人工智能 (AI) 的现状

技术的进步使得未来每个人，无论其技术背景如何，都能够直接与机器进行通信和工作，以自动执行一系列任务。最近推出的由 OpenAI 开发的ChatGPT)，展示了已经取得的巨大进展。换句话说，该平台展示了人工智能在消除人类与机器之间的障碍方面的强大能力。

根据最近的研究，利用美国人口普查局 2019 年年度商业调查，采用专业软件、人工智能或机器人技术的公司的劳动生产率提高了 11.4%。然而，在美国，采用人工智能和机器人技术的公司仍然有限—— 2018年采用这些技术的公司比例分别为3.2%和2%，而采用企业资源规划（ERP）或仓库管理系统等专业类型软件的公司比例为 40.2%。

毫无疑问，我们可以预计未来十年组织中人工智能的使用份额将呈指数级增长。据 Gartner 称，到 2022 年，首席执行官们连续第三年将人工智能列为首要任务。但在生成式人工智能最近的技术飞跃的背景下，问题是如何利用该技术来提高企业的生产力，以及如何利用该技术来提高企业的生产力。将影响执行团队的劳动力规划。

生成式人工智能影响运营的五种方式

以履行运营为重点，WMS 和运输管理系统等技术的引入使企业能够通过自动化和简化流程来提高劳动生产率。此外，这些技术增加了履行运营中对更高技能工人的相对需求。例如，WMS 的引入要求公司雇用或外包 WMS 管理员来配置系统并测试新的软件。与此同时，自动化设备的引入减少了对低技能任务的需求，例如存放产品或装载卡车。

随着生成式人工智能的兴起以及低代码平台的激增，本质上是可供非程序员使用的用户友好型软件平台，我们预计劳动力需求的构成将更多地转向熟练工人.此外，随着人工智能的进步，使操作人员更容易进行技术变革，我们预计操作人员和技术人员之间的界限将变得模糊。下面，我们概述了我们认为生成人工智能将对履行劳动力和运营产生最重大影响的五个领域。

• 培训： 由于生成式人工智能允许用户查询非结构化数据集并接收结构化和有组织的响应，因此我们设想转向更多由用户主导的 WMS、TMS 或操作增强培训，新用户本质上可以与系统“对话”系统来学习系统功能和最佳实践。
• 软件试错： 随着AI可以学习特定系统，我们将看到一个用户可以操作和测试软件增强功能的世界，例如拣选或路线管理的更改，而无需引入软件开发人员。
• 根本原因分析： 这样的系统将使运营团队能够实时执行根本原因分析，以了解系统在哪里遇到困难或没有达到他们的期望。例如，人们将能够直接询问系统为什么特定产品不在正确的位置，而不是收到该产品不存在的错误。
• 报告： 将来，运营经理或楼层经理无需让商业智能 (BI) 开发人员创建或修改运营报告，而只需告诉系统自动生成任何所需的报告，例如 1 月 2 日的订单履行率。
• 沟通与协作： 最后，或许也是最重要的一点是，生成式人工智能将使履行团队能够构建、组织和简化整个网络中的不同数据集和知识。这将加强沟通和协作，以实现成本优化和卓越的客户体验。这可以是任何内容，从快速总结在线会议内容到为特定受众定制幻灯片。

简而言之，生成式人工智能将使运营团队能够做出更明智、更快速的决策，从而实现整个履行网络的持续改进。借助生成式人工智能，系统既成为监控者又成为调查员，使管理人员和员工能够专注于决策而不是解决根本原因。

为未来做好准备

这些影响领域绝不是全面的。就像互联网的黎明一样，我们根本无法准确地预测未来几年和几十年内生成式人工智能将创造、摧毁或增加哪些就业机会。然而，我们可以说，人工智能将对未来的劳动力产生巨大的影响，进而影响企业如何在短期和中期进行劳动力规划。

这在供应链分销领域会是什么样子？运营领导者将越来越需要将解决问题和分析技能作为所有员工（从叉车司机到现场领导）的核心技能。在更高的层面上，这意味着建立一支精益运营团队

1）深入了解运营

2）了解网络的实时变化

3）能够在生成式AI的帮助下管理和解决运营问题，满足客户需求并降低运营成本。