Supply Chain koncerndirektør bruger mere end 30 procent af sin tid på kunstig intelligens

Arla Foods har været i gang med kunstig intelligens i forsyningskæden i flere årtier. Men det har været det, David Boulanger kalder for ’klassisk’ kunstig intelligens, som typisk er gået under andre betegnelser som for eksempel ’big data’ eller ’data analytics’. Han har rent faktisk selv en videreuddannelse fra 1994 fra Pierre and Marie Curie University, der i høj grad handlede om kunstig intelligens.

”Jeg deler AI-området op i klassisk og generativ AI. Klassisk AI er meget ’venstre hjernehalvdel’ med meget fokus på kvantitet og statistik, hvor generativ AI som for eksempel ChatGPT og Gemini er mere ’højre hjernehalvdel’ med fokus på kvalitet, kreativitet og sprog”, fortæller han.

Han uddyber, at Arla Foods i mange år har gjort brug af klassisk kunstig intelligens til at:

• Analysere processer på mejerigulv og i distributionen.
• Forebygge spild.
• Reducere energiforbrug.
• Forbedre effektivitet.
• Forbedre oppetid.
• Og meget andet.

Generativ AI er stadig hype
”Den generative kunstig intelligens er med Open AI’s lancering af Chat GPT i efteråret 2022 blevet den nye dimension, som åbner op for en helt masse lovende muligheder. Det er stadig ’early days’, og vi kan ikke præsentere en masse konkrete anvendelseseksempler. Men vi ser mange muligheder, og foreløbig arbejder vi for eksempel med at bruge generativ AI til at tjekke kontrakter, tjekke datakvalitet, producere opsummeringer med mere”, fortæller han og tilføjer:

”Vi har ikke noget, der ligner stor skala på generativ AI, men vi arbejder hårdt på at blive klogere og eksperimentere”.

Han fremhæver, at kapabiliteter, regnekraft og værktøjer hele tiden bliver bedre også for den klassiske kunstige intelligens, og det betyder, at værdien og anvendelsen også bliver bedre for Arla Foods.

Mennesker og data
David Boulanger understreger, at kunstig intelligens bliver ’drevet af mennesker og muliggjort af data’. 

”Vi forventer, at cirka halvdelen af vores medarbejdere skal lære en masse om kunstig intelligens inden for kort tid. Det betyder slet ikke, at de skal være højtuddannede dataingeniører. Men det betyder, at mange medarbejdere i de næste periode vil blive trænet og klædt på til at gøre brug af forskellige enkle og pragmatiske AI-værktøjer. Og det gælder særligt på mejerigulvet, for det er her, når alt kommer til alt, at vores resultater bliver skabt”.

De menneskelige kompetencer er ifølge David Boulanger i den næste fase drivkraften for udviklingen af brug af kunstig intelligens i Arla Foods. Men mennesker kommer ikke langt med kunstig intelligens uden data, og Arla Foods har derfor stort fokus på at dele rette data til rette sted i forsyningskæden.

”Vi indfører kun AI, hvor det giver mening. AI er altid et middel til at løse et problem eller adressere et behov. Og det vil næsten altid sige, at data skal dirigeres ud på mejerigulvet, så medarbejdere på mejerigulvet har de rette data at arbejde med. Det indebærer omhyggelig udvælgelse af data. Hvis vi bombarderer medarbejderne med en overflod af data, drukner de gode intentioner. Vi har en stor opgave i omhyggelig udvælgelse og prioritering af data i forhold til de problemer, der skal løses”, fortæller han.

AI og skyggesider
Arla Foods nye strategi fokuserer på tre indsatsområder, hvor bæredygtighed er det første. ”Vi gør i stigende grad brug af kunstig intelligens til at forbedre vores ambitiøse mål om at reducere CO2-aftryk i hele værdikæden fra landmand til forbruger. Vi ser allerede gode resultater på både energiforbruget på mejerier og i distributionen samt reduktion af spild og affald i alle processer”, fortæller David Boulanger.

Han peger dog også på, at brug af kunstig intelligens i sig selv kræver meget store energimængder i de datacentre, hvor serverne til databearbejdningen foregår: ”Jeg mener, at energiforbruget forbundet med kunstig intelligens er et lidt overset aspekt og er et vigtigt opmærksomhedspunkt, når vi udvikler på brug af kunstig intelligens i et bæredygtighedsperspektiv”.

David Boulanger fremhæver to andre ’skyggesider’ ved kunstig intelligens, nemlig:

• Cybersikkerhed – it og data skaber generelt sårbarheder, der kan udnyttes af it-kriminelle, det gælder naturligvis også kunstig intelligens, hvor udviklingen går meget hurtigt.
• Datasikkerhed og -manipulation – der er store faldgruber for, at data kan blive manipuleret med AI eller data kan ende med at komme i forkerte hænder. Arla Foods har valgt at udvikle sin egen ’Arla GPT’, så virksomheden ikke deler data med eksterne og derved holder data inden for egen kontrol.