Chủ đề “AI vạch trần khoảng cách trí tuệ logistics của FedEx” đã thu hút sự chú ý của nhiều nhà quản lý chuỗi cung ứng và chuyên gia logistics. Khi báo cáo mới nhất của FedEx cho thấy có sự khác biệt thực tế về khả năng chịu đựng chuỗi cung ứng và độ chuẩn bị dữ liệu giữa 700 nhà lãnh đạo toàn cầu, chúng ta không thể không đặt câu hỏi: Liệu nhóm logistics và chuỗi cung ứng của mình cũng có những khoảng cách trí tuệ tương tự hay không?

Câu hỏi 1: Khi nào tôi bắt đầu nghi ngờ rằng khả năng nhìn thấy thông tin logistics của doanh nghiệp mình là không đủ?

Nhiều doanh nghiệp chỉ nhận ra rằng mặc dù có hệ thống lưu trữ và theo dõi dữ liệu, nhưng thực tế lại thiếu động lực và hỗ trợ quyết định hiệu quả trong thời kỳ đại dịch hoặc sự kiện bất ngờ. Báo cáo của FedEx nhắc nhở chúng ta rằng chỉ việc nhìn thấy không có nghĩa là có thể phản ứng nhanh chóng; thách thức thực sự nằm ở việc chuyển đổi từ thông tin sang hành động thực thi.

Một nhà quản lý chuỗi cung ứng đã chia sẻ trong giai đoạn phong tỏa của đại dịch: “Khi phải đối mặt với cảnh báo về sự chậm trễ đơn hàng, chúng tôi có thể thấy vấn đề, nhưng lại không có đủ công cụ hoặc chiến lược để điều chỉnh nhanh chóng, dẫn đến việc giảm mức độ hài lòng của khách hàng.” Tình huống này là một ví dụ điển hình về khoảng cách trí tuệ.

Câu hỏi 2: AI và công cụ phân tích thực sự có thể thu hẹp khoảng cách trí tuệ logistics này không? Tôi có phù hợp để áp dụng không?

Việc áp dụng AI và phân tích tiên tiến yêu cầu doanh nghiệp trước tiên đánh giá độ chuẩn bị dữ liệu và quy trình ra quyết định. Một người phụ trách doanh nghiệp đã chia sẻ: “Chúng tôi ban đầu lo ngại rằng AI có thể làm phức tạp quy trình, nhưng sau khi thử nghiệm, chúng tôi nhận thấy phân tích AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng, không chỉ cải thiện khả năng nhận diện rủi ro chuỗi cung ứng mà còn rút ngắn thời gian ra quyết định.”

Tuy nhiên, nếu doanh nghiệp chưa có sự tích hợp dữ liệu hoàn chỉnh, sự phối hợp giữa các phòng ban yếu hoặc thiếu mục tiêu rõ ràng, việc đưa vào AI có thể lãng phí tài nguyên. Do đó, điều kiện tiên quyết để áp dụng AI là doanh nghiệp đã có một nền tảng dữ liệu nhất định và cơ chế hợp tác nội bộ.

Câu hỏi 3: 700 nhà lãnh đạo được đề cập trong báo cáo của FedEx đã đánh giá khả năng chịu đựng chuỗi cung ứng và độ chuẩn bị dữ liệu như thế nào? Điều này có ý nghĩa gì đối với tôi?

Các nhà lãnh đạo này đã sử dụng bảng hỏi để đánh giá tính hiệu quả, độ minh bạch của dữ liệu hiện có và cơ chế ứng phó tổ chức, cho thấy phần lớn doanh nghiệp vẫn còn thiếu sót trong việc thu thập và khai thác dữ liệu. Đối với nhiều doanh nghiệp, điều này phản ánh sự cần thiết chuyển từ “chỉ đơn thuần thu thập dữ liệu” sang “quản lý quyết định dựa trên dữ liệu”.

Trong thực tế, một giám đốc logistics tên là Amy đã chia sẻ: “Trước đây chúng tôi chỉ dựa vào trạng thái đơn hàng, giờ chúng tôi phụ thuộc vào hệ thống cảnh báo AI để được thông báo trước về những gián đoạn có thể xảy ra, giúp tôi chủ động sắp xếp nguồn cung khác.” Sự chuyển mình này thực sự là hiệu ứng cụ thể của việc nâng cao độ chuẩn bị dữ liệu.

Câu hỏi 4: Khi nào không nên vội vàng đưa vào phân tích logistics AI cao cấp?

Khi doanh nghiệp còn đang trong tình trạng dữ liệu cơ bản kém, nhân viên thiếu hiểu biết về dữ liệu, hoặc ban lãnh đạo chưa thống nhất được chiến lược, việc vội vàng triển khai hệ thống AI có thể gây ra sự lộn xộn thông tin và lãng phí đầu tư.

Một giám đốc logistics đã bộc bạch: “Khi đó, mọi người chỉ muốn nhanh chóng áp dụng AI, nhìn có vẻ rất tiến bộ, nhưng cuối cùng do có lỗ hổng dữ liệu và vấn đề giao tiếp giữa các phòng ban, hiệu quả hạn chế, mà còn làm chậm quá trình chuyển đổi chuỗi cung ứng thực sự.” Do đó, việc đánh giá xem các điều kiện nội bộ có đủ trưởng thành hay không là công việc đầu tiên cần thực hiện.

Câu hỏi 5: Tôi nên hành động từng bước như thế nào để đưa chuỗi cung ứng của mình gần hơn với khả năng chịu đựng và năng lực dữ liệu lý tưởng trong báo cáo của FedEx?

Bước đầu tiên là đánh giá độ trưởng thành dữ liệu nội bộ, hiểu rõ luồng thông tin và độ chính xác của dữ liệu hiện có. Tiếp theo, nâng cao giao tiếp và hợp tác giữa các phòng ban, thiết lập mục tiêu và cơ chế ra quyết định thống nhất, tránh tình trạng thông tin chia cắt.

Sau đó, doanh nghiệp có thể triển khai các công cụ phân tích dữ liệu cơ bản, từng bước đưa vào hỗ trợ quyết định bằng AI, giúp doanh nghiệp không chỉ “nhìn thấy” chuỗi cung ứng mà còn có thể “thay đổi” chuỗi cung ứng. Cuối cùng, liên tục bồi dưỡng khả năng hiểu biết về dữ liệu của nhân viên và sự nhận thức về AI, đảm bảo rằng công nghệ có thể phát huy tác dụng thực tế.

Tóm lại, FedEx đã dùng AI để vạch trần khoảng cách trí tuệ logistics, nhắc nhở chúng ta rằng không nên chỉ hài lòng với việc có khả năng nhìn thấy dữ liệu mà còn phải tiến tới việc sử dụng dữ liệu để định hướng quyết định và hành động. Chỉ như vậy, chúng ta mới có thể thực sự nâng cao khả năng chịu đựng của chuỗi cung ứng, sẵn sàng đón nhận mọi thách thức trong tương lai.

You may also like: Tại sao không nên chỉ phụ thuộc vào doanh thu từ quảng cáo?