采用新技术的最大障碍,尤其是在企业层面,就是找不到一种适合公司特定工作流程的技术。它甚至不是在预算中寻找资金。相反,企业往往因为无法促进广泛采用而无法超越试点阶段。
现在,我们看到了人工智能解决方案的这种循环。企业了解人工智能的力量和价值。他们对平台进行投资。但只有5% 的企业公司报告成功部署了定制的人工智能解决方案。乍一看,我们很容易认为员工不觉得技术有价值。再考虑到90% 的员工经常使用 LLM,这一理论就不攻自破了。
那么,究竟是什么原因导致人工智能技术难以融入企业运营呢?是否可以采取任何措施来改进实施和采用?我们在回答这些问题的同时,还将揭穿有关在供应链中采用人工智能的五个最流行的神话。
1.公司需要人工智能专家才能取得成功。
在《 供应链指南针 》( Supply Chain Compass:聚焦人工智能与技术 》一书中,供应链高管将 "员工使用和开发人工智能的技能不足 "列为企业实施人工智能的主要挑战。
人们普遍认为,要想获得最大价值,员工需要深入了解人工智能技术的工作原理。当然,熟悉也有帮助。然而,这并不是阻碍企业跨过试验阶段的原因。专为各种技能水平而设计的技术。
更常见的情况是,帮助员工理解的是工具将如何帮助他们,以及他们的哪些工作流程将通过使用人工智能得到改进。帮助员工理解为什么要更新他们的日常流程,他们就会学习到实现这些流程所需的技能。