Hace tres abriles, ya que la pandemia causó el caos para las compañías grandes y pequeñas, el director de la cautiverio de suministro de Colgate-Palmolive, Luciano Sieber, orquestó un “instigación logístico”.
El resultado le dio a Sieber una mejor comprensión de cómo Colgate-Palmolive mueve sus productos en todo el mundo. Pero atrapó a Sieber con otro problema: demasiados datos.
Hace aproximadamente un año, Sieber dice que encontró una posibilidad a ese problema con Uber Freight. El articulación de abastecimiento y investigación de larga duración del servicio de transporte ha estado desarrollando nuevas formas de disputar grandes cantidades de datos mediante el uso de inteligencia sintético. Colgate-Palmolive se convirtió en una de las primeras compañías en utilizar uno de sus productos más nuevos, LLM Uber Freight, centrado en la abastecimiento, claridad a Inisights AI.
Ahora, Uber Freight está lanzando más formalmente un conjunto de características de IA para los cargadores de todo el mundo como parte de su software de cautiverio de suministro existente. Que incluye una expansión de Insights Ai, que Uber Freight Animado en silencio en 2023así como más de 30 agentes de IA construidos para “ejecutar tareas de abastecimiento secreto a lo desprendido del ciclo de vida de carga”.
Uber Freight no está solo al tratar de domesticar las cadenas de suministro rebeldes con herramientas de inteligencia artificiales modernas. Flexport anunció su propio Suite de herramientas de IA en febreroy hay innumerables nuevas empresas que intentan ayudar a las empresas hacer datos, Resumir las reservas de inventarioy mejor predecir la proposición y la demanda.
Pero Uber Freight está apostando a que sus soluciones de IA pueden tener un impacto inmediato en el resultado final de sus clientes de chip celeste y los casi otros 10,000 cargadores con los que trabaja. Eso se debe principalmente a la cojín de conocimiento y las relaciones que ha establecido en los ocho abriles desde que fue creado para que coincidan con camioneros de larga distancia con cargadores.
“La cautiverio de suministro es inherentemente un problema rico en datos. Es enrevesado, es matizado y la IA puede cumplir un papel fundamental en la configuración y acelerarlo”, dijo el fundador de Uber Freight, Lior Ron, en una entrevista con TechCrunch.
‘Hemos estado construyendo cerca de este momento’
Uber Freight comenzó como un maniquí de negocio de corretaje más directo cuando se lanzó en 2017. Pero la subsidiaria de Uber ha evolucionado constantemente a lo desprendido de los abriles en un proveedor de servicios para empresas que envían productos en todo el mundo.
Muchas empresas modernas están tratando de encontrar formas de incorporar la inteligencia sintético (a menudo para Resultados mixtos); No debería sorprender que Uber Freight esté poniendo la tecnología al frente y al centro. Luego de todo, tanto el trabajo de pregrado de Ron como su argumento maestra se centraron en la IA, muy a espaldas “en la perduración oscura cuando se llamaba ‘redes neuronales'”, bromeó.
Ron continuó trabajando con la tecnología de estudios forzoso cuando estaba ejecutando Google Maps desde 2007 hasta 2016. Fue allí, dijo, que vio “el potencial de digitalizar el universo físico”.
“Eso me llevó a la creencia fundamental, hace nueve abriles, que la cautiverio de suministro es fundamentalmente un desafío de tecnología primero de datos que podría acelerarse con la conectividad de datos y, con el tiempo, la IA”, dijo. “Creo que hemos estado construyendo cerca de este momento desde que comencé Uber Freight”.
Ron dijo que Uber Freight ha utilizado el estudios forzoso en su trabajo desde el principio. Pero fue hace aproximadamente dos abriles que el equipo comenzó a tratar de trabajar con capacidades generativas de IA más avanzadas.
Ese “no ha sido un camino posible”, dijo Ron. Los intentos iniciales de Uber Freight de construir una especie de “copiloto para la abastecimiento” se acumularon alucinaciones y devolvieron respuestas precisas solo en torno a del 60% al 70% del tiempo.
Ahora que la tecnología ha sido “probada en batalla” y está “impulsando los resultados comerciales reales”, con una tasa de precisión del 98%, según Ron. La compañía dice que el maniquí de IA Insights ha sido capacitado en datos internos y externos relacionados con la carga de $ 20 mil millones que ayuda a mover cada año. Igualmente aprovecha múltiples modelos de IA no revelados “que proporcionan combinaciones óptimas de precio, precisión y rendimiento”, según Uber Freight.
Ron dijo que este impulso de IA crea nuevas formas para que los clientes trabajen con los datos relacionados con su cautiverio de suministro. Pueden pedirle a Insights AI que se detenga rápidamente, por ejemplo, los puntos de origen de peor rendimiento para envíos particulares. O pueden solicitar que se les muestre “todos los envíos a CVS en 2023”. Ron enfatizó que las consultas todavía pueden ser mucho más complejas que esto, y el maniquí siempre se mantiene.
Insights AI se presenta a los clientes como otras interfaces LLM populares; Igualmente mostrará su trabajo y dejará en claro de dónde provienen todos los datos, al igual que otros modelos de razonamiento.
Todo esto le permite a un cliente “obtener información en su red mucho más rápido, con una precisión cercana al 100% al instante, en división de formular lo que desea aprender, enviarlo a algunos analistas y esperar dos semanas para que la presentación de PowerPoint vuelva a tener una discusión”, dijo Ron.
‘¿Qué quieres aprender?‘
Uber Freight trabaja con muchas compañías Fortune 500, pero encontró un socio particularmente dispuesto en Colgate-Palmolive to Trial Insights AI y sus otras herramientas nuevas. El conglomerado ya pone una suite de modelos de IA a disposición de todos sus empleados, según Sieber. Igualmente hace que esos trabajadores tomen una capacitación obligatoria sobre la ética de IA que se desarrolló internamente.
“Creo que es formidable, porque convierte la conversación del miedo en ‘, cómo eso me hace más válido y cómo (lo hace) me convierto en un mejor profesional y entregue más al tener golpe y uso de esas nuevas tecnologías'”, dijo Sieber.
Por ejemplo, Sieber dijo que su compañía ha utilizado Insights AI para identificar fácilmente a los operadores que aceptan menos envíos de los que están obligados contractualmente a mudarse. A partir de ahí, pueden resolver por qué esos niveles son bajos, y se les ocurre una posibilidad para que el portador vuelva a cumplir o dejarlos a gracia de otro.
Anteriormente fue un desafío para resolver en tiempo positivo, dijo Sieber, porque compañías como Colgate-Palmolive trabajan con miles de operadores. Cada uno de ellos podría funcionar con diferentes sistemas y flujos de trabajo, y toda esa información resultante nunca se gestionó efectivamente centralmente.
El venidero paso con AI, dijo tanto Sieber como Ron, ha sido encontrar formas de crear soluciones más proactivas. Ron dijo que este es otro división donde Uber Freight puede flexionar sus fortalezas de datos. “Conocemos las instalaciones, conocemos los carriles, conocemos los precios”, dijo. “¿Qué quieres aprender?”
Estas integraciones más proactivas vienen en forma de alertas que le dicen a un cliente como Colgate-Palmolive que pagan de más en ciertas rutas, o que hay opciones más rápidas disponibles para un expedición en particular.
Cualquier sugerencia como esa puede solo racionar unos pocos cientos, o tal vez unos pocos miles de dólares. Pero ayudante en toda una red, podría marcar una gran diferencia.
Es por eso que, cuando se le preguntó, Sieber respondió rápidamente que el director financiero de Colgate-Palmolive es el ejecutor que está más satisfecho con lo que Uber Freight habilita. “Le encanta ver que los costos de abastecimiento disminuyen”, se rió Sieber.
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