多くの企業がサプライチェーンにAIを導入しているが、一般的な間違いを犯している：彼らはデータを理解する前に技術に着手している。彼らはパイロットプログラムを立ち上げ、予測ツールを試し、孤立した最適化エンジンを展開するが、それらのほとんどがスケールしない理由に気づかない。問題はAIではない。問題は彼らがAIを信頼できるものにするステップをスキップしたことだ。壊れたデータの基盤に知性を構築すると、毎回壊れた知性が得られる。