Barriers to AI Adoption in Supply Chain Management: Perspectives from Industry Leaders
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the adoption of artificial intelligence (AI) in supply chain management, focusing on the challenges, benefits, and strategic considerations organizations face when integrating AI technologies into their operations. The research investigates how AI is reshaping traditional supply chain models, enhancing decision-making, and improving efficiency across various sectors. Through qualitative analysis, the study identifies key barriers to AI adoption, including organizational resistance, lack of skilled personnel, high implementation costs, and insufficient data infrastructure. Furthermore, the research highlights the transformative potential of AI in optimizing supply chain processes such as demand forecasting, inventory management, and logistics coordination. It also examines the critical role of leadership in driving AI initiatives, emphasizing the need for strategic alignment, cross-functional collaboration, and a culture of continuous learning. The study's findings suggest that while AI adoption can lead to significant performance improvements, its successful integration depends on a combination of technological, organizational, and human factors. The paper concludes with a discussion on the future of AI in supply chain management, stressing the importance of addressing both technological and organizational challenges to fully realize the benefits of AI. This research contributes to the growing body of knowledge on AI in supply chain management, offering valuable insights for both academics and practitioners seeking to understand and navigate the complexities of AI implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».