Wolfgang Lehmacher和Hans Galland谈论最新的物流人工智能。

供应链、物流和运输领域的人工智能有点像一把锤子，拼命寻找钉子，理论上很强大，但在现实世界中很难找到合适的。这个故事正在发生变化。我们已经进入了一个时代，人工智能不仅仅是一种未来主义理想或高成本实验。它正在成为一种实用的、生产化的工具，公司可以以更经济的方式部署它来应对复杂的运输挑战。

这种转变不仅仅是技术升级。这标志着对供应链如何消费人工智能的根本性反思。企业完全依赖现成软件或完全定制的定制解决方案的日子越来越成为过去。正在出现并迅速获得牵引力的是可配置的人工智能系统。这些解决方案是为了适应组织数据、流程和运营现实的独特怪癖而定制的，而不是强制采取全面的方法。

创新型供应链领导者不再试图围绕通用软件重塑其工作流程。他们正在与埃森哲、德勤和Palantir等全球系统集成商和咨询公司以及专业的人工智能团队合作。他们一起评估使其网络运转的基础流程，然后设计定制或最好是可配置的系统，以带来切实的好处。这种协作方法释放了现成工具无法提供的效率和竞争优势，并留下了完全定制构建典型的更高成本。

关键的一点是，企业人工智能的真正价值不在于新算法，而在于这些模型如何无缝地集成到现有的业务系统和工作流程中。先进的人工智能实验室正在大量开发基础模型。尽管如此，如果这些创新不能以补充现实世界运营的方式嵌入，与传统基础设施、合作伙伴网络和数据流融合，那么其好处主要仍是理论上的。

这就是“明白”的组织将自己与群体区分开来的地方。他们不仅仅为了人工智能而追逐人工智能。他们首先专注于理解和改造底层流程。然后，他们配置和集成人工智能工具，以弥合人工智能的潜力与其实际影响之间的差距。集成和执行被视为关键的差异化因素。埃里克·布林约尔松（Erik Brynjolfsson）、杨致远（Jerry Yang）和斯坦福大学教授兼高级研究员山崎明子（Akiko Yamazaki）等学者也有这种智慧，他们指出生产力的提高更多地来自流程转型，而不是新技术。

我们也不应该将人工智能开发成本的下降误认为是免费或无摩擦的采用。运行人工智能驱动的系统仍然需要持续的维护、合规、培训和集成费用，从而推动了对专家服务和专业支持的稳定需求。具有前瞻性的供应链领导者认识到，创新涉及升级数据湖等基础设施和将交通管理等系统迁移到多租户云平台，同时应对监管和治理的复杂性。

这种不断变化的格局的另一个标志是软件供应商和咨询公司之间的界限模糊。供应商曾经只是销售软件，现在许多供应商充当咨询合作伙伴。与此同时，咨询公司正在提供更像软件产品的解决方案。这种融合催生了一种混合模式：“为您打造”的解决方案利用强大的基础模型，但针对每家公司的特定数据配置文件和运营挑战进行了微调。

人工智能不是即插即用的灵丹妙药，而是一种必须与业务流程现实保持一致的战略能力。企业人工智能在供应链、物流和运输领域的下一章涉及可配置、深度集成的解决方案，这些解决方案可提供可衡量的价值，并正确地实现转型基本面。因为在人工智能和效率方面，一刀切是行不通的。 在以高度复杂性和可变性为特点的航运领域，这种定制可配置性是不可或缺的。