Als je goed kijkt zijn er al jarenlang verschillende, wellicht minder zichtbare, vormen van AI toegepast in het logistieke domein. Maar de meest verbluffende AI-toepassingen liggen momenteel vooral nog buiten de logistiek. Dat hoeft echter niet zo te zijn. Aldus Hans Moonen, logistiek expert bij CGI.

Op 30 november 2022 werd ChatGPT gelanceerd. Ruim een jaar later wordt op die datum teruggekeken als het ‘iPhone moment’ voor Artificial Intelligence (AI). Zoals Steve Jobs in januari 2007 de puzzelstukjes van de smartphone op zijn plek liet vallen en met de lancering van de iPhone een immense revolutie ontketende, is voor het grote publiek de kennismaking met de kracht van kunstmatige intelligentie geworden. Binnen vijf dagen tijd had de dienst meer dan 1 miljoen gebruikers, en binnen drie maanden was het de 100 miljoen ruimschoots gepasseerd.

Succesvolle voorbeelden ontbreken vooralsnog

De hype was geboren en bovendien was AI niet langer iets uit (science fiction) films. Heeft AI daarmee dan ook in 2023 massaal haar entree in de logistiek gedaan? Ja en nee. Ja, omdat ook in de logistieke wereld nauwelijks iemand de hype rond AI en haar mogelijkheden gemist kan hebben, en er momenteel dan ook veel vragen gesteld worden wat AI binnen de logistieke context zal gaan betekenen. Nee, omdat de echt succesvolle voorbeelden van wat we als verbluffende AItoepassing zien momenteel vooral nog buiten het logistieke werkveld liggen. Daar is in 2023 niet veel verandering in gekomen. Tegelijkertijd is het goed om je te realiseren dat als je goed kijkt er al jaren verschillende (wellicht minder zichtbare) vormen van AI worden toegepast in het logistieke domein.

Volgende stap in analytische datatechnologie

In de door Jos van Hillegersberg uitgesproken Ad van Goor-lezing, begin november in Amersfoort, specifiek over dit onderwerp, kwam een hele serie huidige maar vooral ook potentiële toepassingen van AI in de logistiek voorbij. Van routeoptimalisatie tot warehouse-automatisering, en van intelligente capaciteitsplanning tot chatbots. Op al deze vlakken hebben we de ondersteunende technologie de laatste jaren grote stappen zien maken. 

Artificial Intelligence – een term overigens al voor het eerst geponeerd in 1956 – staat dan ook niet alleen. Het is een volgende stap in de toepassing van analytische technologie op grote hoeveelheden data om daar waarde uit te halen – bekijk bijvoorbeeld het Analytics Continuum-model van Gartner eens.

The Four Analytics Capabilities - Gartner
Fig 1. The Four Analytics Capabilities - Gartner

Waar de eerste generaties analytics nog vooral een verklarende ‘descriptive’ of ‘diagnostic’ insteek hadden, hebben de nieuwere, meer geavanceerde vormen van analytics een focus op ‘predictive’ of ‘prescriptive’. Kortom, van terugkijken en verklaren naar voorspellen en de vraag centraal stellen wat je zou moeten doen om een gewenste uitkomst te krijgen. Belangrijk verschil hierbij is dat de geavanceerdere aanpakken steeds minder menselijke input vragen en draaien op kunstmatige intelligentie.

Kijk en speel met ChatGPT en laat je verbazen

Kern van dit alles? Data. Veel data, maar vooral ook data van goede kwaliteit. Op dat vlak is voor vele organisaties (helaas) nog werk aan de winkel. Er ligt dan ook momenteel een kans. AI heeft in 2023 echt momentum gekregen, de geesten zijn er rijp voor. Tegelijkertijd zitten we met elkaar op een geweldige hoeveelheid data, die explosief blijft groeien – ook in de logistiek. Onderzoek en praktijk zijn het er over eens dat het zaak is om gewoon met AI en datascience te gaan beginnen.

Experimenteer, leer, faal, verbeter en kom tot succes. De terugverdientijd laat zich in de praktijk vaker uitdrukken in maanden dan in jaren. Iets voor het lijstje goede voornemens in 2024. Kijk en speel onder de kerstboom vooral nog eens met ChatGPT en laat je verbazen.

Dit artikel verscheen eerder op Logistiek.nl en in het decembernummer van Logistiek Magazine.