Інтеграція штучного інтелекту в логістичну галузь – це сфера, що швидко розвивається і має потенціал докорінно змінити способи транспортування та управління товарами. Штучний інтелект можна використовувати для оптимізації широкого спектру логістичних процесів – від прогнозування попиту і планування маршрутів до управління складом і обслуговування клієнтів. Однак інтеграція штучного інтелекту також викликає низку технічних та етичних проблем, які необхідно вирішити для забезпечення його успішного впровадження.
Вибір правильних алгоритмів штучного інтелекту для конкретних логістичних завдань має вирішальне значення для забезпечення їхньої ефективності та точності. Це вимагає ретельного врахування таких факторів, як тип даних, складність завдання і бажані показники ефективності.
Зростаючий обсяг даних, зібраних і опрацьованих системами штучного інтелекту, викликає занепокоєння щодо безпеки та конфіденційності даних. Компаніям необхідно впроваджувати надійні заходи безпеки, щоб захистити конфіденційні дані від несанкціонованого доступу, порушень і зловживань.
Використання штучного інтелекту в логістиці викликає етичні проблеми, пов’язані з упередженістю, прозорістю та підзвітністю. Алгоритми штучного інтелекту повинні розроблятися і використовуватися чесно, прозоро і з врахуванням права на приватність та з дотриманням усіх необхідних норм законодавства.
Для усунення чи запобігання цих проблем розроблено та сформульовано рекомендації для ефективного впровадження штучного інтелекту в логістичну сферу. Вони включають в себе аспекти, на які потрібно першочергово звернути увагу при розробленні механізмів автоматизації логістичних процесів.
Інтеграція штучного інтелекту в логістику відкриває значні можливості для підвищення ефективності, зниження витрат і поліпшення обслуговування клієнтів. Однак для забезпечення відповідального і корисного впровадження штучного інтелекту вкрай важливо вирішити технічні та етичні проблеми, пов’язані з інтеграцією штучного інтелекту, щоб забезпечити його відповідальне і корисне використання. Дотримуючись рекомендацій, логістичні компанії можуть успішно використовувати штучний інтелект для трансформації своїх операцій і досягнення стратегічних цілей.
- Fuel Transport. Challenging an Unconscious Bias in Logistics. https://fueltransport.com/challenging- unconscious-bias/
- Oladimeji, S., & Kerner, S. M. (2023, November 3). SolarWinds hack explained: Everything you need to know. TechTarget. https://www.techtarget.com/whatis/feature/SolarWinds-hack-explained-Everything-you-need-to- know
- OmneelabWMS (2023, August 9). Ethical Considerations in AI-Enabled Supply Chain Decision-Making. Medium. https://medium.com/@omneelabWMS/ethical-considerations-in-ai-enabled-supply-chain-decision-making- 4e9575c036c3
- Richey Jr, R. G., Chowdhury, S., Davis-Sramek, B., Giannakis, M., & Dwivedi, Y. K. (2023). Artificial intelligence in logistics and supply chain management: A primer and roadmap for research. The Journal of Business Logistics, 44(4), 532–549. https://doi.org/10.1111/jbl.12364
- Silberg, J., & Manyika, J. (2019). Notes from the AI frontier: Tackling bias in AI (and in humans).McKinsey Global Institute.
- The American Transportation Research Institute (2018, October 18). Trucking Industry Congestion Costs Now Top $74 Billion Annually. ATRI. https://truckingresearch.org/2018/10/trucking-industry-congestion-costs-... top-74-billion-annually/
- Vernall, M. (2023, December 16). How To Keep Supply Chains More Secure by Leveraging AI & ML. Linkedin. https://www.linkedin.com/pulse/how-keep-supply-chains-secure-leveraging-ai-ml-mark-vernall-az3kc
- Voitsekhivska, I. (2024, January 11). AI in Logistics: How Does It Truly Transform The Field? Eliftech. https://www.eliftech.com/insights/ai-in-logistics-explained/
- Медведєв, Є., Попова, Ю., & Коваленко, М. (2023). Інноваційні технології штучного інтелекту в управлінні логістикою соціальних підприємств. Економіка та суспільство, (56). https://doi.org/10.32782/2524- 0072/2023-56-53
- Музиченко, Т., Скорба, О., & Шевчук, А. (2023). Штучний інтелект як засіб оптимізації бізнес процесів в електронній комерції. Академічні візії, (25). https://doi.org/10.5281/zenodo.10081884
- Позняк, О., & Мельник, К. (2020). Логістичні аспекти штучного інтелекту в управлінні товарами стратегічного призначення. Науковий погляд: економіка та управління, 3(69), 153–158. https://doi.org/ 10.32836/2521-666X/2020-69-25
- Фалович, Н., & Дубчак, О. (2023). Впровадження штучного інтелекту в логістиці: майбутнє логістичної галузі. Матеріали Всеукраїнської науково-практичної Інтернет-конференції “Маркетингові технології підприємств в сучасному науково-технічному середовищі”, 143–144.
- Шматковська, Т., Стащук, О., & Дзямулич, М. (2021). Великі дані та бізнес-моделювання еконо- мічних систем. Ефективна економіка, 5. https://doi.org/10.32702/2307-2105-2021.5.96