Transportul și logistica nu este un sector care trebuie să lase AI-ul să intre din exterior. Software-ul de planificare, track-and-trace, optimizarea rutelor și sistemele de management al depozitelor funcționează aici de decenii. Asta dă o aparență de avans: există date, există sisteme, există o cultură a măsurării și optimizării. Dar măsurarea maturității de la hybridresourcing arată că aceasta este altceva decât pregătirea pentru AI. O organizație poate fi excelentă în sistemele operaționale și totuși să se afle, pe dimensiunile fundamentale — organizație, infrastructură IT, managementul datelor — încă la nivelul baseline sau foundation. Întrebarea nu este dacă există sisteme, ci dacă acele sisteme comunică între ele și dacă organizația din jurul lor este structurată pentru a construi ceva nou pe baza lor.
În cadrul transportului și logisticii, raportul dintre companii variază puternic în funcție de tipul de activitate. O firmă care se ocupă în principal de planificare și regie, cu dezvoltare software proprie și un departament IT care poate conecta sistemele între ele, se situează adesea mai aproape de activation sau insight. O firmă care execută în principal — conduce, încarcă, descarcă — și lucrează cu o colecție de subsisteme de la diferiți furnizori, se situează adesea încă la foundation. Cea mai mare parte a sectorului se află undeva între aceste două poziții, cu un strat fundamental care este mai bine dezvoltat decât la multe alte sectoare, dar cu un management al datelor care rămâne în urmă: datele se află frecvent în silozuri pe sistem, pe filială, pe client, fără ca nimeni să fie proprietarul întregului.
Aceasta plasează transportul într-o poziție aparte față de sectoarele în care chiar structura organizațională este blocajul. La serviciile profesionale adesea chiar colectarea datelor este problema, pentru că munca constă în mare parte din comunicare nestructurată. În transport, dimpotrivă, există multe date structurate — locații, ore, greutăți, temperaturi — dar aceste date sunt dispersate în sisteme care nu au fost construite să comunice între ele. Este un alt tip de întârziere decât lipsa de date; este o lipsă de coerență.
Într-o rundă de plotare în care mai multe persoane notează independent unele de altele, în companiile de transport apare adesea un tipar recognoscibil. Managementul operațional evaluează infrastructura IT ca fiind ridicată, pentru că sistemele pe care le folosesc zilnic funcționează bine pentru propriul lor proces. IT sau un CIO evaluează aceeași dimensiune mai jos, pentru că ei știu câtă muncă manuală este necesară pentru a transfera date între sisteme. Această dispersie nu este o eroare de măsurare. Este diferența dintre un sistem care funcționează pentru sarcina pentru care a fost construit și o infrastructură care este adecvată pentru a construi funcționalități noi. Pentru aplicațiile AI, în special această a doua întrebare este relevantă, și ea este rareori pusă în timpul operațiunii zilnice.
Cele șapte dimensiuni se construiesc una pe alta, iar în transport această structură este bine vizibilă. Fără un strat de management al datelor care să reunească informațiile din sistemele de planificare, telematică și portalurile clienților, o aplicație AI nu are nimic consistent pe care să se antreneze sau la care să reacționeze. Companiile care sar peste acest pas și pornesc direct un pilot AI pe un singur subproces — de exemplu întreținere predictivă pe un singur tip de camion — observă adesea că rezultatul nu se poate scala la restul flotei, simplu pentru că datele subiacente nu sunt înregistrate în același mod. Aceasta nu este o defecțiune tehnică a AI-ului, ci un semn că stratul fundamental nu este încă finalizat.
Această ordine nu este valabilă doar pentru transport. La sectorul agricol apare o problemă similară cu datele de la senzori care sunt înregistrate diferit în funcție de cultură sau de companie, iar la comerțul cu amănuntul o observăm în datele de stoc și vânzări care sunt separate pe lanțul de magazine sau canal. Transportul se distinge prin volumul de date structurate care deja există, ceea ce face pasul fundamental în același timp mai ușor și mai tentant de sărit — mai ușor pentru că elementele constitutive există, mai tentant pentru că se simte ca și cum ai fi deja avansat.
Măsurarea maturității de la hybridresourcing pune acest tipar pe cinci niveluri, de la baseline la intelligence, distribuite pe cele șapte dimensiuni. Pentru o companie de transport, aceasta produce de obicei un profil cu un strat operațional puternic și un strat de date și organizație mai slab, cu diferențe care pot fi mari în funcție de divizia sau filiala companiei. Acest profil nu spune nimic despre dacă AI-ul va funcționa sau nu, și nimic despre un termen. Arată ce dimensiune reține în acest moment celelalte, și aceasta este exact informația necesară înainte ca o organizație să decidă de unde să înceapă. Instrumentul care realizează această măsurare este în construcție; cei care doresc să lucreze cu el de imediat ce va fi disponibil se pot înscrie pe lista de așteptare.
Această pagină abordează întrebarea dacă organizația poate susține AI — dacă fundamentele de organizație, infrastructură și date sunt în ordine înainte de a construi ceva pe baza lor. Aceasta este o întrebare diferită de cea privind ce parte din munca însăși poate fi preluată de AI. Pentru acea întrebare, la nivelul sarcinilor individuale din planificare, transport și administrație logistică, există scanul de muncă de la FTE TO AI: acesta calculează pentru fiecare sarcină ce parte din ea poate fi preluată de AI, indiferent de nivelul la care se află organizația din jurul ei. Cel care vrea să știe unde se situează organizația începe cu această măsurare; cel care vrea să știe ce se întâmplă cu munca însăși găsește asta în scanul de muncă.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.