Infor -

December 13, 2023December 22, 2023

Manufacturing in 2024: What to Expect

Manufacturing in 2024: What to Expect

Throughout 2023, the U.S. economy has remained largely resilient despite rapid monetary policy tightening. Buoyed by stable consumer demand and a strong labor market, the manufacturing sector performed reasonably. The manufacturing sector outlook for 2024 remains cautious amidst several challenges. Fiscal tightening, inflation, and geopolitical instability could undermine growth in 2024, and if favorable economic trends start to unwind, the risk of a downturn looms large.

Here are five 2024 predictions for manufacturers:

Rebalancing business will continue to be a challenge – Manufacturing executives have spent the past four years essentially firefighting the pandemic and its aftermath. Unsurprisingly, executives are hoping for some semblance of normalcy as they endeavor to rebalance their business.

Most leading indicators of supply chain performance, labor markets, and productivity are gradually aligning with their pre-pandemic trajectories. However, inflation, fiscal spending cuts, and geopolitical instabilities continue to loom over 2024. Investment in software and other digital technologies will help hedge against this VUCA (volatility uncertainty, complexity, and ambiguity) in 2024.

Manufacturers will accelerate investments to protect long-term profitability by broadening their smart manufacturing capabilities. The two dominant themes will be continuing to implement smart factory initiatives to achieve targeted business goals, and utilizing digital technology to increase supply chain visibility, productivity, and connectivity with suppliers, partners, and consumers.

AI will be key to optimizing supply chains and inventory – Global supply chain management approaches can broadly be divided into two types based on a company’s inventory management philosophies – just-in-time or just-in-case. Companies usually bounce between these approaches based on market conditions and operational realities. In idyllic conditions, such as the ones experienced during the previous two decades, companies gravitated towards optimizing inventory costs and, hence, just-in-time found favor. But in response to pandemic-led shortages, companies have recently sought the protection of just-in-case inventory management and increased inventories to manage contingencies.

This approach, however, has resulted in storage space shortages and a meteoric rise of warehouse rents. As manufacturers realize the long-term nature of this VUCA environment, more and more will pivot towards a data-driven and agile approach that dynamically adjusts to real-time conditions.

Spending on AI-enhanced supply chain management solutions will increase next year as manufacturers look to balance the cost and risks of inventories. Supply chain management solutions that predict demand and risks and consider supplier reliability and agility and transcontinental transportation risks will be a key factor in creating the market leaders and winners.

Automation will debottleneck warehouses – The manufacturing sector went into a just-in-case overdrive in the past few years. The peak of the deliveries started arriving all at the same time, clogging up ports and warehouses, and soon after that, the Ukraine war began. The industry has been cautiously dealing with the bullwhip effect of the supply chain. The dominant theme for 2023 has been to find a balance between bringing inventories and derisking disruptions. The factors most impacted by this bullwhip effect were warehouse utilization and rents. Although warehouse vacancy rates have cooled recently, rents are still at historical highs.

2024 will see rationalization of warehouse capacity, in light of increased real estate prices and higher interest rates. The focus will be on optimizing capacity through automation. Warehouse management systems (WMS) are likely to play a critical role because they can optimize the velocity of goods, reduce errors, improve labor productivity, and optimize warehouse storage. Integrating WMS with other supply chain solutions will see an acceleration in 2024, as customers look to achieve agility, transparency, and increased productivity in their supply chains.

AI will engulf Industry 4.0 – AI is now already at the heart of any Industry 4.0 transformation. It is widely acknowledged as the most important tool redefining the boundaries of manufacturing. However, 2023 was the year of Generative AI. The speed of maturity of Generative AI has taken the industry by surprise. 2024 will be the year of maturity for Gen-AI-related use cases and how Gen-AI will collaborate with traditional predictive AI to unleash more areas of productivity.

Four use cases are likely to mature the most and find wider adoption:

Predictive maintenance. The utilization of AI-driven predictive maintenance has evolved from preventing costly breakdowns to orchestrating maintenance schedules to optimize production. The vendor landscape will likely mature the most, and more solutions will be available to meet customer complexities and needs. As industrial equipment companies switch to the servitization model, it will act as an additional driver.
Dynamic supply chain management. After making its impact felt in inventory management and demand forecasting, AI will revolutionize supply chain management, from demand management to last-mile delivery.
Product quality via cognitive analytics. The adoption of AI-powered cognitive analytics to enhance quality control is likely to grow and mature with incorporation of Gen-AI.
Innovative design with Gen-AI-driven creativity. Product design will witness a Gen-AI-driven makeover, with algorithms generating innovative concepts based on consumer preferences and market trends. This will expedite design cycles and enhance product relevance in dynamic market conditions.

Ecosystems will take center stage – Ecosystem-centric thinking has gained solid traction in the past few years, and it will accelerate in 2024. There are various types of digital ecosystems. Some are defined by the number of partners involved, and others by what they offer. All ecosystems share these four characteristics: symbiotic, customer-centric, scalable, and most importantly, focused.

Technology partner ecosystem. No man is an island. This is particularly true for digital transformation projects, which typically rely upon several specialists. Relying on a single turnkey partner will increasingly give way to a partner ecosystem approach, which will handle the size and complexity of projects.
Platform ecosystem. Leading manufacturers are pivoting from product-centered thinking to modern platform-oriented digital thinking. In this new era, composition platforms provide the plumbing and glue for agility and digital transformation. Manufacturers will rely increasingly on the flexibility of platforms over monolithic products.

In conclusion, the manufacturing landscape will continue to evolve, battling the VUCA environment, relying on Industry 4.0 and AI synthesis in 2024. This evolution isn’t just about boosting productivity; it’s about fostering innovation, sustainability, and creating a future that combines human ingenuity with technological prowess. Embracing these advancements ensures the manufacturing sector withstands the near-term challenges and emerges even stronger in the coming decades.

December 13, 2023December 22, 2023

คาดการณ์ธุรกิจในภาคการผลิตปี 2567

ตลอดปี 2566 เศรษฐกิจของประเทศสหรัฐฯ ยังคงฟื้นตัวได้สูงแม้ว่าจะมีการปรับนโยบายด้านการเงินให้กระชับมากขึ้นก็ตาม อีกทั้งความต้องการของผู้บริโภคที่ยังคงตัวและตลาดแรงงานที่แข็งแกร่งยังช่วยให้ธุรกิจในภาคการผลิตดำเนินกิจการไปได้อย่างเหมาะสม สำหรับปี 2567 ที่จะถึงนี้ ภาคการผลิตมีแนวโน้มที่จะยังคงต้องดำเนินงานอย่างระมัดระวังท่ามกลางความท้าทายหลายประการ เช่น ความเข้มงวดทางการคลัง อัตราเงินเฟ้อ และความไม่มั่นคงด้านภูมิรัฐศาสตร์ ที่อาจเป็นอุปสรรคต่อการเติบโตในปี 2567 ได้ และหากแนวโน้มเศรษฐกิจที่ดีเริ่มหดหาย ความเสี่ยงที่เศรษฐกิจจะชะลอตัวก็จะมีมากขึ้น

คาดการณ์ธุรกิจในภาคการผลิตในปี 2567 ห้าประการ

การปรับสมดุลทางธุรกิจยังคงเป็นเรื่องท้าทาย – ผู้บริหารธุรกิจในภาคการผลิตใช้เวลาสี่ปีที่ผ่านมารับมือกับโรคระบาดและผลกระทบที่ตามมา และหวังว่าจะกลับเข้าสู่ภาวะปกติด้วยการพยายามปรับสมดุลทางธุรกิจของตน

ตัวชี้วัดประสิทธิภาพของซัพพลายเชน ตลาดแรงงาน และความสามารถในการผลิต จะค่อย ๆ ปรับตัวให้สอดคล้องกับสถานการณ์ก่อนเกิดโรคระบาด อย่างไรก็ตาม ภาวะเงินเฟ้อ การตัดค่าใช้จ่ายด้านการคลัง และความไม่แน่นอนทางภูมิรัฐศาสตร์ยังคงมีเค้ารางที่จะเกิดขึ้นต่อเนื่องในปี 2567 การลงทุนด้านซอฟต์แวร์และเทคโนโลยีดิจิทัลอื่น ๆ จะช่วยป้องกันความไม่แน่นอนจากความผันผวน ความซับซ้อน และความคลุมเครือเหล่านี้ได้

ธุรกิจในภาคการผลิตจะเร่งลงทุนเพื่อปกป้องความสามารถในการทำกำไรระยะยาว ด้วยการขยายความสามารถด้านการผลิตอัจฉริยะ (Smart Manufacturing) ของตน ประเด็นหลักสองประการที่ธุรกิจในภาคการผลิตจะนำมาใช้คือ หนึ่ง-ดำเนินแนวคิดโรงงานอัจฉริยะอย่างต่อเนื่องเพื่อให้บรรลุเป้าหมายทางธุรกิจที่ตั้งไว้ และสอง-ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อเพิ่มการเข้าถึงความเป็นไปของซัพพลายเชน เพิ่มความสามารถในการผลิต และเพิ่มความสามารถในการเชื่อมต่อกับซัพพลายเออร์ พันธมิตร และผู้บริโภค

AI จะเป็นกุญแจสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพให้กับซัพพลายเชนและสินค้าคงคลัง – แนวทางการบริหารจัดการซัพพลายเชนทั่วโลกแบ่งเป็นสองประเภท คือ แบบทันเวลาพอดี (just-in-time) หรือ แบบการจัดเก็บและกักตุนสินค้าเพื่อใช้เฉพาะสถานการณ์ (just-in-case) การจะใช้แบบใดนั้นขึ้นอยู่กับหลักการและระบบการบริหารจัดการสินค้าคงคลังของแต่ละบริษัท แต่บริษัทต่าง ๆ มักใช้แนวทางสองแบบนี้สลับกันไปมาตามสภาพตลาดและการดำเนินงานจริง เช่น ในสถานการณ์ที่สงบสุขเช่นในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมา บริษัทต่าง ๆ ให้ความสนใจกับการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนสินค้าคงคลัง จึงใช้แบบ just-in-time แต่ในช่วงของการขาดแคลนเนื่องจากโรคระบาดเมื่อเร็ว ๆ นี้ บริษัทต่างมองหาวิธีการบริหารจัดการสินค้าคงคลังแบบ just-in-case และเพิ่มสินค้าคงคลังเพื่อรับมือกับเหตุฉุกเฉินต่าง ๆ

อย่างไรก็ตาม วิธีการแบบ just-in-case ทำให้พื้นที่จัดเก็บไม่เพียงพอ และต้องจ่ายค่าเช่าคลังสินค้าเพิ่มขึ้นอย่างมาก ธุรกิจในภาคการผลิตตระหนักดีถึงลักษณะที่แท้จริงในระยะยาวของสภาพแวดล้อมที่มีความผันผวน ความซับซ้อน และความคลุมเครือเหล่านี้ ธุรกิจจำนวนมากเปลี่ยนไปใช้วิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและแนวทางที่คล่องตัวที่สามารถปรับได้อย่างไดนามิกให้เข้ากับสถานการณ์ต่าง ๆ ได้แบบเรียลไทม์

การใช้จ่ายด้านโซลูชันบริหารจัดการซัพพลายเชนที่ใช้ AI จะเพิ่มขึ้นในปี 2567 เนื่องจากธุรกิจในภาคการผลิตต้องการสร้างสมดุลระหว่างค่าใช้จ่ายและความเสี่ยงที่จะเกิดขึ้นกับสินค้าคงคลัง โซลูชันบริหารจัดการซัพพลายเชนที่สามารถคาดการณ์อุปสงค์และความเสี่ยงต่าง ๆ สามารถพิจารณาความน่าเชื่อถือและความคล่องตัวของซัพพลายเออร์ รวมถึงความเสี่ยงในการขนส่งข้ามทวีปได้ จะเป็นปัจจัยสำคัญหนึ่งที่จะช่วยให้ธุรกิจขึ้นเป็นผู้นำและเป็นที่หนึ่งในตลาด

ระบบอัตโนมัติจะแก้ปัญหาคอขวดให้กับคลังสินค้า – ภาคการผลิตเข้าสู่ภาวะการใช้ just-in-case เกินพิกัดไปแล้วในช่วงสองสามปีที่ผ่านมา ปริมาณการขนส่งสินค้าที่พุ่งสูงขึ้นพร้อม ๆ กัน ทำให้ท่าเรือและคลังสินค้าอัดแน่นไปด้วยสินค้าเหล่านั้น และไม่นานหลังจากนั้นสงครามยูเครนก็เริ่มขึ้น ภาคการผลิตต้องจัดการกับปรากฎการณ์แส้ม้า (bullwhip effect) ของซัพพลายเชน ซึ่งคือความผันผวนของความต้องการในซัพพลายเชนตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำที่ทำให้มีปัญหาสินค้าขาดแคลนหรือล้นตลาดอย่างระมัดระวัง ประเด็นสำคัญของปี 2566 คือการหาสมดุลระหว่างการเพิ่มสินค้าคงคลัง และ การลดความเสี่ยงจากการหยุดชะงัก ปัจจัยที่ได้รับผลกระทบมากที่สุดจาก bullwhip effect คือการใช้และเช่าคลังสินค้า แม้ว่ามีพื้นที่คลังสินค้าว่างมากขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้ แต่ค่าเช่ายังคงอยู่ในระดับสูงเป็นประวัติการณ์

ปี 2567 เราจะได้เห็นการปรับความสามารถด้านการใช้พื้นที่คลังสินค้าให้เหมาะสม ในแง่ของราคาอสังหาริมทรัพย์ที่เพิ่มขึ้นและอัตราดอกเบี้ยที่สูงขึ้น จุดสำคัญจะอยู่ที่การเพิ่มประสิทธิภาพพื้นที่จัดเก็บผ่านระบบอัตโนมัติ โดยระบบบริหารจัดการคลังสินค้า (warehouse management systems: WMS) จะมีบทบาทสำคัญ เพราะสามารถเพิ่มความรวดเร็วในการะบวนการด้านต่าง ๆ ของสินค้า ลดข้อผิดพลาด เพิ่มผลิตภาพแรงงาน และเพิ่มประสิทธิภาพการจัดเก็บในคลังสินค้า นอกจากนี้จะมีการผสานรวม WMS เข้ากับโซลูชันด้านซัพพลายเชนอื่น ๆ เพิ่มขึ้นในปี 2567 เนื่องจากลูกค้าต้องการความคล่องตัว ความโปร่งใส และเพิ่มผลผลิตในซัพพลายเชนของตน

อุตสาหกรรม 4.0 จะใช้ AI อย่างถ้วนทั่ว – ปัจจุบัน AI เป็นเทคโนโลยีหลักของการทรานส์ฟอร์มสู่อุตสาหกรรม 4.0 โดยได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็นเครื่องมือที่สำคัญที่สุดที่จะเปลี่ยนโฉมธุรกิจในภาคการผลิต อย่างไรก็ตาม ปี 2566 เป็นปีแห่ง Generative AI (Gen-AI) และการเติบโตอย่างรวดเร็วของ Gen-AI ในปีนี้ได้สร้างความประหลาดใจให้กับภาคการผลิต สำหรับปี 2567 จะเป็นปีที่มีการนำ Gen-AI ไปใช้งานในรูปแบบต่าง ๆ อย่างสมบูรณ์ และจะมีการใช้ Gen-AI ทำงานร่วมกับการคาดการณ์ที่ใช้ AI แบบเดิม เพื่อช่วยเพิ่มผลิตผลในแง่มุมต่าง ๆ มากขึ้น

กรณีใช้งานที่มีแนวโน้มว่าจะมีการใช้ในวงกว้างมากขึ้นมีสี่รูปแบบ

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์: การใช้ AI เพื่อคาดการณ์การบำรุงรักษาล่วงหน้าเกิดจากความต้องการหลีกเลี่ยงความเสียหายที่มีค่าใช้จ่ายสูง ไปจนถึงการเตรียมตารางการบำรุงรักษาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านการผลิต ภาพรวมผู้ให้บริการทางเทคโนโลยีมีแนวโน้มเติบโตสูงมาก และโซลูชันจะพร้อมตอบสนองต่อความต้องการที่ซับซ้อนของลูกค้าได้มากขึ้น นอกจากนี้การที่อุปกรณ์ที่ใช้ในอุตสาหกรรมของบริษัทต่าง ๆ เปลี่ยนไปใช้โมเดลที่อยู่ในรูปแบบการให้บริการ โมเดลนั้นก็จะมีบทบาทช่วยขับเคลื่อนความมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นอีกทางหนึ่ง
การบริหารจัดการซัพพลายเชนได้อย่างไดนามิก: นอกจาก AI ส่งผลต่อการบริหารจัดการคลังสินค้าและการคาดการณ์ความต้องการแล้ว AI จะปฏิวัติการบริหารจัดการซัพพลายเชนตั้งแต่การบริหารจัดการความต้องการไปจนถึงการส่งมอบสินค้า/บริการถึงมือผู้บริโภคอีกด้วย
คุณภาพสินค้าผ่านการวิเคราะห์องค์ความรู้: แนวโน้มการใช้การวิเคราะห์องค์ความรู้ที่ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการควบคุมคุณภาพมีแนวโน้มจะเพิ่มมากขึ้น และจะมีการนำ Gen-AI มาใช้ร่วมกันอย่างเต็มประสิทธิภาพมากขึ้น
การออกแบบสิ่งใหม่ ๆ ด้วยแนวคิดสร้างสรรค์ที่ใช้ Gen-AI: Gen-AI จะปรับโฉมการออกแบบผลิตภัณฑ์ด้วยอัลกอริธึมที่ช่วยสร้างคอนเซปต์ใหม่ ๆ ที่อิงตามความต้องการของผู้บริโภคและแนวโน้มตลาด ซึ่งจะช่วยเร่งวงจรการออกแบบและสร้างผลิตภัณฑ์ให้ตอบโจทย์สถานการณ์ตลาดที่เคลื่อนไหวตลอดเวลาได้มากขึ้น

ระบบนิเวศจะเป็นศูนย์กลาง – แนวคิดที่เน้นระบบนิเวศเป็นศูนย์กลางได้รับการยอมรับอย่างมากในสองสามปีที่ผ่านมา และจะมากขึ้นในปี 2567 ระบบนิเวศดิจิทัลมีหลายประเภท บางประเภทถูกกำหนดด้วยจำนวนพันธมิตรที่เกี่ยวข้อง และบางประเภทขึ้นอยู่กับข้อเสนอของพันธมิตร ระบบนิเวศทั้งหมดมีลักษณะร่วมสี่ประการ: พึ่งพาซึ่งกันและกัน, ยึดลูกค้าเป็นหัวใจสำคัญ, ปรับขนาดได้, และที่สำคัญที่สุดคือมุ่งเน้นสิ่งที่ต้องการ

ระบบนิเวศพันธมิตรเทคโนโลยี: คำกล่าวที่ว่าทุกคนต้องพึ่งพากันเป็นเรื่องจริง โดยเฉพาะกับโครงการทรานส์ฟอร์มสู่ดิจิทัลที่ปกติต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญหลายด้าน การพึ่งพาพันธมิตรแบบครบวงจรเพียงหนึ่งเดียวจะทำให้แนวทางระบบนิเวศด้านพันธมิตรเพิ่มขึ้น เพื่อรับมือกับขนาดและความซับซ้อนของโครงการทรานส์ฟอร์มต่าง ๆ
ระบบนิเวศของแพลตฟอร์ม: ธุรกิจชั้นนำในภาคการผลิตกำลังเปลี่ยนจากแนวคิดการยึดผลิตภัณฑ์เป็นสำคัญ ไปเป็นแนวคิดดิจิทัลที่ทันสมัยโดยยึดแพลตฟอร์มเป็นหลัก ซึ่งแพลตฟอร์มที่มีองค์ประกอบรวมจะมีคุณสมบัติที่พร้อมเพื่อการทรานส์ฟอร์มสู่ดิจิทัลและมีความคล่องตัว ธุรกิจในภาคการผลิตจะพึ่งพาความยืดหยุ่นของแพลตฟอร์มมากขึ้นเพื่อการผลิตขนาดใหญ่

โดยสรุป ในปี 2567 แลนด์สเคปของภาคการผลิตจะยังคงพัฒนาและยังคงต้องต่อสู้กับสภาพแวดล้อมที่มีความผันผวน ความซับซ้อน และความคลุมเครือ และจะต้องพึ่งพาอุตสาหกรรม 4.0 และข้อมูลจากการสังเคราะห์ของ AI การพัฒนานี้ไม่เพียงเกี่ยวกับการเพิ่มผลผลิตเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการส่งเสริมนวัตกรรม ความยั่งยืน และสร้างอนาคตที่ผสานรวมความฉลาดของมนุษย์เข้ากับความสามารถทางเทคโนโลยีต่าง ๆ การนำความล้ำหน้าเหล่านี้มาใช้จะช่วยให้ภาคการผลิตมั่นใจว่าจะสามารถรับมือกับความท้าทายระยะสั้นและความท้าทายที่จะเกิดขึ้นได้แข็งแกร่งมากขึ้นในทศวรรษต่อ ๆ ไป

November 15, 2023November 18, 2023

The Future of Distribution: Top 10 Trends and Predictions for the Next Decade

The Future of Distribution: Top 10 Trends and Predictions for the Next Decade

By Terry Smagh, Senior Vice President and General Manager for Asia Pacific and Japan, Infor

The distribution industry connects producers and manufacturers with consumers in a rapidly evolving global marketplace. As technology advances at an unprecedented pace, the distribution landscape is poised for significant transformation over the next decade. Here are 10 trends and predictions that I believe will shape the future of distribution, enabling businesses to stay ahead of the curve and thrive in the dynamic market of tomorrow.

Automation revolutionizes supply chains: The rise of automation, driven by robotics and artificial intelligence, will profoundly revolutionize and reshape supply chains. Smart warehouses with cutting-edge technologies, including autonomous vehicles, state-of-the-art automated picking systems, and advanced predictive analytics, will optimize inventory management, significantly reduce costs, and remarkably enhance operational efficiency. Therefore, deploying a best-in-class warehouse management system (WMS) is of utmost importance as it acts as a crucial link, seamlessly connecting your automation to your enterprise resource planning (ERP) system, facilitating smooth and efficient operations.
Advanced analytics and big data drive decision-making: Looking ahead, the future of distribution heavily relies on harnessing the immense power of big data and advanced analytics, which play a pivotal role in shaping strategic decision-making processes. Forward-thinking businesses will utilize sophisticated predictive algorithms and real-time data analytics to make highly informed decisions, optimize inventory levels, accurately predict demand patterns, and deliver personalized customer experiences. To fully leverage these invaluable data tools, distributors should migrate their ERP systems to the cloud, enabling them to effectively deploy and capitalize on the transformative potential of advanced analytics and big data.
Last-mile delivery revolution: Last-mile delivery is on the verge of a transformational shift as pioneering delivery models emerge and gain widespread adoption. Cutting-edge technologies such as drones, autonomous vehicles, and delivery robots are poised to become commonplace, revolutionizing the final leg of the delivery process by offering unprecedented speed, exceptional cost-effectiveness, and unrivaled convenience as products are swiftly transported to consumers’ doorsteps. Additionally, the rise of crowd-sourced and shared delivery networks will further propel the efficiency and effectiveness of last-mile delivery, making it an increasingly prominent force in distribution.
Sustainable and eco-friendly practices: In response to mounting environmental concerns and an ever-increasing demand for ethically conscious products, the importance of incorporating sustainable and eco-friendly practices in distribution cannot be overstated. Forward-thinking businesses are proactively adopting and embracing environmentally friendly initiatives, such as green packaging, integrating electric vehicles into their fleets, and optimizing logistics routes to drastically reduce carbon footprints. By prioritizing sustainability, companies address environmental challenges and cater to a growing market segment that values eco-conscious products and distribution practices.
The rise of direct-to-consumer (D2C) channels: Direct-to-consumer (D2C) sales are poised to experience continuous and substantial growth, steadily bypassing traditional distribution channels altogether. Fueled by technological advancements, manufacturers actively leverage cutting-edge tools and platforms to establish an unprecedented direct connection with consumers. This direct link fosters personalized experiences, empowers data-driven marketing strategies, and grants manufacturers more control over brand messaging, brand-consumer relationships and customer loyalty.
Blockchain revolutionizes traceability and transparency: Blockchain technology’s revolutionary potential within the supply chain management realm could be genuinely transformative, offering unparalleled traceability and transparency. Distributed ledger systems powered by blockchain enable real-time tracking and monitoring of products throughout the entire distribution network. By effectively combating counterfeiting, substantially reducing instances of fraud, and ensuring the authenticity of goods, blockchain technology significantly enhances trust and accountability within the supply chain.
Hyper-personalization and customer-centric experiences: The future distribution landscape will be characterized by an unwavering dedication to customer-centricity fueled by the immense power of hyper-personalization. Leveraging advanced analytics, machine learning, and artificial intelligence, businesses will possess the extraordinary ability to deeply understand individual preferences, enabling them to deliver meticulously tailored products, personalized offers, and unforgettable experiences that foster exceptional customer satisfaction and unparalleled brand loyalty.
Augmented reality (AR) enhances product visualization: Augmented reality (AR) emerges as a groundbreaking technology that plays an instrumental role in elevating the visualization of products and profoundly shaping consumer decision-making processes. As AR-enabled devices become increasingly prevalent, consumers can experience products virtually before purchasing. This transformative capability revolutionizes the online shopping experience, effectively bridging the gap between physical and digital realms and empowering consumers with unprecedented confidence and satisfaction.
3D printing enables distributed manufacturing: The advent of 3D printing technology disrupts traditional manufacturing and distribution models by offering an array of unprecedented advantages. The remarkable capability to produce goods locally, precisely on demand, and with significantly reduced waste gives rise to the establishment of distributed manufacturing networks. This transformative shift leads to substantially shorter lead times and empowers businesses to deliver highly customized products tailored to individual consumers’ precise needs and preferences, effectively revolutionizing manufacturing and distribution.
Collaboration and ecosystem integration: As the distribution landscape unfolds, a profound transformation characterized by intensified collaboration and seamless ecosystem integration becomes increasingly prominent. Forward-thinking businesses recognize the immense value of forming strategic partnerships, engaging in data-sharing initiatives, and fostering close collaboration in critical areas such as logistics, inventory management, and fulfillment. This concerted effort enables seamless end-to-end operations, propelling businesses toward faster time-to-market, enhanced competitiveness, and unparalleled operational excellence.

The future of distribution promises exciting advancements and transformative changes that will reshape the industry. Ensuring your tech stack is robust enough to handle these new tools is critical. Embracing automation, leveraging big data and analytics, adopting sustainable practices, and harnessing emerging technologies will be crucial for businesses to stay competitive. By embracing these trends, wholesale distributors can unlock new opportunities, enhance efficiency, and deliver exceptional customer experiences in the next decade and beyond.

November 15, 2023November 30, 2023

Infor คาดการณ์ 10 แนวโน้มแห่งอนาคต ของอุตสาหกรรมการกระจายสินค้าในทศวรรษหน้า

บทความโดย เทอร์รี สมา, รองประธานอาวุโสและผู้จัดการทั่วไป ประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกและญี่ปุ่น, บริษัทอินฟอร์

อุตสาหกรรมการกระจายสินค้ามีบทบาทสำคัญในการเชื่อมโยงผู้ผลิตและผู้บริโภคเข้าด้วยกันในตลาดโลกที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว ในขณะที่เทคโนโลยีก้าวล้ำหน้าไปอย่างไม่เคยปรากฎมาก่อน ภาพรวมของการกระจายสินค้าก็กำลังเตรียมพร้อมรับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในทศวรรษหน้า สำหรับแนวโน้มและการคาดการณ์ที่คาดว่าจะกำหนดอนาคตของอุตสาหกรรมการกระจายสินค้า พร้อมกับช่วยให้ธุรกิจสามารถก้าวนำหน้าและประสบความสำเร็จในตลาดที่มีพลวัตในอนาคต 10 ประการ ได้แก่

ระบบอัตโนมัติจะเข้ามาเปลี่ยนรูปแบบห่วงโซ่อุปทานอย่างสิ้นเชิง: การเพิ่มขึ้นของระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนโดยหุ่นยนต์และปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะมีส่วนในการปฏิวัติและปรับโฉมห่วงโซ่อุปทานอย่างมีนัยสำคัญ คลังสินค้าอัจฉริยะพร้อมเทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น ยานยนต์อัตโนมัติ ระบบการเลือกสินค้าอัตโนมัติชั้นนำ และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ขั้นสูง จะช่วยให้มีการจัดการสินค้าคงคลังที่เหมาะสม ซึ่งจะลดต้นทุนได้อย่างมีนัยสำคัญและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานได้อย่างน่าทึ่ง ดังนั้น การใช้ระบบการจัดการคลังสินค้า (WMS) ที่ดีที่สุดในระดับเดียวกันจึงมีความสำคัญสูงสุด เนื่องจากระบบจะทำหน้าที่เป็นตัวเชื่อมโยงที่สำคัญในการเชื่อมต่อระบบอัตโนมัติเข้ากับระบบการวางแผนทรัพยากรขององค์กร (ERP)ได้อย่างไร้อุปสรรค ช่วยให้การดำเนินงานราบรื่นและมีประสิทธิภาพ
การใช้บิ๊กดาต้าและการวิเคราะห์ขั้นสูงเพื่อตัดสินใจ: เมื่อมองไปในอนาคต การกระจายสินค้าจะต้องพึ่งพาพลังมหาศาลของบิ๊กดาต้าและการวิเคราะห์ขั้นสูงเป็นอย่างมาก เพราะจะมีบทบาทสำคัญในการกำหนดรูปแบบของกระบวนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ ธุรกิจที่มองการณ์ไกลจะใช้อัลกอริธึมการคาดการณ์และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ที่ซับซ้อนและมีประสิทธิภาพสูงในการตัดสินใจแบบใช้ข้อมูลอย่างรอบคอบ เพื่อจัดการกับระดับสินค้าคงคลังให้เหมาะสม รวมทั้งใช้คาดการณ์รูปแบบความต้องการได้อย่างแม่นยำ และมอบประสบการณ์เฉพาะสำหรับลูกค้าแต่ละราย ดังนั้น เพื่อให้สามารถใช้เครื่องมือด้านข้อมูลอันล้ำค่าเหล่านี้ได้อย่างเต็มที่ ผู้จัดจำหน่ายควรย้ายระบบ ERP ของตนไปยังระบบคลาวด์ ซึ่งจะช่วยให้สามารถนำศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของการวิเคราะห์ขั้นสูงและบิ๊กดาต้ามาใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การปรับเปลี่ยนการจัดส่งระยะสุดท้าย (Last-mile delivery): Last-mile delivery กำลังเปลี่ยนแปลง เนื่องจากการบุกเบิกรูปแบบการจัดส่งที่ล้ำสมัยเป็นที่ยอมรับกันอย่างกว้างขวาง เทคโนโลยีล้ำสมัยที่นำมาใช้งาน เช่น โดรน ยานยนต์อัตโนมัติ และหุ่นยนต์ส่งสินค้า กำลังกลายเป็นเรื่องปกติที่ปฏิวัติขั้นตอนสุดท้ายของกระบวนการจัดส่งด้วยความเร็วที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน ให้ความคุ้มค่าคุ้มทุนเป็นเลิศ และความสะดวกสบายที่ไม่มีใครเทียบได้ เพราะผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ จะถูกนำส่งอย่างรวดเร็วถึงประตูบ้านของผู้บริโภค นอกจากนี้ เครือข่ายการจัดส่งแบบ crowd-sourced ซึ่งเป็นการรวมตัวกันทำงานของคนจำนวนมาก และแบบแลกเปลี่ยนเครือข่ายการจัดส่งร่วมกันที่เพิ่มขึ้นจะทำให้การจัดส่ง Last-mile มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น และเป็นพลังที่โดดเด่นในการกระจายสินค้า
แนวทางปฏิบัติที่ยั่งยืนและเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม: เพื่อตอบสนองต่อความกังวลและความต้องการผลิตภัณฑ์ที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง การผสานแนวทางปฏิบัติที่ยั่งยืนและเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมจึงเป็นสิ่งสำคัญที่ไม่อาจละเลย ธุรกิจที่มองการณ์ไกลมีการนำแนวคิดริเริ่มที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมมาใช้ในเชิงรุก เช่น บรรจุภัณฑ์ที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม การนำยานยนต์ไฟฟ้ามาใช้ในกองยาน และการปรับปรุงเส้นทางโลจิสติกส์ให้เหมาะสมเพื่อลดปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์จำนวนมากดังนั้น บริษัทที่ให้ความสำคัญกับความยั่งยืนจะสามารถแก้ไขปัญหาสิ่งแวดล้อมและตอบสนองต่อกลุ่มตลาด ที่ให้ความสำคัญกับผลิตภัณฑ์และแนวปฏิบัติในการกระจายสินค้าที่คำนึงถึงสิ่งแวดล้อมที่กำลังเพิ่มขึ้นได้
ช่องทางการจำหน่ายตรงถึงผู้บริโภค (Direct-to-Consumer: D2C) จะเพิ่มขึ้น: การขายแบบ D2C มีแนวโน้มที่จะเติบโตอย่างต่อเนื่องและมั่นคง และไม่ต้องผ่านช่องทางการจัดจำหน่ายแบบดั้งเดิม ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีทำให้ผู้ผลิตสามารถใช้เครื่องมือและแพลตฟอร์มที่ล้ำสมัยได้อย่างมีประสิทธิภาพ สร้างการเชื่อมต่อโดยตรงกับผู้บริโภคได้อย่างที่ไม่เคยปรากฎมาก่อน ซึ่งจะช่วยส่งเสริมประสบการณ์ส่วนบุคคล สร้างพลังให้กับกลยุทธ์การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และทำให้ผู้ผลิตสามารถควบคุมการส่งข้อความของแบรนด์ สร้างความสัมพันธ์ระหว่างแบรนด์กับผู้บริโภค และความภักดีของลูกค้าได้มากขึ้น
บล็อกเชนจะปฏิวัติการตรวจสอบย้อนกลับและความโปร่งใส: ศักยภาพในการปฏิวัติวงการของเทคโนโลยีบล็อกเชนภายในขอบเขตการจัดการห่วงโซ่อุปทานจะก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงได้อย่างแท้จริง พร้อมให้ความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับและความโปร่งใสอย่างที่ไม่มีใครเทียบได้ ระบบจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์ (Distributed Ledger systems) ที่ขับเคลื่อนด้วยบล็อกเชน ช่วยให้สามารถติดตามและตรวจสอบผลิตภัณฑ์ได้แบบเรียลไทม์ตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทาง เทคโนโลยีบล็อกเชนจะช่วยเพิ่มความไว้วางใจและความรับผิดชอบภายในห่วงโซ่อุปทานได้อย่างมาก สามารถป้องกันการปลอมแปลงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลดอัตราการฉ้อโกงลงได้อย่างมีนัยสำคัญ พร้อมกับรับประกันความถูกต้องของสินค้า
ประสบการณ์ Hyper-Personalization และเน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลาง: ภาพรวมของการกระจายสินค้าในอนาคตจะมีลักษณะที่เน้นการสร้างประสบการณ์ลูกค้าเป็นสำคัญ โดยใช้ Hyper-Personalizationที่มีพลังมหาศาลในการขับเคลื่อน ธุรกิจที่ใช้การวิเคราะห์ขั้นสูง แมชชีนเลิร์นนิง และ AI จะมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งถึงความชอบส่วนบุคคล ซึ่งจะช่วยให้สามารถนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่ออกแบบมาอย่างพิถีพิถัน พร้อมข้อเสนอตามความต้องการเฉพาะบุคคลและประสบการณ์ที่น่าจดจำ ซึ่งจะสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้าและความภักดีต่อแบรนด์ที่ไม่มีใครเทียบได้
เทคโนโลยีโลกเสมือน Augmented Reality (AR) ที่จะเพิ่มประสบการณ์การรับชมผลิตภัณฑ์: AR เป็นเทคโนโลยีล้ำสมัยที่เข้ามามีบทบาทสำคัญในการยกระดับการมองเห็นผลิตภัณฑ์แบบเสมือนจริงซึ่งส่งผลอย่างมากต่อกระบวนการตัดสินใจของผู้บริโภค จากการที่อุปกรณ์รองรับ AR เป็นที่แพร่หลายมากขึ้น ทำให้ผู้บริโภคสามารถลองใช้ผลิตภัณฑ์เสมือนก่อนตัดสินใจซื้อได้ เป็นการปฏิวัติประสบการณ์ในการชอปปิงออนไลน์ โดยลดระยะห่างระหว่างโลกกายภาพและโลกดิจิทัลให้เชื่อมต่อกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ เสริมศักยภาพให้ผู้บริโภคเกิดความมั่นใจและความพึงพอใจอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน
การพิมพ์ 3 มิติช่วยให้การผลิตแบบกระจายศูนย์เป็นไปได้: การถือกำเนิดของเทคโนโลยีการพิมพ์ 3 มิติได้เปลี่ยนแปลงรูปแบบการผลิตและการกระจายสินค้าแบบดั้งเดิมโดยนำเสนอข้อดีมากมายอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ด้วยความสามารถที่โดดเด่นในการผลิตสินค้าในท้องถิ่น การผลิตตามความต้องการอย่างแม่นยำและการลดของเสียลงได้อย่างมาก ทำให้เกิดการสร้างเครือข่ายการผลิตแบบกระจายศูนย์เพิ่มขึ้น การเปลี่ยนแปลงนี้ส่งผลให้ลดระยะเวลาในการผลิตสินค้าลงได้อย่างมาก และช่วยให้ธุรกิจสามารถส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่ปรับให้เหมาะสมกับความต้องการและความชอบของผู้บริโภคแต่ละรายได้อย่างตรงจุด ซึ่งปฏิวัติอุตสาหกรรมการผลิตและการกระจายสินค้าให้เต็มเปี่ยมไปด้วยประสิทธิภาพได้อย่างแท้จริง
การผสานรวมความร่วมมือและระบบนิเวศ: ในขณะที่ภาพรวมของการกระจายสินค้ากำลังพัฒนาเราจะได้เห็นการทำงานร่วมกันอย่างแข็งแกร่งมากขึ้นและการผสานรวมระบบนิเวศที่ไร้ขีดจำกัดได้อย่างเด่นชัด ธุรกิจที่มองการณ์ไกลต่างตระหนักถึงคุณประโยชน์อันมหาศาลของการสร้างความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ การมีส่วนร่วมในการริเริ่มแบ่งปันข้อมูล และการส่งเสริมการทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดในด้านที่สำคัญ ๆ เช่น โลจิสติกส์ การจัดการสินค้าคงคลัง และการดำเนินการตามคำสั่งซื้อ ซึ่งจะช่วยให้การดำเนินงานแบบครบวงจรเป็นไปอย่างราบรื่น สามารถขับเคลื่อนให้ธุรกิจนำสินค้าออกสู่ตลาดได้เร็วขึ้น ตลอดจนมีความสามารถในการแข่งขันที่เพิ่มขึ้น และมีความเป็นเลิศในการดำเนินงานที่ไม่มีใครเทียบได้

อนาคตของอุตสาหกรรมการกระจายสินค้าจะก้าวหน้าอย่างน่าทึ่งและจะมีการเปลี่ยนแปลงมากมายที่จะพลิกโฉมวงการอย่างแน่นอน คุณจะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่า ชุดเครื่องมือและซอฟต์แวร์ที่ใช้แข็งแกร่งพอที่จะรองรับเครื่องมือใหม่ ๆ เหล่านี้ได้ และสิ่งสำคัญที่จะทำให้ธุรกิจคงความสามารถในการแข่งขันได้คือ จะต้องมีการใช้ระบบอัตโนมัติ ใช้บิ๊กดาต้าและการวิเคราะห์ พร้อมทั้งใช้แนวทางปฏิบัติที่คำนึงถึงสิ่งแวดล้อม และใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีอุบัติใหม่ที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว เพราะการเปิดใจยอมรับเทรนด์เหล่านี้จะช่วยให้ผู้จัดจำหน่ายขายส่งสามารถปลดล็อกเพื่อเปิดรับโอกาสใหม่ ๆ เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ตลอดจนส่งมอบประสบการณ์ลูกค้าที่ยอดเยี่ยมได้ในทศวรรษหน้าและต่อไปในอนาคต

สำหรับประเทศไทย ภาคโลจิสติกส์เป็นอุตสาหกรรมกำลังพัฒนาและเติบโตอย่างรวดเร็วที่ขับเคลื่อนด้วยการนำนวัตกรรมและเทคโนโลยีอุบัติใหม่มาใช้งาน ดัชนีประสิทธิภาพด้านโลจิสติกส์ (LPI) ที่จัดทำโดยธนาคารโลกประจำปี 2566 ได้จัดให้ประเทศไทยอยู่ในอันดับที่ 34 จาก 139 ประเทศทั่วโลกและอยู่ในอันดับที่ 3 ของอาเซียนรองจากสิงคโปร์และมาเลเซีย และเมื่อเดือนสิงหาคมที่ผ่านมา กรมส่งเสริมการค้าระหว่างประเทศ กระทรวงพาณิชย์ ได้จัดงานประชุมวิชาการนานาชาติ Symposium 2023 ภายใต้แนวคิด “Sustainable Logistics : Smart and Green” ที่เกี่ยวกับเทรนด์ธุรกิจโลจิสติกส์เพื่อความยั่งยืน โดยมีธุรกิจกว่า 415 แบรนด์จาก 25 ประเทศเข้าร่วมงาน

โดยข้อมูลสำคัญที่ได้จากการประชุมพบว่า ผู้ให้บริการด้านโลจิสติกส์ (LSPs) จำเป็นต้องปรับปรุงบริการให้ดียิ่งขึ้น ลงทุนในแพลตฟอร์มขั้นสูง และนำเทคโนโลยีใหม่ ๆ อย่างระบบอัตโนมัติมาใช้เพื่อเสริมการเชื่อมต่อกับลูกค้าให้ดียิ่งขึ้นและเพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นได้ตลอดเวลา ขณะนี้อุตสาหกรรมต่าง ๆ กำลังเผชิญมาตรการทางการค้าที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น มาตรการปรับคาร์บอนก่อนเข้าพรมแดนของสหภาพยุโรป (Carbon Border Adjustment Mechanism: CBAM) ซึ่งเป็นการเก็บภาษีเพิ่มสำหรับสินค้านำเข้าที่ไม่มีการควบคุมการปล่อยก๊าซเรือนกระจกเข้ามาในสหภาพยุโรป ที่ได้ประกาศใช้ตั้งแต่วันที่ 1 ตุลาคม 2566 เป็นต้นไป

ในช่วงแรก CBAM จะบังคับใช้กับกลุ่มผลิตภัณฑ์ 6 ประเภทที่มีการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ปริมาณมากในกระบวนการผลิต ซึ่งจะส่งผลให้ต้นทุนสินค้าเพิ่มขึ้นและอาจกระทบกับผู้ผลิตวัตถุดิบที่ส่งสินค้าไปจำหน่ายในยุโรป เพราะอาจสูญเสียส่วนแบ่งตลาดหากไม่สามารถปรับตัวได้ และในอนาคตอันใกล้นี้ CBAM จะขยายครอบคลุมสินค้าอื่น ๆ เพิ่มขึ้นอีก ดังนั้น ผู้ให้บริการโลจิสติกส์ รวมถึงผู้ผลิตและผู้ส่งออกสินค้าในประเทศไทยจะต้องเริ่มปรับปรุงกระบวนการทำงาน ปรับเปลี่ยนวิธีการส่งสินค้าที่ช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม รวมไปถึงลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก เพื่อสร้างความต่างและเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันในเวทีการค้าระหว่างประเทศต่อไป

October 10, 2023October 15, 2023

Generative AI in the Enterprise

By Terry Smagh, Senior Vice President and General Manager for Asia Pacific and Japan, Infor

AI has certainly been hitting the headlines in 2023. We’ve had warnings of its potential to bring about the extinction of humanity, claims that it poses a national security threat, calls for all training of AIs above a certain capacity to be halted for at least six months and a resignation by the ‘Godfather’ of AI. Generative AI (GenAI) models, such as ChatGPT, seem to be some of the most discussed, with much debate around their potential to transform our everyday lives. But what about in an enterprise environment? How can businesses harness the potential power of this truly transformative technology and to what end?

Although the field of GenAI is still pretty nascent, we are definitely at an inflection point in AI and computing in general. Most of the large language models making a splash in the generative AI space are good at Natural Language Processing (NLP). Across a multitude of industries, these GenAI models can help with NLP based applications, such as providing interactive help. You can expose your knowledge base/end-user manuals and documentation through a GenAI-based interactive chatbot, which will make finding information vastly easier for users.

Another immediate benefit, although a considerably bigger challenge, is to provide an NLP-based enterprise-wide search capability on business data. This is of course an ever-evolving space, with enterprise software businesses already hard at work investigating how GenAI models can complement existing NLP solutions and AI offerings. This could be by enhancing contextual experiences, integrating voice chat capabilities with digital assistants or machine learning (ML) models through AI platforms, and extending enterprise search into image recognition capabilities.

And, because GenAI models enable users to tap into a variety of data sources to generate text and code, formulate predictions and summaries, perform translations, analyse images and more, they can be used for a variety of enterprise use cases. These include writing e-mails, reports, product documentation and web content; creating job descriptions and requisitions; performing product and vendor comparisons, and assembling photos, music tracks and videos for marketing campaigns. And you can also put the NLP skills of GenAI models to good use to summarise books, review and proofread any content, and provide ideas to jumpstart an initiative.

GenAI in action

So, what does this look like in practice? Well, for example, companies with IT and software engineering departments can initiate a healthy practice of leveraging tools such as Microsoft’s Copilot or AWS CodeWhisperer for code generation. For businesses that need to build their own industry specific language models, simply verify general information, get reviews and recommendations by sourcing the web, or have a need to combine their private enterprise data and enrich this with information in the public domain, they can integrate with GenAI tools and platforms such as Open AI’s ChatGPT or AWS Bedrock.

Challenges ahead

The pace of change in the world of GenAI is quick and organisations that don’t respond in time may be left behind. Ideally, businesses should be embracing this powerful technology rather than rejecting it. But that definitely doesn’t mean that one-size-fits-all when it comes to GenAI models and there are certainly a number of challenges to be addressed before GenAI models can gain widespread adoption in enterprise environments.

First, there’s the issue of reliability. While the generated content from a large language model looks original, it is in fact mimicking a pattern based on a similar training data set it has been exposed to. Many times, the generated information is known to be false. And the same question can generate different answers.

Secondly, we have privacy issues. The data and the input conditions that the users share are used to train the larger model. So, valuable trade secrets or PII data can be shared, inadvertently leading to compliance violations. In addition, the generation and exchange of business-specific content must adhere to strict legal and data privacy requirements – for example, when companies perform a Data Protection Impact Assessment (DPIA) they must ensure compliance with the General Data Protection Regulation (GDPR). Most of the GenAI platform vendors do offer the possibility of keeping your enterprise data exclusive and not used for general training purposes but it’s important that businesses who plan to use GenAI take this into account.

Then there’s the issue of bias. Content generated by AI is tailor-made based on the input prompt. You can also train the model using favourable data points only without exposing it to the full picture. Ultimately, you can mould the output the way you want – both useful and harmful. The tone of generated content could be authoritative while in fact it could be a subjective view and it would be easy to manipulate a gullible user and influence their views pretty convincingly with GenAI. Also, the risk of generating fake news, fake video and audio clips will only get higher.

Moderation filters

That’s not to say that these challenges are insurmountable. One way to combat these threats is to apply the proper moderation filters on the end user interface through which GenAI tools can be used by ‘normal’ users. And, without a doubt, for business use, enterprises must follow a ‘human in the middle’ approach. i.e., all generated content must be moderated by a real person before being rolled out for regular consumption. Human control and moderation will be required for some time to boost the accuracy and consistency of the generated content, help reduce socio-political biases and ensure that a company’s competitive edge is not compromised.

Considering all of the above, enterprises need to develop a point of view of how GenAI applies to them. Additionally, it will be vital to follow the best practices from GenAI vendors – for example, the use of moderation filters from Open AI. What we are also seeing is individual countries scrambling to come up with their own AI policies, something else that businesses will need to take into account, making sure the local AI policy is adhered to, following the proper protocols as outlined by respective governments.

Rapid evolution

In terms of how Generative AI will evolve over the next five-to-ten years, investments in the technology will increase tremendously – both in terms of generating better models as well as in the hardware space, with faster more powerful chips and the need for more network bandwidths. Its impact should definitely not be underestimated. All media content we will consume in the coming years will be influenced by GenAI; the internet search as we know it will move more towards a tailored, conversational experience; tools that detect content generated by AI will get more smarter, and regulatory and compliance will get ever-tighter.

ChatGPT and other GenAI models represent disruptive solutions that already are helping consumers refine the search process, automate the creation of content and boost individual productivity. While we expect enterprises to adopt this powerful technology rapidly, we also hope they are aware of the potential risks, inaccuracy and privacy concerns involved too. Naturally, it’s only a matter of time before the GenAI space matures and addresses such concerns. In the meantime, with human control and moderation, GenAI models have the potential to revolutionise enterprise environments.