在各个行业中，企业领导者都在寻求在人工智能(AI)和机器学习(ML)技术上进行投资，以使其业务成熟。大流行的教训之一是，数字成熟度可以使公司更好地应对破坏。供应链领导者意识到他们不能延迟数字化转型，因为旧的方式和遗留系统使计划人员陷入了平凡的任务，而没有时间专注于对破坏至关重要的更具战略性，对业务至关重要的功能。

迄今为止，人工智能在数字化转型议程中的排名如何?在2020 MHI年度行业报告中，只有12%的供应链专业人员报告使用了AI，尽管60%的受访者表示其组织希望在未来五年内利用该技术。因此，尽管采用率还不高，但Gartner已将AI列为2020年其前8大供应链趋势之一，并预测到2024年将有75%的组织从试验性转变为可操作性AI。当供应链领导者展望未来时，他们如何建立自己的组织来成功进行这项投资?

人工智能是一套广泛而强大的功能，对许多常见的供应链计划问题都具有重大前景。但是，为防止失败，领导层需要与供应链领导者和计划者进行协商，以确定可以通过技术帮助解决的问题的根本原因，并为其组织选择正确的方法。

首先确定业务问题，然后选择AI或ML解决方案

对于已经在这些解决方案上进行投资的公司，许多公司已经为失败铺平了道路。在《麻省理工学院斯隆管理评论和BCG调查》中，有65%的高管报告说他们没有看到他们近年来进行的AI投资的价值，并且40%的公司在AI上进行了“重大投资”，但没有报告这些收益投资。对于确实投资了这些解决方案的公司，为什么他们没有看到预期的结果?