De mens-digitale interface - acceptatie en vertrouwen van kunstmatige intelligentie in Supply Chain (ERP) systemen

Bedrijven en mensen worden steeds meer geconfronteerd met het feit dat kunstmatige intelligentie zijn weg vindt van werkvloer naar bovenverdieping. De opkomst van slimme technologieën, het digitale tijdperk en de geboorte van een echte intelligente onderneming, een onderneming waar technologie de menselijke capaciteiten vergroot, is niet te stoppen. Sinds hun ontstaan in de 20e eeuw zijn deze technologieën nu volwassen genoeg, maar nog steeds weerhoudt veel weerstand, tegenspoed en ongeloof bedrijven om ai echt te omarmen en toe te passen. De belangrijkste factoren zijn acceptatie en vertrouwen - erop vertrouwen dat een kunstmatige intelligentie die het menselijk brein nabootst, voorspellingen doet, aannames doet en beslissingen neemt voor en met mensen. Het belang in deze studie is om een duidelijk antwoord te geven op de impact van kunstmatige intelligentie (digitaal) op de gebruiker (menselijk) en supply chain (fysieke) processen (ERP, systeemgestuurd) en wat er nodig is om de samenwerking te laten werken op continue basis (acceptatie van technologie). Een tekortkoming van eerdere literatuur is dat er veel aandacht wordt besteed aan de voordelen, nadelen en gevaren van kunstmatige intelligentie, maar minder aan wat nodig is om ai te accepteren en nog minder in de praktische context van supply chain-systemen. Siau K. (2018) schreef dat 'Vertrouwen in automatisering, eenmaal verloren, zoals interpersoonlijk vertrouwen, moeilijk te herstellen kan zijn' en dat 'Vertrouwen dat absoluut, geverifieerd en betrouwbaar is, natuurlijk een onbereikbaar doel zou zijn' . Ik stel een raamwerk voor dat zakelijke besluitvormers begeleidt bij het creëren van het juiste niveau van acceptatie en vertrouwen om kunstmatige intelligentie succesvol toe te passen in supply chain-systemen. Ik zal het idee illustreren aan de hand van concrete business cases van zowel successen als mislukkingen en de onderliggende krachten die tot beide resultaten leiden, en door gegevens te verzamelen (bijv. Enquêtes) over bedrijven heen. Mijn hypothese is dat vertrouwen en acceptatie zo'n grote impact hebben op de uitkomst dat zonder beide de adoptie van de technologie minder of helemaal niet succesvol zal zijn. Ik hoop het gesprek over kunstmatige intelligentie voort te zetten vanaf de retoriek van vandaag, bijv. zelfrijdende auto's of ai in het algemeen om het niveau van logistiek en supply chain zo praktisch mogelijk te maken. Dit zal ook helpen om het gesprek bij bedrijven te stimuleren bij het ontwikkelen of implementeren van een op ai gebaseerde oplossing om hun supply chain-processen te optimaliseren en automatiseren, en dit met het juiste niveau van acceptatie en vertrouwen van de menselijke tegenhanger. Sleutelwoorden: technologie-acceptatiemodel (TAM), theorie van acceptatie en gebruik van technologie (UTAUT), verklaarbare ai, theorie van beredeneerde actie (TRA), industrie 4.0, kunstmatige intelligentie, ERP, supply chain-systemen, technologie acceptatie