当前企业正处于“三化叠加”的复合转型阶段，即业务流程的信息化、大数据驱动的数字化以及生成式AI驱动的智能化。这三个阶段不断推进，企业转型的幅度和节奏明显加快。特别是第三个阶段，智能化转型带来的价值增长比例高达70%，使企业商业运行面临深刻变革。
　　在物流和供应链领域，企业已经历了信息化和数字化的发展阶段，取得了显著效益。然而，随着全球数据量的快速增长，特别是物流供应链领域的数据占比高达20%~30%，传统的信息系统和数字化手段已难以应对海量数据的处理需求。传统的AI应用在处理大规模、复杂业务场景时存在明显缺陷，如孤立场景应用、高度依赖历史数据以及解释能力不足等。
　　因此，对物流和供应链数字化的更高要求，包括考虑产品全生命周期的复杂生态和合作关系、直接与企业价值联系、处理海量数据并提取有价值洞察以及重塑企业业务流程。生成式人工智能恰好能够补上这缺失的一环，其擅长对非结构化数据进行洞察，与结构化数据的执行分析能力相结合，可大大增强企业的预测和决策能力。
　　分享一个关于生成式AI在企业管理领域的应用案例，如国外企业利用AI实现供应链预警、自动收集分析预警细节、给出多个解决方案并自动转化为业务流程执行等。在未来的12~18个月内，企业的智能化转型将达到一个更新的高度，不仅在机器人领域，在企业管理领域也将实现飞速发展。
　　针对企业如何应用生成式AI提出三个要求：相关性、可靠性和负责性。企业做AI与在手机里玩ChatGPT完全不同，需要结合企业数据和行业数据给出可靠的输入，并满足数据隐私、安全、保密等要求。此外，呼吁企业要有开放的心态，即使面临风险和失败的可能，也要保持理性，用一种探索可能性的艺术方式来推动AI的应用。
　　展望未来，AI并非万能钥匙，但随着其不断应用，物流和供应链将不再是企业经营的后勤支持，而是未来的前沿竞争力。一个由数据驱动、预测性分析和自动决策的企业自动化的新时代正在到来。