Ngay bây giờ, trao đổi về cường độ trí tuệ nhân tạo (AI) diễn ra hàng ngày trong các cơ quan truyền thông, tập đoàn và ngành công nghiệp trên toàn thế giới. Các công ty như Expedia, Snapchat và Coca-Cola đã thông báo tích hợp OpenAI và ChatGPT vào hoạt động của họ. Trên thực tế, CEO của JP Morgan, Jamie Dimon, cho biết công ty của ông đã sản xuất hơn 300 trường hợp sử dụng AI. Việc này có thể làm cho những công ty trong ngành vận tải và logistics cảm thấy như họ đã bỏ lỡ cuộc tàu về AI. Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhớ là trong khi công nghệ AI đã tạo ra tác động thực sự đối với các doanh nghiệp và xã hội, chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của sự phát triển đó. Theo Bảng xếp hạng Quy mô áp dụng AI toàn cầu của IBM 2022, 35% các công ty đã áp dụng AI trên toàn cầu và con số này trong Hoa Kỳ giảm xuống còn 25%, tạo ra một cơ hội lớn cho đa số các doanh nghiệp để bắt đầu.
Công nghệ AI mang lại nhiều tiềm năng cho các công ty vận tải và logistics không chỉ để tự động hóa các công việc tầm thường như theo dõi lô hàng và giải quyết các yêu cầu dịch vụ khách hàng cơ bản, mà còn để cải thiện hiệu quả vận hành, tuyến đường, dự báo và quyết định, cũng như tăng cường an toàn và độ linh hoạt.
Tại XPO, chúng tôi đã bắt đầu tận dụng AI để giúp nhân viên và toàn bộ doanh nghiệp. Chẳng hạn, chúng tôi đang sử dụng học máy để phát triển các thuật toán dự đoán nơi lấy hàng có khả năng xảy ra nhất. Dữ liệu này giúp chúng tôi tối ưu hóa các điểm lấy và trả hàng, giảm thời gian dự trữ và tạo ra các tuyến đường với nhiều điểm dừng hơn mỗi giờ.
Ngoài ra, chúng tôi cũng sử dụng dữ liệu để giúp việc đăng ký kinh doanh được nhanh chóng với chi phí thấp nhất đến mức tối thiểu. Chúng tôi đã đạt được tiến bộ trong việc Định giá động, trong đó các thuật toán của chúng tôi điều chỉnh giá khách hàng theo thời gian thực trên một số lượng hàng hóa nhất định. Các mô hình học máy được sử dụng bởi nhóm giá của chúng tôi ngày càng thông minh hơn mỗi ngày và các quy trình tự động có thể đăng ký khách hàng ngay lập tức, loại bỏ một điểm đau thường gặp.
Tuy nhiên, vì việc triển khai AI rất phức tạp và liên tục phát triển, có những điểm cần lưu ý và thách thức quan trọng khi bắt đầu chiến lược với AI.
Biết bạn đang giải quyết vấn đề gì, và tất cả các hệ lụy khi làm như vậy là điều cần thiết khi áp dụng AI. Việc áp dụng AI yêu cầu việc xem xét kỹ lưỡng tất cả các lĩnh vực kinh doanh để tìm ra nơi AI có thể cung cấp nhiều lợi ích nhất và nơi có đường đi dễ nhất trong việc triển khai. Chúng tôi sử dụng AI để tối ưu hóa định tuyến, dự báo và định giá là những vị trí hàng đầu của chúng tôi để đẩy mạnh hiệu quả kinh doanh.
Tìm kiếm những nơi mà bạn có thể bắt đầu nhỏ và có khả năng thử nghiệm và mở rộng công nghệ rất quan trọng. Cũng quan trọng là đặt câu hỏi đúng về cách áp dụng AI có thể ảnh hưởng đến các bên liên quan. Ví dụ, nó làm ảnh hưởng đến công việc hiện tại và có phiên bản pháp lý không? Ngoài ra, hãy suy nghĩ về cách bạn có thể ngăn ngừa những tác động tiêu cực không cố ý.
Xem xét kỹ càng các dữ liệu sẽ cấp cho mô hình AI của bạn trước khi xem xét loại công nghệ AI nào để triển khai, bạn nên phân tích các nguồn dữ liệu đã có để xác định mức độ đầy đủ và chính xác của dữ liệu, kích thước nguồn dữ liệu và cách lưu trữ dữ liệu. Điều này đòi hỏi một cái nhìn kỹ lưỡng vào cách doanh nghiệp của bạn đang thu thập dữ liệu, và đối với một số ngành công nghiệp khác, điều này sẽ đòi hỏi nhiều công việc hơn. Ví dụ, trong ngành kinh doanh vận tải hàng hóa của chúng tôi, một lượng khổng lồ điểm dữ liệu đang được sử dụng khi hàng hóa di chuyển qua mạng lưới rộng lớn của chúng tôi đến khách hàng của chúng tôi. Lực lượng lao động của chúng tôi gồm 22.000 nhân viên đang nhập và phát ra hàng triệu điểm dữ liệu mỗi ngày từ dụng cụ cầm tay đến máy tính bảng tại các trạm và telematics trong các xe tải của chúng tôi.
Xác nhận xem dữ liệu đã đủ để sử dụng cho riêng nó hay cần các nguồn dữ liệu khác là điều cần phải được xem xét khi xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo.
Chọn đúng đội ngũ và công nghệ
Không chỉ cần công nghệ đúng, mà bạn cũng cần đội ngũ phù hợp để duy trì công nghệ.
Có nhiều công nghệ trí tuệ nhân tạo khác nhau, bao gồm hệ thống dựa trên quy tắc, học máy và học sâu và việc lựa chọn tùy thuộc vào trường hợp sử dụng cụ thể của công ty, dữ liệu hiện có và chuyên môn có sẵn trong tổ chức.
Lựa chọn sự kết hợp kỹ năng tốt nhất, từ việc thuê các nhà khoa học dữ liệu bên ngoài, kỹ sư phần mềm và các chuyên gia ngành hoặc cung cấp cơ hội bên trong để nâng cao chức vụ liên quan sẽ thúc đẩy khả năng triển khai trí tuệ nhân tạo của bạn. Làm việc với nhà cung cấp công nghệ đúng cũng có thể cung cấp cho doanh nghiệp của bạn sự chuyên môn và lời khuyên thích hợp để giúp bạn vượt qua bất kỳ chướng ngại vật hoặc thách thức nào.
Biết rằng công việc cải tiến mô hình trí tuệ nhân tạo là không bao giờ xong
Sau khi công nghệ hoặc mô hình trí tuệ nhân tạo ban đầu được triển khai, quan trọng là hiểu cách scaled công nghệ và làm cho nó hiệu quả hơn. Điều này đòi hỏi đảm bảo bạn có các chu trình phản hồi đang được triển khai, đó là một đánh giá liên tục về công nghệ trí tuệ nhân tạo và dữ liệu cung cấp cho nó.
Tại XPO, một số cách mà đội ngũ công nghệ của chúng tôi tích hợp chu trình phản hồi là thông qua khảo sát khách hàng và nhân viên, và các cuộc họp hàng ngày. Chu trình phản hồi mạnh hỗ trợ một văn hóa cải tiến liên tục và khả năng đo lường kết quả - điều này sẽ là những yếu tố định hướng mạnh mẽ cho sự thành công của công nghệ.
Chiến lược hóa với trí tuệ nhân tạo lần đầu có thể gây lo sợ cũng như hứng thú. Bắt đầu với một hiểu biết rõ ràng về cách trí tuệ nhân tạo có thể giúp doanh nghiệp của bạn giải quyết các vấn đề chính sẽ giúp định hướng quá trình khi bạn bắt đầu. Cuối cùng, Trí tuệ nhân tạo yêu cầu một phương pháp tăng dần. Vì vậy, hãy nhớ, để thành công, bạn phải bắt đầu từ nhỏ.
