接受调查的美国供应链规划人员和经理认为，他们三分之一的时间（平均每天 3.05 小时）花在了可以轻松实现自动化的手动任务上。由于疫情期间人们对当前人工智能系统的不满情绪日益加深，超过一半（51%）的人表示，他们花费了更多时间手动分析和解释数据，以协助制定战略和运营决策。
接受调查的美国决策者表示，这些数据痛点阻碍了他们开展可能有助于建立更具弹性的供应链的更高价值举措，例如：
积极主动地为未来的“黑天鹅”（意外）事件制定情景和计划（30%）
花费更多时间积极深入地规划圣诞节和黑色星期五等重大活动（38%）
利用经验和专业知识进行更深入的分析（57%）
人类与人工智能协作的力量
大多数接受调查的美国使用人工智能系统的管理者都希望他们的领域专业知 智利电子邮件列表 识能够影响决策过程。理想的能力包括：能够使用决策者自己的判断修改人工智能生成的预测（54%）、当历史数据不可靠时，人工智能能够向人类学习（42%）以及人工智能是否可以显示影响预测的数据或背景信息（40%）。
在那些认为人工智能本身不足以提供有效决策的美国受访者中，他们提出的理由是，人类的直觉无法被机器复制（64%），总会有一些机器无法预测的事件（54%），以及多年工作中积累的专业知识对决策至关重要（45%）。
Secondmind 首席执行官兼联合创始人Vishal Chatrath表示：“COVID-19 为全球供应链中的企业敲响了警钟，他们正准备在未来几年迅速加速人工智能的实施和部署。”
他补充说，要让人工智能发挥其潜力，组织必须部署能够应对稀疏或不完整数据环境的系统并促进人与人工智能之间的有效协作。
“我们的报告展示了人工智能给人们带来多少好处，也展示了人工智能对人类的极大需求，”他总结道。“一种结合了每项任务所需技能和能力的协作决策方法至关重要，尤其是在系统在不确定时期和不可预测事件中中断时。