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Publication
AI in supply chains
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Abstract(s)
AI in SC is an application that has the potential to be a disruptive force, presenting avenues to reduce complexity in operations, better managerial choice making, and innovations in effectiveness. But despite this potential, AI is only marginally adopted because the barriers include siloed data systems, a fear of change, and worrying about ethics. With this study, we sought to explore the drivers and barriers to AI adoption in SCM interact and what are the implications for a transformative change in the sector. We undertook a literature review of artificial intelligence and frameworks for consumer adoption of supply chain innovation, including the Technology Acceptance Model and Diffusion of Innovation. With the above, we aimed to identify underlying key concepts. The approach to primary data entailed expert interviews with industry professionals and a consumer survey. This allowed for triangulation against the secondary information available and fed into scenarios regarding possible adoption trajectories. The findings of AI capabilities in augmenting predictive analytics, automating processes, and enabling personalization can emerge as a foundational enabler of managing SCM challenges. This study contributes to AI in SCM discourse by revealing actionable strategies that organizations can adopt to make effective use of its potential. Concluding the gradual evolution of AI adoption is likely, with transformative impact contingent upon foundational barriers being addressed, and technological capabilities aligned with organizational objectives.
A IA na gestão da SCM é uma aplicação com potencial para ser uma força disruptiva, oferecendo oportunidades para reduzir a complexidade operacional, melhorar a tomada de decisões gerenciais e impulsionar inovações em eficiência. No entanto, apesar desse potencial, a adoção da IA ainda é marginal, devido a barreiras como sistemas de dados isolados, resistência à mudança e preocupações éticas. Este estudo busca explorar como os impulsionadores e barreiras para a adoção de IA na SCM interagem e quais são suas implicações para uma mudança transformadora no setor. Foi realizada uma revisão da literatura sobre inteligência artificial e estruturas para a adoção de inovações na cadeia de suprimentos, incluindo o Modelo de Aceitação de Tecnologia e o Modelo de Difusão da Inovação. Essas informações permitiram triangulação com os dados secundários disponíveis e alimentaram a construção de cenários sobre possíveis trajetórias de adoção. Contudo, sua adoção em larga escala dependerá da superação de barreiras básicas, especialmente relacionadas à qualidade dos dados e à preparação da infraestrutura. Este estudo contribui para o debate sobre IA na SCM, revelando estratégias práticas que as organizações podem adotar para utilizar efetivamente seu potencial. Conclui-se que a adoção da IA provavelmente evoluirá gradualmente, com o impacto transformador dependendo da superação de barreiras fundamentais e do alinhamento das capacidades tecnológicas aos objetivos organizacionais.
A IA na gestão da SCM é uma aplicação com potencial para ser uma força disruptiva, oferecendo oportunidades para reduzir a complexidade operacional, melhorar a tomada de decisões gerenciais e impulsionar inovações em eficiência. No entanto, apesar desse potencial, a adoção da IA ainda é marginal, devido a barreiras como sistemas de dados isolados, resistência à mudança e preocupações éticas. Este estudo busca explorar como os impulsionadores e barreiras para a adoção de IA na SCM interagem e quais são suas implicações para uma mudança transformadora no setor. Foi realizada uma revisão da literatura sobre inteligência artificial e estruturas para a adoção de inovações na cadeia de suprimentos, incluindo o Modelo de Aceitação de Tecnologia e o Modelo de Difusão da Inovação. Essas informações permitiram triangulação com os dados secundários disponíveis e alimentaram a construção de cenários sobre possíveis trajetórias de adoção. Contudo, sua adoção em larga escala dependerá da superação de barreiras básicas, especialmente relacionadas à qualidade dos dados e à preparação da infraestrutura. Este estudo contribui para o debate sobre IA na SCM, revelando estratégias práticas que as organizações podem adotar para utilizar efetivamente seu potencial. Conclui-se que a adoção da IA provavelmente evoluirá gradualmente, com o impacto transformador dependendo da superação de barreiras fundamentais e do alinhamento das capacidades tecnológicas aos objetivos organizacionais.
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Keywords
Adoção do consumidor Análise preditiva Artificial intelligence Consumer adoption Digital transformation Gestão da cadeia de suprimentos Inteligência artificial Predictive analytics Supply chain management Transformação digital
Pedagogical Context
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