人工智能成功的基础是一致性。
人工智能看似一夜之间取得的成功，通常是多年打下正确基础的结果。
供应链技术就是一个明显的例子。2022 年 3 月，我们宣布与 Snowflake 建立合作伙伴关系，几个月后，ChatGPT 将生成式人工智能引入了主流讨论领域。当时，一些人质疑 Snowflake 实现的统一数据云的意义。
如今看来，这一决定极具先见之明：实现供应链可视性和互操作性的相同数据架构能力，已成为预测性、生成性和代理性人工智能的基本构建模块。
人工智能的成功始于数据的一致性。
尽管人工智能和机器学习模型令人兴奋，但数据仍然是任何人工智能战略中最重要的组成部分。企业数据往往以孤立的孤岛形式存在，不同的系统对相同的业务概念有不同的定义。
统一的、语义一致的数据模型改变了这种动态。当供应链数据被整合到一个共同的本体中时，组织就能建立起一致、可信的运营视图：库存水平、资源预测、运输事件、劳动力指标和客户需求等信息都可以在整个业务范围内得到理解。互操作性变得极其简单：无需自定义连接器、模式协调或冲突定义，即可跨域查询数据。最重要的是，人工智能能够获得供应链的连贯图像，使其能够跨领域推理，而不是在孤立的运营孤岛内进行推理。
可扩展性：无需重复发明即可实现创新
现代企业越来越认识到，竞争优势来自于通过通用平台连接业务能力。通过将数据管理、分析、工作流、机器学习、集成、治理和安全整合到单一的Blue Yonder 平台中，企业可以获得持续创新的基础。
同样重要的是开放性：客户需要访问自己的数据，并能够扩展功能以支持其独特的业务流程。最成功的平台并非封闭的生态系统；它们是推动差异化和创造价值的创新工厂。数据管道、验证框架、分析服务、工作流编排、机器学习工作室和数据增强功能可以结合起来，解决新的挑战，而无需开发全新的应用程序。企业不再仅仅是购买软件；他们是在投资一个能够持续创新的平台。
机器学习的民主化
机器学习曾经需要专业团队、复杂的基础设施和大量的运营成本。云原生平台正在改变这种模式：集成的机器学习环境允许组织使用自己的运营数据开发、训练、部署和执行模型，而平台则负责版本控制、安全性、扩展和推广。这使得数据科学家能够将更多时间
解决业务问题，而减少维护基础设施的时间。一个引人注目的例子是幽灵库存——当系统报告库存可用，但库存被盗、损坏、丢失或因其他原因无法出售时，就会出现这种现象。其结果是缺货、销售损失和补货决策失误。
概率机器学习提供了一种不同的方法。这些模型并非预测单一结果，而是评估多种结果的概率，包括零销售额的可能性。当产品在预期需求强劲的情况下反复出现零销量时，该模型可以将其标记为潜在的虚假库存候选产品。通过结合机器学习、工作流程自动化、分析和数据增强功能，企业可以快速解决虚假库存问题，而无需开发全新的应用程序。在 Blue Yonder 的客户成功案例中，探索更多真实案例。
人工智能革命的真正教训
当前人工智能浪潮给我们带来的最大教训是，成功的人工智能战略从来都不仅仅是人工智能本身。它们旨在构建现代人工智能计划所需的关键框架：统一的数据、可互操作系统、可扩展的平台和开放的机器学习能力。早期投资于这些基础技术的组织现在能够以难以在一夜之间复制的方式利用预测性、生成性和智能人工智能。
因此，如今的人工智能领导者并非只是追逐最新潮流。他们正在收获多年前就开始打下的基础带来的好处，而当时市场上的其他参与者还没有意识到这些基础的重要性。