大多數公司在供應鏈中部署人工智慧時都犯了一個常見錯誤：他們在了解自己的數據之前就開始使用技術。他們啟動試點計畫、實驗預測工具，並部署獨立的優化引擎——然後詢問為何幾乎沒有任何東西能擴展。問題不在於人工智慧。問題在於他們跳過了讓人工智慧值得信賴的步驟。在破損的數據基礎上建立智慧，每次你都會得到破損的智慧。