Lean Solutions Group发布、基于Everest Group研究的报告显示，69%的组织已超越零散AI用例，但仅19%大幅重构工作流程以支持人机协作，仅15%重新设计岗位角色。调查覆盖200余名美国供应链密集型行业高级决策者，72%的组织决策仍以人为主导，58%的物流运输组织报告人才短缺。
据 DC Velocity 报道，Lean Solutions Group 发布、基于 Everest Group 研究的一份报告显示，企业在采用人工智能方面的速度，远快于其为释放 AI 全部商业价值而重新设计运营流程的速度。该研究调查了超过 200 名聚焦美国市场的运输、物流及其他供应链密集型行业高级决策者。
采用率与流程改造之间存在明显落差
研究显示，69% 的组织已超越零散的 AI 用例阶段，但只有 19% 的组织大幅或广泛地重新设计了工作流程，以支持“人在环中”的专家与 AI 协作。仅 15% 的受访者表示对岗位角色进行了同等程度的重新设计。
该报告题为《设计人类+AI 企业：供应链密集型行业的转型议程》，调查对象覆盖运输、物流及其他供应链密集型行业的高级决策者。报告将其核心发现指向一个落差：技术部署已经铺开，但工作方式的重构尚未跟上。
Lean Solutions Group 首席执行官 Jack Freker 表示，难点已不再是把 AI 引入业务，而是改变工作的完成方式。他强调，技术可以大规模地分析、建议和自动化，但结果仍由人来负责。
未来两到三年的重点转型领域
在被问及未来两到三年“人类+AI”转型的领先机会时，受访者选择了三个方向：运输规划与执行（53%）、劳动力排班与劳动管理（49%）、供应链规划与协调（48%）。
这三项均属于供应链运营中决策频繁、异常多发的环节，与报告中“人类判断仍不可或缺”的结论相互呼应。
“目标不是最大程度的 AI 自主性，而是从洞察到可问责行动的一条更快、更可靠的路径。AI 应在明确界定的边界内处理工作，而专家提供复杂供应链运营所需的判断力和责任归属。”——Jack Freker，Lean Solutions Group 首席执行官
运营准备度上的多项缺口
研究还识别出 AI 部署与运营准备度之间的若干缺口。在决策环节，72% 的组织仍以人为主导；在异常处理环节，这一比例为 60%。
投资分布并不均衡：67% 的受访者优先投资 AI 平台，66% 优先投资数据与集成；相比之下，只有 33% 优先投资员工技能提升，治理与变革管理各仅 17%。
问责机制同样滞后，仅 26% 的组织建立了正式的 AI 问责结构。人才压力突出：58% 的物流与运输组织报告存在人才短缺，而其他受访行业这一比例为 35%。
回报表现仍不一致：尽管 84% 的组织报告或预期在两年内获得有意义的 AI 价值，但有 30% 报告回报低于预期，仅 24% 报告回报高于预期。
来源：DC Velocity
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
