IA Suply chain

IA marca início de revolução na tecnologia utilizando grandes volumes de dados operacionais emergentes de diferentes dispositivos e aplicativos em nuvem para gerar informações viáveis, curiosamente, aplicações IA na gestão da cadeia de suprimentos recebe atenção de especialistas. Utiliza matemática avançada e análise de dados para criar produtos, sistemas e processos que se adaptam e aprendem sendo que interação entre IA e cadeia de suprimentos é tópico discutido em tecnologia, com desenvolvimento de cadeias de abastecimento mais inteligentes dependendo do modo como a tecnologia IA as adotam, já que cadeias de abastecimento tornam-se mais inteligentes através do desenvolvimento de características instrumentadas, inteligentes e interligadas. A pandemia em 2019 proporcionou base ideal para aumentar inovação à medida que empresas enfrentavam estrangulamentos nas operações de gestão da cadeia de abastecimento, com a digitalização vindo em seu socorro desempenhou papel importante tornando jogo no bom sentido à diferentes setores, sendo que revisão IA nos exemplos da cadeia de abastecimento mostra que tem impacto transformador na gestão da cadeia de abastecimento com capacidade de gerenciar grandes volumes de dados, fazer previsões e estabelecer conexões entre múltiplas fontes de dados em que gestores da cadeia de abastecimento confiam nas tarefas e lidam com complexidades de cada uma. Pesquisa da McKinsey mostra que os primeiros adotar IA reduziram com sucesso custos logísticos em 15%, além disso, IA da cadeia de abastecimento melhorou a excelência do serviço em 65%, ao mesmo tempo que elevou níveis de inventário em 35%, embora as indústrias lidem com as consequências da pandemia, a gestão da cadeia de abastecimento descobriu oportunidade de adotar IA em grande escala sendo que a gestão da cadeia de abastecimento deve adotar IA como ferramenta viável para revolucionar eficiência geral, tomada de decisões e processos. A interação entre cadeia de abastecimento e IA auxiliaria garantir melhor gestão de inventário, controles de entrega em tempo real, produção inteligente e sistemas de logística dinâmicos com um dos principais objetivos da utilização de IA em SCM e logística girando em garantir melhor produtividade e eficiência, além disso, a introdução IA na cadeia de abastecimento aumenta perspectivas de sustentabilidade.

O cenário da cadeia de abastecimento é complicado, com múltiplos parceiros, custos crescentes, volatilidade do mercado e grandes portfólios de produtos, ao mesmo tempo, a crescente procura de sustentabilidade ambiental na gestão da cadeia de abastecimento surgiu como desafio em que IA poderia apoiar empresas na ligação dos pontos de dados em ecossistema,  com o desenvolvimento de abordagem ponta a ponta à gestão da cadeia de abastecimento em que IA fornece previsão, análise e vantagens da automação facilitando visibilidade abrangente. Modelos IA têm poder de incorporar pontos de dados para traçar previsões precisas que orientam decisões de negócios em futuro IA na cadeia de abastecimento girando na capacidade IA à análise de diferentes segmentos de mercado e relacionamentos, auxiliando elementos como tendências no comportamento de compra do consumidor e, nos próximos feriados, tomar decisões sobre cadeia de abastecimento, outro caso notável IA no domínio da gestão da cadeia de abastecimento centrando-se na monitorização em tempo real auxiliando alcançar transparência de ponta a ponta com ajuda de monitorização reativa. IA auxilia gestores da cadeia de abastecimento monitorizar inventário cujos benefícios do gerenciamento de estoque em tempo real previnem excesso e falta de estoque em gestão de inventário em tempo real com IA na gestão da cadeia garantindo ajustes automáticos ao inventário conforme as condições existentes, por exemplo, poderia determinar o momento ideal para reordenar determinados itens conforme as tendências de demanda e oferta de produtos similares, oferecendo potencial para alcançar automação das operações de gestão da cadeia de abastecimento em relação entre IA e cadeia garantindo receptividade aos problemas e exigências emergentes, tais como requisitos à resolução de problemas, além disso, apoiaria funcionamento eficaz de sistemas automatizados. O uso IA em análises preditivas ajuda gerentes da cadeia de suprimentos prever resultado provável de certas condições, por exemplo, a análise preditiva garante mitigação eficaz de riscos e possibilidades de tempo de inatividade e, quanto a análise prescritiva, ferramenta envolvida no domínio da gestão da cadeia de suprimentos, explora impacto de modificações específicas nos resultados dos processos da cadeia de abastecimento, como resultado, gestores poderiam identificar potenciais melhorias e oferecer recurso valioso à otimização das operações da cadeia de abastecimento, sendo que a equação da cadeia de suprimentos e IA na análise prescritiva se concentraria na colaboração entre vários terminais, colaboração com parceiros logísticos reduzindo tempo e esforço, além de oportunidade de alcançar valor comercial, um dos exemplos populares de análise prescritiva aponta à sistemas de gerenciamento de relacionamento com fornecedores. Por fim, empresas poderiam reduzir custos operacionais na gestão da cadeia de abastecimento, reduzindo despesas de compra e produção, por exemplo, uma mercearia compra vegetais frescos do agricultor, se a loja eliminar terceiros à compra dos produtos economizará dinheiro e terá verduras mais rapidamente, além disso, IA oferece transparência de dados para garantir visibilidade da cadeia de abastecimentos além de economia de custos no rastreamento de remessas garantindo entrega pontual de mercadorias através da análise de dados e identificação de padrões, a utilização IA na cadeia de abastecimento  garante que gestores tomem decisões mais bem informadas, por exemplo, o Walmart utiliza IA para análise de padrões de vendas com otimização dos níveis de estoque reduzindo chances de falta de produtos, por outro lado, cria preocupações à gestão da cadeia de abastecimento, por exemplo, algoritmos IA tendenciosos, riscos de cibersegurança, falta de transparência são obstáculos à adoção IA na gestão da cadeia de abastecimento.

Moral da Nota: empresas ferroviárias aproveitam oportunidades criadas pela rápida evolução de tecnologias IA como catalisadores de melhorar o modo como planejam e executam operações em que muitos tipos de capacidades IA aceleram devido a queda nos custos de armazenamento e processamento de dados, em rápida expansão da disponibilidade de dados à melhoria das técnicas de armazenamento e modelagem, em geral, IA analítica analisa dados históricos fazendo previsões numéricas, enquanto IA generativa, gen AI, permite que máquinas produzam resultados semelhantes ao conteúdo gerado por humanos enquanto, Gen AI, em particular, ganha impulso desde 2017 atingindo ponto de inflexão no final de 2022 quando aplicativos como ChatGPT se tornaram disponíveis publicamente. A adoção da IA aumentou em todos os setores, em 2023, um terço dos inquiridos que participaram no inquérito global anual da McKinsey sobre o estado IA indicaram que suas organizações utilizam regularmente IA genérica em pelo menos uma função empresarial, 60 % das organizações que adotaram IA analítica afirmaram que estão desenvolvendo casos de uso de geração de IA, já que historicamente a indústria ferroviária enfrentou desafios na adoção de tecnologias digitais devido disponibilidade e qualidade limitadas de dados, considerações regulamentares e falta de padronização, hoje, IA analítica e IA genérica oferecem oportunidade à empresas da cadeia de valor ferroviária adotarem digitalização. Relatório recente, A jornada rumo às empresas ferroviárias habilitadas à IA, da UIC, União Internacional de Ferrovias, em parceria com a McKinsey, examina adoção IA analítica e IA genérica na indústria ferroviária e o potencial de negócios que as tecnologias oferecem concluindo que empresas ferroviárias já começaram implementar tecnologias IA para 20 casos de uso e uma maior adoção geraria impacto entre US$ 13 bilhões e US$ 22 bilhões por ano globalmente, no entanto, atualmente, apenas algumas empresas ferroviárias e OEMs implementaram casos de uso em grande escala com o relatório identificando casos implantados ou com potencial à serem implantados, além de analisar fatores de sucesso. Os casos de uso tendem direcionar prioridades de negócios relacionadas como desempenho dentro do prazo, envolvimento do cliente, segurança e desempenho operacional, alinhados com critérios que os passageiros utilizam ao escolher o modo de transporte, já que relatório de 2022 da UIC e McKinsey, que Impulsiona preferência dos passageiros pelo transporte ferroviário, identificou critérios como preço, segurança, confiabilidade e conveniência. 

                                                       

Layer2

O Stacks, protocolo da rede Bitcoin layer two, L2, concluiu atualização Nakamoto, melhoria de última fase que introduz garantias de finalidade de transação, reduz oportunidades de valor extraível do minerador, MEV, melhora resiliência da rede, além disso, prepara a rede à introdução do sbtc, ativo Bitcoin programável, permitindo ponte descentralizada bitcoin à rede Stacks, melhorias, que aumentam velocidades de transação e aprimoram ecossistema DeFi, finanças descentralizadas, no Bitcoin. Dois hard forks trarão a camada Stacks, sendo que a atualização Nakamoto foi ao ar graças aos mineradores, operadores de nós, exchanges e signatários, significando que falta passo antes que os blocos rápidos Nakamoto, a finalidade do Bitcoin e melhorias disponíveis à todos, sendo que o lançamento vem pós design e desenvolvimento, feedback da comunidade e testes que excederam quantidade feita à lançamentos anteriores do Stacks, com o Nakamoto seguindo plano de duas etapas e, a próxima etapa, a "ativação" e, uma vez ativado, melhorias à rede. Aguardada na comunidade Stacks e marco ao ecossistema Bitcoin mais amplo em que camadas Bitcoin trazem desenvolvedores de volta à medida que evolui à camada base segura, experimentação e crescimento, com atenção voltada a criadores que buscam trazer casos de uso ao Bitcoin e, eventualmente, integrar um bilhão de pessoas à rede mais segura do mundo. O novo contrato de empilhamento pox-4 iniciará período em que signatários se registram na rede e configuram antes que se torne dependente deles para assinar blocos, sendo que a Stacks Foundation colaborou com a Bitcoin Whales para dar vida ao bloco favorito de todos com coleção NFT comemorativa de mil peças para celebrar o halving Bitcoin e a atualização Nakamoto. 

Ainda como inovação, a Tether anuncia abordagem IA com o objetivo de fundir tecnologias blockchain e IA se concentrando em desenvolver modelos IA de código aberto e integrá-los em seus produtos, medida que responde preocupação com a monopolização IA pretendendo democratizar a tecnologia e, com capitalização de mercado superando US$ 100 bilhões, ao anunciar giro estratégico à IA supôs movimento que pretende fundir indústria blockchain e IA. A intenção do Tether é desempenhar papel para fazer com que tecnologias IA sejam mais acessíveis e eficientes e, com  presença em vários setores como energias renováveis, telecomunicações e mineração Bitcoin, o Tether posiciona como defensor do desenvolvimento aberto e transparente IA acontecimento em momento que a centralização das tecnologias IA suscita debates em privacidade e monopólio, quando em evento na plataforma de mídia social, X, Elon Musk declarou a respeito dos gandes monopólios IA dizendo que “há certo valor que haja múltiplos atores no espaço IA, não quero que seja apenas um monopólio ou duopólio.” Ao abordar preocupações centradas no desenvolvimento de modelos IA multimodal e de código aberto, o Theter  democratiza a tecnologia IA fomentando inovação e ampliando acesso, além de integrar soluções IA nos produtos impulsionados pelo mercado transformando modo que criptomoedas e IA cruzam para resolver problemas do mundo real e junto suas ambições IA anunciou campanha de contratação global para atrair talentos em IA. O CEO da Tether, Paolo Ardoino, destacou impacto IA nos mundos digital e físico além da sinergia entre investimento do Tether no Northern Data Group e objetivos mais amplos da empresa dizendo que “o anúncio estabelece divisão dentro do Tether, redefinindo limites IA ​​e democratizando a tecnologia IA aberta que preserva privacidade, ao tempo que estabelece referência na indústria à inovação,  utilidade e transparência”, marcando momento na convergência da criptomoeda e IA, sugerindo futuro que os limites das tecnologias transformadoras sejam mais difusos.

Moral da Nota: a Synth Labs, empresa fundada com propósito expresso de “alinhamento IA”, fazendo com que se comportasse exatamente como os humanos pretendem, em que investidores incluem a M12, de propriedade da Microsoft, a First Start Ventures, fundada pelo ex-presidente-executivo do Google, Eric Schmidt e, a  OpenAI, criadora do ChatGPT, prometem 20% do poder de processamento à “superalinhamento” que “dirigiria e controlaria sistemas IA mais inteligentes que nós”, aí, IA começa trazer novas ansiedades, já que muito esforço e dinheiro estão dedicados para garantir que faça apenas o que os humanos desejam, mas, o que deveríamos ter mais medo é da IA que fará o que humanos desejam, quer dizer, o verdadeiro perigo somos nós. Quase todas as conversas sobre risco IA têm a ver com potenciais consequências dos sistemas IA perseguirem objetivos que divergem do que foram programados e que não são do interesse dos humanos e, como todos podem apoiar esta noção de alinhamento e segurança IA, este é apenas um lado do perigo, imaginando o que poderia acontecer se a IA fizesse o que os humanos querem, essa parece ser a razão pela qual o Google DeepMind, braço de desenvolvimento IA da corporação, fundou organização interna focada na segurança IA e prevenção de manipulação, não é ideal que o que é “mau” seja determinado por alguns indivíduos nesta empresa específica e de outros semelhantes, com seus pontos cegos e preconceitos pessoais e culturais. Os principais produtores de produtos de origem animal, como Tyson Foods, sediado nos EUA, CP Foods, da Tailândia, e Mowi, da Noruega, experimentam sistemas IA destinados tornar a produção e processamento de animais mais eficientes, sistemas testados para entre outras atividades, alimentar animais, monitorar crescimento, recortar marcas em seus corpos e interagir com animais através de sons ou choques elétricos para controlar comportamento, sendo que objetivo melhor que alinhar IA aos interesses imediatos da humanidade seria IA conforme o interesse de todos, incluindo humanos, animais e, caso exista, a IA consciente. Por fim, deveríamos pedir aos engenheiros que expandam círculos de compaixão ao projetar tecnologia em que  “seguro” significa à todos os seres conscientes e quanto a IA “benevolente” significa benevolência ao mundo em geral e não apenas à uma única espécie que nele vive.