ChatGPT potrebbe migliorare il fleet management?

ChatGPT è probabilmente il software del momento. Sviluppato da OpenAI, organizzazione non profit fondata nel 2015 da Elon Musk e dall’imprenditore informatico Sam Altman, questo chatbot sfrutta le potenzialità dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico per simulare una conversazione il più autentica possibile con un utente umano.

Un vero e proprio assistente virtuale, che in pochissimo tempo è stato testato nei campi più disparati dello scibile umano. Sin dal suo lancio, avvenuto alla fine di novembre del 2022, il programma di ChatGPT si è cimentato in un numero incredibile di attività: dalla richiesta di informazioni di base (date di eventi storici, ricette di cucina, curiosità, ecc.) a scrivere e-mail in uno stile definito fino alla composizione di testi di canzoni o poesie su un dato argomento.

È probabile che l’uso e sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico in grado di generare risposte coerenti e appropriate con un linguaggio “naturale” potrebbe essere una delle rivoluzioni informatiche più rilevanti di sempre.

Un sovvertimento degli equilibri uomo-macchina visto con apprensione persino da Sam Altman, che in un’intervista al The Guardian ha esposto le sue paure sull’evoluzione repentina di programmi come CatGPT. 

“Sono particolarmente preoccupato – ha sottolineato il fondatore di OpenAI – che questi modelli possano essere utilizzati per la disinformazione su larga scala. Ora che stanno migliorando sempre di più nella scrittura di codice informatico, potrebbero anche essere usati per eseguire cyber-attacchi“.

Tardivi “Scenari Terminator” a parte, sono indubbie le potenzialità di tool come ChatGPT. Uno degli ultimi ambiti di applicazione rimasti inesplorati da questo nuovo tipo di tecnologia era quello della gestione delle flotte aziendali. Fino a oggi.

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Migliorare l’efficienza della flotta con l’AI

Come possono essere utilizzati ChatGPT e gli strumenti di intelligenza artificiale per migliorare la gestione della flotta della mia azienda? È questa la domanda che probabilmente si è posto Stephen Joos, Vice President of Strategy and Corporate Development di Fluid Truck, piattaforma americana di noleggio di veicoli commerciali on-demand.

Un quesito che si inserisce in un obiettivo più ampio. L’esperimento di Joos ha infatti l’intento di scoprire nuove e più efficienti soluzioni per aiutare i propri clienti: dalle flotte e fino ai conducent, passando per i lavoratori delle piattaforme digitali gig e i liberi professionisti.

Il manager di Fluid Truck ha creato un foglio di calcolo molto dettagliato. Al suo interno erano presenti i nomi 60 ristoranti nell’area di Denver, con indirizzi, numero di pacchi da consegnare e la capacità di carico dei veicoli impiegati per il lavoro da svolgere.

Dopo aver copiato e incollato i dati su ChatGPT, il programma ha analizzato le informazioni date da Jools rispondendogli in maniera incredibilmente amichevole. “Ehi – ha scritto il programma nella chat – sembra che tu stia cercando di fare qualcosa con i percorsi. Ecco cosa posso fare”.

Joos ha quindi chiesto di mostrare quanti conducenti sarebbero stati necessari in base ai dati inseriti. Il manager ha specificato che la consegne sarebbero state fatte nell’arco di quattro ore, utilizzando dei furgoni con uno spazio di carico pari a 11 m³.

In prima battuta il programma ha restituito frammenti di codice, come se Joos fosse uno sviluppatore di software. La risposta del manager è stata “Non ho bisogno di codice. Ho bisogno che tu risolva il problema”. Il programma ha risposto che Joos avrebbe avuto bisogno di quattro conducenti. L’uomo ha poi chiesto, e ricevuto, anche un elenco di percorsi descritti attraverso una serie di indicazioni che potevano essere facilmente consultate anche dai conducenti.

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Errare è “umano”

Usando gli stessi input, Joos ha cambiato il tipo di alimentazione dei veicoli inseriti nel foglio di calcolo. L’uomo ha infatti sostituito i furgoni con motore a combustione interna con quelli full-electric per vedere come sarebbero cambiati i parametri dei percorsi proposti da ChatGPT.

La risposta del programma è stata che, con i veicoli EV, sarebbero stati necessari tre conducenti. Joos ha scritto nella conversazione con ChatGPT: “Questa cosa non può non può essere corretto, dovrebbero essere di più”. Il programma ha letteralmente risposto: “In realtà, hai ragione, hai bisogno di più conducenti. Sono necessari otto driver”.

È proprio questo il grande e attuale limite dell’efficenza di ChatGPT. Essendo un software AI che funziona su modelli di apprendimento automatico, sta ancora “imparando” a conoscere il mondo. Ci vorrà ancora un discreto lasso di tempo prima che possa dare delle risposte affidabili e precise. 

Un intoppo che può essere corretto dall’utente con una serie di domande sempre più specifiche, he possono restringere il margine di errore di chatGPT.

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Le potenzialità di ChatGPT nel fleet management 

In realtà esistono già dei programmi per ottimizzare i percorsi delle flotte consultabili online oppure sviluppati da aziende come Geotab e ALD Automotive. Entrambi tengono conto di numerosi input come le dimensioni del veicolo utilizzato, le priorità di consegna, la quantità di tempo disponibile, eventuali modifiche del percorso e altro ancora.

Joos non pensa che ChatGPT stia per usurpare quei software. Potrebbe però funzionare per piccoli lavori. Il codice prodotto dal programma di AI potrebbe tuttavia essere usato da un team di sviluppo per integrarlo in una piattaforma più sofisticata.

A livello di fleet management una serie di aree in cui ChatGPT potrebbe dimostrarsi un alleato molto valido potrebbero essere quelle caratterizzate da grandi quantità di dati e problemi da risolvere.

Una di queste potrebbe essere sicuramente quella della manutenzione preventiva. L’AI di ChatGPT potrebbe calcolare automaticamente quando le parti dei veicoli devono essere sostituite (motore, pneumatici, ecc.), organizzando allo stesso tempo i programmi delle revisioni o dei controlli periodici.

Un’organizzazione capillare, ottenuta dal software AI grazie all’elaborazione dei dati relativi ai cicli di lavoro e di vita media oltre che della frequenza della manutenzione e degli intervalli di sostituzione delle parti meccaniche dei veicoli commerciali impiegati.

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