L'intelligence artificielle permet aux systèmes de prendre des décisions intelligentes et d'effectuer des tâches de manière automatisée, de prédire ce qu'il va se passer, qui ne nécessite pas l'intervention humaine.
Dans le domaine des supply chain, l'intelligence artificielle imprègne chaque année un peu plus les différentes facettes des opérations. Appliquée aux flux d'informations et de marchandises, elle devrait permettre d'affiner les prévisions de vente et les processus de contrôle de la production. Selon le Gartner, elle sera intégrée à 25% des solutions de supply chain d'ici 2023. Avec des bénéfices réels et stratégiques, l'intelligence artificielle apparaît comme un instrument pertinent.

Une meilleure efficacité de la supply chain passe par l'amélioration la prévision de la demande. En effet, elle a un impact sur la production, la planification des stocks, l'équilibrage de la demande et de l'offre, l'optimisation des processus de livraison et la réduction de ses délais...
Ainsi par exemple, le machine learning est le utilisé pour déterminer quel sera le meilleur itinéraire d'expédition d'un colis, optimiser la tournée d'un livreur, ou affecter les marchandises à tel ou tel entrepôt intermédiaire dans leurs trajets vers les clients

Selon une étude du cabinet McKinsey, la maintenance prédictive permettra aux entreprises d'économiser 630 milliards de dollars d'ici 2025.
La maintenance prédictive permet de prévenir les différentes pannes et ainsi de prédire une défaillance des équipements. Pour cela, les données de productions doivent être analysées pour identifier des templates et ainsi prévoir les problèmes qui peuvent survenir. La surveillance des défaillances permet donc de planifier la maintenance avant que le problème ne survienne. 
L'objectif de la mise en place d'un système de prédiction du comportement des clients est d'évaluer le comportement futur des acheteurs à partir de données de comportements passés. Ces systèmes permettent de segmenter les clients et d'effectuer des actions marketing personnalisées et ainsi beaucoup plus efficaces que des systèmes avec des approches générales

L'intelligence artificielle est utilisée pour réduire la fraude. Amazon l'applique depuis plus d'une 10aine d'années et revendique une augmentation considérable de la fiabilité de sa chaîne logistique. Également une réduction massive des erreurs d'expédition, et une diminution des fraudes et des créances non recouvrables liées à l'approvisionnement et aux commandes. En définitif elle permet une amélioration de son efficacité opérationnelle sur toute la chaîne. 

L'intelligence artificielle permet aussi d'obtenir des suggestions d'actions pour optimiser les techniques d'approvisionnement mais, aussi les techniques financières. 
Il est nécessaire de placer la connaissance client au centre des opérations. C'est-à-dire de mettre le client au coeur du processus d'achat, la mise sur marché, de la vente et de la livraison du service. Effectuer des prédictions sur les comportements des consommateurs est une avancée permise par le Machine Learning et l'intelligence artificielle. 
L'optimisation des supply chain passe également par une meilleure transparence. Elle demande de recueillir les données sur les biens en fabrication, les intervenants concernés et les étapes que traverse ce bien. Par la suite, il s'agit de rendre accessible l'ensemble des données collectées pour comprendre les écarts afin que des mesures nouvelles les prennent en compte.
Elle implique ainsi une diminution de la complexité pour remonter à la source des problèmes. La transparence apporte un soutien important mais, en segmentant l'offre commerciale avec le besoin les responsables sont plus à même d'allouer les ressources nécessaires.