上海
人工智能进入企业管理后，关键变化不仅在于流程线上化，更在于企业能否建立数据驱动的决策体系。近日，上海理工大学“沪江观察”管理实务类课程上，欧洲高等商学院教授、人工智能及决策系统研究中心主任，上海理工大学管理学院客座教授周炜，围绕智慧物流和工业自动化作专题分享。
周炜分析AI对产业变革和组织管理方式的影响，认为随着计算能力、数据资源和算法模型不断发展，人工智能正在进入企业运营的多个环节，推动管理方式从经验判断转向数据分析和智能辅助。
但企业转型并不只是引入系统。针对数据孤岛、分析能力不足等问题，周炜提出，企业需要经历敏捷数据平台、行为数据平台、协同合作平台、分析程序应用平台、自主决策平台等阶段，逐步从数据整合走向自主决策。数智化转型的关键，不在于简单实现流程数字化，而在于重塑运营方式和组织能力。
在智慧物流领域，他以基于无线射频识别和物联网技术的智能仓储为例，提出“液态化仓储系统”理念。传统仓储强调固定货位和有序摆放，但在实时感知和数据追踪条件下，仓储可以通过动态优化实现“随存随取”，减少时间、空间和管理成本。他还以齿轮装配为例说明，物联网技术能够让企业掌握零件个体层面的属性信息，而不只是库存总量，从而实现更精准的匹配组合，提升产品性能和使用寿命。
谈及大语言模型应用，周炜提醒，大语言模型在信息获取、知识整理和推理辅助方面有优势，但本质仍是语言模型，不是决策模型。面对物流优化、投资组合等复杂问题，仍需结合运筹优化和数据分析等专业方法，避免过度依赖模型生成结果。
原标题：《企业应警惕AI决策的边界与误区，上理工“沪江观察”课堂解码管理真命题》
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