从预测客户需求到优化配送路线，从监控供应商绩效到预测维护需求，人工智能有能力彻底改变我们所熟知的供应链。
然而，这一切仍取决于一个关键因素：准备就绪。许多组织在结构、文化或技术层面实际上尚未做好大规模整合人工智能的准备，而人工智能往往被仅仅视为可以嵌入现有工作流程的精美仪表板或巧妙的算法。许多企业未能理解的是，如果没有坚实的基础，人工智能的结果往往令人失望，甚至造成损害。数据质量低下、系统碎片化、员工缺乏培训以及薄弱的网络防御实际上会削弱人工智能的承诺，使公司面临运营失败和声誉受损的风险。
为了充分发挥人工智能的全部潜力，供应链领导者必须首先加强其现有运营。企业不应盲目冲入最新的技术创新，而需要确保拥有让人工智能蓬勃发展的基础设施。这建立在数据完整性、熟练人员、强有力的治理和伦理监督之上。
使用共同的语言
关于人工智能的每一次讨论都应始于数据。在现代供应链中，信息在全球范围内的供应商、物流提供商、制造商和零售商之间流动。然而，这些数据流很少能整齐对齐，数据往往滞留在孤岛中，被困在不兼容的格式中，并分散在从未设计为相互通信的遗留系统中。
这正是人工智能经常受阻的地方，因为机器学习算法无论多么先进，都依赖于一致且准确的数据来学习模式并进行预测。因此，迈向人工智能就绪的第一步是为供应链创建“罗塞塔石碑”，通过清理、规范化和标准化数据，创建一个连接系统、地区和伙伴的共同语言。
一旦数据实现互操作性，组织就可以开始将供应链视为一个集成的生态系统，而不是由不相连实体组成的拼凑物，人工智能才能真正开始揭示带来真正竞争优势的见解。
合适的工具用于合适的工作
采用通用、“万能”人工智能解决方案的诱惑很大，但这些系统往往难以把握供应链管理的细微差别。真正有效的供应链人工智能必须了解行业的具体动态，例如需求的季节性波动、原材料价格的波动性、不同市场之间的监管差异以及全球采购网络的相互依赖性。现成的人工智能工具可能识别出模式，但如果没有行业特定知识，其见解可能会流于表面甚至具有误导性。
原生供应链人工智能解决方案在设计时考虑了这些复杂性，不仅旨在处理数据，还旨在通过运营专业知识（无论是采购、库存优化还是供应商风险管理）来解读数据。
保护数字核心
允许在整个供应链中实现实时可见性的互联互通性也会增加网络攻击的可能性，而人工智能凭借其“致命三重奏”——即系统能够访问内部数据、暴露于不可靠输入并能进行外部通信——引入了传统网络安全模型难以控制的额外风险。
捷豹路虎运营遭受的勒索软件攻击，被广泛认为是英国历史上代价最昂贵的攻击之一，展示了现代制造对数字连续性的依赖程度，而对欧洲机场值机系统的网络攻击造成了广泛的延误和取消，说明了物流和运输链仍然多么脆弱。
在这种环境下，网络安全不能再被视为满足合规性的待办事项，而应作为嵌入人工智能采用每个阶段的战略重点。
人的因素
对于许多员工来说，人工智能仍然是一个令人望而生畏的前景，这是一种快速发展的技术，威胁着使他们变得无关紧要。然而，人工智能不应被视为取代人类员工的工具，而是通过自动化重复性任务（如数据录入或常规排程）来赋能员工，使他们能够专注于解决问题、创造性思维、关系建立和战略规划。
为了实现这一目标，组织不仅要投资于正确的技术，还要投资于持续学习，以确保员工既了解人工智能的机制，也了解其影响，例如数据隐私、算法偏见和伦理部署。当人们掌握人工智能的有效之处及其局限性时，他们就能自信且负责任地使用它，确保采取“人在回路”的方法，这对于添加上下文和防止错误至关重要。
保持人工智能的诚实
即使人工智能变得更加强大，它的道德水平仍然仅取决于指导其使用的框架。在供应链中，数据中的偏见可能导致结果中的偏见，扭曲预测、供应商评级甚至劳动力决策。没有适当的人类监督和干预的自动推荐可能会无意中优先考虑成本而非可持续性，或者效率而非安全。
这就是为什么组织必须优先考虑强大的治理和伦理监督，明确界定人工智能的训练、部署和评估边界，并确保透明度构建在每个层级中，确保所有决定都可以追溯、质疑和改进。
治理有能力将人工智能从“只是一个工具”转变为协作伙伴。机器带来速度和模式识别能力，而人类带来常识、背景和道德推理，两者之间的反馈循环确保人工智能系统随着时间的推移以负责任的方式学习，符合商业目标和社会价值观。
从炒作到成熟
迈向人工智能就绪供应链的过程是有意识的转型过程，触及组织的各个方面，从数据架构到劳动力文化、安全措施、治理理念和技术选择。
那些将人工智能视为快速修复方案的组织很可能会发现自己陷入试错循环，花费时间和金钱在从未完全交付的系统上。另一方面，那些以耐心和目的性对待它的组织会发现，人工智能可以成为比效率工具更多的东西，作为一种战略推动者，增强韧性、提高预见性并促进整个供应链生态系统的协作。
人工智能的发展速度将继续超过大多数组织的预测能力，但负责任创新的原则将保持不变：明确的目标、高质量的数据、对伦理的尊重以及对人员的投资。从长远来看，定义供应链未来的不是算法，而是设计、指导和完善它们的人。
作者简介
埃里克·勒菲弗，JAGGAER 首席工程官
作为首席工程官（CEngO），埃里克制定并监督 Jaggaer 的技术战略。凭借超过 25 年领导技术团队的经验，他是确立企业愿景的坚定支持者，然后为团队提供工作空间，确保他们拥有发挥全部潜力的自由。
埃里克在其职业生涯中拥有丰富的领导团队经验，专注于关键的高交易量交易。最近，埃里克担任 Sovos 的首席技术官（CTO），Sovos 是一家全球电子发票合规性和 1099 报告服务提供商。他还曾担任 Fiserv 核心支付受理业务单元的首席技术官，在那里他领导了一个支持全球最大支付卡处理量的全球组织。
埃里克在陆军国民警卫队担任战斗工程师和班长的六年里，锤炼了他的领导风格。在那里，他学到了专业性、问责制的重要性，以及任务永远优先，但人员始终至关重要。