摘译自【ASCM Insights】
By: Abe Eshkenazi, CSCP, CPA, CAE CEO, ASCM
随着世界经济论坛在达沃斯结束年度会议，有一件事情很清楚：AI已渗透全球话题。从瑞士阿尔卑斯山的会场到全球物流前线，这项技术的价值不在于其原始的力量，而在于其战略用途。
供应链专业人士必须转变视角——认识到AI不再只是一个单纯的技术工具；相反，它必须成为一个具有思维能力的资产。这一演变定义了“物理AI”的概念：通过将智能嵌入机器中，供应链资产能够感知并适应那些往往如世界经济论坛所描述的“混乱、动态且不完美”的环境。
物理AI还可以连接到其他网络，从人类的训练和优化中学习，并提供预测性韧性所需的关键见解。换句话说，世界经济论坛继续指出：“物理AI不是对故障作出反应，而是预测故障。”例如，AI通过识别模式来帮助预测何时补充货物，以防货架空缺。
《福布斯》解释道：“随着全球运营面临从气候冲击到地缘政治不确定性的日益波动，下一个竞争优势将来自那些不仅能诊断问题，还能自主解决问题的系统。”“自我纠正的供应链标志着从被动分析到主动适应的转变——AI能够检测中断、调整参数、优先处理产品或运输，并在由人类判断定义的控制范围内重新优化流程。”
尽管如此，将这些技术大规模应用对现代供应链领导者来说仍然是一个独特的挑战。在一次TIME100 Talks达沃斯小组讨论中，道琼斯、安永和NTT DATA的高管们强调，尽管发现和生产力提升巨大，但过渡过程非常复杂。战略专业人士将把他们的团队从“任务执行者”转变为“系统管理者”。
为实现这一目标，请考虑行业专家提供的以下建议：
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投资高质量的数据和强大的反馈机制。建立数据层基础，以确保拥有唯一可信的数据来源，让AI从现实中而不是噪声中学习。
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审核高影响力的使用案例，识别具体的操作差距——例如无接触预测或仓库协调——在这些地方AI可以解决实际问题。
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为避免“试点炼狱”，即95%的AI项目失败，应训练机器人以匹配人类的速度和力量，同时提升员工技能，以管理他们的数字化伙伴。
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跨职能培训员工，了解不同部门的关键主题和目标。在此过程中，建立全组织范围内的信任，使AI的决策得以共享和透明。
面向未来的人才
任何AI计划都必须被视为系统与人之间的持续合作。毕竟，人类专业知识是将任何技术从工具转变为真正资产的催化剂。通过ASCM的供应链技术认证，您可以掌握AI以及分析、区块链、增材制造、网络安全等关键能力。无论是为您的团队赋能这一创新认证，还是您自己追求这一认证以成为高级决策者，这都是您引领供应链未来的道路。