根據(jù) Gartner的一項調(diào)查，只有 23% 的供應(yīng)鏈領(lǐng)導者，表示其組織內(nèi)已制定正式的供應(yīng)鏈 AI 戰(zhàn)略。pi1esmc

在實際工作中，供應(yīng)鏈管理者看重ROI，必須確保短期收益，所以面臨著從AI投資中獲得短期投資回報的壓力。如果沒有結(jié)構(gòu)化的方法，就有可能創(chuàng)建出效率低下的系統(tǒng)，這樣的系統(tǒng)難以擴展適應(yīng)未來不斷變化的業(yè)務(wù)需求。pi1esmc

Gartner 調(diào)查了 120 位供應(yīng)鏈領(lǐng)導者，他們在 2024 年 12 月至 2025 年 1 月之間的過去 12 個月內(nèi)在其組織中部署了 AI。對調(diào)查數(shù)據(jù)的分析顯示，供應(yīng)鏈功能中的 AI 預(yù)期與現(xiàn)實之間存在多重脫節(jié)。pi1esmc

這些脫節(jié)中最突出的是供應(yīng)鏈人工智能投資策略，大多數(shù)管理者專注于“逐個項目”的短期勝利，而不是確保為長期轉(zhuǎn)型投資提供足夠資金的明確人工智能投資策略（見圖 1）。pi1esmc

圖 1：大多數(shù)供應(yīng)鏈組織缺乏正式的 AI 戰(zhàn)略pi1esmc

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來源：Gartner（2025 年 6 月）pi1esmc

目前普遍存在的逐個項目進行AI投資的模式，往往會導致低效的“弗蘭肯系統(tǒng)”（franken-systems），即復雜的分層架構(gòu)，阻礙了可擴展性，并延長了AI轉(zhuǎn)型的投資回收期。pi1esmc

雖然短期投資回報的即時滿足感可能看起來很有吸引力，但它往往會導致長期收益微乎其微，技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施也變得脆弱。pi1esmc

額外的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，供應(yīng)鏈領(lǐng)導者絕大多數(shù)使用效率、決策速度和成本等底線指標來衡量其人工智能投資的成功，并將這些因素的排名遠遠高于提升收入和創(chuàng)新等指標。pi1esmc

這表明??，供應(yīng)鏈領(lǐng)導者目前主要將人工智能視為一種提高效率和節(jié)約成本的工具，而非一項能夠真正推動創(chuàng)新和新商業(yè)模式的變革性技術(shù)。pi1esmc

平衡供應(yīng)鏈人工智能投資

供應(yīng)鏈領(lǐng)導者如果不對經(jīng)過深思熟慮、風險較高且回報期較長的項目進行原則性押注，就會錯失真正提升組織能力的機會。pi1esmc

Gartner 建議供應(yīng)鏈管理者制定一個平衡短期和長期優(yōu)先事項的 AI 投資組合，確保投資能夠快速實現(xiàn)價值，同時又不忽視那些能夠賦能未來供應(yīng)鏈組織的轉(zhuǎn)型舉措。pi1esmc

為了有效平衡 AI 投資的短期效益和長期轉(zhuǎn)型效益，Gartner建議采取以下策略：pi1esmc

1.制定正式的供應(yīng)鏈 AI 戰(zhàn)略：建立明確且記錄在案的 AI 戰(zhàn)略，概述短期和長期目標、成功的樣子以及為實現(xiàn)成功需要做什么（以及何時做）。pi1esmc

2.采用運行-增長-轉(zhuǎn)型框架：構(gòu)建包含“運行”、“增長”和“轉(zhuǎn)型”項目的人工智能投資組合，以戰(zhàn)略性地分配資源并實現(xiàn)即時運營效率以及中長期效益。pi1esmc

• 運行階段：專注于通過人工智能驅(qū)動的自動化和預(yù)測性維護來提高運營效率和成本優(yōu)化。
• 成長階段：通過將人工智能融入銷售和運營計劃等關(guān)鍵流程，促進跨職能協(xié)調(diào)并增強決策能力。
• 轉(zhuǎn)型階段：對人工智能計劃做出原則性押注，將供應(yīng)鏈定位為業(yè)務(wù)增長的戰(zhàn)略合作伙伴，利用人工智能獲取消費者洞察并主動塑造需求。

3.投資人工智能基礎(chǔ)設(shè)施：與首席信息官和其他執(zhí)行領(lǐng)導合作，確?？蓴U展性和適應(yīng)性，以滿足不斷變化的業(yè)務(wù)需求。pi1esmc