在供應鏈 AI 熱潮下，有些企業陷入試行專案（Pilot）告吹、無法帶來實質效益的困境。知名管理顧問公司 Bain & Co. 供應鏈策略與轉型的合夥人 Dheera Anand 建議，啟動試行前應先確認資料、ROI 與員工接受度。
這樣的困境也反映在調查數據上。Gartner 今年四月發表針對供應鏈長（CSCO）進行的調查顯示，56% 的受訪者認為，將 AI 與既有系統及流程整合，是目前一大挑戰；另有 50% 表示，企業內部缺乏管理 AI 技術所需的專業人才，使導入速度與成效都受到限制。
心法一：選對戰場！鎖定高頻率決策，先補齊數據缺口再談 AI
面對 AI 專案成功率偏低的現況，多位供應鏈專家提出三項實務原則，協助企業提高 AI 落地的成功機率。
第一個原則，是優先鎖定「高頻率決策」以及具備充足資料的應用情境。
美國田納西大學（University of Tennessee, Knoxville）助理教授 Alan Amling 指出，AI 最能發揮價值的地方，是那些決策頻率高、人力難以即時反應的工作，例如每日甚至每小時都需要進行的補貨作業，比起長期性的供應鏈網路規劃，更適合作為 AI 的第一波導入目標。
Dheera Anand 也認為，企業不應只考量流程是否能使用 AI，更重要的是評估資料是否完整、透明且可取得。如果工廠設備經常停機、作業流程變動過大，或高度依賴供應商與物流夥伴提供資料，但企業本身卻無法取得即時資訊，就代表資料基礎尚未成熟。這類情況下，企業應優先改善資料可視性與資料品質，再考慮導入 AI，否則模型再先進，也難以做出可靠決策。
心法二：像帶新人一樣帶 AI，把老手的「內行知識」交給它
第二個原則，是將 AI 視為一位剛加入公司的新員工，而不是一套安裝完成即可立即產生價值的軟體。
Dheera Anand 指出，許多供應鏈規劃人員、採購主管與庫存管理者，長年累積了大量難以文件化的隱性知識。這些經驗往往包含供應商合作習慣、市場變化判斷以及異常狀況處理方式，也是 AI 模型最難自行學習的部分。因此，在建立 AI 模型時，企業需要將這些經驗逐步整理、數位化並納入模型訓練，才能讓 AI 真正貼近實際作業需求。
Alan Amling 更以「新員工」作為比喻。他指出，沒有任何企業會讓一位新進規劃人員在沒有新人訓練、沒有主管指導、沒有績效目標的情況下獨自工作，最後在九個月後以績效不佳為由開除。但許多企業導入 AI 時，卻正是採取這種方式。他認為，AI 同樣需要完整的 Onboarding（新人導入）、持續監督、明確 KPI，以及配合工作流程的調整，才能真正融入組織，而非成為一項孤立的技術工具。
心法三：建立退場機制，用「無人值守測試」評估真實效益，避免沉沒成本
第三個原則，是建立明確的退出機制，適時停止無法創造價值的 AI 專案。
Alan Amling 提出一項名為「Left-on Test」的評估方法，來評估 AI 是否真的發揮價值：問自己敢不敢讓這套 AI 系統在週末無人監督下持續運行。若連續數月答案都是「不敢」，且沒有明確的改善路徑，就代表這套系統尚未具備獨立運作能力。Alan Amling 認為，此時企業應重新評估是否值得繼續投入。
除了 Left-on Test，企業也應持續監控 AI 是否改善預測準確率、庫存周轉率、物流成本等核心供應鏈 KPI，並透過指導委員會定期檢視專案進度與投資效益。如果 AI 帶來的成果始終無法支撐持續投入的人力與成本，就應及早調整策略，甚至果斷終止專案，避免資源持續消耗。
隨著 AI 技術持續快速演進，企業最大的挑戰已逐漸不是模型能力，而是能否找到真正適合的應用場景、建立穩固的資料基礎，以及設計完善的管理機制。相較於追逐最新技術，如何讓 AI 穩定融入供應鏈日常決策流程，才是決定企業能否真正從 AI 創造競爭優勢的關鍵。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：Gartner、《Supply Chain Dive》，首圖來源：Unsplash
（責任編輯：廖紹伶）
