从需求预测到库存管理，从交货码头优化到仓库管理，企业越来越依赖经典机器学习来改造供应链。在过去五年中，企业利用这项技术做出更主动的决策。这包括简化流程以及释放新的增长机会。那么，除了这些现有功能之外，生成式人工智能还能带来什么呢？
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两层应用
在我们具体讨论供应链中的生成式人工智能之前，让我们先回顾一下。想象一下，第一代人工智能 (AI) 就像第一次工业革命的蒸汽动力。这使得这些新模型成为第二次工业革命的电力。生成式人工智能模型将以我们尚未预料到的方式带来变革。
思考一下生成式人工智能技术在供应链中的潜在应用，看看它们将如何带来变革：
登月计划，或引入全新功能的用例。
平凡的，或使用案例来增强整个业务中的数百或数千个流程和决策。
你需要平凡而又大胆的用例才能获得成功
生成式人工智能在企业中最常想到的终极应用是无所不知、通晓一切的聊天机器人。这种始终在线、始终准确的助 葡萄牙电话号码数据 手可以立即回答或预测业务的当前和未来状态。
这能行得通吗？也许可以，但有很多注意事项和理由让人怀疑这样的系统是否会被完全信任。生成式人工智能通过增强无数平凡的任务来改变业务的潜力受到的关注较少。在这种情况下，企业会为不同的应用选择不同的模型，平衡性能、成本和隐私等考虑因素。
团队有能力将已获批准的技术应用于他们所面临的挑战。民主化的生成式人工智能可大幅提高生产力。
事情是这样的——你需要能够执行登月计划和平凡的生成式人工智能用例。是的，你应该开始为那个登月计划建造火箭。但更紧迫的是，你必须开始增强整个组织的流程，在自主性和控制性之间找到适当的平衡。
法学硕士-增强需求预测
让我们来看一个供应链管理中的生成式人工智能用例，该用例对增强您的劳动力具有直接价值。这就是生成式人工智能增强型（或更准确地说，大型语言模型 (LLM) 增强型）需求预测。