麻省理工学院的最新报告GenAI 鸿沟：人工智能在商业中的现状2025 透露了一个惊人的数据：95% 的企业生成的人工智能试点项目未能取得切实成果。

尽管外界继续强调人工智能将改变行业，但该研究包括150次高管访谈、350次员工调查和300个公开部署场景，发现只有少数公司取得了成功，绝大多数公司仍然停滞不前。

为什么企业 AI 试验停滞不前？

• 该工具无法集成到流程中。 ChatGPT 等工具适合个人使用，但无法有效集成到企业工作流程中。
• 资源分配不当。 一半以上的人工智能预算用于销售和营销，但研究发现 后端自动化带来最高的投资回报率例如减少外包、降低代理成本和优化内部流程。
• 自建与采购。 专业供应商的采购成功率为67％， 其中只有三分之一是自建的。

成功故事有哪些共同点

麻省理工学院的报告指出，一些初创公司可以在一年内从零收入增长到200万美元，包括：

• 找出单个痛点，专注于执行。
• 与您的企业合作制定策略。
• 由一线经理导入，而不仅仅是人工智能中心团队。
• 选择能够持续学习并深度融入流程的工具。

在物流行业，这可能意味着自动预订、改善实时可视化或减少对第三方代理的依赖。

劳动力和运营影响

人工智能已经开始重塑工作商业模式。更多公司可供选择的批量切割机不再补给空缺员工，尤其是客户服务和行政外包职位。

对于物流行业而言，这意味着逐步摆脱传统的业务流程外包模式，转向人工智能驱动的内部流程控制提高效率和安全性。

供应链领导者的三大启示

1. 不要追逐话题并解决痛点。 将 AI 应用于可量化退货领域，例如海关自动化、路径优化、需求预测。
2. 合作模式的成功速度比单人战斗更快。 尽管自建项目很有吸引力，但统计数据表明，与专业供应商合作更可靠。
3. 让一线主管领导介绍。 成功采用人工智能通常是由运营经理推动的，而不仅限于创新实验室。

下一步：自主人工智能系统

最先进的企业已经开始测试Agentic AI（自主人工智能），可以在规范范围内自主学习、记忆和执行任务。

在全球物流中，这可能会演变为自动调度、实时港口调整、智能资费合规为高度不确定的交易环境注入弹性。

👉 关键结论: 生成式人工智能没有失败，真正的挑战在于企业如何实施它。物流领导者必须精确地关注问题，进行智能协作，并稳步扩大规模。

‍