2026年多项调研显示：89%供应链管理者称AI未达预期，39%一线工人对AI持积极态度（低于知识工作者53%），45%AI失败归因于前线管理者缺位，40%指培训不足。成功案例均始于员工前置参与、个体级即时价值交付与目的透明沟通。
据 thescxchange.com 报道，人工智能在仓储与配送环节的落地正面临显著信任赤字——89% 的运营与供应链领导者承认技术投资未完全实现预期效果，而一线员工参与缺失、培训不足及价值感知薄弱成为核心障碍。
一线员工对 AI 态度分化明显
据原文报道，2026 年 Qualtrics 报告数据显示，仅 39% 的一线工人对 AI 改变工作持兴奋或期待态度，远低于知识工作者的 53%。这种态度落差在系统部署前即已形成，源于员工长期接收的片面信息与缺乏透明沟通。
更关键的是，一线员工往往被排除在 AI 设计与 rollout 决策之外。据 2026 年普华永道（PwC）与制造业协会联合研究报告，45% 的受访领导者将前线管理者缺位明确列为 AI 项目失败的重要成因。当员工无法理解工具选型逻辑、待解问题或反馈渠道时，系统上线首日即陷入“可信度赤字”。
组织失能而非员工抗拒
原文强调，将 AI 采用率低归因为“员工抵制”属于误诊。真正症结在于组织未能构建成功条件：技术部署正确、培训覆盖功能、宣贯如期完成，但现场作业毫无变化——拣货员仍按旧路径行走，调度员继续凭经验排线，AI 系统沦为后台昂贵摆设。
该问题具有普遍性。同一份 2026 年 PwC 与制造业协会研究报告指出，40% 的领导者确认“培训不足”是一线员工最常提出的关切。而据 2026 年 PwC 供应链数字趋势调查，高达 89% 的运营与供应链领导者坦言技术投资未能兑现全部预期成果。
成功案例的关键三要素
真正实现高采用率的企业共用三大特征：前置参与、即时价值、坦诚沟通。例如，某全球零售商在四座配送中心上线 WMS 后，引入自然语言 AI 助手，使仓库经理与物流操作员可直接查询运营数据、创建工单、调取看板并解决问题。
该方案带来用户自主性提升、问题解决提速、决策周期缩短及流程精简等实际成效。其底层逻辑在于：系统非由厂商独立开发，而是与码头、产线及驾驶舱真实使用者紧密协作设计，直击日常痛点；价值不只体现在管理层仪表盘，更落实于单个拣货员优化路径、定位错标托盘、指导新员工上架，以及班组长提前识别人力缺口等具体场景。
沟通同样关键。工人需要明确答案：我的工时或岗位会因此调整吗？谁做的决策、为何如此选择？我提出的问题会被如何处理？对 AI 用途与边界的透明说明，比任何功能演示更能建立信任。
“AI 停止成为新闻里听闻的事物，转而成为让工作中某个困难环节变轻松的工具——这一转变不会自动发生，它依赖于系统上线前数月就已做出的深思熟虑的选择。”
作者米歇尔·琼斯（Michelle Jones）为 Logistics Reply（Reply Group 旗下专注供应链执行软件的公司）售前与解决方案咨询总监，拥有逾 25 年供应链、零售与技术领域经验，曾任职工业工程、实施交付、客户成功及咨询等多个岗位。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
