探讨采用生成式人工智能的障碍及其对物流的影响

生成式人工智能（Generative AI）正在各行各业掀起热潮，但许多组织仍在为可扩展的实施而苦苦挣扎。SparkOptimus 对 50 多家公司进行了广泛调查，揭示了这一紧迫问题，显示了在平衡这些技术的潜力和实际执行方面，既有热情也有挫折。

竞相采用人工智能

企业竞相采用人工智能及其更先进的对应技术--生成式人工智能，这已不是什么秘密。提高效率和可操作的洞察力是不可抗拒的承诺。如果能有效整合，这些工具可以改变工作流程，产生显著的增值效应。

最新的 "Gen AI Benchmark "报告显示，2025 年的试点项目取得了进展，企业设定了更明确的目标，并扩大了初始用例的规模。有效利用生成式人工智能对于在当今市场上保持竞争优势至关重要。

采用率的增长

调查显示，目前有高达 92% 的受访者正在使用生成式人工智能，与去年的 60% 相比有了明显的飞跃。这一激增凸显了将智能集成到组织结构中的日益必要性。有趣的是，虽然 59% 每月使用生成式人工智能几次，但 25% 每周使用多次。

生成式人工智能的战略框架

四分之三的受访企业已经制定了战略框架来指导其生成式人工智能的实施，而去年只有 40% 家。值得注意的是，拥有独立的人工智能实施战略的公司数量也从去年的 10% 大幅增加。

正式数据战略的重要性

建立稳固的数据战略对于从单纯的想法过渡到富有成效的试点项目至关重要。调查显示，拥有结构化数据战略的公司报告称，使用案例从概念到实施的成功过渡率提高了 19%。

尽管取得了这一进展，但挑战依然存在。有 45% 家公司仍在使用非结构化数据，导致最终结果可能不够可靠。此外，60% 公司缺乏必要的工具来更新这些数据，这往往是整合新技术的头疼问题。

确定并克服实施方面的挑战

即使在采用生成式人工智能方面取得了长足进步，将这些技术整合到日常运营中仍令许多组织望而生畏。许多员工表示缺乏有效利用生成式人工智能的技能。令人震惊的是，在接受调查的员工中，只有 20% 接受过适当的技能培训。这种技能欠缺阻碍了更广泛的应用，凸显了全面培训计划的必要性。

约有 60% 的受访者认为自己的技能不足，这表明他们在充分利用这些工具方面非常需要指导。欧盟《人工智能法》中新引入的人工智能素养支柱强调了企业关注提高员工这些技能的紧迫性。

确定明确的目标和衡量标准

调查还显示，只有 27% 的公司以可量化的目标支持其生成式人工智能战略。缺乏明确的目标使得有效衡量进展和成果的能力变得更加复杂。此外，许多生成式人工智能试点项目滞后，往往超过三个月仍无实际成果，这阻碍了向可行的实际应用过渡。

SparkOptimus 的合伙人 Matti van Engelen 认为，采用生成式人工智能的雄心勃勃的努力受到了常见路障的阻碍。这些障碍包括项目所有权分散、与核心业务流程整合不足以及衡量价值的标准不明确。因此，许多人工智能计划仍然是各自为政，整体影响仅限于孤立的团队，而不是渗透到整个组织。

展望未来：生成式人工智能在物流领域的未来

随着生成式人工智能的不断发展，其对物流的影响不容忽视。企业需要拥抱正在发生的变化，并相应调整其战略。例如，货物的及时高效运输在很大程度上依赖于先进的人工智能分析和数据驱动的决策过程。随着企业与 GetTransport.com 等平台建立合作关系，它们可以简化物流、加强货运管理并确保货物快速交付--这是保持竞争优势的关键因素。

结论：利用生成式人工智能提升物流水平

总之，尽管在采用生成式人工智能方面取得的进展令人充满希望，但大规模有效实施所面临的挑战依然巨大。从 SparkOptimus 的调查中收集到的见解突出表明，要真正利用这些技术的潜力，越来越有必要制定全面的战略、提供提高技能的机会和制定可衡量的目标。像 GetTransport.com 这样的机构是应对物流挑战的重要盟友--它们为家庭或办公室搬迁、货物交付和大件物品运输提供可靠的全球货物运输解决方案。

发现生成式人工智能的细微差别并将其融入物流，将为更简化的操作和更高效的货物运输铺平道路。不要等待潮水退去--考虑一下未来的挑战和机遇吧。立即向 GetTransport.com 预订运输服务，获取高效、经济的物流解决方案。