ปัญญาประดิษฐ์ในการตอบสนองคาดว่าจะสร้างระหว่าง US$ 1.3 ล้านล้านและ US$ 2 ล้านล้านต่อปีในช่วงสองทศวรรษข้างหน้าตามรายงานของ McKinsey & Company ปริมาณทางการเงินนี้สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง: เทคโนโลยีมีบทบาทสําคัญในการจัดการสินค้าคงคลังและเส้นทางเพิ่มความสามารถในการคาดการณ์การดําเนินงานและลดต้นทุนโครงสร้าง.
ในทางปฏิบัติ บริษัทที่นํา AI มาใช้บันทึกการลดต้นทุนด้านลอจิสติกส์ได้ถึง 15% และการลดลง 35% ในระดับสินค้าคงคลังแล้ว ระบบเหล่านี้ประมวลผลข้อมูลจํานวนมหาศาลแบบเรียลไทม์เพื่อคาดการณ์ฤดูกาลและเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรผลิตภัณฑ์ในศูนย์กระจายสินค้า ส่งผลให้การดําเนินงานคล่องตัวขึ้นขจัดปัญหาคอขวดที่ก่อนหน้านี้รับรู้ได้หลังจากเกิดความล้มเหลวเท่านั้น.
แต่การควบคุมต้นทุนเป็นเพียงครึ่งหนึ่งของสมการมูลค่าที่แท้จริงเกิดขึ้นเมื่อ AI แปลงข้อมูลดิบเป็นการตัดสินใจ Paulo Lelis หุ้นส่วน CIO ของ Lope Digital Commerce ประเมินว่าภาคส่วนนี้กําลังประสบกับช่วงเวลาของการรวมทางเทคนิคที่ช่วยให้สามารถปรับปรุงแบบจําลองการคาดการณ์ได้.
“เทคโนโลยีไม่แทนที่ความเชี่ยวชาญของมนุษย์, แต่นําเสนอฐานข้อมูลที่จําเป็นสําหรับการตัดสินใจที่รวดเร็วยิ่งขึ้น.เราสามารถคาดการณ์ความต้องการและหลีกเลี่ยงการหยุดชะงักก่อนที่จะส่งผลกระทบต่อผู้บริโภค, ให้มั่นใจว่ามีการปฏิบัติตามอย่างเคร่งครัดกับกําหนดเวลาของ”, วิเคราะห์ผู้บริหาร.
ความถูกต้องนี้กําหนดความสัมพันธ์กับลูกค้าปลายทางใหม่ ตามรายงานของ SOTI ผู้บริโภค 73% กล่าวว่าการจัดส่งที่ไม่ดีจะทําให้พวกเขามีโอกาสน้อยที่จะซื้อซ้ําจากผู้ค้าปลีกรายนั้น.
“ในสถานการณ์นี้พื้นที่ไม่ได้ถูกมองว่าเป็นเพียงศูนย์ต้นทุนเพื่อทําหน้าที่เป็นคันโยกยึดอีกต่อไป AI ช่วยให้เรามีความคล่องตัวที่จําเป็นสําหรับประสบการณ์การจัดส่งในเชิงบวกเช่นเดียวกับการซื้อเปลี่ยนประสิทธิภาพการดําเนินงานให้เป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขัน” Lelis กล่าวเสริม.
ความคาดหวังของตลาดคือการเติบโตนี้จะยังคงเร่งตัวขึ้น และอาจเพิ่มผลผลิตของภาคส่วนนี้มากกว่า 40% ภายในปี 2578 ตามข้อมูลของ OpenXcell ด้วยการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลที่ก้าวหน้า ปัญญาประดิษฐ์จึงถูกรวมเข้าด้วยกันเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่จําเป็นสําหรับโลจิสติกส์ที่เน้นลูกค้าเป็นศูนย์กลาง มีประสิทธิภาพมากขึ้นและสามารถรักษาธุรกิจเชิงกลยุทธ์ไว้ได้.
