AIを導入するにはどれくらい遅すぎるのでしょうか?

どれくらい待つのが長すぎますか? 

他のテクノロジーと同様に、AI の導入にはバランスが重要です。AI 機能を最初に統合することで、企業は競合他社に対して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組織の変更ももたらし、コストがかかる可能性があります。サプライ チェーンの複雑さのため、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。
そのため、彼らは投資する適切な瞬間まで待ちます。

計画なしに新しい解決策を急いで導入することを避けるべき十分な理由があります。しかし、何もしないことにも代償は伴います。AI テクノロジーが進化するにつれ、サプライチェーンのリーダーにとってそのコストは増大します。気づかないうちに、克服できないコストになる可能性があります。なぜそうなるのか、そして戦略的な行動を通じてそれを防ぐにはどうすればよいのかについて話しましょう。 

様子見は単純なビジネスモデルのためのものです 

シンプルなビジネス モデル、つまりすぐに使用できるソリューションを使用できる企業であれば、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、俊敏性と効率性も高めることが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も適応しますが、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 が早く現れ始めます。メリットは最終的な利益だけに現れるわけではありません。倉庫の運営から一流の人材の採用まで、すべてが AI やその他の新興技術に対する企業の姿勢によって影響を受けるでしょう。 

グローバルな競争市場において、企業はできるだけ多くの優位性を必要としています。混乱や経済の不確実性がない最良の状況では、従業員は日々の仕事の多くをなんとかこなしているように感じます。それが誰もが取り組んでいる基準である場合、様子見のアプローチは役立つどころか、はるかに有害です。 

知識のギャップは早期に対処しやすくなります

AI 機能への関心が高まっているにもかかわらず、組織内に AI の専門家とみなせる人物がいなければ、リーダーシップ チームは投資を躊躇します。通常、この哲学は慎重かつ賢明なものとなります。しかし、AI ソリューションに関しては、経験を積むことが専門知識を得る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が、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ことに自信を持てる最良の方法です。 

さらに、従業員が自分のスキルセットを構築し、将来の成功に備えるためのツールに会社が投資していることを知れば、会社に留まる可能性が高くなります。長年の従業員からの歴史的かつ暗黙の知識は、AI が学習できる、より優れた関連性の高いデータを意味します。 

もちろん、AI ツールを活用するために専門家を必要とする企業はありません。しかし、現在の従業員を専門家に育成するための投資は決して悪い投資ではありません。