最近這幾天我的朋友圈里到處都是關(guān)于ChatGPT的消息,我來淺談一下對(duì)于這個(gè)新事物的看法。本質(zhì)上ChatGPT是人工智能或者叫做機(jī)器學(xué)習(xí),相信大家已經(jīng)看過很多相關(guān)的文章或視頻了。
機(jī)器學(xué)習(xí)它到底是在學(xué)什么呢?我們給系統(tǒng)軟件一些數(shù)據(jù)集,這就是所謂的輸入,然后根據(jù)一定的算法,系統(tǒng)提供輸出,就像是我們?cè)趩朇hatGPT機(jī)器人一些問題,然后它給予我們答復(fù),就是同樣的過程。
算法是一個(gè)耳熟能詳?shù)母拍睿瑢?duì)于不了解他的人來說是非常高深的,簡(jiǎn)單來說,算法是用來解決特定問題的一系列的步驟。做一道蛋炒飯也是一種算法,我根據(jù)一定的制作步驟,原材料是輸入,最終輸出的結(jié)果是蛋炒飯的成品。
所以ChatGPT就是根據(jù)人們提供的輸入,然后使用各種算法,建立數(shù)學(xué)模型的過程,它的輸出結(jié)果用于決策支持系統(tǒng),當(dāng)然也可以替代許多人工操作,特別是簡(jiǎn)單重復(fù)的那些,完全交給電腦操作也是沒問題的。
那么問題就來了,人是不是早晚要被機(jī)器替代呢?我們這些從事供應(yīng)鏈管理崗的打工人,未來是否會(huì)有職場(chǎng)危機(jī)?我覺得是有可能的。
就如前文解釋的,算法是遵循一套過程或一組步驟,按部就班地執(zhí)行計(jì)算,只要是規(guī)則明確,輸入有效,就能提供準(zhǔn)確的輸出。
供應(yīng)鏈崗中有不少這種職能,首先想到的是采購計(jì)劃,這項(xiàng)工作就是根據(jù)MRP計(jì)算出的數(shù)量給供應(yīng)商發(fā)訂單,采購員執(zhí)行的只是最后的判斷和釋放訂單動(dòng)作,真的沒有什么技術(shù)含量,有些情況下沒有人的參與反而更好。
接收客戶訂單也是如此,銷售客服是個(gè)二傳手的角色,沒有創(chuàng)造出新的價(jià)值。其他的崗位如單證、一般的計(jì)劃員都是一些簡(jiǎn)單重復(fù)性的工作。
只要運(yùn)行環(huán)境穩(wěn)定,隨著技術(shù)的發(fā)展,未來企業(yè)只需要保留極少數(shù)的人員即可,大多數(shù)時(shí)候都交給機(jī)器去執(zhí)行任務(wù)就行了。
ChatGPT爆火以后,一些大廠已經(jīng)開始布局了,或許不用多久就能看到一些產(chǎn)品出來,一些現(xiàn)有的崗位會(huì)消亡。
不過我們也不用太過擔(dān)心,畢竟供應(yīng)鏈還是需要依靠人來管理的。機(jī)器是很能干,但它還要靠人來驗(yàn)證結(jié)果。
如果想要開發(fā)出一個(gè)完全擬合的模型是很昂貴的,不是所有公司都能負(fù)擔(dān)得起,到最后算法的結(jié)果還是要靠計(jì)劃員判斷和糾正。
這就對(duì)未來的管理崗人員提出了更高的要求,我們不僅要懂業(yè)務(wù)會(huì)操作,也要懂系統(tǒng)和算法,能夠識(shí)別出模型的不合理之處,并在復(fù)雜的情況下做出判斷,這是現(xiàn)階段機(jī)器學(xué)習(xí)還做不到的地方。
老實(shí)說,完全自動(dòng)化的道路是漫長(zhǎng)的,因?yàn)楣?yīng)鏈的挑戰(zhàn)很多,時(shí)不時(shí)都會(huì)有黑天鵝出現(xiàn),所以就沒有一套參數(shù)可以完全捕捉這個(gè)動(dòng)態(tài)的世界,至少在目前是不可能的。
疫情這3年以來給全球的供應(yīng)鏈造成了許多的斷裂和混亂,影響至今仍在。機(jī)器該如何預(yù)測(cè)事件的發(fā)展,又如何能找到必要的數(shù)據(jù)來建模呢?說到底還是要靠人來做決策。
總而言之,在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi),人類仍將是供應(yīng)鏈崗位,特別是計(jì)劃職能中的重要因素。未來的趨勢(shì)可能是機(jī)器提供決策支持,由人來最終拍板,一些簡(jiǎn)單的決策可能就不需要人類參與了。
對(duì)于企業(yè)來說,選擇有天賦的人才進(jìn)行重點(diǎn)培養(yǎng),并提供適當(dāng)?shù)呐嘤?xùn),讓他們看住機(jī)器,同時(shí)淘汰大量低端的崗位。
對(duì)于供應(yīng)鏈人來說,想要繼續(xù)保住工作,只有不斷學(xué)習(xí),提升自我,使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展,讓自己變得更有價(jià)值。
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