¿Va a transformar ChatGPT la gestión de la cadena de suministro?
Muchos chatbots han ido y venido a lo largo de los años. Alicebot, Jabberwacky y Kuki son sólo algunos de los que quizá recuerde.
Todos ellos han ganado el Premio Loebner, un concurso para la aplicación de inteligencia artificial más parecida a la humana. Ninguna de ellas ha tenido la misma repercusión que ChatGPT. Más de un millón de personas utilizaron ChatGPT en los primeros cinco días tras su lanzamiento. Esto se debe a su accesibilidad pública y a sus respuestas instantáneas y en profundidad.
Líderes del sector tecnológico como Bill Gates y Elon Musk han afirmado que «ChatGPT cambiará nuestro mundo». También han afirmado que «ChatGPT es sorprendentemente bueno». ¿Es ya lo bastante bueno como para allanar el camino a una nueva generación de aplicaciones inteligentes para la automatización industrial?
¿Qué es ChatGPT?
ChatGPT es una aplicación de inteligencia artificial que puede imitar respuestas humanas a base de comandos de texto. Se basa en una familia de modelos de lenguaje Transformador generativo preentrenado (GPT) desarrollados por OpenAI.
Estos modelos lingüísticos están «preentrenados» en un gran volumen de texto estructurado. Esto significa que no se centran en un tema concreto. Así, pueden abarcar de forma convincente una amplia gama de temas.
¿Cuáles son las posibles aplicaciones de ChatGPT en la cadena de suministro?
Apenas estamos empezando a explorar las aplicaciones potenciales de la inteligencia artificial, como ChatGPT y sus sucesoras. La mayoría de sus usos giran en torno a la comunicación, ya que es ahí donde más brillan sus capacidades lingüísticas. Sin embargo, también tiene algunas capacidades interesantes que no son lo que cabría esperar de un chatbot.
1. Asistencia y comunicación
ChatGPT en la cadena de suministro podría responder a las consultas sobre productos, pedidos y cuentas de los clientes finales. Esto se puede lograr a través de correo electrónico o un widget de mensajería.
Por ejemplo, puede proporcionar a los clientes estimaciones de precios para los bienes o servicios que están interesados en adquirir. Así como resolver una reclamación por retraso en el envío, o proporcionar asistencia técnica basada en el manual de un producto. Incluso podría hacer recomendaciones de productos basándose en el historial de compras de un cliente.
2. Análisis predictivos y previsión de demanda
Una de las principales fortalezas de los grandes modelos lingüísticos de ChatGPT es su capacidad para analizar inmensas cantidades de datos. Podría aplicar esta capacidad para analizar datos históricos de pedidos y utilizarlos para predecir tendencias y patrones de demanda futuros. Esta funcionalidad podría apoyar aún más la producción y la gestión de inventario.
3. Automatización de procesos
La plataforma ChatGPT tiene potencial para automatizar diversos procesos de gestión de la cadena de suministro. Podría generar documentos, como facturas, contratos y solicitudes de licitación. También podría automatizar los aspectos de comunicación del cumplimiento de las solicitudes de producción, la gestión del inventario y el seguimiento de las entregas.
4. Formación y educación
ChatGPT podría formar y educar a los empleados implicados en la gestión de la cadena de suministro. Podría enseñar las políticas y procedimientos de un empleador a un nuevo empleado, respondiendo a sus preguntas según vayan surgiendo. También podría ayudar a los empleados a crear material educativo para la formación práctica sobre productos y generar guiones para seminarios web.
5. Generación de códigos
Una aplicación poco conocida de la capacidad de generación de texto de ChatGPT es su capacidad para escribir en otros idiomas humanos. También puede escribir en muchos lenguajes informáticos: así es, ChatGPT puede codificar. Pídale que le componga un programa rápido, un fragmento de código o una función. Tendrá un rendimiento adecuado para un puesto de nivel básico.
¿Cómo podría ChatGPT adaptarse mejor a la gestión de la cadena de suministro?
ChatGPT tiene un gran potencial, pero no es perfecto y tiene algunas limitaciones de diseño. Por ello, podría resultar complicado emplearlo en una variedad de aplicaciones de la cadena de suministro:
1. Conocimiento de la actualidad
La colección de datos que se utilizó para entrenar ChatGPT es grande, pero tiene sus límites. No cubre acontecimientos ocurridos hace relativamente poco o que estén sucediendo ahora mismo. No pueden tenerse en cuenta acontecimientos como el clima, la posición actual de las mercancías o el impacto de las recientes dificultades geopolíticas.
Esta limitación no se aplica a otros chatbots emergentes, como Google Bard. Bard puede encontrar información mediante una búsqueda en Google y utilizar el resultado para fundamentar sus respuestas.
2. Control en tiempo real
La arquitectura de ChatGPT no incorpora en modo alguno el control en tiempo real ni la toma de decisiones en bucle cerrado. Tiene un tiempo de respuesta lento y es incapaz de ejercer un control preciso sobre un sistema físico. No es capaz de supervisar ninguna métrica de la cadena de suministro, tomar ninguna medida ni desencadenar ningún evento externo.
3. Precisión de respuesta
Aunque sus desarrolladores se han esforzado mucho, ChatGPT no siempre es preciso. En ocasiones, responderá con respuestas convincentes pero incorrectas. Mientras que otras veces, responderá con respuestas sesgadas.
Es posible utilizar el engaño y la manipulación para conseguir que ChatGPT dé la respuesta incorrecta. Es necesario que sea fiable para que desempeñe un papel importante en la gestión de la cadena de suministro.
La inteligencia artificial es mucho más que grandes modelos lingüísticos y procesamiento del lenguaje natural. Otros avances en este campo también están beneficiando a las cadenas de suministro de todo el mundo.
