生成式 AI 和供应链

杰夫：大家再次问好。 你将加入我们，观看另一集高管平台蓝图播客系列。 我叫杰夫·尼克斯。 我是内容和研究主管。 我今天的嘉宾是克里斯·卡特肖。 他在 C.H. Robinson 旗下的 TMC 工作。 我们将就生成式人工智能进行对话，它将在未来协调供应链中发挥的作用。 他最近就此发表了一篇演讲，其中涉及一些具体细节，我对此感到非常兴奋。 我认为大多数公司都对这个领域非常感兴趣，但其中很多听起来是理论性的。 因此，如果我们真的能陷入困境。 是的，我对这次对话感到非常兴奋。 克里斯。 非常感谢你加入我的行列。
克里斯：是的，没问题。 谢谢你邀请我们。
Jeff：为什么我们不从一开始就确保我们在这里使用正确的术语呢。 当你说生成式人工智能时，它与更广泛的人工智能类别有什么区
别？ 克里斯：是的，我想了几件事，对吧。 因此，人们谈论人工智能已有很长时间了，我认为随着一些刚刚发生的创新，特别是开放式人工智能，这些内容实际上是在其中生成的。 因此，它采用了人类可读的方式。 它能够创建叙事，创造我们可以理解和互动的语言。 因此，这就是生成器出现的地方。 实际上，自从2022年11月开放人工智能推出聊天GBT平台以来，肯定还有其他平台即将上线。 它确实使使用和供应链变得切实可见。 我认为在该领域使用的时机已经成熟。
杰夫：你今天早些时候做了一次演讲，实际上是针对供应链高级管理人员的听众，他们说这些是一些可能性。 这是一些人已经在用它做的事情。 我不会要求你重复 35 分钟的演讲，但是你希望人们能从中得到哪些关键收获
？ Chris：是的，关键要点是它肯定很新。 因此，我们正处于学习阶段，但我认为，总体而言，我们的空间和供应链中机会是巨大的。 有很多合作伙伴。 有很多人参与其中，有很多不同的系统。 这些东西并不总是协调在一起的，最后你会因为缺少更好的术语而让很多人做手工的事情，处理按键的顺序。 因此，如果你能将增值工作或非增值工作排除在他们的努力中，真正将精力更多地放在可以持续改善供应链的事情上，那些可以优化的事情上，那么你就想开始将一些新技术集中起来，让他们摆脱日常的战术工作。 因此，他们可以专注于改进想法。
杰夫：我还可以看出这是让数据有发言权的强大工具，因为我认为数字化转型谈论的很多内容都是大量的数据流入，你必须弄清楚如果人工智能工具能够真正用语言表达，那么什么是可行的。 这就是我们这样做的原因。
克里斯：是的。 多么强大的工具。
杰夫：绝对非常强大。
克里斯：机会才刚刚开始，但它们似乎确实具有变革性，就你而言，当你拥有大量数据时，就会有大量信息流入。 很难处理所有这些并从中获得情报，而且我认为像这样的技术实际上已经开始与各种各样的信息进行交互了。 我认为，从中提取信息并使其切实可见，这样你就可以实现流程自动化，这确实令人兴奋。
杰夫：是的。 再说一遍，我有时会尝试把自己置于一个知道这个工具即将上线的供应链领导者的境地。 我当然不想成为最后一个调查这个问题的人，但是成为第一个可能会令人生畏。 有哪些悬而未决的成果可以让我尝试一下，或者我可以看着你认识的其他人成为早期的适应者，然后向他们学习？
克里斯：是的。 我认为，首先，你需要确保你的数据安全和数据隐私得到彻底解决，所以你要确保你的使用方式不会泄露不应该泄露的信息，而且它确实是有针对性和有针对性的。 因此，供应链领导者知道的一些悬而未决的成果是，你知道，我们让人们在价值链或供应链中手动做事。 所以真的说嘿，我在哪里度过的时间最多？ 这不是增值工作，也不是提高我们为运营所做工作的价值，也不是汇总和堆栈排名，看看嘿，我是否有足够的数据来解决这个用例，然后我能否将其流式传输到可能接管其中一些操作的受限 AGI 代理。 因此，首先要说，嘿，我按下这个按钮或者我正在回复一个真正属于手动性质或战术性质的电子邮件问题。 而且我经常这样做，或者我有团队在这样做。 我能否从那里开始撤消其中一些人，或者更重要的是，改变他们的所作所为，将他们的才华提升到更多创新和增值
的物品上。 杰夫：你的回答一开始我很感兴趣。 你是说你真的必须封锁？ 你提供的数据是正确的数据才是安全的。 你知道，我可以看出这是各公司想要说得很清楚的事情。 可能涉及哪些新规则？ 我的意思是，数据安全一直是我们谈论的话题，但我们实际上是在提供信息，我不想将戏剧性的信息放入黑匣子里，在那里它会有所作为，然后答案就会从另一边出来。 准备好这些数据是什么样子？
克里斯：是的。 我认为，实际上，当你使用 AGI 时，一切都与即时工程有关，所以你是在训练模型或代理以进行响应。 具体来说就是你想要的样子。 因此，确实要事先花时间来确保及时的工程设计会削弱 API 访问不应该访问的信息的能力，或者它创建叙事的能力，比如说是在编造信息。 比如说，所以你真的很想定义它。 这是你在生活中的角色。 这是你应该做的，顺便说一句，永远不要捏造信息。 遵循一定的严格流程，但真正酷的是，我们所做的实际上是将规划大型语言模型放在首位，这样你才能真正创建具有战术、需求或战术选项的特定代理，他们可以在访问内部工具后使用，真正限制数据以确保数据确实是他们需要的，知道更多，然后确保输出以非常严格的方式进行。 因此，它是由你关注的用例控制的。 再说一遍，退后一步，看看所有发生的手动流程，你知道这些流程是多余的，你的团队不喜欢这样做，然后在开放的人工智能技术中开始你的旅程，或者还有其他一些正在上线，真正专注于其中一些用例并追
求它们。 Jeff：我很感兴趣你提到了那种它无法捏造的教学。 因此，请原谅我，我对聊天和 GPT 的熟悉程度比某些行业应用要熟悉一些，但我知道幻觉是我们所听到的术语之一。 它只想取悦你。 它不一定能给你正确的答案。 它正在尝试生成一个你会满意的回应。 我这样才是正确的答案。 不管有没有深度，都不可能如此，因为它在咀嚼的是可操作的数据。 你能详细说明一下吗？
克里斯：对于其中一些人工智能代理来说，幻觉实际上不是一个技术术语。 我的意思是，有一些律师事务所使用这种方法而不检查结果却发现，是的，引文构成了案例，对吧？ 因此，你必须非常严格和清晰，你知道你需要遵循的即时工程设计，确保你只讲真话，他们的数据是你可以访问的，当我们与之交互时，比如一些开放的提示，他们可以走很多不同的方式，而我们的重点是使用一些经过训练的模型将其部署到我们的代码库中，以类似人类的方式做出响应，但要真正专注于它能做的事情。 因此，这并不超出其界限。
杰夫：我对这个很感兴趣，我记得你在我们开始录制之前说过，你确实有一些细节和实际操作我们可以详细介绍。 我现在很乐意这样做，因为这幅大图令人着迷。 有人将其应用于 a 的具体例子有哪些？它为他们做了什么？ 显然，你不必给客户起名字。 但是就像向我们介绍一下情景一样。
克里斯：是的。 好吧，我可以非常具体地给大家讲一个场景，我们从这个场景开始，现在已经投入生产了。 因此，在我们真正关注的行业中，很多时候，运输是指你亲自交付东西，有人在文件上签字，这被称为送达证明。 而且，对于许多客户来说，要实现付款流程的自动化，以确保按时全额付款，OTIF确实是集中精力的。 你想捕获所有这些文档，如果要进行审计，你要确保它们正确不准确。 因此，你知道，在你管理的数千批货物中，你正在与大量不同的供应商打交道，而这些供应商有司机或仓库工作人员等次级提供商。 因此，你拥有所有这些信息来源，可以存放文档，而且经常会有团队去追踪和发送电子邮件，然后进行跟进并将数据恢复到系统上。 这是一个完美的、切实的用例，你可以让 AI 代理专注于这个用例，而不是让人组成的团队去追那个。 因此，追踪采购局追查文档，跟进，你知道，当出现不对劲时，以自动化方式获取信息，你知道自己已经设定了界限和控制权，你就会知道体力劳动是不可能的，可以将他们的时间集中在更多可以降低成本或改善服务的优化活动上，比如说，这些活动可以降低成本或改善服务，而且不会因为某些战术性的日常工作而陷入困境。 因此，我认为您知道文档和共享文档是准确、及时的，而且它与装运记录相关是我们在此基础上重点关注的问题。
杰夫：太棒了。 因此，也许可以用其他方式这么说然后你可以看看我它可以根据所有这些数据点生成报告。 但是，它让人们解放出来的曾经是一个必须汇编所有这些内容的人，他必须在一份报告中说明其合理性。 现在他们也许可以被释放。 我们没有这些信息，他们可以与尚未汇总数据的人建立人际关系，或者就像在系统完成劳动密集型工作时腾出时间进行故障排除一样。
克里斯：没错。 因此，AI 代理会看到 POD 不在那里，有一段文档不在那里。 它将遵循定义的步骤。 它会伸出援手的。 写一封看似来自人类的电子邮件。 是的，看起来没问题，有人在问什么。 而今天通常发生在人们身上，他们会得到回应。 他们会拿走那个附件。 他们会把它上传到某个地方，所以我认为这只是一个很好的关注领域，也是我们已经做过的事情。
杰夫：所以我想我又回到了供应链高管的境地，他认为这是一款不可思议的工具即将上市。 入门是什么样子？ 喜欢什么现实的时间表试试飞行员. 确保确实是你知道输入了正确的数据并输出了正确的结果，因为他们仍然需要一个人检查很长时间，以确保你知道它代表你的公司。
克里斯：是的。 我的意思是，你必须有一些技术团队来开始研究这个问题，他们选择正确的技术，然后限制它可以访问的数据并将其部署到你的生态系统中。 因此，你知道，它不像开源能够向该代理提供专有信息。 所以你真的限制了它。 因此，从这段旅程开始，你需要开始研究即时工程。 这种编码中有很多非常令人兴奋的，可以由非技术人员通过培训和学习来完成，我们已经使用了一些技术，包括Lang Chain，它可以帮助我们将较小的任务链接成一个整体复杂的工作流程以及开放的人工智能。 然后，我们必须使用我们在物流领域建立的专有模型来为其提供数据，并提供我们的记录系统，以便在此之后能够访问信息。 因此，你知道，设置该基础架构可能需要两到三个月的时间才能开始，确保你正在与数据安全数据隐私团队核对，确保他们已经签署了协议，然后真正开始研究非常小的用例，边走边学，然后弄清楚如何扩展它以及我们正在做什么来扩展，这基本上是允许规划大型语言模型查看人类正在编写的 SOP。 因此，我基本上可以为我想要自动执行的特定操作编写 SOP。 规划 LLM 可以从该 SOP 中学习，然后定义规模较小、具体的 LLM 将遵循的任务。 它可以根据所学内容对工作流程进行重新排序，然后得出切实的结果，你知道人类过去会做什么
。 Jeff：我想了解一下是什么让 TMC 成为这个领域的首选合作伙伴。 我知道你是一个早期的创新者，你有一些经验已经使你在很多人中脱颖而出，但是让我来看看你是如何进入这个领域的，你具体在做什么真是令人兴奋。 一些供应链领导者喜欢向我介绍这个问题。
Chris：是的，我的意思是，我们想分享我们正在做的事情，只是为了展示这个领域的机会。 然后我具体地认为，为什么要在这个领域与我们合作，因为你知道，我们可能比世界上任何一家公司都更容易获得交通数据。 因此，我们的平台上有300亿美元的运费。 因此，创建非常注重物流的模型是我们要拥有企业可以利用的知识产权或知识产权的地方。 所以，你知道，我认为我们是这方面的绝佳合作伙伴，但我们也想进行咨询，只谈这类技术可以带来的真正而巨大的机会。 当然，我们现在还处于起步阶段，但我们对我们正在建立的一些物流专用模型，以及我们已经从工程和人才发展部分获得的一些能力感到非常兴奋，这些能力现在正专注于这项技术。 而且我们正在向这个领域投入更多的精力。 因此，我们真的开始努力抢占先机，你知道还有什么机会。 因此，我想你知道寻求合作的公司，尤其是在运输执行阶段，应该将TMC和C.H. Robinson视为重要的合作伙伴。
杰夫：绝对可以。 而且你知道，不要把话放在任何人的嘴里。 但是，再说一遍，如果我是一名供应链高管说我对此感兴趣，那么我应该问你哪些问题？ 比如我认为企业必须面临需要解决的挑战，或者说有哪些正确的方法可以解决这个问题，而不仅仅是。 我想试试这个新玩具。
克里斯：是的。 我的意思是，人们确实想试试这个新玩具，对吧？ 这正是新闻中的内容。 这是媒体上的，所以我认为首先是对机会进行排名，创造商业案例需要发展，你必须站在自己一边。 但是，这并不是你可以完全外包给合作伙伴的事情。 有些场景你可以找到，但我确实告诉客户花点时间创建商业案例，在供应链中找到这可能成为重点技术的领域，以及他们在我们前面提到和讨论的物流数据可见性文档方面可能存在盲点。 然后看看你的合作伙伴网络，看看谁在投资这个领域。 因此，可以用它来做其他事情。 但实际上，堆栈排名，你的机会非常简洁，限制了你想要追求的目标，然后像我们这样的合作伙伴就可以真正把它当作你所知的发展护栏走上正
轨。 杰夫：好吧，所以如果我说的是痛点或机会，我认为这是一个不错的起点，我会来到 C.H. Robinson。 我也感谢你的 TMC。 C.H. Robinson 专门在这个领域工作的部门，第一天是什么样子？ 这种伙伴关系的实际起点是什么样子，我该如何让我的团队做好入门准备？
Chris：是的，我想一个，我们想看看数据模型。 因此，请确保您知道我们使用的是我们的专有平台 Navisphere。 因此，我们想接入您的物流网络。 你想获取一些数据。 你确实需要大量的数据才能开始。 如果数据中有盲点，人工智能代理将很难回答问题或说得简洁。 因此，我认为，从数据模型来看，你知道我们可以在哪里进行整合和支持，然后你就会知道如何部署商业案例，进行特定的场景测试并快速学习失败，如果你追求可能过于稳健的东西，你不想花太多时间，就会廉价地失败。 因此，入门非常简洁，快速行动并确定要使用的数据模型非常重要。 它允许你在太空中快速移动。
杰夫：每当我们谈论一项新技术，尤其是像人工智能这样的技术时，都会非常热闹。 是的，我确实想花点时间谈谈那些人。 所有这一切的一部分是因为现有的供应链组织。 是的，我们正在谈论的一些事情是自动化他们的工作，这将使他们腾出时间去做更重要的工作。 但是那里有一分钟的挣扎。 我们能谈谈吗？
克里斯：这是人类的方程式，对吧？ 作为其中的一部分。 因此，我要说的是，我们的行业总体上存在人才缺口。 因此，随着我们的发展，我们正在努力运用物流专业知识、运输专业知识甚至供应链专业知识来扩大组织规模，即使你知道在我们经历的这个动荡时期，仍然缺乏专业知识。 因此，在我看来，这不是要取代人力资本，而是要最大限度地利用人力资本，能够在许多不同的流量中进行扩展，而不必走得更高，扩大团队，这样你就可以让团队真正专注于增值计划。
杰夫：在这次对话中，我们已经讨论了很多内容。 如果你想让人们进一步考虑两三个关键点，是的，那会是什么？ 克里斯：是的。 所以我们现在还很早，非常令人兴奋，但是我们必须非常谨慎地对待我们正在使用这项技术做什么。 因此，需要学习很多东西。 我们要确保它受到控制，我们对允许它做的事情非常严格。 我认为我们想把重点放在人为因素上。 我认为我们希望改善人们的生活，不一定要专注于更换，而是要增强人们不想做的事情，我们希望他们专注于真正为公司带来价值的酷炫事物。 这是实现这一目标的途径。 因此，请快速开始小规模学习，评估您的合作伙伴网络，了解谁实际在投资此类技术，可以与谁合作，然后查看自己的数据模型以开始工作。
杰夫：我必须想一想，有了这么新的、如此令人兴奋的东西，他们将成为有疑问、想要了解更多的人。 取得联系的最佳方式是什么？ 也许可以在 TMC 挑一个人的大脑
。 克里斯：是的。 所以我会指示人们去 thechrobinson.com/TMC 那里可以选择找专家。 因此，您可以更多地了解我们在该领域的所作所为，也可以愉快地进行咨询，我们正在做什么，以及我们是如何做到的。 因此，你实际上可以站在你这边，我们有可能在未来找到合作的方法。
杰夫：我真的很感谢你在这里度过的时光，克里斯。 这是一件非常令人兴奋的事情，实际上我还没和真正做这件事的人谈过这件事。 所以这对我来说太令人兴奋了。 我真的很感谢你在这里。
克里斯：谢谢你，也感谢你提供高管平台。 你们举办了很棒的会议，在这里度过了愉快的时光，期待将来还有更多。 杰夫：太棒了。 同时，你一直在收听高管平台蓝图播客系列的另一集。 我曾经是杰夫·尼克斯。 让我们很快再做一次。