他强调：“在当今的数字市场中，CXO 必须明白，如果保留相同的传统系统和技术，就无法满足快速变化的客户需求。”
鲍曼在采访中补充说，调查的受访者几乎平均分布在零售业、制造业和物流业。
”他补充道。
“希望我们的研究能够使任何目前犹豫不决的公司受益，并确认认知分析、人工智能/机器学习和数字控制塔技术在未来一年对供应链的影响。”
进一步探究人工智能/机器学习技术的影响力，受访者发现，价值最高的用例是优化库存的能力（51%），其次是预测分销（45%）和优化分销网络（42%），因为公司需要能够在任何地方实现盈利的能力。
跨行业来看，受访者认为人工智能的最高价值用例是：
提高零售业的库存和定价准确性
改善制造业的需求预测
优化物流配送网络
“研究发现，供应链可视性仍然是高管们最优先考虑的问题，短短一年内，对认知和预测分析的投资计划就已猛增，”毕马威美国咨询主管兼采购和产品运营负责人 Brian Higgins 表示。“未来几年，对这些技术以及人工智能和机器学习以及数字控制塔技术的投资将对收集和利用数据洞察产生最大影响。
这有可能真正改变企业供应链高管的局面，因为他们可以实时跟踪情况，发现问题并主动解决问题，从而实现优化。”
投资挑战和创新障碍
尽管 69% 的受访者将上市速度列为首要投资驱动因素，但 42% 的受访者认为，抵制变革是推动 乌克兰电子邮件清单 创新的首要挑战。过去一年，无法评估新技术潜力的情况有所增加，这表明技术炒作与技术价值之间存在脱节。
高管们很难直观地看到并量化一项技术对其业务产生的可衡量影响。为了解决这个问题，高管们必须强调人工智能/机器学习和认知分析将产生的可衡量影响，这是全球供应链绩效的真正进步。
在人工智能/机器学习领域拥有经过验证的价值交付记录的提供商将在克服这一挑战方面拥有竞争优势。
高管推动创新的另一种方式是通过云技术。受访者认为云的采用可以加快产品上市速度。64% 的受访者认为云可帮助他们快速适应业务需求，并以比任何其他技术快 2 倍的速度提高业务敏捷性。Incisiv 首席洞察官 Gaurav Pant 表示：“在一个客户选择无限且分销复杂性日益增加的世界中
竞争，如果不升级其供应链创新和敏捷性商数，将无法进行。这并不容易，高管们正面临技术炒作疲劳，因为无法将技术映射到具体、实用和有影响力的用例仍然是创新的障碍。利用高级分析来关注特定用例、使用基于云的软件来提高业务敏捷性以及投资于合适的人才是推动创新的核心因素。