AI e Gestione delle Operazioni – Una Vera Unione Celestiale?

AI e Gestione delle Operazioni - Unione Celestiale?

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Nel panorama aziendale contemporaneo, la convergenza tra intelligenza artificiale (AI) e gestione delle operazioni non è più solo una possibilità, ma una realtà. Questa amalgama ha il potenziale per sbloccare un valore immenso per le organizzazioni di tutti i settori, promettendo miglioramenti nella efficienza, esperienze dei clienti potenziate e molto altro.

La gestione delle operazioni è la pietra angolare di qualsiasi organizzazione, responsabile della pianificazione, direzione e coordinamento di tutte le attività produttive.

Tuttavia, non è un segreto che questi processi possono spesso essere complessi, richiedere molto tempo e essere soggetti a errori. Entra in gioco l’AI. Con la sua capacità di analizzare grandi quantità di dati, prevedere tendenze e automatizzare compiti, l’AI ha il potenziale per rivoluzionare la gestione delle operazioni in modo senza precedenti.

Si stima che entro il 2030 l’AI potrebbe contribuire fino a 15,7 trilioni di dollari all’economia globale (PwC, 2017). Con tali interessi in gioco, è chiaro perché le aziende sono desiderose di sfruttare il suo potere nei loro modelli operativi.

Perché questo matrimonio è rivoluzionario?

La gestione delle operazioni, nel suo nucleo, si occupa di garantire che i processi si svolgano in modo fluido ed efficiente. L’AI, con le sue capacità di elaborazione dei dati e analisi predittive, può fornire le informazioni necessarie per ottimizzare questi processi.

L’AI può essere utile nella gestione dell’inventario, ad esempio, prevedendo la domanda e regolando di conseguenza i livelli di stock. Secondo McKinsey, questo può portare a una riduzione del 20% dei costi dell’inventario, una diminuzione del 10% delle mancanze di magazzino e un aumento del 2-3% del fatturato.

Questo è solo una delle molte possibilità ed aree della gestione delle operazioni in cui rimane ancora molto valore da sbloccare con l’applicazione dell’intelligenza artificiale. Considerando gli altri aspetti delle operazioni e la quantità di tempo e denaro persi a causa delle inefficienze, i risparmi possono essere assolutamente monumentali.

Il matrimonio tra AI e gestione delle operazioni non è solo un incontro tra tecnologia e business; è una fusione che promette di ridefinire l’essenza stessa dell’efficienza e dell’efficacia organizzativa. Ecco un’analisi più approfondita di perché questa convergenza è così innovativa:

Previsioni potenziate

Le previsioni rappresentano un terzo del lavoro nella gestione delle operazioni e tradizionalmente coinvolgono esseri umani che analizzano grandi quantità di dati per formulare ipotesi informate per pianificare le operazioni del mese, del trimestre o dell’anno successivo. L’AI è pronta a cambiare questa situazione.

  1. Oltre ai dati storici

I metodi di previsione tradizionali si basano principalmente su tendenze e dati passati. Sebbene siano utili, spesso non riescono a prevedere improvvisi cambiamenti di mercato. L’AI, invece, non guarda solo al passato; osserva l’ambiente circostante e persino il futuro. Cercando tra grandi insiemi di dati, individua modelli sottili che gli esseri umani potrebbero non notare.

  1. Analisi olistica

L’AI tiene conto di molteplici variabili provenienti da diverse fonti. Dai indicatori economici globali e le tendenze del settore agli eventi locali e persino al sentimento sui social media, l’AI offre una visione a 360 gradi del panorama delle previsioni. Quindi, mentre è perfettamente fattibile eseguire un’analisi operativa scaricando un modello di budget operativo per contenere tutti i dati di transazione storici, il livello di approfondimento che può essere generato da una soluzione AI è ineguagliabile rispetto agli sforzi umani.

  1. Apprendimento adattivo

I modelli di previsione basati su AI migliorano nel tempo. Man mano che arrivano più dati, questi modelli si perfezionano, rendendo le previsioni ancora più accurate e le aziende più agili nella loro risposta.

Gestione dell’inventario 2.0

Per la maggior parte delle aziende, la gestione e l’ottimizzazione degli inventari sono fondamentali per ottenere profitto, specialmente nei settori con margini di profitto sottili.

  1. Rilevamento della domanda

Oltre alla semplice previsione, i sistemi AI possono “percepire” i cambiamenti nella domanda in tempo reale. Se si verifica un improvviso aumento di popolarità di un prodotto a causa di una tendenza virale, l’AI può regolare quasi istantaneamente i requisiti di inventario.

  1. Livelli di stock ottimizzati

Un eccesso di stock lega il capitale e aumenta i costi di stoccaggio, mentre una disponibilità insufficiente può portare a perdite di vendite. L’AI garantisce un inventario equilibrato, ottimizzando i livelli di stock in base ai dati di vendita predittivi e ai fattori esterni, riducendo gli sprechi e i costi di stoccaggio.

  1. Inventario personalizzato

Per le aziende con più punti vendita o magazzini, l’AI può personalizzare l’inventario in base alle preferenze e alle richieste regionali, garantendo che ogni posizione sia ottimizzata individualmente.

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Padronanza della catena di fornitura

Gli operatori delle operazioni umane finalmente hanno un alleato degno di aiutarli ad affrontare la complessità delle moderne catene di fornitura.

  1. Risoluzione proattiva dei problemi

Al posto di reagire solo ai problemi quando si presentano, i sistemi di intelligenza artificiale possono prevedere le sfide prima che si verifichino. Che si tratti di un potenziale ritardo del fornitore o di un evento meteorologico che potrebbe interrompere le spedizioni, l’AI può identificare il rischio in anticipo.

  1. Ottimizzazione dinamica del percorso

Per la logistica e la consegna, l’AI non pianifica solo il percorso più efficiente, ma lo ricalcola costantemente in base ai dati in tempo reale, come le condizioni del traffico, i lavori stradali o altri ritardi imprevisti. Ciò garantisce che le consegne rimangano in programma e che i costi siano minimizzati.

  1. Gestione delle relazioni con i fornitori

L’AI può monitorare e analizzare i dati sulle prestazioni dei fornitori, aiutando le aziende a identificare i partner più affidabili e persino a negoziare termini in base alle previsioni delle future condizioni di mercato.

Gli ostacoli che si presentano

Come in ogni percorso di trasformazione, la strada verso le operazioni alimentate dall’AI non è priva di ostacoli, qualcosa di cui le organizzazioni devono tener conto prima di procedere.

  • Implicazioni di costo

Spesso sono necessari investimenti iniziali elevati per integrare soluzioni di intelligenza artificiale sofisticate. Oltre all’installazione, i sistemi di AI richiedono una manutenzione e una formazione regolari, che aumentano ulteriormente l’onere finanziario. Man mano che gli algoritmi diventano più complessi e i volumi di dati aumentano, assicurare che i sistemi rimangano all’avanguardia può essere costoso.

In aggiunta a ciò, il ritorno sull’investimento (ROI) per i sistemi di AI potrebbe non essere immediato. Le aziende hanno bisogno di una visione chiara a lungo termine e devono essere pazienti prima di vedere risultati tangibili.

  • Umano vs Macchina

Fidarsi troppo dell’AI rischia di mettere in secondo piano un’inestimabile esperienza umana. Un approccio ibrido, in cui l’AI complementa anziché sostituire il giudizio umano, è spesso il migliore. C’è una preoccupazione reale riguardo all’AI che porta alla perdita di posti di lavoro o rende obsolete determinate competenze. Le organizzazioni devono gestire queste transizioni con delicatezza, assicurandosi che i dipendenti acquisiscano nuove competenze e vengano integrati nel nuovo quadro potenziato dall’AI.

Lo scenario ideale spesso vede l’AI come un aiuto anziché una sostituzione. Le persone, con la loro intuizione ed esperienza, che lavorano insieme alle intuizioni basate sui dati dell’AI, possono ottenere i migliori risultati. Implementare e perfezionare questo modello è cruciale per il successo a lungo termine.

  • Dilemmi etici

Il potere dell’AI comporta sfide etiche, in particolare per quanto riguarda la privacy dei dati, che le aziende devono affrontare diligentemente. Per cominciare, le organizzazioni devono assicurarsi di essere conformi alle leggi sulla privacy e che i dati dei clienti siano protetti. Oltre a ciò, è essenziale comprendere che i sistemi di AI sono validi solo quanto i dati che ricevono. Se questi dati contengono pregiudizi, le decisioni dell’AI potrebbero involontariamente perpetuarli o amplificarli. Ciò può avere conseguenze gravi, specialmente in settori come la selezione del personale, il credito o l’assistenza sanitaria.

Riflettori sui pionieri

Le aziende pionieristiche hanno già integrato l’AI nelle loro operazioni, creando una roadmap per altre:

  • Amazon

Il modello di previsione della domanda di Amazon è basato sull’AI, garantendo che abbiano livelli di inventario adeguati. La loro gestione della catena di fornitura, dal fornitore all’utente finale, si avvale del machine learning per ottimizzare ogni punto di contatto.

  • Starbucks

Oltre alle previsioni degli ordini, Starbucks utilizza l’AI per ottimizzare i livelli di personale, garantendo di avere il numero giusto di baristi durante i momenti di punta. Il loro sistema di gestione dell’inventario prevede anche di quali ingredienti avranno bisogno in maggior quantità, basandosi sui dati di vendita in tempo reale e persino sulla stagionalità.

  • Unilever

Questo gigante dei beni di consumo sfrutta l’AI per tutto, dalla previsione della domanda di mercato all’automazione dei processi di produzione. In questo modo, hanno segnalato una significativa riduzione dei tempi di produzione e un miglioramento della soddisfazione del cliente.

Il futuro è adesso

Nell’era dell’Industria 4.0, la convergenza tra AI e gestione delle operazioni è un cambio di gioco. Le aziende che abbracciano questa tendenza possono ottenere vantaggi competitivi, efficienze migliorate ed esperienze clienti potenziate.

In definitiva, l’IA nella gestione delle operazioni non riguarda solo l’aumento dei profitti. Si tratta di fornire alle aziende le risorse necessarie per servire meglio i propri clienti e adattarsi a un mondo sempre più digitale. Come ha detto in modo conciso Andrew Ng, co-fondatore di Google Brain: “L’IA è la nuova elettricità”.

Con il potenziale trasformativo dell’IA, è evidente che il futuro è qui e, per le aziende disposte ad abbracciarlo, le ricompense saranno immense.