Transport i logistika sastoje se od mješavine posla koji se snažno razlikuje po prirodi. Planiranje i usmjeravanje ruta, obrada naloga, obrada dokumenata kod prekograničnog prijevoza, komunikacija s klijentima putem praćenja pošiljki (track-and-trace), planiranje održavanja vozila i administrativna obrada putovanja i računa zajedno zauzimaju veliki dio uredskih radnih sati. Uz to postoji i sam vozni i izvedbeni rad: utovar, istovar, upravljanje vozilom, fizička provjera tereta. Ta dva svijeta ne reagiraju jednako na ono što AI može preuzeti. Obrada dokumenata i planiranje digitalni su i ponovljivi; fizički rad to često nije, ili je to moguće samo nakon znatnih ulaganja u senzore i vozilnu tehnologiju.
Okolnosti koje usmjeravaju ishod nisu svugdje jednake. Tvrtka koja uglavnom vozi domaće i fiksne rute ima drugačiju složenost planiranja od tvrtke s promjenjivim međunarodnim teretima i carinskim formalnostima. Vozni park s podacima senzora iz vozila daje AI-u nešto na čemu se može trenirati; vozni park bez tih podataka to ne daje. Osim toga, propisi oko vremena vožnje i odmora, carine i opasnih tvari nešto su čemu se AI primjene moraju prilagoditi, što usporava uvođenje na mjestima gdje se ta pravila strogo provode.
U planiranju i optimizaciji ruta na mnogim mjestima već je vidljivo da softver obavlja većinu računskog posla, pri čemu planer procjenjuje rezultat i prilagođava ga na temelju znanja koje sustav nema: vozač koji se baš vratio s dopusta, klijent koji ne voli posjete rano ujutro. To je srednji od tri obrasca koji se protežu kroz cijeli sektor: AI nosi veći dio posla, čovjek odobrava ili odbija s razlogom. Provjera dokumenata kod međunarodnih pošiljki pomiče se sličnim tempom, gdje sustavi signaliziraju odstupanja, a zaposlenik rješava iznimke.
Komunikacija s klijentima o statusu pošiljke u nekim je tvrtkama već u velikoj mjeri automatizirana: sustav koji javlja odstupanja bez da čovjek svaku poruku sastavlja. Planiranje održavanja vozila slijedi drugi obrazac: prediktivno održavanje na temelju podataka senzora može pokazati kada vozilo treba pozornost, ali procjena treba li se to održavanje obaviti odmah ili može čekati planirani zastoj ostaje ljudski posao dok su posljedice pogrešne procjene velike. A upravljanje samim vozilom u velikoj većini sektora i dalje je ljudski posao, i tamo gdje se testira autonomna tehnologija.
Razlika između tvrtki koje to već tako organiziraju i tvrtki koje to ne čine rijetko se nalazi u ambiciji. Nalazi se u tome koji su podaci dostupni, koliko je rutine u procesu naspram koliko iznimaka, i kako je uređena odgovornost za pogreške. Odjel planiranja s godinama podataka o vožnjama može trenirati sustav koji odjel bez te povijesti ne može izgraditi. To nije izbor koji se donosi, to je početna pozicija koju netko ima ili nema.
Strategija za transport i logistiku često se temelji na pretpostavci o tome gdje se nalaze troškovne prednosti i uska grla: primjerice da je planiranje oskudno i skupo, ili da obrada dokumenata kod prekograničnog prijevoza ima fiksno vrijeme trajanja koje ni konkurenti ne mogu skratiti. Ako AI kod dijela sektora povećava taj kapacitet planiranja ili skraćuje to vrijeme trajanja, onda se igralište pomiče bez ikakve prethodne objave. Plan ostaje formalno na papiru, dok pretpostavka koja ga podupire već više ne vrijedi.
Ovo je upravo obrazac koji se pojavljuje i u drugim sektorima, svaki sa svojim tempom i svojim povodom: kako poslovne usluge imaju posla s pomicanjem savjetodavnih zadataka i administrativne obrade, kako trgovina na malo postupa s automatiziranim upravljanjem zalihama i kontaktom s klijentima, i što to znači za strategiju kad pretpostavka prestane vrijediti bez objave. Temeljni mehanizam je svaki put isti: AI nije poseban projekt s datumom početka, to je promjena u troškovnoj strukturi i brzini određenih zadataka koja u nekom trenutku podvlači pretpostavku ispod njega.
Ovo nije izjava o tome što bi pojedina tvrtka trebala učiniti sa svojim osobljem. Odluke o radnim mjestima i broju FTE-ova stvar su poslodavca, a ako su te odluke povezane s reorganizacijom, za njih vrijede posebni zakonski zahtjevi, odvojeno od onoga što je ovdje opisano. Ova stranica govori o pitanju koji je posao stvarno moguće preuzeti, koji je djelomično moguće preuzeti uz nadzor, ili ostaje ljudski posao, i što to znači za pretpostavke na kojima je izgrađena strategija.
Pitanje koji se posao u vašoj tvrtki stvarno može preuzeti AI-em ne može se odgovoriti na razini sektora. Za to je potrebno pogledati vlastiti proces, vlastite podatke i vlastite iznimke; to je ono što skener posla FTE TO AI mapira po zadatku. Prvi korak, širi od same podjele posla, jest primijeniti metodu za samostalno mapiranje horizonta promjena na vlastitu strategiju. Onaj tko želi odmah krenuti od samih pretpostavki, može napraviti besplatnu provjeru pretpostavki: kratak krug u kojem imenujete najvažnije pretpostavke iza svoje strategije i za svaku pretpostavku vidite kada je posljednji put potvrđena. Potpuni test otpornosti, sa sektorskim podacima, samostalnim pozicioniranjem uprave i tekućim popisom pretpostavki, u izradi je.
Stel uw vraag. Vaak zit de echte vraag een laag dieper — daar mag ik naar vragen.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.