商傳媒｜責任編輯／綜合外電報導
隨著人工智慧（AI）技術的快速發展，企業在供應鏈管理上的探討已從單純提升技術能力，轉向如何重新設計整體供應鏈營運模式。根據《Logistics Viewpoints》報導，在智慧化變得平價、AI代理（Agent）具備行動能力、工作流程跨越應用界限，以及機器獲得有限決策權後，供應鏈的運作方式正迎來根本性轉變。
報導指出，這波轉型的起點在於智慧能力邊際成本的下降。過去，企業必須嚴格分配分析資源，因為人工處理問題的能力有限，因此發展出各種門檻、例外報告、會議及功能團隊來應對。然而，AI大幅減弱了這項限制，讓更多事件能持續被分析，儘管人類的判斷力仍不可或缺。這種轉變不僅是新的使用者介面，更是一種全新的營運層次，尤其在 Enterprise Resource Planning（ERP，企業資源規劃系統）、Transportation Management System（TMS，運輸管理系統）和 Warehouse Management System（WMS，倉儲管理系統）等系統之上，建立起更具智慧的決策核心。
然而，AI本身並無法解決碎片化的供應鏈問題。當採購、運輸、製造、庫存和客戶服務等各功能，在缺乏共享業務目標的情況下以機器速度獨立優化時，組織的碎片化只會演變成軟體層面的碎片化。因此，企業的整體表現日益取決於如何協調這些能力，將目光從單一應用程式轉向橫跨多系統的決策工作流程。例如，企業應重新思考哪些跨功能決策會產生最高的成本、延遲和風險，並重新設計從信號偵測到執行的整個路徑。
在新的營運模式下，「決策到行動延遲」（decision-to-action latency）成為可量化的關鍵指標。企業可評估偵測事件、蒐集背景資訊、選擇行動、取得授權並執行變革所需的時間。這讓管理者能明確找出因組織延遲而造成的經濟價值損失。隨著處理微小低效的成本變得足夠低廉，數千個過去被忽略的小問題現在都能由機器持續關注，而人類則專注於處理模糊不清且影響重大的決策。
這也促使治理框架的發展，透過可逆性和機器決策權，依決策類型分配權限。例行性、可逆且明確的決策可賦予機器更大自主性，而高風險及模糊的選擇則維持在人類更強的控制之下。這追求的是「適當自主性」（appropriate autonomy），即由正確的實體（人或機器）在正確的背景和控制下做出正確的決策。隨著時間推移，若系統表現良好，其自主權限可逐步擴大。最終，競爭優勢將屬於那些能圍繞智慧能力，建立更優化營運模式的企業。
