Az ellátási láncok tervezőinek ma már lehetőségük van arra, hogy felhasználják nyersen vagy saját meglátásuk szerint módosítva az intelligens és öntanuló szoftverek által készített előrejelzéseket. De vajon ez hozzáadott értéket jelent-e, és meg lehet-e bízni az előrejelzések minőségében? A szoftver vagy az ember döntései célszerűbbek? Nos, ezekre a kérdésekre választ ad a KLU által Naghmeh Khosrowabadi, Kai Hoberg és Christina Imdahl (Eindhoven University of Technology) tudósok vezetésével készített tanulmány. Nem árulunk el nagy titkot, ha elkotyogjuk: bebizonyosodott, hogy az emberi beavatkozás nem javítja jelentősen a jóslatok pontosságát, ezért az okos segítőkben mindenképpen meg lehet bízni. A tanulmányhoz a csapat 30 millió előrejelzés adatait elemezte, amelyeket egy vezető MI (mesterséges intelligencia) szolgáltatótól és egy nagy európai élelmiszerüzlettől szereztek be. A kutatók ígérete szerint az eredmények egyszerre időt és pénzt takarítanak meg a vállalatoknak.

Az emberi optimizmus nem visz előre

Az eredmények tehát azt mutatják, hogy a logisztikai tervezők által végzett manipulációk átlagosan nem járulnak hozzá az előrejelzés pontosságához. Ehelyett a szakemberek még hajlamosak túlkompenzálni az olyan hatásokat, mint például az időjárás vagy egy kedvezmény, amelyeket az AI rendszer már figyelembe vett. A mesterséges intelligencia által generált előrejelzések mintegy 5 százaléka változott, és csak az emberi beavatkozások 50 százaléka hozott jobb eredményt.

A kutatók arra voltak kíváncsiak, hogy miért döntöttek úgy ezek a kevesek, hogy kiigazítják az AI által generált előrejelzéseket? Az eredmény: a beavatkozásra olyan paraméterek adtak impulzusokat, mint a termék ára, frissessége vagy a kedvezmények.

Ha például a mesterséges intelligencia rendszer egy igen drága termékre vonatkozó előrejelzést készít, a tervezési szakértők hajlamosak különös figyelmet fordítani rá és ennek megfelelően gyakrabban beavatkoznak. Ezen túlmenően az eredmények azt mutatták, hogy a tervezők által készített mesterséges intelligencia-előrejelzés sokkal pontosabb, ha az adott üzletben egy adott napon eladandó árucikkekre vonatkozik. Ebben a konkrét esetben az emberi előrejelzés kétszerese volt a mesterséges intelligencia-előrejelzésnek - utóbbi jóval közelebb állt a valósághoz. A kutatók összegzése szerint a tervezők túlzott optimizmusa a fő probléma. A mesterséges intelligencia előrejelzése kevésbé volt valószínű, de pontosabbnak bizonyult.

Együttműködésre van szükség

A KLU kutatói szerint az emberek továbbra is fontos szerepet fognak játszani a MI által támogatott előrejelzési folyamatokban. Egyes esetekben olyan ismeretekkel rendelkeznek, amelyek nem állnak a mesterséges intelligencia rendszer rendelkezésére, például a helyi eseményekről vagy a versenytársak akcióiról, ami lehetővé teszi számukra, hogy 70 százalékra növeljék a jobb előrejelzés esélyét.

Ennek elérése érdekében a KLU csapata azt javasolja, hogy a kiskereskedők és a mesterséges intelligencia szolgáltatók között nagyobb legyen az információcsere. Minél jobban megértik a tervező személyzet tagjai, hogy a rendszer hogyan jut el az előrejelzésekhez, annál könnyebben tudják eldönteni, hogy mikor kell beavatkozniuk. A kulcs az, hogy a tervezők számára egyértelművé tegyük, mikor kell beavatkozniuk, és mikor képes a rendszer magától is boldogulni.