AI-ügynökök a logisztikában: 7 gondolat az ellátási láncok jövőjéről

A logisztikai iparág óriási potenciált lát a digitális segítőkben. Nagy port kavaró témáknál azonban gyakran előfordul, hogy sokan beszélnek róluk pontos ismeretek nélkül. Az ügynökalapú mesterséges intelligencia definíciója nem teljesen egységes. Az AI-ügynökök alapvetően szoftveralkalmazások. A hagyományos programokkal ellentétben azonban az AI-ügynökök a generatív mesterséges intelligenciát ötvözik a szabályalapú számítástechnikával. Ez a kombináció olyan digitális entitásokat eredményez, amelyek meghatározott feladatkörön belül képesek a kéréseket és az adatbeviteleket értelmezni, előre megadott célok alapján végrehajtási stratégiákat létrehozni, valamint műveleteket indítani és nyomon követni. 

Például a szállítmányok nyomon követése során egy mesterséges intelligencia-ügynök képes értelmezni a státuszrendszerekből származó információkat, sőt akár a strukturálatlan chatüzeneteket is, előre következtetéseket tud levonni meghatározott célok alapján, és el tudja indítani a megfelelő intézkedéseket. Amikor a szállítmány elér egy bizonyos státuszt, az ügynök vagy közvetlenül értesíti az érintett ügyfelet, vagy felülvizsgálatra és feldolgozásra továbbítja az ügyet egy ügyfélszolgálati munkatársnak. 

1. állítás: Az AI-ügynökök és AI-asszisztensek közötti határok egyre inkább elmosódnak. 

Ideális esetben az AI-ügynök teljesen autonóm rendszerként működik, amely önállóan dönti el, hogy szükség van-e emberi beavatkozásra, és ha igen, milyen formában. A gyakorlatban azonban jelenleg az AI-ügynök gyakran inkább asszisztensként működik, és emberi jóváhagyás nélkül szinte semmilyen műveletet nem hajt végre. Az egyes AI-k eredményeinek minőségétől és folyamatleírásaitól függően AI-ügynökök és AI-asszisztensek hibrid formái alakulnak ki. A két definíciót elválasztó formális határok egyre inkább elmosódnak, és így a két fogalom összeolvad.

2. állítás: Az AI-ügynökök átalakítják a logisztikai folyamatokat. 

Az első ügynökalapú rendszereket jelenleg már tesztelik, különösen az ellátási lánc különböző szereplői közötti kapcsolódási pontokon. Például AI-ügynökök viszik fel a szükséges szállítási adatokat a logisztikai platformokra. Ezek lehetnek strukturálatlan szöveges adatok és dokumentumok, valamint hangüzenetek is, és származhatnak emberektől vagy más AI-ügynököktől. Az új Model Context Protocolnak (MCP) köszönhetően a nagy nyelvi modellek egyre hatékonyabban kommunikálnak harmadik fél rendszereivel és adatbázisaival, ami a mai EDI- és API-alapú adatinterfészek új formájához vezet. A beszerzés és az értékesítés területén az AI-ügynökök összegyűjtik a termékek és szolgáltatások jellemzőire és elérhetőségére vonatkozó információkat, áttekintik és előkészítik a szerződési feltételeket. Ez már ma is megvalósul pilotprojektekben. 

3. állítás: Az AI-ügynökök hibáznak.

Az AI-ügynök nem mindig von le helyes következtetéseket, ezért nem mindig képes a kívánt cselekvést végrehajtani. Ez működés közben sokszor alapvető kihívást jelent. Jelenleg még a tökéletes AI-ügynökök sem képesek meghaladni a becsült 90–95 százalékos pontossági arányt. Fontos tényező ebben az összefüggésben az ügynök rendszerének azon képessége, hogy felismeri, mennyire jó a saját döntése, milyen folyamat zajlik közben, és mely döntéshozatali szabályok érvényesek. Ez a képesség tovább befolyásolja az AI-ügynök cselekvéseinek minőségét. A hibaarány miatt mindig szükséges kockázatelemzést végezni a következő kérdések mentén: milyen hatással járnak az alkalmi hibák, és hogyan kezeli őket az üzleti modell? Emiatt jelenleg számos olyan folyamat létezik, amelyet nem lehet AI-ügynökökre bízni.

4. állítás: Az AI-ügynökök a csapat tagjai.

Az AI-ügynököknek vannak olyan erősségei és gyengeségei, amelyek néha feltűnően hasonlítanak valódi emberek mindennapi munkavégzése során tapasztalható tulajdonságaihoz. Ezek együttesen azt eredményezik, hogy az ügynökök sokkal többek, mint egyszerű szoftverprogramok; inkább a csapat tagjainak tekinthetők. Különféle feladatokra készítik fel és képezik őket, és képesek az emberekkel való interakcióra. A jövőben az emberek feladatokat fognak kiosztani az AI-ügynököknek, és rendszeresen velük együttműködve dolgoznak majd a kívánt eredmény elérése érdekében. Mégpedig nem csak egyetlen AI-ügynökkel: többnek is párhuzamosan kell működnie, mert az ügynököknek időre van szükségük a „gondolkodáshoz”. Ahhoz, hogy az AI-ügynökök hatékonyan végezzék feladataikat, magas színvonalú adatok és utasítások (promptok) révén ismétlődően meg kell adni számukra cselekvéseik kontextusát. Más szavakkal: szakszerűen kell irányítani őket, és úgy kell illeszkeszkedniük az emberi csapatokhoz, hogy „munkatársakként” fogadják őket. Ezek olyan új készségek, amelyeket a vezetőknek és menedzsereknek minden szinten nagyon gyorsan el kell sajátítaniuk, és a jövőben a gyakorlatba is át kell ültetniük.

5. állítás: Bárki létrehozhat AI-ügynököket.

Az AI irányítása és használata mellett legalább az egyszerű ügynökök létrehozása is egyre inkább a logisztikai szakemberek mindennapi munkájának központi részévé válik. A „citizen development”, azaz felhasználói fejlesztés néven ismert trend keretében a vállalatok olyan környezetet alakítanak ki, amely lehetővé teszi számos felhasználó számára egyszerű AI-ügynökök létrehozását és telepítését célzott útmutatások segítségével, valamint adatforrások és munkafolyamat-rendszerek összekapcsolásával. A mindennapi irodai életben erre példák a Microsoft Copilot-ügynökei.

6. állítás: Az AI-ügynökök ritkán hoznak jelentős, mérhető befektetésarányos megtérülést (ROI).

Bár az ügynökalapú rendszerek jelentős potenciállal rendelkeznek, és bizonyos folyamatokban már a kezdeti szakaszban is kézzelfogható hatékonyságnövekedést érnek el, egyelőre ritkán eredményeznek befektetésarányos megtérülést. Számos AI-ügynök még az ún. minimálisan működőképes termék (Minimum Viable Product – MVP) szakaszában van, jelenleg kísérleti projektek keretében tesztelik őket, és távol állnak attól, hogy teljes mértékben beépüljenek az üzleti modellekbe. A fejlesztési költségek, a mesterségesintelligencia-rendszerek licencdíjai, valamint a nagy nyelvi modellekhez (mint a ChatGPT, a Claude vagy a Mistral) intézett lekérdezések token-fogyasztása mind költségekkel jár – különösen, ha túlzott mértékben támaszkodnak egyetlen szolgáltatóra vagy nagy nyelvi modellre. Ehhez hozzáadódnak a munkavállalók számára szervezett képzések, valamint az AI-ügynökökkel való munkavégzés tapasztalatszerzési ideje. Természetesen minden innovációs folyamat magában foglal egy bizonyos mértékű befektetést az új technológiák megfelelő használatának elsajátításába. Lépésről lépésre azonban a konkrét KPI-k és a ROI-elemzések is szükségesek az AI-ügynök munkájának értékelésére, hogy középtávon szilárd gazdasági keretet teremtsenek a mesterséges intelligencia használatához.

7. állítás: Az AI-ügynökök alakítják a jövőt.

Mindenkinek tisztában kell lennie a ténnyel: gyengeségeik, kockázataik és költségeik ellenére az AI-ügynökök be fognak kerülni az ellátási lánc szinte minden folyamatába. Az AI-ügynökök néha csak kis mértékben, máskor viszont jelentősen megváltoztatják az együttműködés jellegét, és a legtöbb esetben hatékonyabbá teszik azt. Ez nem csupán az egyes AI-ügynökökre vonatkozik, hanem az egymással és az emberekkel kölcsönhatásba lépő, több ügynökből álló rendszerekre is. 

A jövőben nem csak emberek, hanem AI-ügynökök is alakítják a logisztika és az ellátásilánc-menedzsment jövőjét. Ez azt jelenti, hogy az AI-ügynökökkel való együttműködés a vezetők felelősségévé válik. Stefan Hohm, a DACHSER fejlesztési igazgatója (CDO) így foglalja össze: „Az AI nem fogja felváltani a vezetőket. De azok a vezetők, akik használják az AI-t, fel fogják váltani azokat, akik nem.”