Wie AI-getriebene Planungsfähigkeiten 2026 weiterentwickelt werden

Da 2025 zu Ende geht, navigieren Unternehmen und Supply-Chain-Führer durch eine Weihnachtssaison und ein Geschäftsumfeld, das von wechselnden Zoll- und Handelspolitiken sowie wirtschaftlicher Unsicherheit beeinflusst wird, was wahrscheinlich auch 2026 weiter eine Rolle spielen wird.

Falls etwas in den letzten Jahren gelernt wurde, ist es, dass das Management von Unsicherheit und Volatilität zum neuen Normal geworden ist. Als solches sind traditionelle Methoden für die Unternehmensplanung, die oft Tabellenkalkulationen und Informationen beinhalten, die zwischen Abteilungen isoliert sind, nicht länger ausreichend.

Da Marktunsicherheit und Lieferkettenunterbrechungen anhalten, steigt auch die Verfügbarkeit von Daten. Ein McKinsey-Bericht von 2024 zeigt, dass bis 2030 das Datenvolumen um das Zehnfache seit 2020 ansteigen wird. Obwohl diese beiden Faktoren nicht direkt korreliert sind, werden Geschäftsleiter sich der Idee bewusst, größere Datenmengen zu nutzen, um Geschäftsunsicherheit effektiver zu meistern, indem sie datenbasierte Entscheidungen treffen. Mehr Unternehmen gehen einen umfassenden Ansatz, um Daten strategisch zu nutzen, indem sie Data-Warehouses aufbauen, Unternehmensdatenstrategien entwickeln und AI-gestützte Plattformen mit digitalen Zwillingstechnologien implementieren. Solche Plattformen können große Datenmengen verarbeiten, um verschiedene Geschäftsszenarien zu modellieren und Unterbrechungen im Voraus zu erkennen.

AI-nutzung, um isolierte Daten zu eliminieren

Einer der ersten Schritte, um eine umfassende Datenstrategie von der Vision zur Realität umzusetzen, besteht darin, sich auf die Eliminierung von Dateninseln zu konzentrieren, indem man Daten und Wissen, das in einer Organisation verstreut ist, digitalisiert und vereinigt. In vielen Unternehmen operieren mehrere Abteilungen unabhängig voneinander, jede mit ihren eigenen Datenquellen. Zum Beispiel nutzt die Finanzabteilung ihre eigenen Datensätze, die Beschaffung ihre eigenen und die Lieferkettenplanung wiederum andere. Darüber hinaus nutzen alle Abteilungen ihre eigenen externen Datensignale. Das bedeutet, dass, wenn eine Abteilung von einem möglichen Lieferverzug Kenntnis hat, andere Teams möglicherweise nicht rechtzeitig über diese Information verfügen, um Entscheidungen zu treffen, die den Produktverfügbarkeit beeinflussen könnten.

AI-gestützte Planungsplattformen können große Mengen an internen und externen Daten verarbeiten und dienen als einzige Wahrheitsquelle. Digitale Zwillingmodelle können Einblicke in die gesamte Lieferkette bieten und Teams helfen, Erkenntnisse über verschiedene Planungsszenarien zu gewinnen, sodass sie kollaborative, datenbasierte Planungs- und Geschäftsentscheidungen treffen können. Zum Beispiel kann, wenn es einen Anstieg der Nachfrage gibt, die Daten zeigen, welche Lieferanten am wahrscheinlichsten in der Lage sind, die erhöhte Nachfrage rechtzeitig zu erfüllen, welche Lieferanten möglicherweise Schwierigkeiten haben, große Aufträge im letzten Moment zu erfüllen, oder ob Verbraucher in bestimmten Märkten wahrscheinlich zu einer anderen Produktvariante wechseln, wenn die beliebteste Variante nur in begrenzter Menge verfügbar ist. Wenn ein Planungsteam Trends, Risiken und Chancen früher erkennen kann, kann ein Unternehmen auf einen alternativen Lieferanten umsteigen, einen anderen Versandweg nutzen oder Lagerbestände an Verteilungszentren umleiten, an denen die Nachfrage am höchsten ist, bevor ein potenzielles Risiko oder eine Lieferkettenunterbrechung das Unternehmen beeinträchtigt.

Solche Plattformen können auch dazu beitragen, internes Wissen aus der gesamten Organisation zu entsperren und zu digitalisieren, sodass Teams effizienter zusammenarbeiten können. Zum Beispiel kann, wenn ein Planer mit 20 Jahren Erfahrung aus den Daten erkennen, dass sowohl Lieferant A als auch Lieferant B ausreichend Lagerbestände haben, um einen Anstieg der Nachfrage zu decken, aber Lieferant A zuverlässiger ist, dieser Planer wissen, dass er den Auftrag bei diesem bestimmten Lieferanten priorisieren sollte. Andererseits kann ein weniger erfahrener Planer Lieferant B auswählen und möglicherweise nicht rechtzeitig die Produkte erhalten, um die Nachfrage zu decken. Mit einer fortschrittlichen Planungsplattform kann ein Planer, der diesen Kontext hat, Lieferantinformationen, Bestelldaten, Versanddaten, Lieferdaten und mehr manuell eingeben, die dann innerhalb der Software kodifiziert werden. Diese Erkenntnisse werden dann auch für andere Planer gekennzeichnet, sodass ihre Entscheidungen durch einen ähnlichen Kontext informiert werden.

Für Unternehmen, die bereits damit begonnen haben, AI-Tools zu implementieren, um Daten aus ihrer Organisation und ihrem erweiterten Wertekreis zu verbinden, und die traditionellen Planungsmethoden neu bewerten, um zu sehen, wie Technologieplattformen eine Rolle bei der Vereinigung ihrer Daten und Geschäftserkenntnisse spielen können, damit sie im Wesentlichen als “Nordstern” fungieren, der integrierte Geschäftsplanung über das gesamte Unternehmen hinweg ausrichtet. Dieser Ansatz ermöglicht es Teams, auf eine gemeinsame, einzige Wahrheitsquelle über eine digitale Plattform zuzugreifen, Einblicke in aufkommende Risiken und Chancen zu gewinnen, die ihr Geschäft beeinflussen könnten, und dann informierte, koordinierte Entscheidungen auf der Grundlage dieser Erkenntnisse zu treffen.

Verbesserung der Szenarioplanung

Sobald internes Wissen digitalisiert und alle Datenquellen vereinigt sind, um eine effektivere Zusammenarbeit zwischen Teams bei der Planung und Entscheidungsfindung zu ermöglichen, können Teams über die bloße Erkennung potenzieller Risiken und Unterbrechungen hinausgehen und ihre proaktive Szenarioplanung stärken. Wenn Teams eine AI-Plattform nutzen, die Daten über mehrere Geschäftsfunktionen hinweg verbinden kann, können sie tiefer zusammenarbeiten, indem sie ein einzelnes Ereignis oder eine Unterbrechung in dessen direkten Einfluss auf das Geschäft und die Kunden übersetzen. Sobald Planungsteams die Situation und ihre potenziellen Auswirkungen frühzeitig verstehen, können sie mehrere Szenarien erkunden, um negative Auswirkungen auf das Geschäft zu mildern.

Zum Beispiel kann, wenn eine Lieferkettenunterbrechung zu einem Mangel an einem beliebten Snackprodukt führt, das Planungsteam mit datenbasierten Erkenntnissen bestimmen, wie viel Produkt derzeit im Lager ist und an andere Verteilungszentren transferiert werden kann, und auch Bereiche mit starker Nachfrage nach anderen Varianten des gleichen Produkts identifizieren. Mit diesem Wissen kann das Planungsteam potenzielle Engpässe und Lagerausverkäufe bei Einzelhändlern mildern, indem es Lagerbestände an Bereiche umleitet, in denen das Produkt stark nachgefragt wird, und alternative Varianten in Bereichen ausgleicht, in denen auch diese stark nachgefragt werden.

Automatisierung von Aufgaben durch AI-Agenten

Plattformen, die auch agente AI-Fähigkeiten haben, können Teams helfen, routinemäßige Planungsaufgaben und Szenariovorschläge zu automatisieren, sodass sie sich auf höhere Planungsstrategien und Szenariomanagement konzentrieren können. AI-Agenten können so konfiguriert werden, dass sie den Prozess der Analyse von Situationen, der Auswirkungen und der Vorschläge von Optionen oder Szenarien für Planer automatisieren. Sie können Planungsteams bei der Bewertung von verschiedenen Möglichkeiten unterstützen, Faktoren wie Kosten und Produktmarge berücksichtigen und auf plötzliche Änderungen in Nachfrage oder Angebot reagieren. Wenn agente AI-Fähigkeiten initial implementiert werden, können Agenten Empfehlungen für die Validierung durch Menschen vorschlagen. Sobald das Vertrauen in die Qualität ihrer Empfehlungen hergestellt ist, können Agenten in autonomere Modi mit definierten Grenzen wechseln.

Es gibt jedoch Fälle, in denen ein Planer eingreifen muss, um einen Plan zu genehmigen oder Empfehlungen auf der Grundlage spezifischer Richtlinien zu übersteuern. Ein Szenarioplan kann vorschlagen, Produkte von einem Verteilungszentrum in Kanada zu versenden, aber wenn der Planer weiß, dass das Vertriebsteam gerade einen großen Vertrag mit einem kanadischen Unternehmen abschließen wird, wird dieser Lagerbestand benötigt, um diesen Kunden kurzfristig zu bedienen. Daher würde der Planer diese Szenarienoption übersteuern.

Auch für Unternehmen, die bereits damit begonnen haben, agente AI-Fähigkeiten zu implementieren und ihre Agenten zu konfigurieren, um spezifische Aufgaben zu automatisieren, ist der nächste Schritt, Chancen zu identifizieren, bei denen Agenten tiefergehende Erkenntnisse liefern können, um die Produktivität von Teams zu erhöhen und Entscheidungen über Teams und Geschäftsplanungstaktiken zu synchronisieren.

Verantwortungsvolle Skalierung von KI im gesamten Unternehmen

Für Geschäftsleiter, die bereit sind, eine KI-gestützte Planungsplattform zu nutzen, um die Daten ihrer Organisation und externer Signale (wie Nachfrage, Lagerbestände und Beschaffung) zu verbinden und eine datenbasierte Planungsstrategie aufzubauen, ist einer der wichtigsten Schritte, die Geschäftswertlücken zu verstehen, die KI-Tools helfen können, zu schließen. Zum Beispiel, wenn Planungsteams Schwierigkeiten haben, große Datenmengen zu analysieren oder mit einer erhöhten Anzahl von Auftragserfüllungen Schritt zu halten, was zu Wertverlust führt, könnten diese Bereiche von der Pilotierung einer Plattform profitieren, die relevante Daten verbinden kann, um Stakeholdern ein besseres Verständnis dafür zu geben, wo Probleme entstehen, und Erkenntnisse zu liefern, um Entscheidungen zu verbessern.

Die Teams, die mit der Implementierung von KI-fokussierten Lösungen beauftragt sind, müssen auch die Zustimmung von Kollegen einholen, die diese Tools und Plattformen nutzen werden, und die Ergebnisse und Empfehlungen der Plattform gründlich testen (und Nutzerfeedback einbeziehen), bevor autonome Fähigkeiten im gesamten Team weit verbreitet werden. Sobald ein Pilotprogramm erfolgreich Ergebnisse gezeigt hat, können Geschäftsleiter überlegen, wo es sinnvoll ist, zusätzliche KI-Technologien innerhalb des Unternehmens einzusetzen und Plattformen zu nutzen, um ein kohärenteres und nahtloseres Geschäftsplanungs- und Entscheidungsmodell im gesamten Unternehmen zu integrieren.