„Mastas skatina efektyvumą – beveik šimtmetį pramonės planuotojai rėmėsi šiuo paprastu principu. 1936 m. aeronautikos inžinierius Theodore'as Wrightas atrado, kad sąnaudos mažėja nuspėjamai kiekvieną kartą, kai gamyba padvigubėja. Kuo daugiau gaminama, tuo pigesni daiktai tampa, iš dalies dėl to, kad mažėja vieneto mokymosi sąnaudos.
Dirbtinis intelektas paspartino šį principą.
Jis perrašo Wrighto dėsnį, kuriame daroma prielaida, kad patirtis seka gamybą: darote klaidas, iš jų mokotės ir tobulėjate.
DI leidžia patirčiai atsirasti prieš gamybą. Modeliavimas gali vykti milijonus kartų, prieš išsiunčiant vieną dėžę. Patirtis keičiasi beveik akimirksniu be jokių realių išlaidų. Mokymosi kreivė ne tik statėja. Ji griūva.
Tai reiškia, kad žinios, kurioms anksčiau prireikė dešimtmečių žmonių bandymų ir klaidų, gali atsirasti per savaites, dienas ar net valandas.
Tiekimo grandinėje tai yra esminis pokytis. Sprendimus dėl pajėgumų, sandėlio ploto, maršrutų, technologijų diegimo ir rizikos valdymo galima iš anksto modeliuoti, išbandyti ir optimizuoti. Netikslaus planavimo sąnaudos smarkiai sumažėja.
DI pažeidžia Wrighto dėsnį, nes mokymosi ciklas nebėra fizinis, o skaičiavimo. Paskirstymo modeliai gali būti testuojami, žlugti ir tobulėti milijonus kartų greičiau, nei tai padarytų bet kuri žmonių inžinierių komanda. Patirtis gali būti sugeneruota iš anksto, dideliu mastu ir su minimaliomis sąnaudomis.
Rezultatas yra dar galingesnis, kai DI susijungia su robotika, jutikliais, geopriniu intelektu ir debesų kompiuterija. Šios technologijos viena kitą papildo. Kiekvienas nuskaitytas konteineris, kiekvienas įvažiavimas į aikštelę ir kiekvienas sunkvežimio judėjimas tampa signalu, kurį DI sistemos naudoja skaičiavimams apdoroti ir kainodarai nustatyti. Tikslumas didėja. Inovacijos sujungiamos.
Trūkstamas ingredientas yra išmintis. Duomenys be konteksto yra triukšmas. Ateitis priklauso sistemoms, kurios sujungia neapdorotą skaičiavimo galią su sprendimais, šablonų atpažinimu ir srities patirtimi. Įsivaizduokite jas, kaip DI specialistes – specializuotas sistemas, kurios jau egzistuoja ir sparčiai tobulėja. Skirtingai nuo įprastų vartotojų DI įrankių, jos sujungia techninius pajėgumus su giliomis pramonės įžvalgomis.
Kai DI specialistus praturtina patyrusių specialistų patirtis, inovacijų ciklai dar labiau sugriūva. Jie ne tik kartojasi greičiau. Jie praleidžia žingsnius. Jie testuoja protingiau. Jie akimirksniu pasisuka. Atradimai spartėja šviesos greičiu.
Padariniai logistikai yra nepaprasti. Tiekimo grandinės gali nustoti elgtis, kaip valdomos sistemos, ir pradėti funkcionuoti labiau, kaip prisitaikantys organizmai. Dirbtinio intelekto agentai realiuoju laiku derėsis, peradresuos ir optimizuos prekių srautus. Tradicinius nuosavybės modelius, transporto parkus, sandėlius ir net darbo jėgą galėtų pakeisti dinamiškas, tobulai naudojamo, turto orkestravimas.
Laimėtojos nebus įmonės, kurios perveža daugiausia krovinių. Laimėtojai bus tie, kurie valdys turtingiausius duomenų srautus, kurie kurs ir diegs dirbtinio intelekto specialistus ir kurie priims naują realybę, o ne laikysis pasenusių prielaidų apie mastą.
Ši transformacija yra jaudinanti ir nerimą kelianti tuo pačiu metu. Ištisos darbo vietų kategorijos gali išnykti daug greičiau nei ankstesniuose kūrybinio naikinimo cikluose. DI dominuojančios tautos ir korporacijos gali kontroliuoti ne tik žinias, bet ir pasaulinės prekybos arterijas. Hiperoptimizuoti tinklai gali tapti trapiomis juodosiomis dėžėmis, labai efektyviomis, bet trapiomis, susidūrus su sukrėtimais ar priešiškomis atakomis. Inovacijų ciklas tampa vis aštresnis. Nauji produktai ir paslaugos kils ir kris dažniau, o įmonės, kurios gali greitai prisitaikyti, plės savo darbo jėgą, kad patenkintų paklausą.
Nepaisant visų pavojų, šis ištisų darbo vietų kategorijų panaikinimas gali paskatinti verslumo klestėjimą. Galime pamatyti... Vikrios įmonės, kurių skaičius dar nematytas, kiekviena sparčiai kyla, pasinaudodama mažomis verslo kūrimo sąnaudomis ir paskirstyta prieiga prie įrankių, ir taip pat greitai išnyksta, jei neišsprendžia klientų problemų.
Šis naujas logistikos verslumo aukso amžius atskleis sprendimus problemoms, apie kurių egzistavimą galbūt net nežinome. Wrighto dėsnis vis dar svarbus, tačiau dirbtinis intelektas jį sulaužė. Žinios gali materializuotis akimirksniu. Inovacijos ir perversmai ateis smūginėmis bangomis, o ne ciklais. Iššūkis bus ne įrankių kūrimas, o jų pasekmių tempo išgyvenimas.
Lyderiai, kurie prisitaikys prie šio naujo pasaulio, formuos prekybos ateitį. Tie, kurie to nepadarys, bus pakeisti.
---
Ponas Rosenthal yra „ESP Logistics Technology“ generalinis direktorius ir vienas iš įkūrėjų. Ponas Zuckerman yra vyresnysis partneris ir generalinis direktorius „Boston Consulting Group“. [1]
1. AI Destroys the Old Learning Curve. Rosenthal, Jonathan; Zuckerman, Neal. Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 23 Oct 2025: A17.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą