Sztuczna inteligencja coraz częściej przestaje być wyłącznie narzędziem wspierającym pracownika. Agenci AI mogą analizować dane, planować działania, komunikować się z innymi systemami, a następnie samodzielnie uruchamiać określone procesy. W logistyce ich zastosowanie jest już testowane, ale technologia ma również istotne ograniczenia – od błędów po brak potwierdzonego zwrotu z inwestycji.
W tym artykule przeczytasz:
- Agent czy asystent? Granica coraz mniej wyraźna
- AI zaczyna zmieniać konkretne procesy logistyczne
- Agent AI może się pomylić
- Agent AI będzie kolejnym członkiem zespołu?
- Pracownicy sami będą tworzyć agentów
- Na razie trudno mówić o zwrocie z inwestycji
- Multi-agent systems mogą zmienić łańcuch dostaw
Agenci AI są jednym z najczęściej dyskutowanych obecnie trendów technologicznych w logistyce. W odróżnieniu od tradycyjnych programów łączą możliwości generatywnej sztucznej inteligencji z przetwarzaniem opartym na regułach. Dzięki temu mogą nie tylko odpowiadać na pytania czy analizować informacje, lecz także opracować sposób działania zgodny z określonym celem, uruchomić odpowiednie czynności i monitorować ich wykonanie.
Przykładem może być obsługa przesyłek. Agent może analizować statusy w systemach logistycznych oraz informacje zawarte w nieustrukturyzowanych wiadomościach, a następnie – zależnie od sytuacji – powiadomić klienta albo przekazać sprawę pracownikowi do dalszej obsługi.
Według analiz przedstawionych w materiale Dachser rozwój agentowej AI będzie miał wpływ na kolejne elementy łańcucha dostaw. Oto siedem najważniejszych obserwacji.
Agent czy asystent? Granica coraz mniej wyraźna
Teoretycznie agent AI powinien działać autonomicznie i samodzielnie decydować, kiedy potrzebna jest ingerencja człowieka. W praktyce obecne rozwiązania często potrzebują akceptacji pracownika przed wykonaniem działania.
