他のテクノロジーと同様に、AI の導入はバランスが必要です。最初に AI 機能を統合することで、企業は競合他社よりも優位に立つことができます。同時に、新しいテクノロジーは、コストがかかる可能性のある組織の変更ももたらします。サプライチェーンは複雑であるため、企業は移行期間が投資に見合う価値があることを確認する必要があります。
したがって、彼らは投資する適切な時期まで待ちます。
計画なしに新しい解決策を急ぐことを避けるには十分な理由があります。しかし、何もしないことには代償も伴います。そして、AIテクノロジーが進化するにつれて、サプライチェーンのリーダーにとってそのコストはますます高くなります。いつの間にか乗り越えられなくなる可能性のあるコスト。なぜそうなるのか、そして戦略的行動を通じてそれらを防ぐ方法について話しましょう。
シンプルなビジネスモデル、つまりすぐにソリューションを使用できる企業は、様子を見る余裕があります。サプライチェーンには、複雑さに柔軟に対応しながら、俊敏性と効率性を実現できるソリューションが必要です。
強力な AI システムはサプライ チェーンの微妙な違いに適応しますが、企業がテクノロジーに投資するのが早ければ早いほど、ROI の実現が早くなります。メリットは収益だけに現れるわけではありません。倉庫業務から一流の人材の採用に至るまで、あらゆることが AI やその他の新興テクノロジーに対する企業の態度に影響されます。
グローバルで競争の激しい市場では、企業はできるだけ多くの利点を必要としています。混乱や経済的不確実性のない最良の条件では、従業員は日常業務の多くに追いついているように感じます。それが全員が取り組んでいるベースラインである場合、様子見のアプローチは役立つというよりもはるかに有害です。
AI 機能への関心が高まっているにもかかわらず、リーダーシップ チームは、組織内に AI の専門家と見なすことができる人物がいないと投資することを躊躇しています。通常、この哲学は賢明で賢明です。ただし、AI ソリューションに関しては、専門知識を得るには経験が最も簡単な方法です。
ツールを使用し、さまざまなユースケースを試し、テクノロジーのパートナーと協力することは、知識のギャップを埋め、企業が投資を最大限に活用していると確信するための最良の方法です。
さらに、従業員は、自分のスキルセットを構築し、将来の成功に備えるツールに会社が投資していることを知ると、従業員は留まる可能性が高くなります。長年の従業員からの過去の暗黙知は、AI が学習できるより優れた、より関連性の高いデータを意味します。
もちろん、AI ツールを機能させるために専門家を必要とする企業は存在しません。しかし、専門家になるために現在の従業員に投資することは決して悪い投資ではありません。
あなたのビジネスはAIの準備ができていますか?
サプライチェーンリーダーの90%が現在、再編を実施しているか、今後12か月以内に再編を実行する予定です。多くの企業が AI 主導のサプライ チェーン テクノロジーに向けてチームを準備していますが、AI ファーストの未来に向けて再編成する際に、どのように適応すべきか、またリーダーはどのような考慮事項に留意すべきでしょうか?
ここをクリックして、スポットライトペーパーをお読みください。
サプライチェーンですでに機能しているものを最適化することは、成功するために必要なことの1つです。もうひとつは、自分が知らないことや測定していないことを発見し、その盲点を改善する方法を見つけることです。問題は、サプライチェーンのどこで働いているかに関係なく、盲点を積極的に探す時間がある従業員がほとんどいないことです。誰もが自分がしなければならないとわかっていることに集中しています。
AI はバックグラウンドで動作し、各目標をより迅速に達成するために運用にどのような改善を加えることができるかを評価できます。AI エージェントは、多忙な従業員にはわからない新しいプロセスやタスクの割り当てを提案できます。
これらの提案に基づいて行動を起こすかどうかは、引き続き国民の力に委ねられるでしょう。しかし、競争力を維持するために各チームが行う必要がある小さな改善は、AI によって強調できます。どの企業も、プロセスや製品を改善するにつれて、収益が減少する段階に達します。たとえば、人気のあるソーダ会社は、人気のある配合を微調整しようとすると反発を受けることがよくあります。しかし、気づいていなかった課題を改善することで悪影響が生じることはめったにありません。特に、お客様は通常、これらの盲点をより明確に見ることができるためです。そして、彼らは積極的なアプローチを高く評価するでしょう。
たとえ準備ができていないと感じていたとしても、AI ソリューションに切り替える最も重要な理由は、意思決定が遅いことがビジネスに悪影響を及ぼしているということです。データの変化が速すぎるためか、単に分類するデータが多すぎるためか、意思決定がタイムリーに行われていません。
しかし、答えは、性急または不完全な決定を下すことではありません。答えは、利用可能なツールを使用して、リーダーが常にすべての関連データを包括的に把握できるようにすることです。AI テクノロジー、特に AI エージェントは、その透明性を提供するだけでなく、会社の目標に基づいてその情報をどうするかについての提案も提供します。
チームが社内の目標を追い求めている場合でも、競争相手を追い求めている場合でも、全員の効率と正確性を高めるためのツールに投資しないと、すべてのマイルストーンに到達することが難しくなります。AI テクノロジーを採用するためのコストは高額に見えるかもしれませんが、投資しないことはさらに高価な間違いです。
