AI热潮绝非炒作
人工智能的应用领域非常广泛，在过去的一年里鲜有匹敌。人们对AI的兴趣与日俱增，但AI的潜力才被开发了冰山一角。AI为传统技术难以解决的问题（如大数据分析、图像和语言识别等）提供支持。AI还为提高供应链流程的效率和韧性开辟了多重契机。
举例而言，AI能够在大量数据中识别模式，对需求和利用率做出重要预测，还可以利用机器人技术，实现工作流程的智能自动化。此外，AI还能通过学习生成各种内容。尽管AI应用领域前途光明、范围广阔，但大多数企业尚未采用AI。因此，战略性地使用AI有助于大幅削减成本、提高效率，同时获得竞争优势。
毋庸置疑，适用的生成式AI兴起有一个十分重要的影响，那就是为通用人工智能（AGI，指的是可以通过学习完成各种智能任务的机器）打开了大门。这一势头甚至会为人们带来超人工智能（ASI），也就是比人类还要智能得多的计算机。比今天的生成式AI相比，这类AI将产生更加深远的影响。
聚焦生成式AI
受影响的行业：
依赖通讯或营销的行业
受影响的供应链环节：
所有供应链环节
将AI作为重中之重
生成式AI是一种人工智能程序，可用于创建文本、图像、音频或计算机程序等内容。与自然语言处理（NLP）界面相结合后，用户可以命令AI根据特定需求创建内容。最近，聊天机器人等生成式AI应用引起了各行各业的极大关注。
AI拥有巨大的自动化潜力，可轻松集成到供应链流程中，预计会令这一趋势的影响更加深远。
企业应为首批使用生成式AI的颠覆性业务模型做好准备。然而，大型语言模型（LLM）的生成结果质量不稳定，因此仍然面临信任问题。
相关进展
趋势剖析
- 聊天机器人可创建营销材料和计算机代码
- 生成式AI通过总结内容和创建文件助力合同管理
- 数据保护和数据主权问题
抢占先机
在推动时间密集型创意流程方面，生成式AI潜力巨大。这项技术发展迅速，预计将颠覆业内所有环节的各项工作流程。
如今，决策人员需要确定用例，以便在享受这项技术好处的同时，保证数据不被泄密，获得质量较高的结果。
抢占先机
在改进供应链优化流程方面，AI分析和预测已证明了自己的潜力。
拥有数据科学能力的企业应该评估这些方法的使用场景，从而改进结果或开启新的用例。
聚焦AI实时数据扩充
受影响的行业：
所有行业
受影响的供应链环节：
所有环节，特别是仓储
即时处理数据
AI实时数据扩充指的是在数据创建后直接对其进行处理的算法，依赖于精确传感器和泛在传感器，其信息在经过处理后可实现预测性维护，同时识别机器和车辆中的缺陷。视频数据可用于增强现实和计算机视觉处理，例如卡车司机疲劳识别，质量控制和损坏检测，或仓库安全监控。
就这一趋势的时效性而言，技术构件已问世多年，但整合传感器、数据和处理的成功案例依然寥寥。除了技术不够成熟以外，信任问题是在不久的将来实现这一趋势的额外障碍。
相关进展
趋势剖析
- 计算机视觉（例如用于仓库安全、流程优化或访问控制）
- 缺陷识别和预测性维护
- 视觉拣选
抢占先机
在物流流程中，实时数据扩充为创造价值带来了多种可能。其中计算机视觉技术尤为重要，有望提高流程的准确性、安全性和优化水平。
企业应评估哪个应用程序产生最高的收益，以及他们需要考虑哪些监管和信任障碍。
聚焦自动驾驶
受影响的行业：
特别是依赖运输的行业
受影响的供应链环节：
公路运输和仓储
提高生产率之路漫漫
AI为可用于制造业和运输业的自主机器人和车辆铺平了道路。这项技术在提高生产率和安全性的同时，还蕴藏着巨大的降本潜力。 然而，在自动驾驶正式上路之前，仍需解决一些监管和责任问题。
相关进展
趋势剖析
- 自动驾驶的监管进展
- 实时数据分析（计算机视觉、传感器数据处理）
抢占先机
自动驾驶是一种极有可能颠覆供应链行业的趋势。我们需要密切关注技术和法规的进展。
拥有资产的LSP需知道投身于这一趋势的时机，而供应链中的其他企业则需了解服务水平和成本变化给其业务模式带来的影响。
聚焦网络风险降低
受影响的行业：
所有行业
受影响的供应链环节：
所有环节
消除技术风险
在各项任务和流程中，AI工具和方法可节省大量成本并改善结果。AI的好处堪称乱花渐欲迷人眼，令一些用户忽略了与之相关的风险。决策人员需要抚心自问： 输入AI算法后，会对数据产生什么影响？AI生成的结果可不可靠？如果出现错误，要向谁问责？黑客会利用AI破坏我司业务运营吗？
相关进展
趋势细解
- 黑客攻击和网络钓鱼
- 数据安全和数据保护问题
- 与AI相关的责任问题
- 质量问题：聊天机器人“幻觉”与没有能力解释答案
- 各国政府都在讨论AI使用方面的立法，其中包括安全等问题
抢占先机
在利用AI潜力的同时，要考虑与之相关的风险。用经过验证的方法，交叉检查AI生成的解决方案。
对员工进行AI网络钓鱼风险培训。评估外部公司处理数据的方式，制定适当规则，防止机密数据外泄。
作者
Holger Clasing
副总裁兼4flow咨询部战略实践负责人
Wendelin Gross
4flow研究部负责人
Gero Holzheid
4flow研究部供应链专家