لماذا تراهن مجموعة Lean Solutions على "خبراء في الحلقة"

لماذا تراهن مجموعة Lean Solutions على "خبراء في الحلقة"

مات هير

6 دقائق قراءة

نمَت مجموعة Lean Solutions من حوالي 700 موظف في عام 2018 إلى أكثر من 10,000 اليوم، موزعة على كولومبيا وغواتيمالا والفلبين وخارجها. بنَت الشركة هذا الحجم من خلال حل مشكلة بسيطة لوسطاء الشحن: خفض التكلفة لكل حمولة عن طريق نقل الوظائف الخلفية إلى أسواق العمل القريبة حيث كان الاقتصاد أكثر منطقية.

وفقًا لمدير التكنولوجيا (CTO) ألفونسو كيجانو، فإن الحساب الذي دفع هذا النمو قد تغير. لم تعد نسبة 40٪ من التحكيم في التكلفة التي جذبت في الأصل وسطاء الشحن إلى مجموعة Lean Solutions (LSG) كافية. يطالب العملاء الآن بتوفير بنسبة 60٪ أو 70٪، ويريدون تحقيق هذه المكاسب دون تعطيل العمليات. هذا هو المكان الذي تدخل فيه الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أنه ليس بالطريقة التي قد يتوقعها الكثيرون في الصناعة.

"الذكاء الاصطناعي هو الموضوع الرائج مؤخرًا، لكن لا يوجد الكثير من الأشخاص الذين يتحدثون عن الأشياء الحقيقية التي تحتاج إلى حدوثها وراء عمليات تنفيذ الذكاء الاصطناعي"، قال كيجانو في مقابلة مع جيه بي هامبستيد، المدير التحريري لـ FreightWaves.

حجّة كيجانو المركزية هي أن الخدمات اللوجستية مجزأة للغاية ومتنوعة في عملياتها لدرجة أن أي منتج ذكاء اصطناعي واحد لا يمكنه خدمة قاعدة عملاء واسعة دون تخصيص كبير. قبل أن تقوم LSG بتوحيد عروض خدماتها، دعمت أكثر من 180 وظيفة متميزة عبر صناعة النقل والخدمات اللوجستية (العديد منها اختلافات طفيفة في الأدوار مثل التتبع والتتبع الذي قامت وسيطات الشحن الفردية بتخصيصه ليناسب سير العمل الخاص بها).

يقول كيجانو إن هذا التجزئة هو بالضبط ما يتسبب في فشل حلول الذكاء الاصطناعي الأولى من خارج الصناعة.

"لا يمكنك إنشاء منتج واحد يغطي مجموعة واسعة من العملاء المختلفين دون تغيير"، قال. "كل واحد منهم يتطلب نوعًا من التعديلات والتنفيذ المخصص الذي يكسر اعتماد المنتج على نطاق واسع."

إنه ديناميكية تعكس التوتر التنافسي الذي تغلبت عليه LSG في أيامها الأولى، عندما طالبت وسيطات الشحن المنافسة التي تشترك في نفس مزود الخدمة بشبكات محصنة ومساحات عمل ذات علامة تجارية وإجراءات تشغيل موحدة (SOPs) لحماية هوياتها التشغيلية. نفس الغريزة ينطبق الآن على عمليات نشر الذكاء الاصطناعي.

"نحن نمتلك دليلًا لإحدى أكبر عمليات إدارة التغيير التي شهدها القطاع من حيث القوى العاملة"، قال كيجانو. "نحن نعرف كيف يعمل الناس، وكيف يجب أن يتغير العمل لتبني الذكاء الاصطناعي بفعالية."

كان كيجانو صريحًا بشأن قيود نماذج اللغة الكبيرة في العمليات اللوجستية، وخاصة عندما تحاول الشركات نشر سير عمل ذكاء اصطناعي ذاتي الحكم بالكامل.

"إن قدرته على اتخاذ قرارات حاسمة عالية الجودة لا تزال بعيدة جدًا عن الواقع"، قال، مضيفًا أنه عندما تنشأ استثناءات في سير عمل ذاتي الحكم، يمكن أن تتصاعد تكلفة الأخطاء غير المكتشفة من نظام إدارة النقل (TMS) إلى المحاسبة وإلى العميل.

شبه المشكلة بفشل في الحس السليم: روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي ينصح شخصًا بالمشي إلى مغسلة سيارات بدلاً من قيادة السيارة التي تحتاج إلى غسلها. أوضح القصة، المستمدة من اتجاه شائع على الإنترنت، نقطته الأوسع وهي أن مخرجات الذكاء الاصطناعي احتمالية وليست ذكية.

"الذكاء الاصطناعي ليس ذكيًا بشكل افتراضي"، قال كيجانو. "إنه تقنية تقدر ما يجب أن تكون عليه الكلمة التالية بناءً على الإدخال."

تتفاقم المخاطر على نطاق واسع. عندما تقوم الشركات بتسليم كميات كبيرة من العمل إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين، غالبًا ما ينتهي بها الأمر إلى إنفاق المزيد من الوقت في المراجعة والتصحيح وتعديل الأخطاء مما ادخروه.

يرفض إطار عمل LSG البديل الاختصار الشائع في الصناعة وهو "إنسان في الحلقة"، الذي يراه كيجانو اختزاليًا.

"إن مصطلح 'إنسان في الحلقة' يوحي بعملية ذكية أو عملية تتضمن الذكاء الاصطناعي وتحتاج إلى رعاية، وأن البشر موجودون فقط لإدخال 'موافقة، موافقة، موافقة'"، قال. "هذه ليست الطريقة التي يجب أن ننظر إليها."

بدلاً من ذلك، تستخدم LSG مصطلح "خبراء في الحلقة" لوصف نموذج يتم فيه تدريب الأشخاص الذين كانوا يؤدون سابقًا مهام تشغيلية كمتخصصين مسؤولين عن تحديد المواقف الخارجة عن المألوف، وتعليم الذكاء الاصطناعي للتعامل مع السيناريوهات الجديدة، وتفسير المقاييس التشغيلية، وضمان التوافق مع اتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs). إنه تغيير جوهري في الوصف الوظيفي، وليس تخفيضًا في الرتبة إلى مجرد ضغط الأزرار.

أشار كيجانو إلى البنية التحتية الحالية لمراقبة الجودة (QA) في LSG كأساس لهذا النموذج. تستخدم LSG فريقًا يضم حوالي 200 شخص منتشرين عبر حسابات العملاء، ويتم إعادة تصميم هذه الأدوار الخاصة بمراقبة الجودة لتدقيق كل من مخرجات الذكاء الاصطناعي والبشر في الحسابات التي لديها عمليات تنفيذ نشطة للذكاء الاصطناعي.

"إنه استثمار تحتاج إلى القيام به لضمان عمل الذكاء الاصطناعي، على الأقل في الوقت الحالي حتى تصل إلى مستوى الاستقلالية الكاملة"، قال. "لا أحد يعرف، حتى جينسن هوانغ من NVIDIA أو سام ألتمان، متى سيكون الذكاء الاصطناعي مستقلاً تمامًا."

من خلال LeanTek AgentEdge و LeanTek Connect، تطلق LSG قدرات الذكاء الاصطناعي المصممة للعمل بشكل استباقي جنبًا إلى جنب مع المشغلين بدلاً من انتظار طرح الأسئلة.

أوضح كيجانو أن التمييز هو الفرق بين مشغل يكتشف خطأ ويرسل لقطة شاشة إلى ChatGPT للتحليل، وبين رفيق الذكاء الاصطناعي الذي يرفع العلامات على الأخطاء في الوقت الفعلي أثناء أداء العمل.

"ماذا لو أثناء إنشاء الشريحة أو أثناء القيام بالعمل الفعلي، يمكنه أن يخبرك: 'مرحبًا، ارتكبت خطأ هنا. إليك الرؤى. هذه هي الطريقة التي يمكنك تصحيحها'"، قال كيجانو. "بالنسبة لنا، هذا هو الذكاء التشغيلي."

الرؤية هي أن يعيش هذا الطبقة الاستباقية أينما كان العمل، سواء كان ذلك في المتصفح أو في نظام إدارة النقل (TMS) أو مضمنًا في سير العمل التشغيلي اليومي. تخطط LSG لتقديم إمكانية اختبار لعملائها لمدى توافق عملياتهم مع إجراءات التشغيل الموثقة (SOPs) والأوصاف الوظيفية، والكشف عن فرص لإدخال الأتمتة في العمليات اليدوية غير المخدومة، وتوصيل الرؤى مباشرة إلى التنفيذ.

يتوقع كيجانو أن التحدي القادم للقوى العاملة في الصناعة اللوجستية لن يشبه الأخير.

"إذا كان التحدي الأخير هو أنه لم تتمكن ببساطة من العثور على ما يكفي من الأشخاص للبقاء والقيام بتتبع وتتبع المواعيد، أعتقد أن التحدي القادم سيكون أن العمل الذي ستحتاج إلى القيام به لجعل الناس مستعدين للذكاء الاصطناعي سيكون أكبر بكثير مما تتوقعه الشركات"، قال.

تقوم LSG، كما قال، بتدريب آلاف الموظفين بالفعل لسد هذا الفجوة. تضع الشركة نفسها ليس فقط كمزود طاقم عمل بالقرب من الخارج، ولكن كجسر بين العمليات اللوجستية التقليدية والقوى العاملة المعززة بالذكاء الاصطناعي التي ستحتاجها هذه العمليات بشكل متزايد.

في هذه الجلسة، سيفكّر الخبراء في مكان قصور الأتمتة، وما هو شكل الذكاء التشغيلي في الممارسة العملية، وكيف تجمع الفرق الرائدة بين الذكاء الاصطناعي والخبرة المضمنة للتنفيذ بثقة.