Bagaimana Kemampuan Perencanaan yang Digerakkan AI Akan Terus Berkembang di 2026

Saat tahun 2025 hampir berakhir, perusahaan dan pemimpin rantai pasokan sedang menghadapi musim liburan dan lanskap bisnis yang dipengaruhi oleh kebijakan tarif dan perdagangan yang berubah, serta ketidakpastian ekonomi, yang kemungkinan akan terus memainkan peran di 2026.

Jika ada satu hal yang telah dipelajari selama beberapa tahun terakhir, itu adalah bahwa mengelola ketidakpastian dan volatilitas telah menjadi norma baru. Sebagai hasilnya, metode tradisional untuk perencanaan bisnis perusahaan, yang sering melibatkan spreadsheet dan informasi yang terisolasi di antara departemen, tidak lagi cukup.

Ketika ketidakpastian pasar dan gangguan rantai pasokan berlanjut, proliferasi data yang tersedia juga meningkat. Laporan McKinsey 2024 menunjukkan bahwa pada 2030, volume data diperkirakan akan meningkat sepuluh kali lipat sejak 2020. Meskipun keduanya tidak secara langsung berkaitan, pemimpin bisnis menjadi sadar akan konsep memanfaatkan volume data yang lebih besar untuk membantu mengatasi ketidakpastian bisnis dengan lebih efektif dengan membuat keputusan yang berbasis data. Lebih banyak perusahaan mengambil pendekatan komprehensif untuk memanfaatkan data secara strategis dengan membangun gudang data, mengembangkan strategi data perusahaan, dan menerapkan platform yang ditenagai AI dengan teknologi digital twin. Platform tersebut dapat mengkonsumsi volume data yang besar untuk memodelkan berbagai skenario bisnis dan mendeteksi gangguan sebelumnya.

Memanfaatkan AI untuk Menghilangkan Data yang Terisolasi

Salah satu langkah pertama yang diperlukan untuk menerapkan strategi data komprehensif dari visi ke kenyataan adalah fokus pada menghilangkan data yang terisolasi dengan mendigitalkan dan mempersatukan data dan pengetahuan yang tersebar di seluruh organisasi. Di banyak perusahaan, beberapa departemen beroperasi secara independen, masing-masing menggunakan sumber data mereka sendiri. Misalnya, keuangan menggunakan satu set data, pengadaan menggunakan set data lain, dan perencanaan rantai pasokan menggunakan set data lainnya. Di atas itu, setiap departemen menggunakan sinyal data eksternal mereka sendiri. Ini berarti bahwa jika satu departemen menyadari potensi keterlambatan supplier, tim lain mungkin tidak memiliki visibilitas ke informasi ini pada waktunya untuk membuat keputusan yang dapat mempengaruhi ketersediaan produk.

Platform perencanaan yang ditenagai AI dapat mengkonsumsi volume data internal dan eksternal yang besar, berfungsi sebagai sumber kebenaran tunggal. Model digital twin dapat memberikan visibilitas ke rantai pasokan ujung-ke-ujung dan membantu tim mengembangkan wawasan di seluruh skenario perencanaan, memungkinkan mereka untuk membuat perencanaan dan keputusan bisnis yang berbasis data dan kolaboratif. Misalnya, jika terjadi lonjakan permintaan, data dapat mengungkapkan supplier mana yang paling mungkin dapat memenuhi peningkatan pesanan tepat waktu, mana yang mungkin mengalami kesulitan memenuhi pesanan besar pada menit terakhir, atau apakah konsumen di pasar tertentu kemungkinan akan beralih ke rasa produk lain jika rasa paling populer dalam persediaan terbatas. Jika tim perencanaan dapat mendeteksi tren, risiko, dan peluang lebih awal, bisnis dapat beralih ke supplier alternatif, menggunakan jalur pengiriman yang berbeda, atau mengalokasikan kembali persediaan ke pusat distribusi di mana permintaan tertinggi, sebelum potensi risiko atau gangguan rantai pasokan mempengaruhi bisnis.

Platform tersebut juga dapat membantu membuka dan mendigitalkan pengetahuan internal yang tersebar di seluruh organisasi, memungkinkan tim bekerja sama lebih efisien. Misalnya, jika seorang perencana dengan 20 tahun pengalaman dapat menentukan dari data bahwa baik Supplier A dan Supplier B memiliki tingkat persediaan yang cukup untuk memenuhi peningkatan permintaan, tetapi Supplier A lebih dapat diandalkan, perencana tersebut tahu untuk memprioritaskan pesanan dengan supplier tersebut. Sebaliknya, perencana yang kurang berpengalaman mungkin memilih Supplier B dan mungkin tidak menerima produk tepat waktu untuk memenuhi permintaan. Dengan platform perencanaan yang canggih, perencana yang memiliki konteks ini dapat secara manual memasukkan informasi supplier, tanggal pesanan, tanggal pengiriman, tanggal pengiriman, dan lain-lain, yang kemudian dikodifikasikan dalam perangkat lunak. Wawasan ini kemudian akan ditandai untuk perencana lain juga, sehingga keputusan mereka akan dipandu oleh konteks yang serupa.

Untuk bisnis yang telah memulai implementasi alat AI untuk membantu menghubungkan data dari seluruh organisasi dan rantai nilai yang diperluas, mereka mungkin siap untuk melangkah lebih jauh dari metode perencanaan tradisional mereka dan memikirkan kembali bagaimana platform teknologi dapat memainkan peran dalam mempersatukan data dan wawasan bisnis mereka sehingga secara efektif bertindak sebagai “Bintang Utara” yang menyelaraskan perencanaan bisnis terintegrasi di seluruh bisnis. Pendekatan ini memungkinkan tim untuk mengakses sumber kebenaran tunggal yang dipersatukan melalui platform digital, mendapatkan visibilitas ke risiko dan peluang yang muncul yang dapat mempengaruhi bisnis mereka, dan kemudian membuat keputusan yang terkoordinasi dan berbasis data berdasarkan wawasan tersebut.

Meningkatkan Perencanaan Skenario

Setelah pengetahuan internal didigitalkan dan semua sumber data dipersatukan untuk memfasilitasi kolaborasi tim yang lebih efektif dalam perencanaan dan pengambilan keputusan, tim dapat melangkah lebih jauh dari hanya mendeteksi potensi risiko dan gangguan lebih awal dan mulai memperkuat kemampuan perencanaan skenario mereka. Ketika tim menggunakan platform AI yang dapat mengkonsumsi dan menghubungkan data di seluruh fungsi bisnis, mereka dapat berkolaborasi lebih dalam dengan menerjemahkan satu peristiwa atau gangguan tunggal ke dalam dampak langsungnya pada bisnis dan pelanggan. Setelah tim perencanaan memahami situasi dan dampak potensialnya lebih awal, mereka kemudian dapat menjelajahi beberapa skenario untuk membantu memitigasi dampak negatif pada bisnis.

Misalnya, jika gangguan rantai pasokan menyebabkan kekurangan produk snack populer, tim perencanaan dapat menggunakan wawasan berbasis data untuk menentukan berapa banyak produk yang saat ini ada di gudang yang dapat dipindahkan ke pusat distribusi lain dan juga mengidentifikasi area dengan permintaan konsumen yang kuat untuk rasa produk lain. Dengan pengetahuan ini, tim perencanaan dapat memitigasi kekurangan produk potensial dan kehabisan stok di toko dengan mengalokasikan kembali persediaan ke area di mana produk tersebut paling dibutuhkan dan mengimbangkan rasa alternatif di area di mana ada permintaan kuat untuk produk tersebut.

Mengotomatisasi Tugas melalui Agen AI

Platform yang juga memiliki kemampuan AI agenik dapat membantu tim mengotomatisasi tugas perencanaan rutin dan saran skenario, memungkinkan mereka untuk fokus pada strategi perencanaan tingkat tinggi dan manajemen skenario. Agen AI dapat dikonfigurasikan untuk mengotomatisasi proses menganalisis situasi, memahami dampaknya, dan mengusulkan beberapa opsi atau skenario untuk perencanaan tinjauan dan pertimbangan. Mereka dapat membantu tim perencanaan dalam mengevaluasi kemungkinan yang berbeda, mempertimbangkan faktor seperti biaya dan margin produk, dan merespons perubahan mendadak dalam permintaan atau pasokan. Ketika agen AI awalnya diimplementasikan, mereka dapat mengusulkan rekomendasi untuk validasi manusia. Setelah kepercayaan pada kualitas rekomendasi mereka terbentuk, agen dapat beralih ke mode otonom yang lebih besar dengan batasan yang ditentukan.

Namun, ada kasus di mana perencana perlu campur tangan untuk menyetujui rencana atau mengesampingkan rekomendasi berdasarkan pedoman khusus. Rencana skenario mungkin menyarankan untuk memindahkan produk dari pusat distribusi di Kanada, tetapi jika perencana tahu bahwa tim penjualan akan segera menutup kesepakatan dengan perusahaan Kanada besar, persediaan tersebut akan diperlukan untuk melayani pelanggan tersebut dalam jangka pendek. Oleh karena itu, perencana akan mengesampingkan opsi skenario ini.

Lagi, untuk bisnis yang telah memulai implementasi kemampuan AI agenik dan telah mulai mengkonfigurasikan agen mereka untuk mengotomatisasi tugas tertentu, langkah berikutnya adalah mengidentifikasi peluang di mana agen dapat memberikan wawasan yang lebih dalam untuk meningkatkan produktivitas tim fungsional lintas dan menyelaraskan pengambilan keputusan di seluruh tim dan timeline perencanaan bisnis.

Bagaimana Mengembangkan AI secara Bertanggung Jawab di Seluruh Perusahaan

Untuk pemimpin bisnis yang siap untuk memanfaatkan platform perencanaan yang ditenagai AI untuk menghubungkan data organisasi dan sinyal eksternal (seperti permintaan, persediaan, dan pengadaan) dan membangun strategi perencanaan yang berbasis data, salah satu langkah paling penting adalah memahami celah nilai bisnis yang dapat diatasi oleh alat AI. Misalnya, jika tim perencanaan kesulitan menganalisis volume data yang besar atau mengikuti volume pesanan yang meningkat, menyebabkan kebocoran nilai, ini mungkin merupakan area yang dapat diuntungkan dari pilot platform yang dapat menghubungkan data relevan untuk memberikan pemangku kepentingan dengan visibilitas yang lebih besar ke mana masalah berasal dan menawarkan wawasan untuk memperbaiki pengambilan keputusan.

Tim yang ditugaskan untuk mengimplementasikan solusi yang berfokus pada AI juga perlu memperoleh persetujuan dari rekan kerja yang akan menggunakan alat dan platform tersebut, dan secara menyeluruh menguji hasil dan rekomendasi platform (dan menggabungkan umpan balik pengguna) sebelum memungkinkan kemampuan otonom untuk digunakan secara luas di seluruh tim. Setelah program pilot menunjukkan hasil yang sukses, pemimpin bisnis dapat mempertimbangkan di mana itu masuk akal untuk menerapkan teknologi AI tambahan dalam bisnis dan memanfaatkan platform untuk mengintegrasikan model perencanaan dan pengambilan keputusan bisnis yang lebih kohesif dan lancar di seluruh organisasi.