Så Arbetar Zhipster med AI
Ingen har väl missat att AI är på tapeten just nu. Det är onekligen spännande och det har redan revolutionerat flera branscher. Men hur ser det ut för logistikbranschen? Och arbetar vi på Zhipster något med AI? Nedan svarar vår sifferstjärna, statistikhjälte och dataanalytiker Janne Häggström på frågor om AI.
Janne, hur har AI förändrat branschen?
Enligt mig så har AI redan haft betydande inverkan på logistikbranschen genom att bland annat optimera ruttplanering, förutse efterfrågan och förbättra fordonsunderhåll. Dessutom hjälper automatisering och maskininlärning till att öka effektiviteten och minska kostnader genom att optimera olika processer.
Framöver tror jag att AI fortsätter att optimera logistikbranschen genom att erbjuda avancerade analysverktyg, förbättra realtidsövervakning, och möjliggöra förarlösa fordon. Dessutom kan prediktiv analys användas för att minimera förseningar och optimera hela logistikkedjan. Det kommer innebära säkrare och renare transporter.
Hur kommer Zhipster arbeta med AI i framtiden?
Zhipster jobbar redan idag med AI internt i bolaget. Dels för att snabba upp arbetet, dels för att minimera repetitiva uppgifter som behöver utföras. Jag själv använder chatGPT i arbetet för att hitta smarta framtida områden där vi kan använda machine learning för att ge våra kunder affärsnytta från deras data. Jag ser också att vi kan använda machine learning för att erbjuda våra kunder smarta lösningar.
Vilka är de största fördelarna med AI i vår bransch, tycker du?
AI kommer i längden att förbättra och optimera rutter vilket kommer innebära mindre transporter, vilket såklart är bra både för ekonomin och miljön. Det kommer också vara lättare att veta hur många lastbilar som behövs i varje depå. Jag tror AI kommer hjälpa oss att hantera komplexa logistikutmaningar med större noggrannhet och snabbhet.
Hur bör jag som kund tänka kring datainsamling?
Något som är viktigt med datainsamling är att inte bara samla in den utan att använda det man samlar in. Det är alltså viktigt att ha en tydlig plan med vilken data som samlas in, och varför. Data bör i ett senare led också struktureras utefter den plan man har.
Ett tips är att hitta någon som brinner för data och datainsamling, som kan hjälpa till att säkerställa kvalité på data, struktur och användning. Zhipster jobbar idag aktivt med att kvalitetssäkra, strukturera och planera data så att vi ska kunna använda den för att ge våra kunder affärsnytta i vårt Transport Managment System (TMS).
Kan jag som kund redan nu förbereda min organisation inför att arbeta mer med AI?
Jag tycker det är viktigt att ha en process för hur AI ska användas i organisationen. En övning kan vara att ställa frågorna: vad använder vi AI till och hur? Det är också viktigt att ha koll på nya lagar och regleringar som diskuteras. En grej att följa är ju den nya AI-förordningen som är på gång i EU. Jag anser också att AI ska användas för att lösa problem, så har du inget problem som AI ska lösa, har du egentligen ingen nytta av det.
