蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
Economist Impact最近发布了一份名为“How far will AI agents go? The advance of AI tools and agents into procurement and supply chains”的报告，这份报告深入探讨了人工智能工具和代理在采购和供应链中的进展和影响。报告基于2025年1月至3月间对400多名熟悉其组织供应链战略和运营的美国和欧洲高管进行的调查，揭示了AI在供应链中的不同应用领域和效果，以及企业如何衡量AI的回报和投资。报告内容丰富，不仅讨论了AI技术的采纳情况，还涉及了AI在重塑采购角色和企业间合作关系方面的影响，为理解AI在供应链中的未来发展提供了宝贵的视角。
人工智能（AI）在供应链管理中的应用正变得越来越广泛，这不仅仅是因为它能够处理大量数据，更因为它能够简化许多单调乏味的工作。AI在供应链中的应用主要集中在规则明确、数据清晰的任务上，这些任务易于交给AI代理执行。然而，尽管AI技术不断进步，企业对于AI的采用仍然呈现出不平衡的态势。
在规划和预测方面，AI的应用效果得到了高度评价，但实际采用率相对较低，这可能与集成挑战有关。AI在这些领域的表现最好，但由于需要整合的因素众多，训练AI变得复杂。例如，Flaconi的供应链副总裁Radharaman Jha指出，需求规划是一个受多种因素影响的多因素问题，不仅仅是单一因素。尽管如此，如果AI在这方面做好了，将增加很多价值，因为需求规划是推动供应链其他领域的驱动力。
在采购领域，AI的应用更为广泛，超过一半的企业在使用AI，且其有效性得到了高度评价。AI特别适合自动化供应商选择和采购订单审批，它可以替换手动比较和审批，实现实时数据处理。在采用AI进行这些任务的企业中，超过四分之三认为AI有效或非常有效。然而，随着对灵活性和人类判断的需求增加，AI的价值就会降低。例如，在库存和仓库管理中，尽管企业仍认为AI比无效的可能性大两倍，但采用率要低得多，大约只有三成企业使用AI。
在衡量AI的投资回报（ROI）方面，企业面临着挑战。大约六成的企业表示，他们发现很难量化AI带来的操作性改进，比如减少停机时间或加快决策速度，而同样多的企业表示，像风险规避这样的无形收益更难追踪。这种不确定性阻碍了投资，超过半数的企业将不明确的回报或高昂的实施成本视为采用AI的障碍。
AI也在重塑采购角色，但企业在重新培训方面提供了安慰。约有一半的企业已经就AI对员工进行了调查，45%的企业已经启动了重新培训计划，但很少有大规模进行的。大多数企业更倾向于混合模式：四成企业倾向于将自动化与人类监督相结合，另有三成企业希望使用AI加强合作伙伴之间的协作。只有五分之一的企业支持完全自动化的采购。然而，如果不加大对培训和工作重新设计的投入，企业可能会在AI的能力和员工使用它们的准备程度之间造成越来越大的差距。
数据和决策的孤立限制了AI在战略上获得的收益。大约三分之一的企业仅在孤立的职能中使用AI，同样比例的企业引用了外部数据共享的担忧。在内部，僵硬的部门结构可能阻碍了AI提供端到端可见性的能力。在外部，不愿共享敏感商业数据可能限制了合作。这样的信息孤岛——在公司内部和跨供应链——阻碍了AI作为协调工具的全部潜力。如果不更好地协调，AI将优化局部流程，但未能改善系统范围的性能。
AI提高了效率，但信任和透明度将决定它在供应商关系中的成功。几乎一半的企业认为AI将减少错误并改善采购中的复杂性管理。但同样比例的企业担心算法偏见、供应商不信任和过度依赖自动化。自动供应商选择和合同谈判引发了对公平性的担忧，尤其是当采购长期以来一直依赖非正式判断时。一些企业正在用审计跟踪和人工介入审查来解决这个问题。随着AI越来越多地介入供应链关系，信任可能不是来自个人关系，而是来自机器如何决策的清晰度。
总的来说，尽管AI在供应链管理中的潜力明显，但企业在使用这项技术时面临的挑战不仅仅是实施问题，还包括确保它加强长期韧性和信任，而不是侵蚀它们。AI的应用不应被视为完全取代人类工作，而应被视为一种工具，帮助人们更有效地完成工作。随着AI技术的不断发展，企业需要不断地评估和调整其AI策略，以确保技术的最大化利用，同时保持对员工的培训和再培训，以适应这一变化。
这篇文章的灵感来自于《How far will AI agents go? The advance of AI tools and agents into procurement and supply chains》这份报告。除了这份报告，还有许多其他有价值的同类型报告，我们都收录在同名星球，欢迎自行获取。
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