当运营看起来稳定，团队也步入正轨时，呼吁彻底改革工作流程和拥抱自动化可能听起来并不吸引人，但这却预示着行业的发展方向。

根据麦肯锡2025年9月发布的一份报告，生成式人工智能和智能体人工智能的实施已将成本降低至以往水平的五分之四。而根据GlobalMarketInsights 2025年7月的数据，到2034年，物流领域的生成式人工智能市场规模预计将超过231亿美元。生成式人工智能能够模拟各种场景、丰富训练数据并实现日常任务的自动化，这正在推动其市场快速增长。

生成式人工智能能够识别模式并创建内容，而智能体人工智能则利用这些输出进行推理、规划并采取自主行动。物流领导者可以结合使用这两种技术，模拟多种配送方案，并让智能体人工智能选择最优方案，根据交通或天气等因素调整决策。

然而，成功并非仅仅取决于工具。麦肯锡2025年3月的一项调查显示，21%的受访者表示他们已经从根本上重新设计了至少部分GenAI工作流程，44%的受访者已经对至少5%的员工进行了技能再培训。这些新流程将为他们更轻松地采用智能体人工智能奠定基础。

生成式人工智能助力精准需求预测

供应链预测正从猜测演变为精准的预测工具。通过模拟无数种“假设”情景并创建合成数据来填补空白，GenAI能够帮助企业领导者发现规律并比传统方法更快地做出反应。麻省理工学院报告称，采用人工智能驱动的需求计划系统后，相关企业的预测准确率提高了15%。

传统的机器学习模型依赖于历史数据中的模式。如果某些需求场景从未出现过，例如，在一次病毒式营销活动后植物奶需求突然激增——标准模型就很难预测。然而，GenAI可以创建模拟这些罕见或未曾出现过的场景的合成场景，从而为模型提供更丰富的训练数据集。

物流团队受益于更可靠的预测，企业可以预先应对异常的激增或骤减，而不是事后被动应对。训练数据中包含数千个“假设”场景，例如极端天气、供应延迟、市场趋势、促销活动或监管变化，企业可以对供应链进行压力测试并做好准备。

智能体人工智能超越预测

在物流运营中，智能体人工智能通过在整个物流链中自主地自动执行决策和任务，从而提高效率。目前，已有8500万美元投入到物流智能体人工智能项目，这些项目旨在为报价、调度、跟踪、排程和计费等环节提供智能体支持。这种转变有望使物流运营从繁重的人工干预跃升至近乎完全自主。

迄今为止，自主路径规划和调度方面的应用案例已使库存和物流成本显著降低了20%以上。智能工作流代理也已被证实能够简化文档流程，将交易周期从几天缩短到几小时甚至几分钟。

这些进步源于大型语言模型的突破、无缝的API集成以及能够处理密集型计算的日益强大的GPU基础设施。通过自动化重复性任务和优化运营，供应链和物流市场的智能体人工智能在2025年的估值达到86.7亿美元，预计到2030年将达到168.4亿美元，年复合增长率（CAGR）为14.2%。

如何为变革做好工作流程准备

实施人工智能代理需要跨各种系统和平台进行紧密集成。这种集成确保代理能够在物流运营的不同环节无缝运行。

采用一种称为智能体AI网格的模块化分布式架构，物流团队能够高效地部署和管理AI智能体。这种架构支持AI部署的可扩展性和适应性。

车队运营商可以通过将电子表格、运输管理系统（TMS）、仓库管理系统（WMS）和企业资源计划（ERP）数据整合到一个结构化的数据库中来做好准备。他们必须修复任何缺失或不一致的数据，并删除重复项，以便于实施。最佳实践是尽可能系统地或自动地记录运营事件，例如交付和燃油消耗量。

有了干净一致的数据，车队运营商就可以开始使用模块化、云友好的系统，让AI代理能够与运营的不同部分进行交互，例如，提供API或开放式集成的基于云的TMS/WMS解决方案。

在智能体人工智能流程中，人工监督至关重要，它能确保问责制、维护信任，并纠正自动化系统可能忽略的错误。物流领导者可以先集成一到两个核心系统，例如车队跟踪或订单管理；一旦团队确信新的工作流程运行正常，就可以逐步扩展。

GenAI可提高预测和规划的准确性，而智能体AI则可自主执行任务，从而使物流能够实时运行并持续优化。为了做好准备，企业应清理和整合数据，采用模块化系统，在关键任务上试点应用AI，并在考虑人工监督和可扩展架构的前提下重新设计工作流程。