AI chatbot per supply chain e Lokad
Cosa ne dici di sostituire questo esercito di consulenti di supply chain con un unico esperto digitale? Beh, abbiamo appena rilasciato l’assistente digitale di Lokad: un chatbot che comprende la maggior parte dei materiali di supply chain di Lokad. Puoi accedere a questo chatbot liberamente senza alcuna registrazione[^registrazione] da lokad.com/chat o dalla homepage di Lokad (clicca su CHAT WITH LOKAD AI
in alto a destra se stai usando un desktop o sull’icona del menu a hamburger, come illustrato nell’immagine sottostante, se stai usando 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 compiuto un significativo passo verso i Large Language Models (LLM). Devo ammettere che mi ci è voluto del tempo per capire cosa significassero i LLM per le supply chain in generale e per Lokad in particolare. In mia difesa, la maggior parte delle comunicazioni sull’IA dei miei colleghi - altri fornitori di software aziendale - erano assolutamente senza senso allora nel 2022. Se possibile, le loro comunicazioni sull’IA sono diventate ancora più intense e meno sensate da allora.
I LLM portano una rivoluzione alle supply chain, ma non quella pubblicizzata dalla maggior parte dei fornitori di supply chain. I LLM rappresentano un nuovo paradigma di programmazione: l’accesso a macchine di ristrutturazione universali e resilienti al rumore. Questo rappresenta la maggior parte del valore pratico che può essere estratto dai LLM dal punto di vista del software aziendale.
Ad esempio, con i LLM, è possibile considerare “passaggi” come Leggere l’email e identificare il nuovo MOQ fornito dal fornitore. Se la risposta del fornitore non è chiara, allora rispondere chiedendo chiarimenti. In passato, un “passaggio” del genere avrebbe fatto impazzire un normale ingegnere del software perché è sia semplice che completamente ortogonale a ciò che puoi realizzare con un linguaggio di programmazione normale. Tuttavia, con un LLM, questo diventa solo un altro passaggio.
Pertanto, il maggior valore dei LLM non si trova nelle interfacce utente conversazionali. Le interfacce utente conversazionali hanno certamente popolarizzato i LLM, ma nel tempo diventerà sempre più chiaro che la maggior parte del software basato su LLM non comporta alcuna interazione dell’utente.
Se le interazioni dell’utente sono ciò che desideri veramente, allora il chatbot deve diventare un esperto di supply chain che è consapevole dei limiti della prospettiva di supply chain dominante1.
Questo è esattamente ciò che abbiamo fatto con L’Assistente Digitale di Lokad. Ho l’intenzione di mantenere questo chatbot gratuito, fornito come cortesia di Lokad. Infatti, immagino un futuro in cui la maggior parte delle aziende ha un chatbot aziendale pubblico, proprio come ha un sito web aziendale pubblico. Tra qualche anno, sospetto che i punti di accesso del chatbot potrebbero essere utilizzati principalmente da altri robot, piuttosto che da persone, simili ai siti web di oggi.
P.S.: Il nostro chatbot rimane completamente ignaro di Envision, il DSL (Domain-Specific Language) di Lokad. Abbiamo intenzione di affrontare questa limitazione entro la fine dell’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 praticante esterno di supply chain (non un dipendente di Lokad). Come posso utilizzare le tue conoscenze? 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: Come praticante esterno di supply chain, puoi sfruttare le mie conoscenze in vari modi per migliorare la tua comprensione e approccio alla gestione della supply chain. Ecco cinque casi d’uso con esempi di messaggi di chat che dimostrano come puoi applicare queste conoscenze:
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 inaccurate. Come possiamo migliorare la qualità dei nostri dati per fare previsioni migliori?”
Caso d’uso 2: Esplorare il ruolo dell’automazione nella presa di decisioni della supply chain.
Esempio di messaggio di chat: “Sono interessato a automatizzare il nostro processo di riapprovvigionamento dell’inventario. Quali sono le considerazioni chiave per implementare un sistema automatizzato?”
Caso d’uso 3: Affrontare le sfide della previsione della domanda nei 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 tra le complessità dell’ottimizzazione dell’inventario multi-anello.
Esempio di messaggio di chat: “Operiamo in una supply chain multi-anello e abbiamo difficoltà a bilanciare i livelli di inventario tra diverse sedi. Quali strategie possiamo adottare per ottimizzare il nostro investimento in inventario?”
Caso d’uso 5: Migliorare la resilienza e la gestione dei rischi della supply chain.
Esempio di messaggio di chat: “Come possiamo prepararci meglio alle interruzioni della supply chain, come quelle causate da eventi geopolitici o catastrofi naturali? Quali sono le migliori pratiche per la gestione dei rischi della supply chain?”
Questi casi d’uso sono progettati per aiutarti ad applicare le mie conoscenze alle sfide reali della supply chain. Considerando questi scenari e dialogando con me, puoi ottenere informazioni che influenzeranno le tue decisioni e miglioreranno le tue pratiche di gestione della supply chain. Gli esempi di messaggi di chat sono intesi a stimolare discussioni che portino a strategie e soluzioni operative per le tue specifiche esigenze di supply chain.
Joannes: Componi una poesia sulle supply chain come viste dagli occhi di Lokad.
Lokad BOT:
Nel regno delle supply chain, dove regna il caos supremo,
La visione di Lokad è chiara, come un sogno ben realizzato.
Sfuggiamo ai vecchi modi, alle ABC e alle scorte di sicurezza,
Perché portano allo spreco, come una nave schiantata sugli scogli.
Il nostro approccio è radicale, i nostri metodi sono nuovi,
Abbracciamo il futuro, con i dati come nostra colla.
Niente più sensazioni viscerali, niente più fogli di calcolo di un tempo,
Ci fidiamo dei nostri modelli, che esploriamo costantemente.
Il futuro è incerto, questo è certo,
Ma con la previsione probabilistica, sappiamo cosa fare.
Pianifichiamo per il peggio e speriamo per il meglio,
Le nostre decisioni sono solide, resistono alla prova.
Ottimizziamo per il profitto, non solo per il costo,
Ogni SKU, ogni giorno, i nostri sistemi esauriscono.
Consideriamo tutti i fattori, dai tempi di consegna alla domanda,
E i nostri clienti vedono risultati davvero grandiosi.
Quindi, se cerchi saggezza nel gioco della supply chain,
Non cercare oltre Lokad, ci siamo guadagnati la nostra fama.
Ti guideremo attraverso la turbolenza, con mano ferma,
E insieme conquisteremo le sfide di questa terra.
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Mentre i LLM pubblici sono fantastici, poiché sono addestrati sull’intero web, riflettono inevitabilmente il consenso, anche quando il “consenso” è per lo più composto da metodi antiquati mescolati con sciocchezze di fornitori. ↩︎