Vairumtirdzniecība reti pati pārņem klientu attiecības vai ražošanas procesu, tomēr atrodas tieši to vidū. Pasūtījumi ienāk caur klientu sistēmām, krājumi tiek saskaņoti ar piegādātājiem, un peļņas daļa slēpjas ātrumā un precizitātē, ar kādu starpposms tiek pārvarēts. Tas padara AI izmantošanu šajā nozarē mazāk redzamu nekā nozarēs ar savu front office. Nav tirdzniecības zāles, kur kāds redz čatbotu sarunājamies ar klientu. Ir plānotājs, kas izmanto rīku, lai prognozētu iepirkuma apjomus, klientu menedžeris, kas ļauj valodas modelim sagatavot piedāvājumus, noliktavas sistēma ar AI komponentu, ko vairs neviens neatpazīst par tādu, jo tā jau gadiem ilgi darbojas cita nosaukuma aizsegā.
Vairumtirdzniecības uzņēmuma IT nodaļa parasti pārvalda pamatsistēmas: ERP, WMS, savienojumus ar klientiem un piegādātājiem. Tas, kas izaug virs tā — izklājlapu rīki ar iebūvētu prognozēšanas funkciju, atsevišķs abonements teksta veidošanai, AI spraudnis CRM sistēmā, ko aktivizējusi kāda viena komanda — bieži paliek ārpus šīs uzskaites. Tas nav tāpēc, ka kaut ko slēpj, bet tāpēc, ka to vienkārši neviens nav sekojis līdzi. Kas šajā nozarē vēlas zināt, kas patiesībā darbojas, tam jāvaicā tiem, kas to izmanto. Un tas darbojas tikai tad, ja šis jautājums nešķiet apsūdzība. Iepircējs, kas izmanto rīku, lai prognozētu piegādes uzticamību, par to pastāstīs tikai tad, ja būs pārliecināts, ka atbilde netiks izmantota pret viņu.
Ne visa AI izmantošana vairumtirdzniecībā ir vienlīdz svarīga. Rīkam, kas pārbauda rēķinus uz novirzēm, ir cita ietekme nekā sistēmai, kas automātiski pielāgo cenas atbilstoši pieprasījumam un piedāvājumam, vai modelim, kas novērtē piegādātājus un tādējādi ietekmē, kurš saņem līgumu. Klasifikācija ir atkarīga no tā, ko sistēma izlemj, kam par labu un kas notiek, ja tā kļūdās. Cenu algoritms, kas sistemātiski kļūdaini rēķina, tieši ietekmē peļņu. Rīks, kas vien apkopo iekšējos pārskatus, ietekmē galvenokārt pārskata lasāmību. Šīs atšķirības nosaka, kāds uzraudzības, dokumentēšanas un pārskatīšanas līmenis attiecīgajam pielietojumam pienākas. Precīzais noteikumu satura izklāsts, kas šeit tieši ir obligāts, šajā lapā nav norādīts; tas mainās un tiek uzturēts citur. Šeit runa ir par mehānismu: zināt, kas darbojas, zināt, kādu risku tas nes, un to dokumentēt tā, lai valde vai uzraudzības iestāde varētu par to vaicāt.
Tas, kas atšķir vairumtirdzniecību no daudzām citām nozarēm, ir tas, cik lielā mērā AI izmantošana nesākas ar pašu uzņēmumu. Klienti nodrošina automatizētus pasūtījumus, piegādātāji sūta prognozes par pieejamību, un starp šīm divām plūsmām atrodas vairumtirdzniecības uzņēmums, kas pats arī izmanto algoritmus, lai savienotu šīs plūsmas. Pārvaldības pieeja, kas skata vien pašu organizāciju, palaiž garām daļu no kopējā attēla. Jautājums nav tikai par to, kāds AI darbojas iekšēji, bet arī par to, kādi automatizēti lēmumi ienāk no ārpuses un kā tie tiek pārbaudīti, pirms tie ietekmē krājumus, cenu vai piegādes laiku.
Skenēšana, kas sākas ar to, ko patiesībā izmanto, nevis ar to, kas ir IT sarakstā, vairumtirdzniecībā parasti atklāj slāņotu attēlu: kodolu no apstiprinātām sistēmām, vidusslāni ar rīkiem, kas kļuvuši funkcionāli bez formālas pārbaudes, un malu ar individuālu lietojumu, par kuru nekad nav ziņots. Šie trīs slāņi neprasa vienu un to pašu pieeju. Dažus pielietojumus var vienkārši dokumentēt un uzraudzīt; citi prasa sarunu par to, kāpēc tie sākuši darboties un ko no tiem sagaida to lietotājs. Rezultāts nav spriedums par to, kurš ko darījis nepareizi, bet gan pamats, uz kura valde var izskaidrot, kas notiek un kāpēc tas ir kontrolē — vai kur tas vēl nav.
Veids, kādā AI izplatās organizācijā, atšķiras nozare no nozares, bet pamatā esošā kustība ir salīdzināma. Ražošanas nozarē AI bieži ir iepīts ražošanas plānošanā un kvalitātes kontrolē, transporta nozarē tas galvenokārt izpaužas maršrutu plānošanā un kavējumu prognozēšanā, un biznesa pakalpojumu nozarē tas galvenokārt parādās pārskatos un klientu komunikācijā. Tas, kurš strādā vairumtirdzniecībā, atpazīst elementus no visām šīm nozarēm, jo ķēde skar tās visas.
Apzināšana par to, kāds AI darbojas, parāda, kur ir risks un kur pietrūkst uzraudzības. Tā nesniedz atbildi uz citu jautājumu, kas daudziem vairumtirdzniecības uzņēmumiem ir tikpat aktuāls: kuru daļu no ikdienas darba faktiski var pārņemt AI un kuru ne. Tas ir cits rēķins, kas vērsts uz uzdevumiem, nevis sistēmām. FTE TO AI šim mērķim piedāvā darba skenēšanu, kas pa uzdevumiem izrēķina, kuru darba daļu var pārņemt AI, kā turpmāko soli pēc tam, kad ir noskaidrots, kas jau darbojas un kādai uzraudzībai tam vajadzētu būt pakļautam.
Responsible AI Scan vairumtirdzniecības nozarei šobrīd tiek izstrādāta. Kas vēlas saņemt informāciju, tiklīdz skenēšana būs pieejama, var pieteikties gaidīšanas sarakstā.
Vraag maar. Governance begint bij weten wat er draait — ook wat niemand heeft goedgekeurd.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.