Sebelum kita menjelajahi aspek keberlanjutan, mari kita ringkas bagaimana AI sudah merevolusi logistik global:

Optimasi Rute

Algoritma AI sedang mengubah perencanaan rute, jauh melampaui navigasi GPS sederhana. Misalnya, sistem ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) dari UPS menggunakan algoritma canggih untuk mengoptimalkan rute pengiriman. Ini mempertimbangkan faktor seperti pola lalu lintas, prioritas paket, dan jendela pengiriman yang dijanjikan untuk menciptakan rute yang paling efisien. Hasilnya? UPS menghemat sekitar 10 juta galon bahan bakar setiap tahun, mengurangi biaya dan emisi.

Sebagai manajer produk di Amazon, saya bekerja pada sistem serupa yang tidak hanya mengoptimalkan pengiriman terakhir, tetapi juga berkoordinasi dengan operasi gudang untuk memastikan paket yang tepat dimuat dalam urutan optimal. Tingkat integrasi ini antara berbagai bagian rantai pasokan hanya mungkin dengan kemampuan AI untuk memproses jumlah data yang besar secara real-time.

Visibilitas Rantai Pasokan

Sistem pelacakan yang ditenagai AI memberikan visibilitas yang belum pernah terjadi sebelumnya ke dalam rantai pasokan. Selama saya di Maersk, kami mengembangkan sistem yang menggunakan sensor IoT dan AI untuk memberikan pelacakan waktu nyata kontainer. Ini tidak hanya tentang lokasi – sistem memantau suhu, kelembaban, dan bahkan mendeteksi upaya akses tidak sah.

Misalnya, ketika mengirimkan produk farmasi yang sensitif, setiap deviasi suhu bisa segera dideteksi dan diperbaiki. AI tidak hanya melaporkan masalah; itu memprediksi masalah potensial berdasarkan prakiraan cuaca dan data historis, memungkinkan intervensi proaktif. Tingkat visibilitas dan kemampuan prediktif ini secara signifikan mengurangi kerugian dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Pemeliharaan Prediktif

AI merevolusi cara kita mendekati pemeliharaan peralatan di logistik. Di Amazon, kami mengimplementasikan model pembelajaran mesin yang menganalisis data dari sensor pada ban berjalan, mesin pengatur, dan kendaraan pengiriman. Model-model ini bisa memprediksi kapan suatu peralatan kemungkinan akan gagal, memungkinkan pemeliharaan dijadwalkan selama jam-jam non-puncak.

Misalnya, sistem kami pernah memprediksi kegagalan potensial pada mesin pengatur kritis 48 jam sebelumnya. Peringatan awal ini memungkinkan kami melakukan pemeliharaan tanpa mengganggu operasi, berpotensi menyelamatkan jutaan dalam produktivitas yang hilang dan pengiriman terlambat.

Peramalan Permintaan

AI merevolusi cara kita memprediksi permintaan di industri logistik. Selama saya di Amazon, kami mengembangkan model pembelajaran mesin yang menganalisis tidak hanya data penjualan historis, tetapi juga faktor seperti tren media sosial, prakiraan cuaca, dan bahkan acara mendatang di berbagai wilayah.

Misalnya, sistem kami pernah memprediksi lonjakan permintaan untuk elektronik tertentu di wilayah tertentu, mengkorelasikannya dengan konvensi teknologi lokal yang tidak ada dalam radar kami. Ini memungkinkan kami menyesuaikan tingkat persediaan dan staf sesuai, menghindari kehabisan stok dan memastikan operasi yang lancar selama acara tersebut.

Optimasi Pengiriman Terakhir

Kaki terakhir pengiriman, dikenal sebagai pengiriman terakhir, sering kali merupakan bagian paling menantang dan mahal dari proses logistik. AI membuat kemajuan signifikan di sini juga. Di Amazon, kami bekerja pada sistem AI yang mengoptimalkan tidak hanya rute, tetapi juga metode pengiriman.

Misalnya, di area perkotaan, sistem akan menganalisis pola lalu lintas, ketersediaan parkir, dan bahkan metode akses bangunan untuk menentukan apakah pengiriman van tradisional, kurir sepeda, atau bahkan pengiriman drone akan paling efisien untuk setiap paket. Tingkat optimasi ini yang sangat rinci menghasilkan pengiriman yang lebih cepat, biaya yang lebih rendah, dan kemacetan perkotaan yang berkurang.

Dilema Manajer Produk

Sebagai manajer produk di industri logistik, kami ditugaskan untuk mengemudi inovasi dan efisiensi. AI menawarkan kesempatan tak tertandingi untuk melakukan hal tersebut. Namun, kami sekarang menghadapi dilema kritis:

Penghematan Efisiensi

Di satu sisi, rantai pasokan yang ditenagai AI lebih dioptimalkan daripada sebelumnya. Mereka mengurangi limbah, meminimalkan konsumsi bahan bakar, dan berpotensi menurunkan jejak karbon operasi logistik secara keseluruhan. Algoritma optimasi rute yang kami implementasikan dapat secara signifikan mengurangi mil yang tidak perlu dan emisi.

Biaya Lingkungan

Di sisi lain, kami tidak bisa mengabaikan biaya lingkungan dari AI itu sendiri. Pelatihan dan operasi model AI besar mengonsumsi sejumlah besar energi, menyebabkan peningkatan permintaan daya dan, dengan demikian, emisi karbon.

Ini menimbulkan pertanyaan penting bagi kami sebagai manajer produk: Bagaimana kami menyeimbangkan keuntungan keberlanjutan dari rantai pasokan yang dioptimalkan AI dengan dampak lingkungan dari sistem AI itu sendiri?

Tanggung Jawab Baru untuk Manajer Produk

Di era AI, peran kami sebagai manajer produk telah diperluas. Kami sekarang memiliki tanggung jawab tambahan untuk mempertimbangkan keberlanjutan dalam proses pengambilan keputusan kami. Ini melibatkan:

1. Analisis Siklus Hidup: Kami harus mempertimbangkan seluruh siklus hidup produk AI kami, dari pengembangan hingga penerapan dan pemeliharaan, menilai dampak lingkungan mereka pada setiap tahap.
2. Metri Efisiensi: Selain KPI tradisional, kami perlu mengintegrasikan metri keberlanjutan ke dalam evaluasi produk kami. Ini mungkin termasuk konsumsi energi per optimasi, pengurangan jejak karbon, atau ROI keberlanjutan.
3. Pemilihan Vendor: Ketika memilih solusi AI atau penyedia cloud, efisiensi energi dan penggunaan sumber energi terbarukan harus menjadi kriteria seleksi utama.
4. Fokus Inovasi: Kami harus memprioritaskan dan mengalokasikan sumber daya untuk proyek yang tidak hanya meningkatkan efisiensi operasional tetapi juga meningkatkan keberlanjutan.
5. Pendidikan Stakeholder: Kami perlu mendidik tim kami, eksekutif, dan klien tentang pentingnya praktik AI berkelanjutan di logistik.

Pemimpin Industri Membuka Jalan

Sebagai manajer produk, kami dapat belajar banyak dari bagaimana pemimpin industri menangani tantangan menyeimbangkan efisiensi AI dengan keberlanjutan. Izinkan saya membagikan beberapa wawasan dari pengalaman saya di Amazon dan Maersk.

Amazon Web Services (AWS): Pionir Komputasi Awan Berkelanjutan

Selama saya di Amazon, saya menyaksikan langsung komitmen perusahaan untuk mengurangi konsumsi daya infrastruktur AWS, yang menghosting berbagai beban kerja AI dan pembelajaran mesin untuk logistik dan industri lainnya. AWS telah mengimplementasikan beberapa strategi untuk meningkatkan efisiensi energi:

1. Energi Terbarukan: AWS telah berkomitmen untuk memasok operasinya dengan 100% energi terbarukan pada tahun 2025. Hingga 2023, mereka telah mencapai 85% penggunaan energi terbarukan.
2. Perangkat Kustom: Amazon merancang chip kustom seperti prosesor AWS Graviton, yang hingga 60% lebih efisien energi daripada instance berbasis x86 yang setara untuk kinerja yang sama.
3. Konservasi Air: AWS telah mengimplementasikan teknologi pendinginan inovatif dan menggunakan air yang diperbarui untuk pendinginan di banyak wilayah, secara signifikan mengurangi konsumsi air.
4. Pembelajaran Mesin untuk Efisiensi: Ironisnya, AWS menggunakan AI itu sendiri untuk mengoptimalkan efisiensi energi pusat datanya, memprediksi dan menyesuaikan beban komputasi untuk meminimalkan pemborosan energi.

Sebagai manajer produk di logistik, kami dapat memanfaatkan kemajuan ini dengan memilih layanan cloud yang efisien energi dan mendorong penggunaan sumber daya komputasi berkelanjutan dalam implementasi AI kami.

Maersk: Menetapkan Standar Baru untuk Emisi Pengiriman

Di Maersk, saya adalah bagian dari tim yang bekerja menuju tujuan lingkungan yang ambisius yang sedang membentuk kembali industri pengiriman. Maersk telah menetapkan target emisi yang memimpin industri:

1. Emisi Nol Bersih pada 2040: Maersk bertujuan untuk mencapai emisi gas rumah kaca nol bersih di seluruh bisnisnya pada 2040, satu dekade sebelum tujuan Perjanjian Paris.
2. Target Jangka Pendek: Pada 2030, Maersk bertujuan untuk mengurangi emisi CO2 per kontainer yang diangkut sebesar 50% dibandingkan dengan tingkat 2020.
3. Inisiatif Koridor Hijau: Maersk mendirikan rute pengiriman tertentu sebagai “koridor hijau,” di mana solusi nol emisi didukung dan didemonstrasikan.
4. Investasi dalam Teknologi Baru: Perusahaan ini berinvestasi dalam kapal yang ditenagai metanol dan menjelajahi bahan bakar alternatif lainnya untuk mengurangi emisi.

Sebagai manajer produk di logistik, kami memainkan peran kunci dalam mengarahkan inisiatif teknologi dan AI kami untuk sejalan dengan tujuan keberlanjutan ini. Misalnya:

• Optimasi Rute: Kami mengembangkan algoritma AI yang tidak hanya mengoptimalkan untuk kecepatan dan biaya tetapi juga untuk efisiensi bahan bakar dan pengurangan emisi pada rute pengiriman reguler.
• Pemeliharaan Prediktif: Model AI kami untuk pemeliharaan prediktif membantu memastikan kapal beroperasi pada efisiensi puncak, lebih lanjut mengurangi konsumsi bahan bakar dan emisi.
• Visibilitas Rantai Pasokan: Kami menciptakan alat yang memberikan pelanggan data emisi rinci untuk pengiriman mereka, mendorong pilihan yang lebih berkelanjutan.

Jalan Menuju Masa Depan

Meskipun tantangan, saya percaya bahwa implementasi AI di logistik tetap merupakan upaya yang patut dilakukan. Sebagai manajer produk, kami memiliki kesempatan unik untuk mengemudi perubahan positif. Berikut alasannya dan bagaimana kami dapat melangkah maju:

Peningkatan Berkelanjutan

Sebagai manajer produk, kami berada dalam posisi unik untuk mengemudi evolusi solusi AI yang lebih efisien energi. Prinsip optimasi yang sama yang kami terapkan pada rantai pasokan dapat diarahkan untuk meningkatkan efisiensi sistem AI kami. Ini berarti terus mengevaluasi dan memperbarui model AI kami, tidak hanya untuk kinerja tetapi juga untuk efisiensi energi. Kami harus bekerja erat dengan ilmuwan data dan insinyur untuk mengembangkan model yang mencapai akurasi tinggi dengan daya komputasi yang lebih rendah. Dengan membuat efisiensi energi sebagai indikator kinerja utama untuk produk AI kami, kami dapat mengemudi inovasi di area kritis ini.

Dampak Positif Bersih

Sementara sistem AI mengonsumsi energi yang signifikan, skala optimasi yang mereka bawa ke logistik global kemungkinan besar menghasilkan dampak lingkungan positif bersih. Peran kami adalah memastikan dan memaksimalkan keseimbangan positif ini. Ini memerlukan pandangan holistik tentang operasi kami. Kami perlu mengimplementasikan sistem pemantauan komprehensif yang melacak tidak hanya konsumsi energi sistem AI kami tetapi juga penghematan energi yang dihasilkan di seluruh rantai pasokan. Dengan mengkuantifikasi dampak bersih ini, kami dapat membuat keputusan berbasis data tentang inisiatif AI mana yang harus diprioritaskan. Lebih lanjut, kami dapat menggunakan data ini untuk menciptakan narasi yang persuasif tentang manfaat keberlanjutan dari produk kami, yang dapat menjadi alat kuat dalam komunikasi pemangku kepentingan dan upaya pemasaran.

Katalis Inovasi

Tantangan keberlanjutan mengemudi inovasi di komputasi hijau dan energi terbarukan. Sebagai manajer produk, kami dapat memimpin dan mengarahkan inovasi ini dalam organisasi kami. Ini mungkin melibatkan kemitraan dengan startup teknologi hijau, mengalokasikan anggaran untuk R&D berfokus keberlanjutan, atau menciptakan tim “hijau” lintas fungsional untuk menangani tantangan keberlanjutan. Kami juga harus tetap mendapat informasi tentang teknologi yang muncul seperti komputasi kuantum atau chip neuromorfik yang menjanjikan efisiensi energi yang jauh lebih baik. Dengan memposisikan diri kami di garis depan inovasi ini, kami dapat memastikan produk kami tidak hanya mengikuti tren keberlanjutan tetapi menetapkan standar baru untuk industri.

Visi Jangka Panjang

Kami perlu mengambil pandangan jangka panjang, mempertimbangkan bagaimana keputusan produk kami hari ini akan mempengaruhi keberlanjutan di masa depan. Ini termasuk memprediksi transisi ke sumber energi yang lebih bersih, yang akan menurunkan biaya lingkungan dari sistem AI selama waktu. Sebagai manajer produk, kami harus menjadi advokat dan merencanakan transisi ini dalam operasi kami. Ini mungkin melibatkan menetapkan timeline ambisius untuk beralih ke sumber energi terbarukan, atau merancang sistem kami untuk dapat disesuaikan dengan teknologi energi masa depan. Kami juga harus memikirkan tentang seluruh siklus hidup produk kami, termasuk bagaimana mereka dapat dibongkar atau diperbarui secara berkelanjutan di akhir hidup mereka. Dengan mengintegrasikan pemikiran jangka panjang ini ke dalam strategi produk kami, kami dapat menciptakan solusi yang benar-benar berkelanjutan yang dapat bertahan dalam ujian waktu.

Keunggulan Kompetitif

Praktik AI berkelanjutan dapat menjadi pembeda signifikan di pasar. Manajer produk yang sukses menyeimbangkan efisiensi dan keberlanjutan akan memimpin industri ke depan. Ini tidak hanya tentang melakukan kebaikan untuk planet – ini tentang memposisikan produk kami untuk kesuksesan di masa depan. Pelanggan, terutama di ruang B2B, semakin memprioritaskan keberlanjutan dalam keputusan pembelian mereka. Dengan membuat keberlanjutan menjadi fitur inti dari produk kami, kami dapat memanfaatkan permintaan pasar yang tumbuh ini. Kami harus bekerja dengan tim pemasaran kami untuk mengkomunikasikan upaya keberlanjutan kami secara efektif, berpotensi mengejar sertifikasi atau kemitraan yang memvalidasi kredensial hijau kami. Lebih lanjut, karena peraturan sekitar AI dan keberlanjutan berkembang, produk dengan kinerja lingkungan yang kuat akan lebih siap memenuhi persyaratan masa depan.

Tanggung Jawab Etis

Sebagai pemimpin di bidang AI dan logistik, kami memiliki tanggung jawab etis untuk mempertimbangkan dampak yang lebih luas dari pekerjaan kami. Ini melampaui kekhawatiran lingkungan untuk mencakup dampak sosial dan ekonomi di rantai pasokan. Kami harus mempertimbangkan bagaimana sistem AI kami mempengaruhi pekerjaan, privasi, dan kesetaraan. Dengan mengambil pendekatan proaktif terhadap pertimbangan etis ini, kami dapat membangun kepercayaan dengan pemangku kepentingan kami dan menciptakan produk yang memberikan kontribusi positif pada masyarakat secara keseluruhan. Ini mungkin melibatkan implementasi kerangka etika AI, melakukan penilaian dampak secara teratur, atau berinteraksi dengan berbagai pemangku kepentingan untuk memahami perspektif yang berbeda tentang pekerjaan kami.

Kolaborasi dan Berbagi Pengetahuan

Tantangan AI berkelanjutan di logistik terlalu besar untuk diatasi oleh satu perusahaan saja. Sebagai manajer produk, kami harus mendorong kolaborasi dan berbagi pengetahuan dalam industri. Ini bisa melibatkan partisipasi dalam konsorsium industri, kontribusi pada proyek open-source, atau berbagi praktik terbaik di konferensi dan publikasi. Dengan bekerja bersama, kami dapat mempercepat pengembangan solusi AI berkelanjutan dan menciptakan standar yang mengangkat seluruh industri. Lebih lanjut, dengan memposisikan diri kami sebagai pemimpin pemikir di ruang ini, kami dapat meningkatkan reputasi profesional kami dan reputasi perusahaan kami.

Kesimpulan

Sebagai manajer produk di industri logistik, kami memiliki kesempatan – dan tanggung jawab – untuk membentuk masa depan logistik AI yang berkelanjutan. Tantangan menyeimbangkan manfaat AI dengan konsumsi energinya mengemudi inovasi di komputasi hijau dan energi terbarukan, dengan manfaat yang jauh melampaui sektor kami.

Dengan mempertimbangkan secara hati-hati baik penghematan efisiensi dan biaya lingkungan dari AI dalam keputusan produk kami, kami dapat mengemudi inovasi yang tidak hanya mengoptimalkan operasi tetapi juga memberikan kontribusi pada masa depan yang lebih berkelanjutan untuk logistik global. Ini adalah tantangan kompleks, tetapi satu yang menawarkan potensi besar bagi mereka yang bersedia memimpin.

Masa depan logistik tidak hanya tentang menjadi lebih cepat dan lebih efisien – itu tentang menjadi lebih pintar dan lebih berkelanjutan. Sebagai manajer produk, itu adalah tugas kami untuk membuat masa depan itu menjadi kenyataan.