कृत्रिम बुद्धिमत्ता में निवेश की पहली लहर उन उद्योगों पर केंद्रित थी जिनके पास पहले से ही बड़ी मात्रा में सॉफ्टवेयर था, जैसे कोड विकास, विपणन, ग्राहक सहायता और बौद्धिक श्रम। अगली लहर अधिक महत्वपूर्ण होगी क्योंकि यह भौतिक उद्योगों में प्रवेश करेगी, जहां कम मार्जिन, मैन्युअल संचालन और दक्षता की प्रत्येक इकाई मायने रखती है।
इसका कारण स्पष्ट है, लेकिन महत्वपूर्ण भी है: कंपनी का मार्जिन जितना कम होगा, खर्च की गई प्रत्येक मुद्रा इकाई से लाभ उतना ही अधिक गुणा होगा। लॉजिस्टिक्स इसका सबसे स्पष्ट उदाहरण है। अर्थव्यवस्था पर विचार करें: लागत बचत का लाभ मार्जिन के व्युत्क्रमानुपाती होता है। इस प्रकार, समान दक्षता वृद्धि वहां सबसे बड़ा लाभ लाती है जहां मार्जिन सबसे कम होता है।
एक 8% मार्जिन वाले ऑपरेटर को लें: राजस्व के दो अंकों के बराबर बचत लाभ को 8% से बढ़ाकर 10% कर देती है, जो 25% की वृद्धि है। यदि उसी बचत को 25% मार्जिन वाले सॉफ्टवेयर-आधारित व्यवसाय पर लागू किया जाता है, तो लाभ बढ़कर 27% हो जाएगा, जो केवल 8% की वृद्धि है। बिल्कुल समान सुधार कम मार्जिन वाले व्यवसाय में तीन गुना अधिक मूल्यवान होता है, और 3-4% स्तर पर काम करने वाले माल ढुलाई संचालन में, वही दो अंक लाभ को दोगुना करते हैं।
आईआई की पहली लहर उच्च मार्जिन वाले उद्योगों पर केंद्रित थी, जहां बचत का लाभ लाभ पर सबसे कम प्रभाव पड़ता है। कम मार्जिन वाले भौतिक उद्योग इसके विपरीत हैं: कोई बफर नहीं है, इसलिए एआई के माध्यम से बचाए गए लगभग हर डॉलर सीधे शुद्ध लाभ में जाता है।
यह बचत कहीं से आनी चाहिए, और लॉजिस्टिक्स में ऐसी संभावनाएं प्रचुर मात्रा में हैं। इस उद्योग का अनुमान लगभग 10 ट्रिलियन डॉलर है और अभी भी एक्सेल, ईमेल, व्हाट्सएप समूहों, फोन कॉल और ऑपरेटरों के दिमाग में जमा ज्ञान के आधार पर काम करता है। ड्राइवर डिस्पैचर से संपर्क करते हैं, टीमें गोदामों की निगरानी करती हैं, वित्त विभाग मैन्युअल रूप से टैरिफ कार्ड और डिलीवरी दस्तावेज़ों का मिलान करता है, और प्रबंधक लगातार देर से आने वाले ट्रकों या छूटे हुए स्लॉट की समस्याओं का समाधान करते हैं। इस नेटवर्क का सबसे महंगा तत्व ट्रक स्वयं नहीं हैं, बल्कि लोगों के दिमाग में संग्रहीत परिचालन ज्ञान है जो प्रत्येक अनुभवी डिस्पैचर के साथ चला जाता है।
यह मैनुअल मध्यवर्ती परत लागत का एक विशाल और नाजुक आधार प्रस्तुत करती है, जो संभावित बचत के पैमाने की व्याख्या करती है। हाल तक, यह बचत दुर्गम थी क्योंकि कार्य असंरचित प्रारूपों में थे जिन्हें मौजूदा प्रोग्राम संसाधित नहीं कर सकते थे। कृत्रिम बुद्धिमत्ता इस स्थिति को बदल रही है: यह संदेशों, कॉल, जीपीएस संकेतों, चालानों और डिलीवरी दस्तावेजों का विश्लेषण करने, उन्हें संरचित समाधानों में बदलने और उनके आधार पर कार्य करने में सक्षम है, जिससे लॉजिस्टिक्स लेखा प्रणाली से कार्रवाई प्रणाली में बदल जाता है।
यहीं पर स्थायी लाभ बनता है, क्योंकि मॉडल स्वयं सुरक्षात्मक बाधा नहीं है। उन्नत मॉडल वस्तु बन जाते हैं; एजेंट की सफलता का निर्णायक कारक संदर्भ होता है: विशिष्ट व्यवसाय के परिचालन ऑब्जेक्ट, अपवाद और फीडबैक लूप। एक स्थिर एजेंट को आसानी से कॉपी किया जा सकता है, लेकिन वह जो महीनों के संचालन के दौरान लाखों वास्तविक एपिसोड और सुधारों के माध्यम से अनुभव अर्जित करता है, उसे नहीं। कंपनी जो इन परिचालन ज्ञान को खोने से पहले दर्ज करने में सफल होती है, वह एक दुर्गम लाभ बनाती है जिसे सर्वश्रेष्ठ मॉडल प्रदान नहीं कर सकता है।
इसके अलावा, यह लॉजिस्टिक्स क्षेत्र में बिक्री की अर्थव्यवस्था को बदल देता है। जब सॉफ्टवेयर केवल हुई घटनाओं को रिकॉर्ड करता है, तो इसे उपयोगकर्ताओं की संख्या के अनुसार शुल्क लिया जाता है। जब यह काम करता है, तो मूल्य निर्धारण पहुंच से जिम्मेदारी की ओर स्थानांतरित हो जाता है, जो प्राप्त परिणामों - अनुमत अपवादों से लेकर संसाधित चालानों तक - पर केंद्रित होता है। व्यवहार में, सौदों का आकार कई गुना बढ़ जाता है, क्योंकि ग्राहक सुविधाओं के सेट के लिए नहीं, बल्कि प्रदर्शित व्यावसायिक मूल्य के लिए भुगतान करते हैं, जो क्लासिक सास मॉडल की तुलना में एक अलग और अधिक कुशल दृष्टिकोण है।
यह ग्राहक वृद्धि को भी प्रभावित करता है: जैसे-जैसे मात्रा बढ़ती है, समन्वयक, ड्राइवर और सहायक कर्मचारियों की संख्या बढ़ाने के बजाय, ऑपरेटर सभी कार्यों को स्केल किए बिना अधिक शिपमेंट संभाल सकता है, उत्पादकता को केवल लागत में कटौती के बजाय विकास के लीवर में बदल देता है।
निवेशक के लिए ये तीन पहलू एक दुर्लभ संयोजन बनाते हैं: कम मार्जिन और 10 ट्रिलियन डॉलर का वॉल्यूम वाला उद्योग, जहां बचत का लाभ लाभ पर असमान रूप से प्रभाव पड़ता है; मालिकाना परिचालन डेटा पर आधारित सुरक्षित स्थिति, न कि लाइसेंस प्राप्त मॉडल पर; और एक मूल्य निर्धारण मॉडल जो प्रदान किए गए मूल्य के साथ बढ़ता है। विजेता पुराने लॉजिस्टिक्स सॉफ्टवेयर से जुड़े चैटबॉट और ऊर्ध्वाधर पर शिकार करने वाली सामान्य एआई कंपनियां नहीं होंगी। वे प्लेटफॉर्म होंगे जो भौतिक संचालन को इतनी गहराई से समझते हैं कि वे डेटा, समाधान और कार्रवाई को जोड़ सकते हैं और पैमाने पर बचत का प्रदर्शन कर सकते हैं।
डेस्कटॉप युग ने लॉजिस्टिक सिस्टम्स को वस्तुओं की आवाजाही को रिकॉर्ड करने की अनुमति दी। एआई युग सिस्टम प्रदान करेगा जो पूरी नेटवर्क का प्रबंधन करने में मदद करेंगे, और दुनिया के सबसे बड़े और सबसे अधिक मैन्युअल उद्योगों में से एक में, यह आगामी दशक में एंटरप्राइज एआई को अपनाने के लिए सबसे बड़े अवसरों में से एक का प्रतिनिधित्व करता है।