הערכות רבות מצביעות על כך כי מקצועות רבים יוחלפו על ידי בינה מלאכותית. בחלק מאותן הערכות מככב גם מקצוע ניהול שרשרת האספקה. מאמר זה נועד להרגיע – בינה מלאכותית לא תחליף את מנהלי שרשרת האספקה.
במקום זאת, היא תהפוך תהליכי עבודה חוזרים ונשנים לאוטומטיים, תציף תובנות בקנה מידה גדול ותתמוך בקבלת החלטות מהירה יותר. פיקוח אסטרטגי, משא ומתן, הערכת סיכונים ושיקול דעת תפעולי הם עדיין תחומי אחריות אנושיים. בינה מלאכותית עשויה לשנות את גבולות האחריות הללו, אבל היא לא תבטל את הצורך בהם.
תפקידה הנוכחי של הבינה המלאכותית בניהול שרשראות אספקה
כיום, בינה מלאכותית משולבת כבר בשכבות המרכזיות של ביצועי שרשרת האספקה: למידת מכונה משמשת לחיזוי הביקוש, ולעתים קרובות היא יעילה יותר מביצועי לוגיקת ה-MRP הוותיקים, עיבוד שפה טבעית תומך בהתאמת חשבוניות, בדיקת חוזים וחילוץ מידע ממסמכים, וראייה ממוחשבת מאפשרת זיהוי פגמים בתהליכי עבודה של אבטחת איכות ומעקב אחר מלאי באמצעות מערכות זיהוי אוטומטיות.
בכל אחת מן הדוגמאות האלו, בינה מלאכותית אינה מטפלת בכל התהליך.
היא מטפלת בחלק ממנו, ולעתים קרובות מדובר בחלק מוגדר היטב, מבוסס כללים וחוזר על עצמו, שמטפל בפונקציות צרות (אבל ניהול שרשרת אספקה אינו צר כלל וכלל).
מה הן הטעויות בשיחות על "החלפה"?
הרעיון שבינה מלאכותית תשתלט על תפקידים שלמים נובע מאי הבנה של אופן הפעולה שלה בפועל. רוב מערכות הבינה המלאכותית אינן מקבלות החלטות אוטונומיות – הן משמשות ככלי לזיהוי תבניות. הן מאומנות על סמך נתוני עבר, מותאמות לתפוקה ספציפית ומוגבלות על ידי ההנחות המובנות במודלים שלהן.
לכן הן טובות במשימות עם פרמטרים מוגדרים בבירור – אבל החלטות בשרשרת האספקה
למרות זאת, אנשים מבלבלים בין אוטומציה של משימה לביטול הצורך במשרה.
בפועל, אוטומציה נוטה להקצות מחדש את המאמץ. העבודה על גיליונות אלקטרוניים תבוטל בוודאי, אבל היא תוחלף בפיקוח, טיפול בחריגים, כוונון מערכות, ומעל לכל – בקבלת החלטות בתנאי אי ודאות. בינה מלאכותית לא מחליפה את המנהל, היא מקדמת אותו במעלה הזרם לטיפול בבעיות שמכונות אינן מסוגלות לפתור.
מה בינה מלאכותית אינה יכולה להחליף בניהול שרשראות אספקה?
מנהיגות וקבלת החלטות אסטרטגיות
החלטות אסטרטגיות בשרשרת האספקה אינן תמיד קשורות בבחירה באפשרות האופטימלית מבחינה מתמטית, אלא בהתאמת הפעולות לעדיפויות העסקיות, לסבילות לסיכונים ולתזמון.
תמיד יש יותר מתשובה נכונה אחת, ולעתים קרובות אף תשובה אינה מושלמת.
בינה מלאכותית יכולה לספר לכם מהיכן מגיעה עלייה חדה בביקוש, אבל היא אינה יכולה לקבוע אם עליכם לרדוף אחריה, להתגונן מפניה או להקצות מחדש קיבולת מוגבלת למקום אחר.
החלטות אלו תלויות באסטרטגיה המסחרית, בסיכון הכלכלי ואפילו בפוליטיקה הפנימית. בינה מלאכותית יכולה להציע עץ החלטות, אבל מנהלי העסק עדיין יצטרכו לבחור ענף ולקבל אחריות על החלטתם.
ניהול משא ומתן עם ספקים וניהול קשרים
קשרים עם ספקים הם ארוכי טווח, תלויי הקשר ולעתים קרובות פוליטיים.
בינה מלאכותית יכולה להעריך את שיעור האספקות שמגיעות בזמן או לסמן אי התאמה בתמחור, אבל היא אינה יכולה להשפיע על התנהגות או לפתור מחלוקות.
אף מודל לא יידע מתי ספק מרמה, ואף אלגוריתם לא ירגיש מתי שותף ותיק מוריד בשקט את העסק שלכם בסדרי העדיפויות שלו.
כלי בינה מלאכותית יכול להצביע על איחור באספקה, אבל הוא אינו יכול לבנות מחדש מערכת יחסים שניזוקה או להבטיח יחס מועדף במהלך מחסור.
ההיבטים האלו תלויים בשיחות ובמוניטין שטופחו במשך השנים.
השגת תנאים טובים יותר, טיפול בהסלמות או פיתוח משותף של תהליכים חדשים עם שותפים דורשים אנשים שמבינים מהם אמצעי הלחץ, קלפי המיקוח, הדקויות ואת הערך שיש לאמון.
ניהול היבטים אתיים והיבטי קיימות
שרשראות האספקה נמצאות יותר ויותר תחת בחינה לגבי מקורות הרכש שלהן, עם מי הן עובדות ואילו ערכים הן משקפות. בינה מלאכותית יכולה למדוד טביעות רגל פחמניות ולהצביע על הפרות של ספקים, אבל היא אינה נושאת באחריות אתית.
את ההחלטות הללו – עד כמה להרחיק לכת, מתי להביע עמדה, אילו פשרות יהיו מקובלות – יכולים לקבל בני אדם בלבד. בינה מלאכותית יכולה לסייע בניתוח, אבל הניהול נשאר אנושי, לפחות בעתיד הנראה לעין.
שיפוט בתרחישים בעלי סיכון גבוה
בינה מלאכותית תעבוד במיטבה בסביבות עם נתונים מובנים. משבר כמו שריפה במפעל, התקפת סייבר או איסור פתאומי על ייצוא מכניס לתמונה עמימות שבינה מלאכותית אינה מאומנת להתמודד עימה.
במהלך השיבושים, מנהלי שרשרת אספקה
בינה מלאכותית ממלאת תפקיד בזיהוי פגיעויות ובסימולציה של תרחישי שיבושים, אבל ההחלטות בפועל במהלך שיבושים אמיתיים עדיין תלויות במנהלים אנושיים מנוסים.
