生成式人工智能将迅速而显著地改变供应链的诸多方面——从总体战略到员工及其团队的日常活动。在各个行业中，GenAI 技术已被证明能够通过从大量原始源内容库中学习来生成内容、策略、设计和方法的新派生版本。
根据 Gartner Research 的数据，到 2026 年，超过 80% 的企业将在生产环境中使用生成式人工智能 (AI) API、模型和/或部署生成式 AI 应用。然而，由于大多数 GenAI 讨论都围绕文本和内容生成的用例，物流领导者对于自动化内容生成如何与其角色相关存在不确定性。
虽然一开始可能不太清楚 GenAI 如何应用于主要运输货物的功能，但我们的研究指出了将GenAI 功能应用于物流目标的机会。虽然鼓励物流领导者不要急于在团队中试用 GenAI，但最好将注意力集中在用例的构思和优先级上。
启动板：构思和优先排序
首先，在供应链中实施生成式 AI 的第一步是构思符合业务 新加坡邮件列表 优先级的用例，并利用 GenAI 的变革潜力。GenAI 可以支持五项常规任务：
1. 书面内容的扩充和创作：生成文本草稿输出，然后供用户审阅。
2. 问答、聊天机器人和信息发现：根据数据和提示信息找到输入的答案。
3. 总结：例如，可以通过文本处理来软化语言或使文本专业化。
4. 针对特定用例的内容分类：缩短对话、文章、电子邮件和网页的摘要以及与要点之间的转换。
5.软件编码：提供代码的生成、翻译、解释和验证。
物流领导者应根据物流的九个功能领域评估这些任务：物流战略、物流绩效、货运代理、物流技术、外包、运输、物流组织、仓储和全球贸易管理。与您的团队讨论潜在用例，以确定哪些用例可能最适合并与整体供应链、物流和业务优先级保持一致。
例如，考虑一下 GenAI 如何支持管理物流技术。运输管理系统 (TMS) 和仓库管理系统 (WMS) 等软件程序和工具为团队提供了用户手册，解释了如何使用该程序和解决常见问题。GenAI 支持书面内容自动化和创建的能力可以根据提供的规范和材料快速起草材料，让团队专注于其他优先事项。此外，GenAI 功能可应用于事件日志，以总结用户的自然语言、自由格式文本功能需求和解决方案反馈，以传达或记录物流流程中事件或异常管理的顺序。