在数字化世界中，人工智能（AI）的定义已经从早期的模仿人类智能的概念演变为使用数据和尖端技术在机器中实现类似人类智能的技术。这些技术能够处理结构化、半结构化和非结构化数据，甚至在没有历史数据的情况下也能运作。AI通过预设的方法和流程，以更快、更准确的方式完成特定任务，显著提高了各行各业的工作流程，并支持开发更优的解决方案来解决手动执行困难的问题。
重要的是要理解自动化和AI之间的区别。自动化基本上是遵循定义的业务规则和步骤，而AI则有更多的自由度去学习和基于其持续学习的能力做出决策。AI是动态的，正在改变包括物流行业在内的所有行业。从上图中，可以看到这一点。
简单来说，“物流是不同地点之间不同产品流动的管理。” 它涉及运营商业车辆在城市内部、州际和跨国运输货物，从货物运输或旅行的角度来看。当前需求下，这个行业正在大规模增长，有专家正在寻求改进所有方面。当然，在这一领域，AI解决方案面临着挑战和机遇。
在物流领域，AI正在积极贡献于为驾驶员提供更安全的驾驶环境，优化车辆维护和性能，以增强整个运输业务/物流行业。此外，AI在开发引入自动驾驶或无人驾驶汽车方面发挥着重要作用。研究表明，60-65%的行业领导者认为物流、运输和供应链需要深刻的变革。埃森哲的报告揭示了36%的大型、中型和小型组织已经成功地将AI能力应用于他们的物流和供应链流程中。
上述领域是物流中非常有趣的空间，如果跳出思维定势，AI的应用范围是无限的。
规划是任何行业根据市场需求和潜力供应产品的基础。它应该将整个供应链作为一个连续的过程和有效的供应链平台进行同步。根据高德纳的说法，到2020年，95%的供应链规划供应商将依赖于他们解决方案中的机器学习模型。高德纳还预测，到2023年，智能算法和AI技术将被嵌入到25%的所有供应链技术解决方案中。AI/ML通过探索历史数据来确定供应链数据中的模式，并根据其性质选择合适的模型，这也增强了客户体验并改进了物流流程。
预测分析是通过提取和组织历史数据并应用分析测试来估计客户需求的过程。通过各种需求预测方法，组织可以改进以下领域的决策制定过程：容量规划、资源规划、风险评估、销售和市场营销策略等。
在物流行业中，销售和市场营销活动是主要支柱之一，领导者应该集中精力于此，并照顾到所有方面以改进销售和市场营销。甚至S&M也通过人工智能得到了增强，其中包括“销售和市场营销分析、电子邮件营销、预测性销售分析、销售内容定制和分析、销售代表决策指导、销售代表聊天机器人、店内销售机器人等等。”