meg a mesterséges intelligencia előrejelzéseiben. Különösen akkor, amikor összetett problémákkal kapcsolatos feladatokról van szó.
Az ellátási láncok tervezőinek ma már lehetőségük van arra, hogy felhasználják nyersen vagy saját meglátásuk szerint módosítva az intelligens és öntanuló szoftverek által készített előrejelzéseket. De vajon ez hozzáadott értéket jelent-e, és meg lehet-e bízni az előrejelzések minőségében? A szoftver vagy az ember döntései célszerűbbek? Nos, ezekre a kérdésekre választ ad a KLU által Naghmeh Khosrowabadi, Kai Hoberg és Christina Imdahl (Eindhoven University of Technology) tudósok vezetésével készített tanulmány. Nem árulunk el nagy titkot, ha elkotyogjuk: bebizonyosodott, hogy az emberi beavatkozás nem javítja jelentősen a jóslatok pontosságát, ezért az okos segítőkben mindenképpen meg lehet bízni. A tanulmányhoz a csapat 30 millió előrejelzés adatait elemezte, amelyeket egy vezető MI (mesterséges intelligencia) szolgáltatótól és egy nagy európai élelmiszerüzlettől szereztek be. A kutatók ígérete szerint az eredmények egyszerre időt és pénzt takarítanak meg a vállalatoknak.
Az emberi optimizmus nem visz előre
Az eredmények tehát azt mutatják, hogy a logisztikai tervezők által végzett manipulációk átlagosan nem járulnak hozzá az előrejelzés pontosságához. Ehelyett a szakemberek még hajlamosak túlkompenzálni az olyan hatásokat, mint például az időjárás vagy egy kedvezmény, amelyeket az AI rendszer már figyelembe vett. A mesterséges intelligencia által generált előrejelzések mintegy 5 százaléka változott, és csak az emberi beavatkozások 50 százaléka hozott jobb eredményt.
A kutatók arra voltak kíváncsiak, hogy miért döntöttek úgy ezek a kevesek, hogy kiigazítják az AI által generált előrejelzéseket? Az eredmény: a beavatkozásra olyan paraméterek adtak impulzusokat, mint a termék ára, frissessége vagy a kedvezmények.
Ha például a mesterséges intelligencia rendszer egy igen drága termékre vonatkozó előrejelzést készít, a tervezési szakértők hajlamosak különös figyelmet fordítani rá és ennek megfelelően gyakrabban beavatkoznak. Ezen túlmenően az eredmények azt mutatták, hogy a tervezők által készített mesterséges intelligencia-előrejelzés sokkal pontosabb, ha az adott üzletben egy adott napon eladandó árucikkekre vonatkozik. Ebben a konkrét esetben az emberi előrejelzés kétszerese volt a mesterséges intelligencia-előrejelzésnek – utóbbi jóval közelebb állt a valósághoz. A kutatók összegzése szerint a tervezők túlzott optimizmusa a fő probléma. A mesterséges intelligencia előrejelzése kevésbé volt valószínű, de pontosabbnak bizonyult.
Együttműködésre van szükség
A KLU kutatói szerint az emberek továbbra is fontos szerepet fognak játszani a MI által támogatott előrejelzési folyamatokban. Egyes esetekben olyan ismeretekkel rendelkeznek, amelyek nem állnak a mesterséges intelligencia rendszer rendelkezésére, például a helyi eseményekről vagy a versenytársak akcióiról, ami lehetővé teszi számukra, hogy 70 százalékra növeljék a jobb előrejelzés esélyét.
Ennek elérése érdekében a KLU csapata azt javasolja, hogy a kiskereskedők és a mesterséges intelligencia szolgáltatók között nagyobb legyen az információcsere. Minél jobban megértik a tervező személyzet tagjai, hogy a rendszer hogyan jut el az előrejelzésekhez, annál könnyebben tudják eldönteni, hogy mikor kell beavatkozniuk. A kulcs az, hogy a tervezők számára egyértelművé tegyük, mikor kell beavatkozniuk, és mikor képes a rendszer magától is boldogulni.
