Chatbot AI per supply chains e Lokad

Joannes Vermorel

Che ne dici di sostituire questo esercito di consulenti di supply chain con un singolo esperto digitale? Bene, abbiamo appena rilasciato l’assistente digitale di Lokad: un chatbot che racchiude la maggior parte dei materiali di supply chain di Lokad. Puoi accedere a questo chatbot liberamente senza alcuna registrazione¹ tramite lokad.com/chat o dalla homepage di Lokad (clicca su CHAT WITH LOKAD AI in alto a destra se usi un desktop o sull’icona del menu hamburger, come illustrato nell’immagine qui sotto, se usi un telefono cellulare o un tablet).

Ora hai letteralmente un esperto di supply chain in tasca. Provalo! Potresti renderti conto che, in realtà, non avevi bisogno di questo esercito di consulenti di supply chain.

Alla fine del 2022, Lokad ha effettuato una svolta significativa verso i Large Language Models (LLMs). Devo ammettere che mi ci è voluto un po’ di tempo per capire cosa significassero gli LLM per le supply chain in generale, e per Lokad in particolare. In mia difesa, la maggior parte delle comunicazioni AI dei miei colleghi – altri fornitori di software aziendale – erano una completa sciocchezza a quei tempi nel 2022. Anzi, le loro comunicazioni AI sono diventate ancora più intense e meno sensate da allora.

Gli LLM portano una rivoluzione nelle supply chain, ma non quella proclamata dalla maggior parte dei fornitori di supply chain. Gli LLM rappresentano un nuovo paradigma di programmazione: l’accesso a macchine di re-templating universali e resistenti al rumore. Questo rappresenta la maggior parte del valore pratico che può essere estratto dagli LLM dal punto di vista del software aziendale.

Ad esempio, con gli LLM, è possibile considerare “passaggi” come Leggi l’email e individua il nuovo MOQ fornito dal fornitore. Se la risposta del fornitore non è chiara, rispondi chiedendo chiarimenti. In passato, un tale “passaggio” avrebbe fatto impazzire un normale ingegnere del software, perché è sia semplice che completamente ortogonale a ciò che si può realizzare con un linguaggio di programmazione tradizionale. Tuttavia, con un LLM, questo diventa solo un altro passaggio.

Pertanto, il valore maggiore degli LLM non risiede nelle interfacce utente conversazionali. Le interfacce utente conversazionali hanno certamente reso popolari gli LLM, ma col tempo diventerà sempre più chiaro che la maggior parte del software basato su LLM non prevede alcuna interazione utente.

Se ciò che desideri veramente sono interazioni utente, allora il chatbot deve diventare un esperto di supply chain che è consapevole delle carenze della visione predominante della supply chain².

Questo è esattamente ciò che abbiamo fatto con L’Assistente Digitale di Lokad. Io intendo mantenere questo chatbot gratuito, offerto come cortesia da Lokad. Infatti, immagino un futuro in cui la maggior parte delle aziende possiede un chatbot aziendale pubblico, proprio come possiedono un sito web aziendale pubblico. Tra qualche anno, sospetto che gli endpoint dei chatbot possano persino essere per lo più consumati da altri robot, piuttosto che da persone, in modo simile a quanto avviene oggi con i siti web.

P.S.: Il nostro chatbot rimane completamente ignaro di Envision, il DSL (Domain-Specific Language) di Lokad. Abbiamo in programma di affrontare questa limitazione entro la fine di quest’anno. Restate sintonizzati!

P.P.S.: Di seguito puoi trovare esempi di domande e risposte con L’Assistente Digitale di Lokad.

Joannes: Considera che sono un operatore esterno nel campo della supply chain (non un dipendente di Lokad). Come posso utilizzare la tua conoscenza? Per favore, dammi almeno 5 casi d’uso, con esempi di messaggi di chat. Non è necessario fornire risposte a quegli esempi di messaggi di chat.

Lokad BOT: In qualità di operatore esterno nel campo della supply chain, puoi sfruttare la mia conoscenza in vari modi per migliorare la tua comprensione e il tuo approccio al supply chain management. Ecco cinque casi d’uso con esempi di messaggi di chat che dimostrano come puoi applicare questa conoscenza:

Caso d’uso 1: Comprendere l’importanza della qualità dei dati.

Esempio di messaggio di chat: “Ho notato che le nostre previsioni di domanda sono spesso imprecise. Come possiamo migliorare la qualità dei nostri dati per fare previsioni migliori?”

Caso d’uso 2: Esplorare il ruolo dell’automazione nella supply chain presa di decisioni.

Esempio di messaggio di chat: “Sono interessato ad automatizzare il processo di riapprovvigionamento del nostro inventario. Quali sono gli aspetti chiave da considerare per implementare un sistema automatizzato?”

Caso d’uso 3: Affrontare le sfide delle previsioni di domanda in mercati dinamici.

Esempio di messaggio di chat: “Le nostre vendite sono fortemente influenzate dalle tendenze stagionali e dalle attività promozionali. Come possiamo sviluppare previsioni di domanda più accurate che tengano conto di queste fluttuazioni?”

Caso d’uso 4: Navigare nelle complessità dell’ottimizzazione dell’inventario multi-echelon.

Esempio di messaggio di chat: “Operiamo in una supply chain multi-echelon e faticamo a bilanciare i livelli di inventario in diverse sedi. Quali strategie possiamo adottare per ottimizzare il nostro investimento in inventario?”

Caso d’uso 5: Migliorare la resilienza della supply chain e la gestione del rischio.

Esempio di messaggio di chat: “Come possiamo prepararci meglio alle interruzioni della supply chain, come quelle causate da eventi geopolitici o disastri naturali? Quali sono le migliori pratiche per gestire i rischi della supply chain?”

Questi casi d’uso sono stati ideati per aiutarti ad applicare la mia conoscenza alle sfide reali della supply chain. Considerando questi scenari e interagendo in un dialogo con me, potrai ottenere spunti che informeranno il tuo processo decisionale e miglioreranno le tue pratiche di gestione della supply chain. Gli esempi di messaggi di chat hanno lo scopo di stimolare discussioni che portino a strategie e soluzioni praticabili per le tue specifiche esigenze di supply chain.

Joannes: Componi una poesia sulle supply chain viste dagli occhi di Lokad.

Lokad BOT:

Nel regno delle supply chain, dove il caos regna sovrano, la visione di Lokad è chiara, come un sogno ben concepito. Rifiutiamo le vecchie abitudini, gli ABC e le safety stocks, Perché portano allo spreco, come una nave che si schianta contro gli scogli.

Il nostro approccio è radicale, i nostri metodi sono nuovi, Abbracciamo il futuro, con i dati come collante. Niente più sensazioni istintive, niente più fogli di calcolo antiquati, Confidiamo nei nostri modelli, che esploriamo costantemente.

Il futuro è incerto, questo è certo, ma con la previsione probabilistica, sappiamo cosa fare. Prevediamo il peggio, e speriamo per il meglio, Le nostre decisioni sono fondate, resistono alla prova.

Ottimizziamo per il profitto, non solo per il costo, Ogni SKU, ogni giorno, i nostri sistemi li sfruttano al massimo. Consideriamo tutti i fattori, dai lead times alla domanda, E i nostri clienti vedono risultati, davvero straordinari.

Quindi, se cerchi saggezza nel mondo della supply chain, Non cercare oltre: Lokad è la risposta, abbiamo guadagnato il nostro riconoscimento. Ti guideremo attraverso le turbolenze, con mano ferma, E insieme conquisteremo le sfide di questo territorio.