编者注：SCM 论文《人工智能驱动的供应链中的人机协作》由 Christoph Herrmann 和 Libin Huang 撰写，由 Maria Jesus Saenz 博士（[email protected] ）指导。如需有关该研究的更多信息，请联系论文指导老师。
人工智能的采用率不断提高，但项目成功率往往滞后。在过去五年中，人工智能 (AI)已从一个流行词发展成为全球最大公司供应链管理中的实际业务应用，涵盖需求规划和预测性维护等领域。
通过应用模仿人类思维的认知功能，人工智能提供了巨大的机会，因为它不断从人类的决策中学习。然而，大量公司放弃了他们的人工智能项目或认为它们是失败的，导致数十亿美元的此类项目被注销。2018 年，麦肯锡的一项分析显示，人工智能项目实施失败的主要原因在于人工智能和员工之间缺乏互动和团队合作。
需要独特的能力才能使人工智能项目取得成功
为了防止失败，组织必须建立人机协作能力。透明度是获得人类员工信任的必要条件；权力平衡 玻利维亚电邮清单 可确保人类团队成员保持控制权，而人工智能只在适当的时候接管。安全交互确保协作过程受到保护，员工认为应用程序合乎道德、可靠且安全。这些能力促进了人工智能和人类员工之间的相互学习——双方能力的增长——这反过来又决定了人工智能项目的成功。
然而，这些能力的重要性动态地取决于决策环境。先前的研究表明，根据决策的风险程度（例如，财务影响）以及人工智能设计的开放或封闭程度（即是否存在无监督学习），人机协作能力的配置会有所不同。
找到适当的能力平衡
分析供应链管理领域的22个人工智能项目，将上述能力分解为24个基本指标概念，发现成功的人工智能项目表现出七个基本的团队合作能力特质。为了建立透明度，它们强调人工智能输出的易理解性（可解释性），并确保人与人工智能之间的易互操作性。为了促进权力平衡，人类必须拥有“最终决定权”（可指导性），而人工智能则纠正人类的失误和错误，并实现员工脑力负荷的减少。为了实现安全的互动，员工尤其期望可接受的社交行为和与人工智能互动的安全方式。