擎创作艺术品的消息成为创意社区长期争论的话题。2023 年 2 月，路透社报道称，OpenAI 的 ChatGPT 在推出仅两个月内就成为增长最快的消费者应用程序。在随后的几个月里，生成式人工智能 (Gen AI) 像海啸一样席卷了科技行业，打乱了各大科技品牌的产品路线图，并创造了一种被称为“人工智能淘金热”的现象。可以理解的是，这种技术颠覆引起了供应链社区的强烈兴趣。
生成式人工智能如何在供应链从“链”向“网”转型中发挥作用？传统人工智能和生成式人工智能之间的主要区别是什么？利用这项新兴技术加速供应网络绩效和竞争优势的关键用例、风险和限制以及机会是什么？
人工智能和机器学习 (ML) 已在多个供应链功能中得到广泛认可，例如需求预测、供应商风险评估、异常检测、路线优化等。
随着生成式人工智能的“大爆炸”式到来，许多商业和技术领导者的快速反应是评 斯洛文尼亚电子邮件列表 估并采用它以改善供应链运营。然而，在这样做的过程中，传统人工智能和生成式人工智能之间的一个关键区别经常被忽视。
传统 AI 模型主要侧重于根据过去事件和从上游或下游供应网络运营收到的实时信号来检测模式，以预测未来结果。例如，传统 AI 模型可用于根据天气预报预测需求模式。它们可以通过感知上游供应延迟信号来预测下游客户订单的影响，并提出替代方案以尽量减少影响。
另外，生成式人工智能专注于生成之前不存在的数字内容。例如，它可用于创建一份带有管辖权限制的合同文件，用于从全球供应商采购材料。它可以通过额外的输入来改进现有内容，或者参考现有内容创建一个全新的文档。
简而言之，传统 AI 专注于根据历史或实时信号预测问题的结果，并在某些情况下开出替代方案。相反，生成 AI 可以根据人类操作员/同事提供的指令生成新内容。这一主要区别有助于领导者决定投资基于传统 AI、生成 AI 或两者结合的解决方案。