Medzery v zručnostiach v oblasti AI, dátové silo ohrozujú dodávateľský reťazec
Nové zistenia od Manhattan Associates odhaľujú, že kritická medzera v zručnostiach a výzvy v oblasti viditeľnosti dát bránia efektívnemu prijímaniu AI v systémoch riadenia dopravy. Výskum, ktorý oslovil 150 vrcholových rozhodovateľov z organizácií v odvetviach výroby, maloobchodu, veľkoobchodu, spotrebného tovaru, potravín a nápojov, zdôrazňuje naliehavú potrebu, aby organizácie riešili vnútorné schopnosti na využitie plného potenciálu AI.
Hoci je sľub AI široko uznávaný, výskum odhaľuje významné rozdiely medzi očakávaniami do budúcnosti a dnešnou realitou. Momentálne 49 % organizácií nemá dostatočnú viditeľnosť dát na proaktívne upravovanie prepravných trás a 45 % nemá viditeľnosť na prijímanie korekčných opatrení predtým, ako zásielky meškajú alebo sú narušené.
Tento základný nedostatok viditeľnosti dát je zhoršený vnútornými problémami. Pri otázke na aktuálne výzvy pri dosahovaní viditeľnosti 42 % respondentov uviedlo nedostatok zručností v organizácii a 39 % poukázalo na dátové silá medzi rôznymi platformami a riešeniami.
Hnutie smerom k AI je nepopierateľné, pričom 63 % organizácií očakáva úplne autonómne agentové AI alebo minimálny ľudský dohľad v priebehu najbližších piatich rokov. Avšak, aktuálne miery prijímania zaostávajú za týmito ambicióznymi očakávaniami. Výskum zistil, že zatiaľ čo 46 % organizácií má vysoko integrovanú AI, viac ako polovica nie. Znepokojujúce je, že takmer pätina (18 %) má obmedzené alebo žiadne využitie, čo ich vystavuje významnému riziku zaostávania za agilnejšími konkurentmi.
Kľúčové faktory, ktoré spôsobujú váhanie a nižšie miery prijímania, zahŕňajú náklady a nedostatok vnútorných odborností. 55 % organizácií uvádza, že sa obávajú vysokých nákladov na implementáciu a používanie, a 45 % hlási nedostatok znalostí a zručností na interné dodanie. Existuje tiež vnímanie, že vrcholové vedenie v podniku neposkytuje potrebnú úroveň podpory na podporu a implementáciu AI iniciatív, pričom 43 % uvádza, že majú pocit nedostatku organizačného alebo výkonného sponzoringu pre podporu a zavádzanie AI.
„Zistenia ukazujú jasný rozpor medzi očakávaným budúcim využitím a schopnosťami AI v doprave a súčasnými schopnosťami mnohých organizácií,“ komentoval Martin Lockwood, seniorný riaditeľ v Manhattan Associates. „Hoci autonómne agenti vzbudzujú značný záujem, realita je taká, že veľká časť odvetvia nie je dostatočne vybavená na efektívne využívanie tejto technológie kvôli vnútorným nedostatkom zručností a fragmentovaným dátovým súborom.“
Výskum tiež zdôrazňuje rozšírený problém týkajúci sa dlhodobej životnosti existujúcich systémov. Šokujúcich 99 % tých, ktorí boli oslovení, má obavy, že ich TMS môže mať problém držať krok s požiadavkami na rýchlosť, kapacitu alebo znižovanie nákladov v priebehu najbližších piatich rokov. To zdôrazňuje naliehavú potrebu, aby organizácie investovali do technológie a, čo je kritické, do ľudského kapitálu potrebného na riadenie a optimalizáciu týchto pokročilých systémov.
„Na skutočné odomknutie výhod AI musia organizácie klásť dôraz na rozvoj svojich zamestnancov a odstraňovanie dátových silá,“ dodal Lockwood. „Bez týchto základných prvkov zostane sľub autonómneho riadenia dopravy nedosiahnuteľný pre mnohých, čo povedie k zvýšeným nákladom, neefektívnosti, neschopnosti splniť sa meniace očakávania zákazníkov a (potenciálne) k dvojúrovňovej konkurencii.“
