AI已融入供應(yīng)鏈的幾乎所有解決方案中，成為提升銷售額和利潤率、同時(shí)引發(fā)人們濃厚興趣的手段。在競爭日益激烈的環(huán)境中，許多企業(yè)為搶占先機(jī)或保持競爭力，紛紛急于采用AI技術(shù)，但有時(shí)方式過于表面、效果不佳，最終未能創(chuàng)造真正的價(jià)值。

例如，在供應(yīng)鏈應(yīng)用領(lǐng)域，只有一小部分AI應(yīng)用能通過顯著的投資回報(bào)率創(chuàng)造真正的價(jià)值，AI已成為現(xiàn)實(shí)，但許多解決方案無法有效滿足企業(yè)需求，更不用說克服實(shí)際的供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)了，因此，關(guān)鍵是要透過表象，確保任何實(shí)施都能兌現(xiàn)承諾。

AI價(jià)值鴻溝

盡管企業(yè)在AI驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈解決方案上投入巨大，但大多數(shù)企業(yè)仍難以獲得顯著收益，這種脫節(jié)往往源于對AI的過度炒作，使得人們的興奮情緒掩蓋了實(shí)際價(jià)值。Gartner的一項(xiàng)調(diào)查顯示，72%的供應(yīng)鏈企業(yè)已部署GenAI，但迄今為止，生產(chǎn)力和投資回報(bào)率方面的成果僅較為有限。

供應(yīng)商和買家雙方都面臨挑戰(zhàn)，首先，供應(yīng)商是否準(zhǔn)確表達(dá)了其對期望AI功能的預(yù)期，明確界定了要解決的問題，并詳細(xì)說明了預(yù)期的價(jià)值目標(biāo)?供應(yīng)鏈領(lǐng)導(dǎo)者是否具備足夠的洞察力，以區(qū)分真正的創(chuàng)新與巧妙的營銷手段，或了解如何從工具中獲取最大價(jià)值?

決策者有時(shí)可能會(huì)被時(shí)髦的術(shù)語所迷惑，而忽視了可證明的性能提升。供應(yīng)鏈規(guī)劃需要在復(fù)雜多變的環(huán)境中進(jìn)行精確、針對特定情境的計(jì)算，而當(dāng)前的AI模型若未經(jīng)專門設(shè)計(jì)或承擔(dān)重大風(fēng)險(xiǎn)，則無法可靠地提供這些計(jì)算，與供應(yīng)鏈復(fù)雜性的不匹配可能會(huì)使用戶的價(jià)值降低而非增加。

AI并不盡如人意

供應(yīng)鏈運(yùn)營的數(shù)學(xué)復(fù)雜性給通用AI應(yīng)用帶來了重大挑戰(zhàn)，供應(yīng)鏈管理需要復(fù)雜的算法，能夠同時(shí)處理多種信號(hào)，包括需求模式、行業(yè)趨勢、季節(jié)性以及更廣泛的市場力量。

GenAI目前尚無法單獨(dú)處理這些問題，大數(shù)據(jù)可以為創(chuàng)建更好的需求模型提供指導(dǎo)，這些模型考慮了多個(gè)維度和概率，然而，有效的決策還需要對管理目標(biāo)和供應(yīng)因素進(jìn)行建模，而這兩者都具有高度波動(dòng)性和不確定性，未經(jīng)過這些領(lǐng)域適當(dāng)處理和校準(zhǔn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的GenAI系統(tǒng)往往會(huì)產(chǎn)生幻覺，輸出不可靠的結(jié)果，導(dǎo)致用戶不信任和系統(tǒng)故障，沒有信任，這些系統(tǒng)最終將失敗。

AI作為決策支持系統(tǒng)

AI可以作為決策支持系統(tǒng)，通過預(yù)測、規(guī)劃和執(zhí)行更準(zhǔn)確的產(chǎn)品決策，同時(shí)根據(jù)價(jià)值定價(jià)和動(dòng)態(tài)管理庫存水平，幫助企業(yè)做出更好的決策。

最成功的AI實(shí)施本質(zhì)上具有協(xié)作性，旨在增強(qiáng)而非取代決策，然而，許多相互關(guān)聯(lián)的決策無法同時(shí)得到優(yōu)化，管理者應(yīng)從短期或?qū)崟r(shí)決策入手，這些決策易于觀察和改進(jìn)。

通過這一過程，他們可以了解系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)，并理解其推理過程，而非盲目接受，只有這樣，他們才能逐漸轉(zhuǎn)向中期和長期決策，如規(guī)劃，由于反饋循環(huán)中的內(nèi)在延遲，這一學(xué)習(xí)過程會(huì)更長。

用戶摩擦與透明度

即使AI解決方案能在關(guān)鍵領(lǐng)域顯示改進(jìn)，但如果用戶不理解或不信任它，其價(jià)值也會(huì)變得微不足道。考慮以下數(shù)學(xué)公式：價(jià)值=影響/摩擦。

許多實(shí)施失敗是因?yàn)樗鼈儧]有提供可證明的價(jià)值，即使那些提供了價(jià)值的實(shí)施，也可能因工作流程摩擦而面臨被放棄的風(fēng)險(xiǎn)：采用復(fù)雜性、培訓(xùn)不當(dāng)、缺乏透明度。沒有透明度，用戶往往會(huì)覆蓋系統(tǒng)、忽略其建議或恢復(fù)手動(dòng)流程，從而消除任何潛在好處。重點(diǎn)應(yīng)放在可衡量的結(jié)果上，同時(shí)確保界面通過清晰的建議解釋建立信任。

更重要的是，用戶應(yīng)專注于提升自己的“翻譯”能力，即制定清晰、可操作的指令，以便機(jī)器能夠準(zhǔn)確解讀并最終理解。

以哈佛商學(xué)院的皮塔羅索(Pittarosso)案例《AI驅(qū)動(dòng)的定價(jià)與促銷》為例。在該案例中，公司管理者了解到，定義一個(gè)機(jī)器能夠高效執(zhí)行的目標(biāo)函數(shù)是多么重要且困難。畢竟，何為“好”仍需我們定義，因?yàn)闄C(jī)器無法應(yīng)對設(shè)定有效目標(biāo)所需的最終情境模糊性。盡管AI賦予了人類更多能力，但人類仍然是最終的關(guān)鍵成功因素。

識(shí)別價(jià)值

決策者可以通過評估以下方面來區(qū)分有價(jià)值的AI實(shí)施與表面化的實(shí)施：

? 性能：解決方案應(yīng)改善特定指標(biāo)，并迅速見效。領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)要求提供在與其自身環(huán)境相似的環(huán)境中性能改善的證據(jù)。

? 用戶體驗(yàn)：解決方案應(yīng)以供應(yīng)鏈專業(yè)人士能夠理解的語言清晰解釋建議，創(chuàng)造透明度和信任。

? 用例中的價(jià)值：最初應(yīng)專注于明確定義且較小范圍內(nèi)的挑戰(zhàn)，而非跨多個(gè)功能的廣泛能力。

有價(jià)值的解決方案應(yīng)展示與供應(yīng)鏈特定解決方案的深度集成，而非標(biāo)準(zhǔn)的AI能力，這意味著應(yīng)展示數(shù)十年的研發(fā)努力，而非僅僅是空洞的承諾，牢記這些評估標(biāo)準(zhǔn)，決策者可以專注于提供實(shí)際結(jié)果的解決方案。

超越炒作

隨著AI的不斷發(fā)展，領(lǐng)導(dǎo)者需要根據(jù)其解決特定挑戰(zhàn)的能力來評估解決方案。最有價(jià)值的實(shí)施通過清晰度和性能展示價(jià)值：影響除以摩擦，數(shù)學(xué)復(fù)雜性與用戶友好設(shè)計(jì)相結(jié)合。

通過關(guān)注功能、價(jià)值和投資回報(bào)率，企業(yè)可以避免采用成本高昂卻無法帶來效益的解決方案。

成功將不屬于那些實(shí)施最多AI的企業(yè)，而屬于那些能明確目標(biāo)并以具體、可衡量的目標(biāo)為導(dǎo)向，部署合適AI應(yīng)用的企業(yè)。