當一家擁有近百年歷史的食品公司宣布把訂單處理時間從18小時壓縮到30分鐘以內，整個消費品產業都該認真聽一聽。General Mills——全球最大的穀物和包裝食品製造商之一，正在用一套名為「Project Elf」的代理式AI系統徹底改造自己的供應鏈，而這只是他們數位轉型藍圖中的一角。

General Mills的首席數位與技術長Jaime Montemayor將這套策略總結為三根支柱：技術、流程和人才。自2021年完成全面雲端遷移以來，公司已建立起一套準確率高達97%的統一資料基礎架構，涵蓋主資料、營運資料和交易資料。首席供應鏈長Paul Gallagher直言：「我們只有一個版本的真相，有資料是好事，但你必須讓資料來做決策。」

Project Elf是這套策略最具代表性的成果。這個端到端物流系統運用生成式AI和代理式AI實現系統間的自動溝通，讓訂單從接收到處理完畢的時間從原本的18小時降至30分鐘以下。更重要的是，因為減少了不必要的卡車調度，這套系統累計減排超過一萬五千噸碳排放。在財務層面，資料驅動的決策機制三年來為公司節省了三億美元。

但General Mills的AI野心遠不止物流優化。他們正在用數位雙胞胎和物理模型來優化穀物產線的速度，藉由AI驅動的庫存模型將人工作業時間縮減超過五成，並瞄準七成五的最終目標。在消費者研究領域，公司開發了「AI人格」——一種由AI主持的聊天機器人平台，能在一夜之間完成數百場消費者訪談，速度遠超傳統焦點小組。

在農業端，機器學習被用來預測燕麥品種的性狀表現，衛星影像則協助測量再生農業的碳排放數據。在產品生命週期管理上，AI將變更處理流程的接觸點減少了兩成五。Montemayor的下一步目標很明確：從描述性分析邁向處方性分析，打造真正的代理式AI架構。

General Mills的案例說明了一件事——AI在傳統產業中的價值不在於取代人力，而在於讓資料成為決策的核心。對於其他食品和消費品企業來說，這套從資料治理到代理式AI的完整路徑，或許才是最值得借鏡的教科書。