人工智能正在第四次工业革命，这是技术进步的时代，不可否认，基于机器学习的系统的吸引力和实用性越来越强，然而，随着人工智能变得越来越普遍，我们需要考虑它对社会和组织以及人的潜在影响，企业内部引入基于 ML 和 AI 的系统时要考虑的一些挑战，包括道德问题。

对于物联网 (IoT)，可以确定的是，无论您查看哪组数据，物联网都在增长或传播，并且未来可能会继续增长，也就是说，这种增长的速度不太确定。

从简单地走进商店并购买产品的日子开始，客户旅程已经走了很长一段路，如今旅程很复杂，涉及客户研究、口碑推荐以及通过社交媒体与企业互动。那是在大流行将大部分客户旅程转移到网上之前，如今客户从许多不同的接触点接触企业。您的普通客户通过其移动应用程序、桌面网站、社交媒体帐户、实体店以及无数其他方式与您的品牌进行了互动。一旦销售完成，就会发生无数的互动，换句话说，客户在与联络中心座席互动之前已经非常非常熟悉您的品牌，这个熟悉的应该是两条路，代理商需要了解公司对客户的所有了解，以便提供卓越的客户服务，当公司打破存在于其中的数据孤岛时，就开始了解有关客户的所有信息。

他们饥饿的算法不断地喊着“喂我，喂我！”，这是可以原谅的，幸运的是，该软件对人肉没有品味。但它确实需要不断地获取数据，越新鲜越好，人工智能系统接受的训练数据越多，它们的表现就越准确，但是找到足够的数据是一个长期存在的问题，获取数据来训练 AI 软件的尝试有时会导致公司进入道德上可疑的领域，在没有明确明确同意的情况下收集和使用人们的信息，在其他情况下，数据隐私和数据治理方面的考虑意味着公司根本无法获得足够大的数据集训练好的机器学习系统。

工智能正在第四次工业革命，这是技术进步的时代。不可否认，基于机器学习的系统的吸引力和实用性越来越强，然而，随着人工智能变得越来越普遍，我们需要考虑它对社会和组织以及人的潜在影响，在企业内部引入基于 ML 和 AI 的系统时要考虑的一些挑战，包括道德问题。

供应链正在经历数字化转型。然而，尽管广泛接受了这一重大组织变革，但许多供应链中的数字化转型仍缺乏一致的定义和总体战略。结果，太多的组织没有实现多种技术的战略整合，而是通过一次性数字解决方案解决离散的业务问题。