AI项目启动：先找人，再选工具
许多管理者在启动 AI 项目时，首先纠结的是：“到底该用哪个平台？”然而项目落地后，阻碍往往并非软件本身，而是三个关键难题：谁能精准描述业务痛点？谁能把方案付诸实践？谁能评估其实际效果？若这三个问题没有定论，即便演示再完美，也难以转化为日常的生产力。企业掌舵人无需深究每个模型细节，也不必盯着员工写提示词。老板的核心职责是把控方向、明确边界及设定验收标准。一个成功的 AI 项目，至少需要两类明确的责任主体。第一类是业务主管。他需精通业务流程，洞察问题所在，协调各方资源，并能依据业务常识评估 AI 输出的准确
AI赋能供应链：效率提升背后的“瓶颈”新挑战
在制造业、零售业及物流行业，众多企业正积极利用人工智能（AI）来精进各项业务流程，涵盖需求预测、仓储空间规划、运输模式选择以及货物配送路径的优化。AI在这些具体环节上的应用，确实带来了显著的成效。然而，在整个供应链网络层面，却涌现出意想不到的状况：原有的限制因素不仅未曾消弭，反而愈发凸显。当AI技术逐渐渗透到供应链的各个环节，每个独立的部分都能在各自的领域实现效率的跃升。例如，需求规划团队借助机器学习提升预测的精准度；物流运输团队运用优化算法减少车辆的空载里程；而仓库管理团队则通过系统优化分析货物拣选模式