發布日期: 2026-06-13
「機器學習」的種種神奇之處不勝枚舉,但這不過是各行各業的業者對科技(包括人工智慧)恐懼的最新體現,他們擔心科技會讓他們失去競爭力。然而,真正的問題並非人工智慧會取代你,而是你所在產業中的其他人會比你更有效地運用人工智慧。很快,他們就能以更快的速度做出決策,更有效地削減成本,並以前所未有的精準度進行預測。而你卻對此一無所知,不明白自己為何落後這麼多。
以物流及供應鏈為例;首先,人工智慧不會直接闖進你的倉庫把你趕出去。把它看作是你見過的最強大、最高效的生產力工具,它將提高那些懂得如何運用它的供應鏈專業人士的工作標準。真正的競爭對手是那些已經在部署人工智慧驅動的預測分析來縮短交貨週期、降低庫存成本的供應鏈經理。還記得早期企業當初對數位平台、條碼甚至電子商務的抗拒嗎?許多企業等到為時已晚,最終被更靈活的競爭對手淘汰出局。人工智慧領域也正在發生同樣的情況,只不過現在它的發展速度比我們以往見過的任何趨勢都要快。
這或許又是一個被誇大的頭銜。然而,一位擁有供應鏈專業知識的首席人工智慧長(CAIO)確實能夠改變格局。這並非允許每個部門自行調整人工智慧工具,而是將它們全部納入未來可能的戰略路線圖內。但供應鏈中的人工智慧至關重要,絕不能任由缺乏指導的試點計畫隨意進行。
而,資訊長 (CAIO) 在整個供應鏈中的職責可能包括:
供應鏈中缺乏專門的人工智慧領導,就好比參加全球航運競賽卻沒有製定航線計畫。你或許能勉強維持一段時間,但最終會被那些利用即時數據和機器學習洞察來規劃航線的競爭對手遠遠甩在後面。
現實情況是:如果你的供應鏈預算中沒有人工智慧這一項,你就是在自找麻煩。人工智慧不再是遙不可及的未來奢侈品,它已經成為新的標準,就像幾年前的即時追蹤和自動化倉庫系統一樣。
四、沒有策略,人工智慧就只是猜測
人工智慧並非萬能靈藥。如果只是簡單地將其應用於採購或物流流程,則可能會創造出一個看似簡單,但實際上或許會是個複雜難解的狀況,最終帶來的麻煩遠比解決的問題多。要成功應用人工智慧,需要一份藍圖:
五、相信資訊長(或稱人工智慧團隊)能夠掌控願景
有效的領導力並不意味著你必須親自成為人工智慧或機器學習專家。它意味著意識到你需要專業的供應鏈支持,然後放手讓這些專家各司其職。如果你對人工智慧專案進行微觀管理,卻對其技術基礎一無所知,那麼你就會在最佳創意生根發芽之前就扼殺牠們。
擔心失去控制權?真正的危險在於落後於那些在人工智慧領域領先的競爭對手。請記住,沒有任何一個人能夠獨自掌控現代供應鏈,尤其是在如今這種數據驅動的環境下。
在供應鏈中應用人工智慧並非只是安裝新的軟體或工具那麼簡單。它關乎於倡導一種鼓勵實驗、數據驅動決策和開放溝通的企業文化。例如:
當你的供應鏈團隊將人工智慧視為賦能工具而不是威脅時,它將為你帶來你甚至不知道存在的效率提升。
縱觀商業史:那些抵制重大技術變革浪潮,無論是網路、電子商務或自動化的公司,最終都只能被市場式微。供應鏈領域也可能重蹈覆轍,或許會比其他領域更快,因為全球貿易瞬息萬變。
捫心自問: 大家準備好成為下一個反面教材了嗎? 或許每天、每分、每秒,你的競爭對手是不斷的用時間來優化他們的人工智慧運營,而你卻只能疲於追趕。
簡言之,人工智慧並非要取代供應鏈中的工作崗位,而是要大幅提升這些崗位的效率。真正的問題是: 大家/你能駕馭這股力量嗎? 還是袖手旁觀,眼睜睜地看著擁有人工智慧且決心不懈優化的競爭對手奪走你的市場份額?自滿會毀掉你的職業生涯。擁抱人工智慧,增加對相關角色和資源的投入,並保持求知欲。最終,那些與人工智慧共同成長的供應鏈領導者將帶領他們的組織走向前所未有的韌性、效率和獲利能力。 而那些不這麼做的呢?他們只會成為那些準備不足的企業如何在短時間內滑向淘汰的案例之一。
那麼,大家準備好迎接人工智慧了嗎?
資料來源https://supplychains.com/ai-supply-chain-job/