AI меняет подход к морской логистике: конец копированию и вставке данных

По мнению Уилла Робинсона, основателя HelmOS, искусственный интеллект (AI) начинает менять подход к морской логистике, убирая необходимость копирования и вставки данных между разными системами. Это позволяет коммерческим командам работать более эффективно и принимать более обоснованные решения. Исторически, программное обеспечение для морской логистики было построено на основе трех основных компонентов: базы данных, бэкэнда и фронтэнда. Однако это привело к фрагментации данных и необходимости ручного копирования и вставки данных между системами. AI меняет эту ситуацию, позволяя автоматизировать сбор и обработку данных из разных источников. Одним из ключевых преимуществ AI в морской логистике является возможность автоматизировать сбор и обработку данных из разных источников. Это позволяет коммерческим командам работать более эффективно и принимать более обоснованные решения. Кроме того, AI может помочь в автоматизации процессов, таких как обработка электронной почты и WhatsApp-сообщений, а также предоставлять мгновенную обратную связь по вопросам, связанным с морской логистикой. Однако для того, чтобы AI работал эффективно, необходимо иметь надежные и точные данные. Это привело к консолидации данных и созданию стратегической инфраструктуры для коммерческих команд. Компании, такие как Kpler, Veson и Signal Ocean, уже начали этот процесс, приобретая и интегрируя данные из разных источников. В ближайшие годы, морская логистика может стать более конкурентной, с фокусом на владении наиболее надежными данными и предоставлении наиболее эффективных поверхностей для взаимодействия с пользователями. Победители будут те, кто сможет предоставить наиболее точные и уникальные данные, а также наиболее интуитивно понятные и эффективные поверхности для взаимодействия с пользователями. В заключение, AI меняет подход к морской логистике, убирая необходимость копирования и вставки данных между разными системами. Это позволяет коммерческим командам работать более эффективно и принимать более обоснованные решения. Однако для того, чтобы AI работал эффективно, необходимо иметь надежные и точные данные, а также предоставлять наиболее эффективные поверхности для взаимодействия с пользователями.

Оцените материал

Поделиться