قبل ثلاث سنوات، عندما تسببت الجائحة في فوضى للشركات الكبيرة والصغيرة، نظم لوكيانو سيبر، كبير مسؤولي سلسلة الإمداد في كولجيت-بالموليف، “هجوم لوجستي”.
نتيجة لذلك، حصل سيبر على فهم أفضل لكيفية تحريك كولجيت-بالموليف لمنتجاتها في جميع أنحاء العالم. لكنه واجه مشكلة جديدة: الكثير من البيانات.
قبل حوالي عام، يقول سيبر إنه وجد حلاً لهذه المشكلة مع “أوبر فريت”. لقد كانت الذراع اللوجستية والتحليلية للخدمة التي تتعامل مع طلبات النقل تعمل على تطوير طرق جديدة للتعامل مع كميات كبيرة من البيانات من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي. أصبحت كولجيت-بالموليف واحدة من أولى الشركات التي تستخدم أحد أحدث منتجاتها، وهو نموذج اللغة الكبير الذي تركّز عليه أوبر فريت والمعروف باسم “Insights AI”.
الآن، تطلق أوبر فريت بشكل أكثر رسمية مجموعة من ميزات الذكاء الاصطناعي للشاحنين في جميع أنحاء العالم كجزء من برنامجها الحالي لسلسلة الإمداد. ويشمل ذلك توسيع “Insights AI”، الذي أطلقته أوبر فريت بهدوء في عام 2023، بالإضافة إلى أكثر من 30 وكيل ذكاء اصطناعي تم بناؤها لـ “تنفيذ مهام لوجستية رئيسية خلال دورة حياة الشحن”.
ليست أوبر فريت وحدها في محاولة ترويض سلاسل الإمداد المضطربة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة. حيث أعلنت “فليكس بورت” عن مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها في فبراير، وهناك العديد من الشركات الناشئة التي تحاول مساعدة الشركات في معالجة البيانات، وتقليل المخزونات، وتوقع العرض والطلب بشكل أفضل.
لكن أوبر فريت تراهن على أن حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بها يمكن أن تحدث تأثيرًا فوريًا على الأرباح لكل من عملائها المرموقين وللشاحنين الآخرين البالغ عددهم نحو 10,000 الذين تتعامل معهم. ويرجع ذلك في الغالب إلى قاعدة المعرفة والعلاقات التي أنشأتها خلال السنوات الثماني منذ إنشائها لمطابقة سائقي الشاحنات طويلة المدى مع الشاحنين.
قال ليور رون، مؤسس أوبر فريت، في مقابلة مع “تك كرانش”: “سلسلة الإمداد هي بطبيعتها مشكلة غنية بالبيانات. إنها معقدة، ولها تفاصيل دقيقة، ويمكن أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أساسيًا في تشكيلها وتسريعها”.
‘لقد كنا نبني نحو هذه اللحظة’
بدأت أوبر فريت كنموذج عمل وساطة أكثر بساطة عندما أُطلقت في عام 2017. لكن فرع أوبر تطور تدريجياً على مر السنين إلى مزود خدمات للشركات التي تشحن السلع حول العالم.
العديد من الشركات الحديثة تحاول إيجاد طرق لدمج الذكاء الاصطناعي (غالبًا مع نتائج مختلطة)؛ لذا، لا يجب أن تكون مفاجأة أن تضع أوبر فريت هذه التقنية في مقدمة استراتيجيتها. بعد كل شيء، كان عمل رون في المرحلة الجامعية وأطروحة الماجستير حول الذكاء الاصطناعي – منذ زمن “عندما كان يطلق عليه الشبكات العصبية”، كما قال مازحًا.
استمر رون في العمل مع تكنولوجيا التعلم الآلي عندما كان يدير خرائط جوجل من 2007 حتى 2016. هناك، قال، أنه رأى “إمكانات رقمنة الكون الفيزيائي”.
قال: “هذا ما قادني إلى الاعتقاد الأساسي قبل تسع سنوات بأن سلسلة الإمداد هي في الأساس تحدٍ يعتمد على البيانات والتكنولوجيا، ويمكن تسريعه من خلال الاتصال المعتمد على البيانات، وعلى مر الزمن، بالذكاء الاصطناعي”. “لقد كنا نبني نحو هذه اللحظة، أعتقد، منذ أن بدأت أوبر فريت.”
قال رون إن أوبر فريت استخدمت التعلم الآلي في عملها منذ البداية. ولكن قبل حوالي عامين، بدأت الفريق في محاولة العمل مع قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية الأكثر تقدماً.
لكن لم تكن هذه “طريقًا سهلاً”، حسبما قال رون. كانت محاولات أوبر فريت الأولية لبناء نوع من “الرفيق اللوجستي” مليئة بالأوهام وقدمت إجابات دقيقة فقط حوالي 60% إلى 70% من الوقت.
الآن، وفقًا لرون، تم اختبار تلك التكنولوجيا “في المعركة” وهي “تحقق نتائج تجارية حقيقية”، بمعدل دقة يبلغ 98%. تقول الشركة إن نموذج Insights AI قد تم تدريبه على بيانات داخلية وخارجية تتعلق بقيمة 20 مليار دولار من الشحنات التي تساعد في نقلها كل عام. كما أنها تستفيد من عدة نماذج ذكاء اصطناعي غير معلَنة “تقديم تركيبات مثلى من السعر والدقة والأداء”، وفقًا لأوبر فريت.
قال رون إن هذه الدفع للذكاء الاصطناعي يخلق طرقًا جديدة للعملاء للتعامل مع البيانات المتعلقة بسلسلة الإمداد الخاصة بهم. يمكنهم طلب Insights AI لسحب أضعف نقاط الأصل للشحنات المحددة بسرعة. أو يمكنهم الطلب لعرض “جميع الشحنات إلى CVS في عام 2023”. شدد رون على أن الاستفسارات يمكن أن تكون أكثر تعقيدًا من ذلك، والنموذج دائمًا يتابع.
يتم تقديم Insights AI للعملاء بشكل مشابه لواجهات نماذج اللغة الأخرى الشهيرة؛ كما ستظهر العمل الخاص بها وتوضح من أين تأتي جميع البيانات، تمامًا مثل النماذج الأخرى.
كل هذا يسمح للعميل “باكتساب رؤى حول شبكته بسرعة أكبر، بدقة قريبة من 100% على الفور، بدلاً من صياغة ما تريد معرفته، وإرساله إلى بعض المحللين، وانتظار أسبوعين حتى يعود العرض التقديمي للحديث”، قال رون.
‘ماذا تريد أن تعرف؟‘
تعمل أوبر فريت مع العديد من الشركات المدرجة في قائمة Fortune 500، لكنها وجدت شريكًا متعاونًا بشكل خاص في كولجيت-بالموليف لتجربة Insights AI وأدواتها الجديدة الأخرى. حيث توفر الشركة مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي لجميع موظفيها، وفقًا لسيبر. كما تجعل هؤلاء العمال يأخذون تدريبًا إلزاميًا حول أخلاقيات الذكاء الاصطناعي الذي تم تطويره داخليًا.
قال سيبر: “أعتقد أن هذا رائع، لأنه يحول المحادثة من الخوف إلى، كيف يجعلني أكثر كفاءة، وكيف يمكنني أن أصبح محترفًا أفضل وأحقق المزيد من خلال الوصول إلى هذه التقنيات الجديدة واستخدامها”.
على سبيل المثال، قال سيبر إن شركته استخدمت Insights AI لتحديد شركات الشحن التي تقبل شحنات أقل مما هي ملزمة تعاقديًا بتحركها. ومن هناك، يمكنهم معرفة سبب انخفاض تلك المستويات، إما من خلال التوصل إلى حل لجعل الشركة تلتزم مرة أخرى أو استبدالها بأخرى.
كانت هذه مشكلة سابقة في حلها في الوقت الفعلي، قال سيبر، لأن شركات مثل كولجيت-بالموليف تعمل مع آلاف من شركات الشحن. قد تعمل كل واحدة من تلك الشركات مع أنظمة وسير عمل مختلفة، وكل تلك المعلومات الناتجة لم يتم إدارتها مركزيًا حقًا.
قال كل من سيبر ورون إن الخطوة التالية مع الذكاء الاصطناعي كانت إيجاد طرق لإنشاء حلول أكثر استباقية. قال رون إن هذا هو مكان آخر يمكن لأوبر فريت أن تظهر فيه نقاط قوتها في البيانات. قال: “نحن نعرف المرافق، نحن نعرف المسارات، نحن نعرف الأسعار”. “ماذا تريد أن تعرف؟”
تأتي هذه التكاملات الأكثر استباقية في شكل تنبيهات تخبر عميلًا مثل كولجيت-بالموليف أنهم يدفعون أكثر من اللازم على طرق معينة، أو أن هناك خيارات أسرع متاحة لشحنة معينة.
قد توفر أي اقتراح فردي مثل ذلك بضع مئات، أو ربما بضع آلاف من الدولارات. لكن عند جمعها عبر شبكة كاملة، يمكن أن يحدث فرقًا كبيرًا.
لهذا السبب، عندما طُلب منه ذلك، كان سيبر سريعًا في الإجابة بأن المدير المالي لكولجيت-بالموليف هو المدير التنفيذي الأكثر رضا عن ما حققته أوبر فريت. “إنه يحب رؤية انخفاض تكاليف اللوجستيات”، ضحك سيبر.
