例如，在供应链应用领域，只有一小部分AI应用能通过显著的投资回报率创造真正的价值，AI已成为现实，但许多解决方案无法有效满足企业需求，更不用说克服实际的供应链挑战了，因此，关键是要透过表象，确保任何实施都能兑现承诺。

AI价值鸿沟

尽管企业在AI驱动的供应链解决方案上投入巨大，但大多数企业仍难以获得显著收益，这种脱节往往源于对AI的过度炒作，使得人们的兴奋情绪掩盖了实际价值。Gartner的一项调查显示，72%的供应链企业已部署GenAI，但迄今为止，生产力和投资回报率方面的成果仅较为有限。

供应商和买家双方都面临挑战，首先，供应商是否准确表达了其对期望AI功能的预期，明确界定了要解决的问题，并详细说明了预期的价值目标?供应链领导者是否具备足够的洞察力，以区分真正的创新与巧妙的营销手段，或了解如何从工具中获取最大价值?

决策者有时可能会被时髦的术语所迷惑，而忽视了可证明的性能提升。供应链规划需要在复杂多变的环境中进行精确、针对特定情境的计算，而当前的AI模型若未经专门设计或承担重大风险，则无法可靠地提供这些计算，与供应链复杂性的不匹配可能会使用户的价值降低而非增加。

AI并不尽如人意

供应链运营的数学复杂性给通用AI应用带来了重大挑战，供应链管理需要复杂的算法，能够同时处理多种信号，包括需求模式、行业趋势、季节性以及更广泛的市场力量。

GenAI目前尚无法单独处理这些问题，大数据可以为创建更好的需求模型提供指导，这些模型考虑了多个维度和概率，然而，有效的决策还需要对管理目标和供应因素进行建模，而这两者都具有高度波动性和不确定性，未经过这些领域适当处理和校准数据训练的GenAI系统往往会产生幻觉，输出不可靠的结果，导致用户不信任和系统故障，没有信任，这些系统最终将失败。

AI作为决策支持系统

AI可以作为决策支持系统，通过预测、规划和执行更准确的产品决策，同时根据价值定价和动态管理库存水平，帮助企业做出更好的决策。

最成功的AI实施本质上具有协作性，旨在增强而非取代决策，然而，许多相互关联的决策无法同时得到优化，管理者应从短期或实时决策入手，这些决策易于观察和改进。

通过这一过程，他们可以了解系统的优缺点，并理解其推理过程，而非盲目接受，只有这样，他们才能逐渐转向中期和长期决策，如规划，由于反馈循环中的内在延迟，这一学习过程会更长。

用户摩擦与透明度

即使AI解决方案能在关键领域显示改进，但如果用户不理解或不信任它，其价值也会变得微不足道。考虑以下数学公式：价值=影响/摩擦。

许多实施失败是因为它们没有提供可证明的价值，即使那些提供了价值的实施，也可能因工作流程摩擦而面临被放弃的风险：采用复杂性、培训不当、缺乏透明度。没有透明度，用户往往会覆盖系统、忽略其建议或恢复手动流程，从而消除任何潜在好处。重点应放在可衡量的结果上，同时确保界面通过清晰的建议解释建立信任。

更重要的是，用户应专注于提升自己的“翻译”能力，即制定清晰、可操作的指令，以便机器能够准确解读并最终理解。

以哈佛商学院的皮塔罗索(Pittarosso)案例《AI驱动的定价与促销》为例。在该案例中，公司管理者了解到，定义一个机器能够高效执行的目标函数是多么重要且困难。毕竟，何为“好”仍需我们定义，因为机器无法应对设定有效目标所需的最终情境模糊性。尽管AI赋予了人类更多能力，但人类仍然是最终的关键成功因素。

识别价值

决策者可以通过评估以下方面来区分有价值的AI实施与表面化的实施：

• 性能：解决方案应改善特定指标，并迅速见效。领导者应要求提供在与其自身环境相似的环境中性能改善的证据。

• 用户体验：解决方案应以供应链专业人士能够理解的语言清晰解释建议，创造透明度和信任。

• 用例中的价值：最初应专注于明确定义且较小范围内的挑战，而非跨多个功能的广泛能力。

有价值的解决方案应展示与供应链特定解决方案的深度集成，而非标准的AI能力，这意味着应展示数十年的研发努力，而非仅仅是空洞的承诺，牢记这些评估标准，决策者可以专注于提供实际结果的解决方案。

超越炒作

随着AI的不断发展，领导者需要根据其解决特定挑战的能力来评估解决方案。最有价值的实施通过清晰度和性能展示价值：影响除以摩擦，数学复杂性与用户友好设计相结合。

通过关注功能、价值和投资回报率，企业可以避免采用成本高昂却无法带来效益的解决方案。

成功将不属于那些实施最多AI的企业，而属于那些能明确目标并以具体、可衡量的目标为导向，部署合适AI应用的企业。

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