一份由摩根士丹利的分析師和業內人士共同撰寫的報告指出，人工智慧很可能會顛覆運輸業，改變供應鏈管理方式，並減少人們所從事的工作。
行業高層表示，人行道機器人、自動駕駛卡車和客戶服務機器人即將到來，還有能夠預測問題和解釋銷售預測失誤的生成式人工智慧。摩根士丹利的分析師在上個月的一份研究報告中表示：”人工智慧可能能夠完全（或幾乎完全）削減供應鏈中包括 ‘後勤’ 任務在內的所有人類操作。” 分析師們還補充道：”貨運運輸領域正處於一個由破壞性技術驅動的世代性轉變之中，其中包括自主、電動、區塊鏈和無人機等技術。
人工智慧是最新的一種可能具有轉型性的技術，也是迄今為止最強大的技術之一。” 據該銀行表示，例如，它預計在 2024 年將有數百輛自動駕駛卡車開始在美國運營，將每英里成本降低 25% 至 30%，最終甚至可以完全不需要司機（其實現時間表為「三年以上」）。
供應鏈通常是一個長而多方面的過程：一家公司可能從世界各地的製造商採購，將零部件運往中央裝配廠，然後再將貨物分配給全球客戶。而生產和運輸商品已經是一個複雜的過程，這個過程受到 COVID-19 大流行和俄羅斯-烏克蘭戰爭的影響，導致零部件短缺，例如電腦芯片和運輸路線的重新安排。這種複雜性意味著公司通常不知道產品從過程的一端到另一端發生了什麼。
摩根士丹利的分析師們補充道：”這就是人工智慧（和機器學習）的用武之地。通過預測流動運輸網絡可能出現的問題……在問題發生之前，AI/ML 系統可以……甚至可能完全避免破壞情況。”投資公司 Jefferies 的分析師們也注意到了這一主題，並對生成式人工智慧對運輸和物流的影響做出了多重預測。
這包括預測需求、預測卡車何時需要維護、找出最佳的航運路線和實時跟踪貨物。Maersk 的首席技術和信息官 Navneet Kapoor 表示，生成式人工智慧將成為其運營的一個重要組成部分。他在接受 CNBC 電話採訪時表示：”人工智慧和機器學習已經存在很長一段時間……多年來，它已經從有趣的研究項目發展到公司內部的更 ‘真實’ 的項目……現在，隨著生成式人工智慧的出現……我們有一個真正的機會將人工智慧推向主流。”Kapoor 表示，Maersk 已經使用人工智慧多年，現在正在 “積極追求” 將其集成到更大規模的業務流程和功能中。
例如，該公司表示，它正在使用人工智慧幫助客戶進行更好的計劃。他說：”我們正在使用人工智慧建立所謂的預測貨物到達模型，以提高客戶的計劃可靠性……即使在大流行之後，可靠性仍然是一個重要的問題，因此他們可以更好地計劃他們的供應鏈、庫存，降低成本。” Maersk 還希望使用人工智慧在航運路線擁擠時推薦解決方案，例如建議貨物應該飛行還是存儲。
此外，Kapoor 表示，該公司還希望使用一種稱為大型語言模型的生成式人工智慧來更好地了解銷售過程。大型語言模型可以從大量的數據中學習如何識別、總結和生成文本和其他類型的內容。
