Maison >Périphériques technologiques >IA >Perspectives d'application de ChatGPT dans la chaîne d'approvisionnement
Craig Summers, directeur général du fournisseur de solutions informatiques Manhattan Associates, analyse et explique comment les DSI d'entreprise et les responsables de la sécurité de l'information devraient percevoir le potentiel de ChatGPT pour améliorer les chaînes d'approvisionnement.
ChatGPT est devenu l'un des sujets les plus brûlants dans divers secteurs en 2023. En effet, le monde est curieux du rôle que cette technologie d'intelligence artificielle jouera dans la vie professionnelle des gens, et il existe une certaine incertitude.
ChatGPT est ce qu'on appelle un « grand modèle de langage » formé par OpenAI, un laboratoire de recherche en intelligence artificielle fondé en 2015 par un groupe de leaders technologiques, dont Elon Musk, qui utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour comprendre et générer des réponses de type humain aux questions. et des invites.
En raison de l'incertitude quant aux perspectives d'application de ChatGPT dans la chaîne d'approvisionnement, les médias du secteur ont interviewé Craig Summers. Voici ses réflexions sur l'impact que ChatGPT pourrait avoir dans le monde de la chaîne d'approvisionnement :
Summers : Pourquoi ChatGPT est-il si important pour les chaînes d'approvisionnement ? Lorsque les gens posent cette question au chatbot lui-même ? réponses : « ChatGPT peut être un outil utile dans la chaîne d'approvisionnement, aidant à automatiser les processus, à fournir des informations et à faciliter la communication et la collaboration entre les différentes parties prenantes. » En substance, il n'y a rien de mal à cela.
Les analystes de Gartner estiment que puisque ce type d'application d'intelligence artificielle adopte une méthode d'auto-apprentissage, son application dans la chaîne d'approvisionnement a encore du chemin à parcourir.
ChatGPT a collecté plus de 570 Go de données et plus de 300 milliards de mots provenant de tous les coins d'Internet à des fins de formation, et dispose d'un énorme lac de données sur lequel apprendre, mais lorsqu'il s'agit d'une chaîne d'approvisionnement unique, ce n'est pas nécessairement le cas. .
Les modèles de chaîne d'approvisionnement sont très complexes et spécifiques à chaque entreprise, c'est pourquoi il faudra peut-être encore 10 ans pour que l'IA générative entre dans les chaînes d'approvisionnement traditionnelles.
Été : Bien que dix ans soient une longue période, en particulier dans le domaine de la technologie, la question la plus urgente est désormais de savoir si les dirigeants de la chaîne d'approvisionnement peuvent s'asseoir, attendre et voir ou apprendre s'ils sont génératifs. L’IA va disparaître ou disparaître.
Au-delà des enjeux techniques de l’IA générative dans les chaînes d’approvisionnement ou dans toute autre industrie, il existe également des enjeux juridiques et éthiques.
Par exemple, une entreprise peut-elle obtenir un crédit pour le contenu généré par un chatbot ? Ou comment les gens devraient-ils partager le travail généré par l'IA ?
L'éthique mise à part, une question que se poseront de nombreux DSI et CTO : « Leur entreprise devrait-elle investir dans ? ce type de technologie ? » Parce que les analystes prédisent qu’il est peu probable que ces technologies soient utilisées dans la pratique avant 2030.
Summers : Je pense que oui : pourquoi les gens n'explorent-ils pas les applications de l'IA générative ?
ChatGPT introduit une approche complètement différente de la catégorie d'outils des entreprises et des consommateurs qui expose le pouvoir ? et le potentiel de l'IA à tous, et cela a un effet démocratisant.
Les dirigeants technologiques qui ne parviennent pas à amener leurs équipes de développement d’applications à réfléchir à la manière d’appliquer l’IA générative risquent de désavantager leur entreprise à long terme.
Cela pourrait être la qualité qui rend ChatGPT véritablement transformateur pour les entreprises de toutes tailles, pas seulement dans la chaîne d'approvisionnement.
Il ne s’agit pas nécessairement des applications actuelles de l’IA générative, mais de la manière dont elle pourrait changer fondamentalement la façon dont les gens envisagent ce que l’avenir pourrait leur réserver.
Les gens passent des interfaces pointer-cliquer pilotées par menu à des interfaces conversationnelles plus naturelles.
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