Afbeeldingen op transportonderwerpen en Getty Images
Belangrijkste afhaalrestaurants:
- Marktleiders zeiden dat het uitbreiden van het gebruik van AI-agenten in de logistiek risico’s met zich meebrengt op het gebied van gegevensbeveiliging, governance en toegang die moeten worden aangepakt vóór de implementatie.
- Leidinggevenden waarschuwden dat slechte datakwaliteit, onduidelijk eigendom en kwetsbare interfaces de betrouwbaarheid van modellen kunnen ondermijnen en openingen kunnen creëren voor ongeoorloofde of kwaadwillige acties.
- Experts zeggen dat bedrijven sterker toezicht, due diligence bij leveranciers en training van werknemers nodig hebben om veilige gegevensverwerking te garanderen en de grenzen en feilbaarheid van AI-systemen te beheersen.
(Blijf het transportnieuws op de hoogte: Ontvang TTNews in uw inbox.)
Naarmate AI-agenten e-mails beginnen te verzenden, bestellingen verwerken en prijsaanbevelingen doen, wordt het belang van gegevensbeveiliging, governance en systeemtoegang steeds groter. Marktleiders zeiden dat deze problemen vanaf het begin moesten worden aangepakt.
AI belooft aanzienlijke verbeteringen in de workflow, maar breidt ook de routes uit waarlangs gevoelige informatie zich verplaatst.
“Om agententools te laten werken, moeten organisaties e-mails, oproepen en voicemails openen”, zegt Eric Rempel, Chief Innovation Officer van Redwood Logistiek. “Het opent de herkomst en het beheer van gegevens, en er is een beveiligingsaspect.”
Jonah McIntire, hoofd product en technologie bij Trimble, zei dat AI-agenten moeten worden beschermd tegen ongeoorloofde ophitsing.
“Als je een agent hebt die e-mails kan ontvangen, is het net een huis met een ontgrendelde deur”, zei hij. “Er kan van alles op worden gegooid, en hoe meer de wereld weet wat die agent kan doen, hoe meer er op zal worden gegooid.”
Naarmate de rol van AI groeit, moet ook toegangscontrole en monitoring toenemen.
“Iemand met kwade bedoelingen zou een agent kunnen vragen iets kwaadaardigs te doen,” zei McIntire. “Je zou zo’n agent kunnen vragen om elk procent te gaan zoeken… en het gewoon met vijf punten te verhogen. Je zou ongelooflijke corruptie hebben.”
Voordat wagenparken of logistieke bedrijven zelfs maar kunstmatige intelligentie in hun activiteiten introduceren, hebben ze schone, consistente en betrouwbare gegevens nodig als basis.
Levi Sorenson, AI-strategiemanager voor technologie- en compliancebedrijf Fleetworthy, zei dat de meeste vloten de omvang van deze uitdaging onderschatten.
“Er zijn zoveel gegevens, en het zijn niet allemaal goede gegevens”, zei hij. “Je hebt een heel proces nodig om het op te schonen en te promoten in bekende goede datasets, zodat het door de hele organisatie kan worden gebruikt.”
Fleetworthy maakt intern gebruik van gelaagde datasets en zal projecten pauzeren als de data van een klant te oud of inconsistent zijn om betrouwbare modellering te ondersteunen.
“Hygiëne is geen magie, het is wiskunde”, zei Sorenson.
Marc El Khoury, CEO van Technically Driven Truck Company Aifleetgenoemde belastinggegevens komen vaak onvolledig of conflicterend aan, waardoor modelleren een uitdaging wordt.
“We hebben checks and balances ingebouwd om informatie te valideren. Heeft het zin? Komt het overeen met wat we weten? Klopt het tarief? Het is erg moeilijk om goede modellen te bouwen als de brongegevens niet bruikbaar zijn.”
El Khoury zei dat veel van de AI-fouten die hij waarnam voordat hij Aifleet oprichtte, niet te wijten waren aan de modellen zelf, maar aan kerngegevens die te inconsistent waren om betrouwbare modellen te ondersteunen.
Hij voegde eraan toe dat een aanzienlijk bestuursrisico voortkomt uit softwaresystemen die ervan uitgaan dat de activiteiten volgens plan verlopen, wat vaak niet gebeurt in de transportsector.
“Veel algoritmen negeren randgevallen”, zei El Khoury, eraan toevoegend dat elk AI-systeem dat in het vrachtvervoer wordt gebruikt “de beslissingen voortdurend moet veranderen” om te voorkomen dat wagenparken vastlopen in onzekere of onrealistische aannames.
Zelfs als systemen veilig zijn, kan de betrouwbaarheid afnemen als de onderliggende gegevens onvolledig of in silo’s zijn.
Om de interoperabiliteit in de hele sector te ondersteunen Nationale Vereniging voor Motorvrachtverkeer werkt aan gemeenschappelijke applicatieprogrammeringsinterfaces zodat vervoerders, verladers, 3PL’s en TMS-aanbieders veilig en consistent gegevens kunnen uitwisselen, zegt Joe Ohr, Chief Operating Officer van NMFTA.
Gegevensbeveiliging is niet alleen afhankelijk van wat bedrijven intern doen, maar ook van hun leveranciers.
Keith Peterson, vice-president operations van NMFTA, zei dat kopers van AI-tools moeten weten hoe hun gegevens worden opgeslagen, of deze geïsoleerd zijn of gemengd met de informatie van andere klanten en of deze worden gebruikt om modellen te trainen.
“Zullen de gegevens openbaar beschikbaar zijn of zijn ze privé?” vroeg hij.
Daarnaast moet het data-eigendom duidelijk zijn. De geloofwaardigheid van de leverancier maakt deel uit van die vergelijking.
Ahmed Ebrahim, vice-president strategische allianties bij McLeod Software, zegt dat externe AI-leveranciers vaak diepgaande toegang tot klantspecifieke datasets nodig hebben, waardoor het belang van goed gedefinieerde rollen en verantwoordelijkheden voor databeheer en modelleringsgedrag toeneemt.
“Het is verbazingwekkend hoeveel diepgang er nodig is om de gegevens van die klant te gebruiken en het AI-model voor hun omgeving te trainen”, zei hij.
Omdat data governance net zo goed over mensen gaat als over data, moeten werknemers worden getraind in wat wel en niet kan worden gedeeld, aldus Sorenson van Fleetworthy.
“Je wilt ervoor zorgen dat iemand niet per ongeluk klantenlijsten of andere dingen lekt die je niet wilt”, legde hij uit.
Maar zelfs de best beheerde systemen zullen fouten maken, en Tom McLeod, CEO van McLeod, zei dat gebruikers voorzichtig moeten blijven. “Ga er niet vanuit dat AI onfeilbaar is. Het is belangrijk om te weten wat het wel en niet kan doen”, zei hij.
Wilt u meer nieuws? Luister hieronder naar de dagelijkse briefing van vandaag of ga hier voor meer info:
