Mensen moeten vertrouwen krijgen in AI voor logistieke oplossingen
Welke logistieke ontwikkeling zie jij opkomen?
Artificial Intelligence in logistiek
“Artificial Intelligence is momenteel een hot topic. Iedereen heeft het over ChatGPT, over deep fake en de robots die het leven op de werkvloer en in huis ingrijpend gaan veranderen. De achterliggende principes van deze AI-toepassingen bestaan echter al jaren en zijn gebaseerd op theorieën uit de filosofie, de biologie en de algebra. Tijdens mijn masterstudie ‘Artificial Intelligence’, in de jaren negentig, waren die principes al bekend. Wat AI vandaag doet is hetzelfde trucje heel vaak herhalen totdat er een bepaald resultaat uitkomt. Dat AI hiermee de menselijke intelligentie zou kunnen vervangen is wat mij betreft een groot misverstand. Deze machines zijn niet ‘creatief’ en kunnen niets waarvoor ze niet zijn getraind. Wat ze wel kunnen is menselijke vaardigheden ondersteunen, aanvullen of verrijken.
“De reden waarom AI nu doorbreekt, is omdat er veel data en heel veel meer verwerkingscapaciteit beschikbaar zijn. Dat was in de jaren negentig nog niet het geval. ChatGPT kan zelf tekst genereren omdat er op het internet eindeloos veel andere teksten en Wikipedia-pagina’s beschikbaar zijn. Ook in de logistiek zijn steeds meer data. Transport planning software kan op basis van heel veel restricties en data de optimale rit bepalen. Wat het interessant maakt is dat steeds meer van deze data nu ook realtime beschikbaar zijn, door bijvoorbeeld GPS en Internet of Things (IoT), en dat AI-systemen hier direct op kunnen reageren en ingrijpen. Dit biedt nieuwe mogelijkheden.”
Wat gaat dit betekenen voor transport execution management?
Werkprocessen zullen moeten veranderen
“De toepassing van AI op realtime executie data maakt het mogelijk een ritplanning continu bij te sturen. Wat wij nu zien is dat een ritplanning eigenlijk al is verouderd voordat deze in de control tower of command center is ingeladen, voordat de eerste kilometer is afgelegd. Op basis van de verkeersdata van dat moment kun je eigenlijk al voorzien dat zo’n planning totaal niet realistisch is. Met gebruik van AI kan je de planning direct al aanpassen zodat de gemaakte afspraken alsnog worden nagekomen. Misschien komt een AI-systeem wel tot hele nieuwe combinaties waarbij je capaciteit kunt uitsparen door twee ritten door één vrachtwagen te laten afhandelen.”
“Met kunstmatige intelligentie zijn er geweldige slagen te maken, maar het zal nog even duren voordat het zover is. Mensen moeten vertrouwen krijgen in het systeem en werkprocessen zullen moeten veranderen. Het aanpassen van een rit door een computer terwijl de truck al rijdt, is bijvoorbeeld praktisch gezien zeer ongewenst. Je hebt met menselijke chauffeurs te maken en met beperkte beschikbaarheid van vrachtwagens. Het aanpassen van de planning op basis van actuele omstandigheden, mag nu alleen door een planner of ritbegeleider worden gedaan, want die staat in contact met zijn chauffeurs. Ook voor het combineren van ritten van verschillende verladers is de tijd nog lang niet rijp. De samenwerking tussen concurrenten die daarvoor nodig is, ligt commercieel gezien nog veel te gevoelig.”
Wat kunnen organisaties nu al doen om straks klaar voor de toekomst te zijn?
Begrijpen hoe AI in transport werkt
“Het succes van AI valt of staat met de beschikbaarheid en kwaliteit van de data. Dit is niet zozeer een technisch verhaal, wat vaak wordt gedacht, maar veel meer een kwestie van mensen die vertrouwen moeten krijgen in wat je met die data gaat doen. Een vrachtwagenchauffeur die zich gecontroleerd voelt, zal geneigd zijn om zijn trackingsysteem helemaal uit te zetten. Dan heb je dus geen data. Je moet zo’n chauffeur meenemen in je verhaal en laten zien waar het delen van GPS-data voor is bedoeld. En wat de voordelen voor hem persoonlijk zijn. Dat bij vertragingen ontvangers automatisch worden geïnformeerd en dat hij niet meer zelf hoeft te melden dat hij later op een loslocatie arriveert.
“Dat is ook precies waar mijn boek Artificial intelligence needs explanation over gaat. Mensen moeten eerst begrijpen hoe een AI-algoritme werkt en waarom het wordt ingezet, voordat ze het zullen omarmen. Als je AI als een soort ‘magic box’ aan je medewerkers presenteert, zullen die de uitkomsten altijd wantrouwen en niet gebruiken. Laat gebruikers altijd zien hoe een systeem tot een bepaalde beslissing komt, bij Simacan is dat één van de leading principles in de oplossingen die we maken. AI moet ondersteuning bieden aan de mens en niet andersom. Daarvoor is vertrouwen nodig en dat kun je niet afdwingen. Vertrouwen opbouwen kost tijd dus daar moet je op tijd mee beginnen.”
Silvie Spreeuwenberg, chief information officer bij Simacan
Specialisatie: Kunstmatige Intelligentie
Auteur van het boek ‘AIX: Artificial Intelligence needs eXplanation’