Nonostante i vantaggi dell’intelligenza artificiale, soprattutto quella adattiva, siano ampiamente riconosciuti, alcune aziende esitano ancora ad adottare tecnologie AI e di machine learning (ML) per le preoccupazioni legate alla perdita di posti di lavoro, alla privacy e all’incertezza sull’affidabilità delle previsioni dell’AI.
AI e lavoro
Molti dipendenti temono che l’AI possa sostituirli, anche se le ricerche dimostrano che, sebbene sia in grado di automatizzare alcune attività, è improbabile che sostituisca gli addetti umani in toto, soprattutto in ambiti quali la pianificazione della supply chain, la gestione dell’inventario e altri ancora
Infatti, secondo uno studio del World Economic Forum (WEF), se da un lato si prevede che l’AI sostituirà il personale umano in alcune posizioni lavorative, dall’altro se ne creeranno di nuove e si trasformeranno quelle esistenti. Secondo il rapporto Future of Jobs del WEF, l’AI e l’automazione porteranno a un aumento netto di 12 milioni di posti di lavoro a livello globale entro il 2025
Si prevede che l’AI non sostituirà gli esseri umani, ma che ne potenzierà le capacità e ne migliorerà la produttività, consentendo ai dipendenti di concentrarsi sui compiti ad alto valore che richiedono creatività e pensiero critico, due aspetti assolutamente necessari quando si opera sulla base di previsioni della domanda e della pianificazione dell’inventario.
I leader aziendali possono dissipare questi timori fornendo ai dipendenti la formazione e il supporto necessari per integrare efficacemente l’AI nelle loro attività. Coinvolgendo il personale nel processo di adozione e dimostrando i vantaggi di queste tecnologie, le aziende possono aiutare gli addetti a sentirsi più a proprio agio con l’AI e a percepirla come uno strumento in grado di migliorare il loro lavoro, anziché come una minaccia alla loro sicurezza lavorativa.
AI e privacy
Un’altra preoccupazione comune per l’adozione dell’intelligenza artificiale riguarda la privacy. Poiché i sistemi AI analizzano grandi quantità di dati, le aziende devono assicurarsi di proteggere la privacy dei clienti e dei dipendenti, così come farebbero con l’uso di qualsiasi altra tecnologia. Ciò può comportare lo sviluppo di policy e protocolli rigorosi per la sicurezza dei dati e l’ottenimento del consenso necessario da parte dei clienti e dei dipendenti per la raccolta e l’utilizzo dei dati, il che, ancora una volta, non dovrebbe essere molto diverso da ciò che si fa già oggi.
L’AI è affidabile?
Infine, l’incertezza sull’affidabilità delle previsioni generate dall’AI potrebbe rallentarne l’adozione. Tuttavia, come già osservato in precedenza, è stato dimostrato che l’AI è in grado di fornire analisi predittive più accurate rispetto ai metodi tradizionali, in particolare quando si analizzano insiemi di dati di grandi dimensioni. Selezionando con cura i modelli di intelligenza artificiale e monitorandone costantemente le prestazioni, le aziende possono garantire l’accuratezza e l’affidabilità delle previsioni ottenute.
Per illustrare i vantaggi dell’AI nelle aziende retail e di beni di largo consumo (CPG), vediamo alcuni esempi di come i retailer stanno sfruttando questa tecnologia per ottenere risultati di business migliori.
L’AI nel retail: alcuni casi di successo
PacSun
PacSun, azienda attiva nella vendita di abbigliamento alla moda, ha utilizzato una soluzione di previsione della domanda basata sull’intelligenza artificiale per l’allocazione e l’evasione degli ordini, con l’obiettivo di migliorare la precisione dell’inventario e prevenire l’esaurimento delle scorte. Il sistema ha aiutato l’azienda a raddoppiare il numero di spedizioni portate a termine, a prevedere e allocare la domanda omnicanale e a distribuire le scorte in modo equilibrato tra negozi, centri di distribuzione (DC) e depositi web per le vendite in negozio e online.
Bimbo Bakeries
Un altro esempio è quello di Bimbo Bakeries, che ha collaborato con un team specializzato per mettere a punto una piattaforma di previsione della domanda e di ordini predittivi potenziata dall’intelligenza artificiale per supportare diversi addetti di prima linea tramite interfacce utente (UI) personalizzate. Tutti, dai direttori operativi agli autisti incaricati della consegna diretta ai punti vendita, possono adesso accedere alla loro UI personalizzata per gestire correttamente la produzione e i piani di consegna localizzati a livello di SKU/punto vendita/settimana, tenendo conto della stagionalità, degli eventi locali, delle promozioni e di altri fattori esterni che potrebbero non essere presi in considerazione con i modelli di previsione della domanda e di pianificazione delle scorte basati sul solo intervento umano.
Mentre molte aziende di beni di largo consumo e quelle di panificazione concorrenti hanno riscontrato difficoltà a livello di supply chain e logistica per diversi mesi nel corso della pandemia, il team di Bimbo è stato in grado di adattare le previsioni e la produzione in meno di un mese per soddisfare l’aumento della domanda dei suoi prodotti da forno, dovuto al maggior numero di clienti che mangiavano a casa in seguito alla chiusura dei ristoranti.
In poche settimane, l’intelligenza artificiale ha consentito all’azienda di ridimensionare i volumi di produzione, di adattare i giri di consegna per evitare problemi di esaurimento delle scorte e di distribuire correttamente il personale tra linee di produzione, banchine di carico/scarico e camion per soddisfare una richiesta alle stelle.
Azienda di beni largo consumo
Un’altra azienda di beni di largo consumo ha dovuto reagire alla pandemia e adattare la pianificazione dell’inventario e l’evasione degli ordini per far fronte all’impennata della domanda di alimenti e prodotti di consumo da parte dei clienti. Per ottimizzare le prestazioni di business in tali condizioni di mercato, questa multimiliardaria azienda globale ha implementato una strategia incentrata su dati e analisi per ottenere un vantaggio competitivo.
Un ambito chiave che prometteva notevoli vantaggi era quello dell’elaborazione degli ordini e dell’ATP (Available to Promise), e il nuovo sistema ha contribuito a un miglioramento del 4-5% nella percentuale di evasione per i clienti strategici e un ritorno sull’investimento (ROI) 10 volte maggiore, grazie all’aumento dei profitti e alla riduzione dei problemi al livello dell’evasione degli ordini integrale e nei tempi previsti.
Conclusioni
L’intelligenza artificiale ha tutto il potenziale per rivoluzionare i settori del retail e dei beni di largo consumo, ottimizzando la previsione della domanda, la pianificazione delle scorte, la definizione dei prezzi e la gestione delle promozioni. Tuttavia, per sfruttare pienamente i vantaggi dell’AI, le aziende devono disporre delle giuste strategie di integrazione, adozione ed esecuzione.
Dissipando i timori, coinvolgendo i dipendenti nel processo di adozione e illustrando vari casi di successo, è possibile superare le barriere e sfruttare il pieno potenziale dell’AI, come hanno fatto Bimbo e PacSun, per ottimizzare i margini e ottenere un vantaggio competitivo.
