核心观点与关键数据
- Agentic AI 的作用：Agentic AI 正在加速供应链自动化，提升流程效率，推动业务增长。它被视为企业加速器，通过 AI 驱动的供应链能够创造价值，提升流程效率，且 AI 自动化进程正在加速。
- 高管认知：70% 的高管预计到 2026 年，员工将能通过 AI 代理进行实时分析和优化，尤其是在采购和动态采购领域；62% 的供应链领导者认为 AI 代理能加速决策和沟通。
- 投资回报：AI 供应链投资回报显著，高投资企业的收入增长比同行高出 61%。
- 效率提升：76% 的首席供应链官 (CSCO) 认为 AI 代理能提升流程效率，尤其是在处理重复性任务方面。
- 供应链挑战：地缘政治风险 (61%) 和全球贸易紧张局势 (58%) 是供应链领导者的主要担忧。
- AI 的优势：AI 解决方案能提升供应链的预测性和敏捷性，帮助企业在不确定性中创造竞争优势。
AI 驱动的供应链进化路径
- AI 助手：通过增强员工能力，AI 助手在供应链各个环节发挥作用，提升响应能力和信息整合效率。例如，全球制造商通过 AI 实现贸易合规和物流操作优化。
- 从 AI 助手到 Agentic AI：AI 进化经历了规则系统、RPA 和 AI 助手阶段，而 Agentic AI 能够主动执行复杂流程，重构和优化工作流，加速决策。
- Agentic AI 部署情况：53% 的供应链高管正在通过自给自足的 AI 代理实现智能工作流的自主自动化；22% 正在开发概念验证，31% 已执行并扩展概念验证。
Agentic AI 运营模型
- 模型构成：Agentic AI 运营模型整合 ERP、供应链应用、生态系统合作伙伴系统和外部数据，通过数据集成引擎和与供应链系统的直接交互，提供预测分析、工作流优化等功能。
- 模型功能：模型能主动应对中断，更准确地预测，并提供供应链生态系统中的更高可见性。例如，通过实时动态采购优化采购，通过传感器和位置跟踪优化库存，通过预测产量优化生产等。
- 模型优势：模型具有灵活性，可无缝集成现有分析工具，并能通过实时可视化帮助领导者快速决策。
行动指南
- 建立 KPI：为 AI 代理设定 KPI，并分配人员监控其性能，确保 AI 代理达成预设的业务目标。
- 评估运营：评估当前运营，识别数据、劳动力技能和治理模型方面的挑战，明确业务影响，并制定衡量指标。
- 组建团队：组建多元化团队，包括数据科学家、供应链专家、IT 专业人员和部门领导者，负责设计和实施 Agentic AI 运营模型。
- 部署代理：在整个生态系统中部署代理，优化现有工作流，创建新工作流，并实时扩展合作伙伴沟通。
- 关注关键属性：关注自主性、粒度、网络弹性、智能接口、透明度和协作，并将伦理整合到 AI 运营模型中。
- 利用数据：利用 AI 代理探索、创建和测试假设情景，自主协调行动，并为最具影响力和可能性的情景做准备。
研究结论
Agentic AI 正在重塑供应链运营，通过提升效率、预测性和敏捷性，帮助企业应对不确定性，并创造竞争优势。企业应积极构建 Agentic AI 运营模型，并关注数据准确性、安全性和伦理治理，以实现可持续的业务增长。
