据 uai.com.br 报道，巴西首份《2026 年供应链技术成熟度指数》（IMTS）显示，全国供应链企业中仅 14% 已将 AI 代理（Agentes de IA）应用于预测性分析与风险预判，而 88% 仍停留在生成式 AI 的基础任务层面。
技术普及率与战略脱节并存
该指数由 Live University 与 Inbrasc 联合编制，覆盖 456 名来自 328 家企业的受访者，其中 76% 为企业年营收超 3 亿雷亚尔的大型公司，50% 年营收超 10 亿雷亚尔。调研于 2026 年 6 月发布，Live University 总监 Alex Leite 指出：“尽管 98% 的企业已部署 ERP 系统，但运营技术采纳与战略级数据应用之间存在明显断层。”
数据显示，企业在供应链技术上的平均年度投入为 180 万雷亚尔，其中数据清洗占最大份额——68 万雷亚尔；平台建设次之，为 57.7 万雷亚尔；而 AI 专项投入仅为 51.7 万雷亚尔，印证其尚处初级阶段。
高级 AI 落地：Prestex 物流案例
在 B2B 超快物流领域，Prestex Logística Ultraexpressa 成为少数实现高级 AI 价值转化的企业。该公司将 HubSpot AI 代理直接接入 ERP 与运输管理系统（TMS），赋予 AI 自主访问系统、触发操作及决策权限，区别于传统聊天机器人。
运行六个月后，该系统实现 30% 的客户咨询无需人工干预，内部事务处理负荷降低近三分之一；紧急货物追踪响应时间压缩至 10 分钟以内，并支持发票查询实时调取，复杂需求自动分派至销售、运营或财务部门。
“监测只是看到货物在哪，追踪则是理解全程发生了什么。监测显示当前位置，预测性追踪则能定位中断点、量化延误时长并评估对整体运营的影响。”——Marcelo Zeferino，Prestex 首席客户官（CCO）
从监测到预测：IoT 与 AI 协同升级
IMTS 指出，巴西供应链最薄弱环节集中在韧性与风险管控（21%）、合作伙伴协同监控（14%）。Prestex 自 2009 年自主研发 Sisprestex 系统，即确立“追踪优于监测”理念，并持续强化预测能力。
当前，其 AI 追踪系统已集成 IoT 传感器，可对医药冷链等高敏感货品实施毫秒级异常响应。例如，当温控药品运输中温度偏离阈值或发生物理震动，传感器即时触发警报，系统同步启动应急预案并通知责任方。
人才与领导力成关键瓶颈
研究明确指出，54% 的企业将员工技能不足列为技术落地首要障碍；49% 认为高层管理者的参与度直接决定项目成败。Prestex 通过部署 Léo（面向客户服务的生成式 AI）与 Max（用于合作伙伴沟通与培训的生成式 AI），释放人力聚焦高价值判断。
“技术提供速度与精度，但伦理决策与情境判断仍属人类专属。自动化让一线团队得以回归真正不可替代的人类智能场域。”——Marcelo Zeferino，Prestex 首席客户官（CCO）
Zeferino 强调，在医药、重型装备等 B2B 超快交付场景中，“当日达”已从三年前的差异化优势变为当前几乎所有行业的基本门槛，倒逼企业以 AI 驱动全链路确定性提升。
来源：uai.com.br
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
