虽然在供应链管理中使用人工智能有很多明显的好处，但也存在一些挑战。首先是成本的初始障碍，因为每个系统或程序的实施都有相当大的启动成本，而且由于费用高昂，可能需要一段时间才能看到直接的投资回报。可扩展性和时间安排也可能很困难；系统可能在一定数量下实施，随着业务的增长，对于更大的数量来说，这不会那么有用或没有多大意义。这一挑战主要影响中小型企业，因为开发人工智能解决方案总是昂贵的，但已经有可用于特定问题或问题的工具，如果非常直接地使用，可以在不花费大量成本的情况下带来好处。

在一个历史上严重依赖纸质和手动输入文档的行业中，现代技术显著提高了数据和集成的标准化。以前的技术集成需要高度结构化的数据，这对供应链中的许多企业来说是一个显著的障碍。如今的人工智能集成允许采用更灵活的方法，使其更容易被广泛的企业所使用，并且随着可用性的不断提高，它将在不同的运输公司和仓库中得到更广泛的采用。

最后，供应链企业还必须考虑在实施新技术的同时，仍然重视人力投入和见解。在确定合适的自动化水平时，将人工智能技术与人类员工相结合必须取得微妙的平衡，但必须以最佳方式利用这两种资产。同样，机器人技术在复杂程度方面已经取得了长足的进步，但它还没有完全准备好融入第三方物流，因为第三方物流处理各种不同尺寸和重量的产品，通常更适合一致的形式因素。随着技术的不断发展和处理复杂多样情况的日益成熟，这一障碍可能会发生变化。