Η τεχνητή νοημοσύνη και τα δεδομένα αποτελούν σήμερα τον πυρήνα των πιο προηγμένων εφοδιαστικών αλυσίδων παγκοσμίως, επιτρέποντας σε οργανισμούς μεγάλης κλίμακας να συνδυάζουν ταχύτητα, αξιοπιστία και υψηλής ποιότητας εμπειρία πελάτη. Στο περιβάλλον αυτό, η καινοτομία αποκτά ουσιαστική αξία μόνο όταν μεταφράζεται σε μετρήσιμα λειτουργικά αποτελέσματα.
Στο 19ο Supply Chain & Logistics EXPO, ο Head of Strategy & GenAI, International Government της Amazon Web Services, Λευτέρης Ανδρεάδης, παρουσίασε τη θεματική «Supply chain & AI at Amazon», αναδεικνύοντας πώς η εστίαση της Amazon στον πελάτη, σε συνδυασμό με την αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης, διαμορφώνει ένα από τα πιο σύνθετα και αποδοτικά οικοσυστήματα logistics παγκοσμίως.
Κατά τον ίδιο, η Amazon εφαρμόζει το λεγόμενο Art of the Possible, δηλαδή την τέχνη του εφικτού, χρησιμοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη όχι ως αυτοσκοπό, αλλά ως μέσο για τη συνεχή αναβάθμιση της εμπειρίας του πελάτη. Η τεχνολογία δεν αναπτύσσεται για χάρη της ίδιας, αλλά σχεδιάζεται με αφετηρία τις πραγματικές ανάγκες των καταναλωτών και την απαίτηση για παράδοση με τη μέγιστη δυνατή ταχύτητα και κλίμακα.
- Διαβάστε επίσης: Μάριος Λουκαΐδης: Σκοπός της εφοδιαστικής αλυσίδας να παρέχει το καλύτερο ποιοτικό προϊόν στον καταναλωτή
Η πρόκληση αυτή γίνεται ακόμη πιο σύνθετη όταν εφαρμόζεται σε ένα δίκτυο που εξυπηρετεί εκατοντάδες εκατομμύρια πελάτες σε περισσότερες από 130 χώρες, με εκατοντάδες κέντρα εκπλήρωσης, διαλογής και διανομής, καθώς και με έναν παγκόσμιο στόλο οδικών, θαλάσσιων και αεροπορικών μεταφορών. Σύμφωνα με την προσέγγισή του, η ταχύτητα δεν αφορά μόνο τη φυσική παράδοση, αλλά και την εμπειρία αγοράς, καθώς ένα σημαντικό ποσοστό των αγορών στην Amazon ολοκληρώνεται μέσα σε λίγα μόλις λεπτά.
Η τεχνητή νοημοσύνη λειτουργεί ως καταλύτης για τη διαχείριση αυτής της πολυπλοκότητας. Μέσα από προηγμένα μοντέλα πρόβλεψης, η Amazon τοποθετεί τα σωστά προϊόντα στις σωστές τοποθεσίες, λαμβάνοντας υπόψη δεδομένα όπως καιρικά μοτίβα, αργίες και ειδικές εκδηλώσεις, βελτιώνοντας τη διαθεσιμότητα και μειώνοντας τα κόστη αποθεμάτων. Χαρακτηριστικό παράδειγμα αποτελεί η δυναμική δημιουργία ηλεκτρονικών καταστημάτων βάσει καιρικών συνθηκών, η οποία οδήγησε σε σημαντική αύξηση προβολών και παραγγελιών σε ευρωπαϊκές αγορές.
Παράλληλα, η αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης επεκτείνεται σε όλο το φυσικό δίκτυο της εφοδιαστικής αλυσίδας. Από τον εντοπισμό ελαττωματικών προϊόντων πριν την αποστολή, έως την υποστήριξη των οδηγών διανομής στον εντοπισμό πακέτων και τη μείωση του χρόνου ανά διαδρομή, οι λύσεις αυτές βελτιώνουν την ακρίβεια, την ταχύτητα και την ασφάλεια των παραδόσεων. Κατά τον ίδιο, το αποτέλεσμα είναι οι πελάτες να λαμβάνουν ακριβώς αυτό που παρήγγειλαν και στον χρόνο που αναμένουν.
Ιδιαίτερη έμφαση δόθηκε και στον ρόλο των έξυπνων ψηφιακών βοηθών και των agent based λύσεων, που επιτρέπουν τόσο στους πωλητές όσο και στους καταναλωτές να λαμβάνουν αποφάσεις πιο γρήγορα και πιο στοχευμένα. Μέσα από εργαλεία που συγκεντρώνουν κρίσιμα δεδομένα, προβλέψεις ζήτησης και εικόνα αποθεμάτων, η εμπειρία γίνεται πιο προσωποποιημένη και αποδοτική σε όλα τα επίπεδα.
Κοιτάζοντας μπροστά, σύμφωνα με τον Λευτέρη Ανδρεάδη, η επιτυχία στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης δεν εξαρτάται από την υιοθέτηση του πιο νέου μοντέλου, αλλά από τη σαφή κατανόηση του προβλήματος που καλείται να λύσει κάθε επιχείρηση. Η πραγματική πρόκληση βρίσκεται στο κόστος της αναμονής, στις χαμένες ευκαιρίες από μη προγραμματισμένες διακοπές, προβλήματα ποιότητας και αποθέματα που δεσμεύουν κεφάλαια.
Όπως υπογράμμισε, όταν η τεχνολογία συνδυάζεται με ξεκάθαρο ορισμό επιτυχίας, δυνατότητα κλιμάκωσης και πελατοκεντρική λογική, η τεχνητή νοημοσύνη παύει να αποτελεί πείραμα και μετατρέπεται σε πραγματικό επιταχυντή για την εφοδιαστική αλυσίδα και όχι μόνο. Το μοντέλο αυτό, αν και εφαρμόζεται σε κολοσσιαία κλίμακα στην Amazon, προσφέρει θεμελιώδη διδάγματα που μπορούν να αξιοποιηθούν από οργανισμούς κάθε μεγέθους, σε μια εποχή όπου η καινοτομία και η ανθεκτικότητα καθορίζουν την ανταγωνιστικότητα.
