GenAI può integrare intelligence avanzata della supply chain e strumenti complessi in flussi di lavoro accessibili. Previsioni, pianificazione della fornitura e altri tipi di analisi avanzate che tradizionalmente richiedono algoritmi specializzati e conoscenze specialistiche possono essere messi a portata di mano degli utenti, democratizzandone l'utilizzo. GenAI può trasformare la collaborazione uomo-macchina e consentire un processo decisionale più rapido e accurato. Può collegare sistemi eterogenei e, nei casi più maturi, abilitare l'orchestrazione autonoma, coordinando attività e processi senza intervento manuale. Vediamo questi vantaggi emergere man mano che le distribuzioni GenAI avanzano attraverso un'evoluzione graduale.

Per trasformare radicalmente le supply chain utilizzando GenAI, le organizzazioni devono andare oltre i limiti dei precedenti approcci di adozione dell'IA che si concentravano su casi d'uso individuali. Un'implementazione efficace implica l'allineamento dell'implementazione di GenAI con gli obiettivi aziendali e l'identificazione dei flussi di lavoro in cui la tecnologia può aggiungere il massimo valore. Dare priorità alle aree giuste, ripensare i flussi di lavoro end-to-end e creare un ecosistema di partner garantirà che GenAI promuova miglioramenti sostenibili nei modi di lavorare, nell'automazione e nell'analisi.

Il potenziale inespresso dell’intelligenza artificiale nelle catene di fornitura

Le aziende sono state lente a realizzare la visione di catene di fornitura guidate dall'intelligenza artificiale. Ciò è dovuto principalmente a un'eccessiva enfasi sui poteri analitici dell'intelligenza artificiale senza un'adeguata attenzione alle applicazioni che includono un apprendimento adattivo sufficiente, ovvero la capacità di migliorare con l'uso e nel tempo. Le soluzioni di intelligenza artificiale, cariche di complessità, spesso sopraffanno il personale della catena di fornitura, portando a una bassa adozione e a un calo dei ritorni sugli investimenti (ROI).

Le sfide nello sfruttare il valore dell'intelligenza artificiale nelle catene di fornitura derivano da diversi fattori:

Processi. Molte aziende tentano di forzare l'adattamento delle applicazioni AI a processi obsoleti originariamente progettati attorno a sistemi legacy. In assenza di flussi di lavoro intuitivi, i professionisti della supply chain lottano con la complessità dei sistemi stratificati e con informazioni eccessive. Inoltre, l'interazione tra macchine ed esseri umani nel processo decisionale rimane inadeguata, in gran parte perché le proposte generate dall'AI spesso non riescono ad allinearsi con gli obiettivi dei decisori. Questa sfida è ulteriormente aggravata dalle variazioni all'interno delle organizzazioni (diverse funzioni possono avere incentivi contrastanti) e tra le organizzazioni (modelli operativi e strutture di governance unici spesso rendono le soluzioni pronte all'uso meno efficaci).

Tecnologia e dati. Le aziende spesso hanno difficoltà con basi dati scollegate, scarsa qualità dei dati e molteplici sistemi di registrazione, come i sistemi di pianificazione delle risorse aziendali. Senza processi di pulizia dei dati continui e meccanismi efficaci di governance dei dati, le implementazioni di IA sono ostacolate da informazioni incomplete o obsolete.

Persone. Molti dipendenti spesso non comprendono appieno come utilizzare le applicazioni AI, strumenti complessi che spesso non sono intuitivi, e come le applicazioni AI giungono alle loro conclusioni. Inoltre, i dipendenti scoprono che utilizzare le applicazioni significa riconciliare i dati su più sistemi, il che richiede di dedicare tempo prezioso a compiti di basso valore. E molte aziende sottovalutano il supporto e la formazione necessari per aiutare i dipendenti a passare a flussi di lavoro assistiti da AI. Senza una comprensione di questi strumenti, i dipendenti spesso resistono ad adottarli o a fare affidamento su di essi per decisioni aziendali critiche.

L'impatto di queste sfide è amplificato da una carenza di talenti incombente nella gestione della supply chain . Senza l'ampia adozione di soluzioni digitali, comprese quelle basate su GenAI, le aziende faranno fatica a gestire questo fondamentale processo aziendale. Affrontare le sfide dell'adozione dell'IA è essenziale per sviluppare una via da seguire per la gestione della supply chain.

GenAI ripristina l'evoluzione

BCG ha valutato sia le possibilità emergenti sia le sfide in corso nell'implementazione di GenAI per gestire complesse supply chain globali. Le analisi e i sondaggi sui professionisti della supply chain forniscono una prospettiva dettagliata su ciò che è attualmente fattibile con GenAI, oltre a semplici chatbot e casi d'uso isolati, e sul suo potenziale futuro.

La suite di funzionalità di GenAI lo rende una soluzione ideale per ottimizzare e semplificare le operazioni della supply chain, ravvivando le speranze in una trasformazione basata sull'intelligenza artificiale.

GenAI offre quattro vantaggi principali per le supply chain:

Miglioramento del Data Backbone. GenAI può rafforzare le basi dei dati, consentendo un utilizzo dei dati più ampio e accurato in varie applicazioni. Ad esempio, GenAI può pulire e aumentare continuamente i set di dati master, come le distinte base, e migliorare la ricerca e l'utilizzo delle basi di conoscenza dei fornitori.

Aumento dell'analisi della supply chain. Estraendo attributi significativi da dati non strutturati, ad esempio comportamento del cliente e caratteristiche del prodotto, GenAI può migliorare capacità come la previsione della domanda di prodotto. Progettando, eseguendo e analizzando un'ampia varietà di scenari, GenAI può prevedere le interruzioni in modo più accurato. Le aziende acquisiscono la capacità di prendere decisioni migliori in modo proattivo, portando a una supply chain più reattiva.

Revisione dell'esperienza utente. GenAI può semplificare l'uso di strumenti sofisticati. Ad esempio, può abilitare interfacce in linguaggio naturale per sistemi di pianificazione avanzati. Inoltre, molti utenti stanno diventando familiari con GenAI tramite strumenti come ChatGPT. Questa accessibilità e familiarità stanno rendendo i professionisti della supply chain più aperti all'adozione e all'uso di GenAI nelle operazioni quotidiane, come la creazione di scenari con varie configurazioni e l'interpretazione degli output del modello AI. 

Automazione profonda dei processi. Coordinando più strumenti e capacità e guidando i flussi di lavoro verso i risultati desiderati, GenAI può automatizzare i processi che in precedenza richiedevano un significativo intervento manuale. Quando i processi sono automatizzati, le aziende possono identificare i problemi in una fase iniziale e mitigarli molto più rapidamente.

BCG ha scoperto che questi quattro vantaggi possono apportare miglioramenti sostanziali. Ad esempio, GenAI può accelerare lo sviluppo di applicazioni complesse, interfacce e soluzioni di supply chain del 30%, migliorando significativamente l'agilità complessiva. L'adozione da parte degli utenti può vedere un netto aumento, con soddisfazione e utilizzo del sistema in aumento di oltre il 60%. Inoltre, le attività amministrative e di riconciliazione dei dati possono essere ridotte di oltre il 50%, liberando il personale per concentrarsi su attività a più valore aggiunto. Infine, un maggiore utilizzo di analisi avanzate può aumentare la velocità decisionale di oltre il 30%, consentendo scelte più rapide e informate.

Lo studio ha incluso anche il test delle capacità di ChatGPT di analizzare un ampio set di dati aziendale.

Quattro livelli di adozione di GenAI nelle catene di fornitura

Sulla base delle intuizioni BCG sul potenziale attuale e futuro di GenAI, sono stati identificati quattro livelli di capacità GenAI per le operazioni della supply chain. Questi livelli rappresentano una progressione verso processi sempre più automatizzati e intelligenti, con ogni livello che si basa sul precedente per creare una supply chain più fluida e ottimizzata. (Vedi l'immagine).

Soluzioni puntuali specifiche per attività. Inizialmente, GenAI può essere implementato tramite chatbot per supportare attività operative quotidiane di routine. Queste soluzioni puntuali offrono miglioramenti di automazione ed efficienza di base sfruttando le capacità standard di GenAI. Tali soluzioni sono maturate per diventare strumenti plug-and-play che le aziende possono facilmente adottare.

Miglioramenti dei processi. Al secondo livello, GenAI agisce in combinazione con gli attuali sistemi di pianificazione ed esecuzione per migliorare l'efficacia dei processi esistenti, come il monitoraggio delle supply chain per le interruzioni, la generazione di avvisi e la simulazione delle risposte. I primi prodotti GenAI a fornire tali miglioramenti sono stati rilasciati e altri sono in fase di sviluppo.

Deep Process Transformation. In questa fase, gli agenti GenAI verificano e aggiornano continuamente il set di dati master e guidano una riconsiderazione di interi flussi di lavoro, trasformando profondamente i processi principali. GenAI svolge un ruolo fondamentale nell'automazione e nel miglioramento della qualità del processo decisionale, con gli esseri umani che rimangono nel ciclo.

Alcuni agenti GenAI sono già disponibili e si prevede che saranno i principali driver del valore abilitato da GenAI nei prossimi cinque anni. Tuttavia, per sbloccare completamente il loro potenziale, sarà probabilmente necessaria una significativa riprogettazione dei processi. In molti casi, questa riprogettazione richiederà soluzioni personalizzate o almeno componenti aggiuntivi su misura per garantire che GenAI sia perfettamente integrato.

Automazione dei processi interfunzionali. Il livello più avanzato riguarda l'automazione dei processi interfunzionali, come il processo di esecuzione delle vendite e delle operazioni. Un consorzio di agenti GenAI auto-organizzati orchestra le operazioni della supply chain attraverso diverse funzioni, creando un sistema automatizzato, intelligente e collaborativo. (Vedi "Una visione di automazione profonda"). Questo utilizzo visionario di GenAI è in fase di ricerca e sviluppo.

Renderlo possibile

GenAI consente una trasformazione completa che migliora gli aspetti fondamentali della gestione della supply chain, tra cui le modalità di lavoro e il coinvolgimento degli utenti, l'automazione dei processi e lo sviluppo analitico.

L'implementazione di successo di GenAI nelle supply chain richiede un approccio strutturato che allinei le capacità tecniche con gli obiettivi aziendali. Ecco cinque passaggi essenziali.

Stabilisci l'ambizione. Allinea l'ambizione dell'azienda per l'adozione di GenAI con i suoi obiettivi strategici più ampi. GenAI non dovrebbe essere adottato semplicemente per la sua novità. Invece, concentrati su come può migliorare i risultati aziendali, sia migliorando l'efficienza operativa, riducendo i costi o affrontando specifiche sfide di mercato. Fai il punto sulle potenziali carenze di talenti e sul futuro di come verrà svolto il lavoro e valuta come GenAI può colmare le lacune eseguendo attività o alleviando gli oneri nelle aree operative in cui i professionisti qualificati della supply chain sono scarsi. Definire un'ambizione chiara aiuta a garantire che tutti gli sforzi siano concentrati sul raggiungimento di un impatto aziendale misurabile.

Mappa le decisioni chiave lungo la supply chain. Identifica dove GenAI può avere il maggiore impatto sul raggiungimento dell'ambizione. Ciò implica la mappatura di dove vengono prese le decisioni più importanti lungo la supply chain e l'analisi di come GenAI può migliorare la qualità e la velocità di tali decisioni. Invece di cercare di integrare GenAI in ogni aspetto delle operazioni aziendali, concentrati sulle decisioni di alto valore che sono fondamentali per il successo. Tali decisioni spesso riguardano la pianificazione aziendale integrata, la gestione dell'inventario o la programmazione della produzione. Concentrarsi sulle aree più preziose consente alle aziende di puntare agli investimenti con il rendimento più elevato.

Stabilisci le priorità da dove iniziare. Dai priorità alle aree in cui GenAI può avere il maggiore impatto iniziale, considerando il valore aziendale e la facilità di implementazione. Le iniziative potrebbero riguardare, ad esempio, l'automazione di un processo particolare o l'integrazione di GenAI in un sistema decisionale. Scegliendo aree con vantaggi immediati, le aziende possono creare slancio e finanziare il percorso.

Ripensare il flusso di lavoro end-to-end relativo alle decisioni chiave. Integrare GenAI per semplificare i processi e migliorare la qualità del processo decisionale, passando da flussi di lavoro gestiti da esseri umani a flussi di lavoro progettati da esseri umani. Ad esempio, automatizzare attività ripetitive, come il rifornimento dell'inventario o la pianificazione della domanda, può liberare i lavoratori per concentrarsi su decisioni strategiche più complesse. Garantire che GenAI sia completamente integrato nel flusso di lavoro, anziché essere aggiunto, può portare a una maggiore adozione e a risultati migliori.

Inizia a costruire con il giusto ecosistema. Le implementazioni GenAI di successo si basano su un solido ecosistema di partner, tra cui sviluppatori di tecnologia, progettisti di interfacce utente ed esperti di AI e supply chain. Sfrutta queste partnership esterne per colmare le lacune di capacità e risorse interne, ottenere l'accesso alle ultime tecnologie e accelerare l'implementazione. Costruendo questo ecosistema in anticipo, le organizzazioni possono avere il supporto di cui hanno bisogno per scalare efficacemente le soluzioni GenAI.

In sintesi

GenAI promuove una maggiore adozione di strumenti AI tramite interfacce user-friendly e automazione basata su agenti. Eccelle anche nell'orchestrazione interfunzionale, collegando sistemi e team diversi per consentire azioni più rapide e coordinate. I risultati, evidenti in una maggiore produttività e agilità, dimostrano che l'adozione di GenAI rafforza il vantaggio competitivo ed è una strategia essenziale per rendere le supply chain a prova di futuro.