Come le capacità di pianificazione guidate dall’IA continueranno a evolversi nel 2026

Man mano che il 2025 si avvia alla fine, le aziende e i leader della catena di approvvigionamento stanno navigando una stagione delle feste e un panorama aziendale che sono influenzati dalle politiche tariffarie e commerciali in evoluzione, nonché dall’incertezza economica, che probabilmente continuerà a svolgere un ruolo nel 2026.

Se c’è una cosa che è stata imparata negli ultimi anni, è che gestire l’incertezza e la volatilità è diventata la nuova normalità. Di conseguenza, le metodologie tradizionali per la pianificazione aziendale, che spesso coinvolgono fogli di calcolo e informazioni isolate tra i dipartimenti, non sono più sufficienti.

Mentre l’incertezza del mercato e le interruzioni della catena di approvvigionamento persistono, anche la proliferazione dei dati disponibili è in aumento. Un rapporto McKinsey del 2024 indica che entro il 2030, il volume di dati è previsto aumentare di dieci volte rispetto al 2020. Sebbene i due non siano necessariamente direttamente correlati, i leader aziendali stanno diventando consapevoli del concetto di sfruttare volumi di dati più grandi per aiutare a navigare l’incertezza aziendale in modo più efficace prendendo decisioni basate sui dati. Più aziende stanno adottando un approccio globale per sfruttare strategicamente i dati costruendo magazzini di dati, sviluppando strategie di dati aziendali e implementando piattaforme alimentate da IA con tecnologie di gemelli digitali. Tali piattaforme possono ingerire grandi volumi di dati per modellare vari scenari aziendali e rilevare interruzioni in anticipo.

Sfruttare l’IA per eliminare i dati isolati

Uno dei primi passi necessari per implementare una strategia di dati globale dalla visione alla realtà è concentrarsi sull’eliminazione dei silos di dati digitando e unificando i dati e le conoscenze disperse all’interno di un’organizzazione. In molte aziende, più dipartimenti operano in modo indipendente, ognuno utilizzando le proprie fonti di dati. Ad esempio, le finanze utilizzano un proprio set di dati, gli acquisti utilizzano un altro set e la pianificazione della catena di approvvigionamento utilizza un altro set ancora. Aggiunto a ciò, ogni dipartimento utilizza i propri segnali di dati esterni. Ciò significa che se un dipartimento è a conoscenza di un potenziale ritardo del fornitore, altri team potrebbero non avere la visibilità di queste informazioni in tempo per prendere decisioni che potrebbero impattare sulla disponibilità del prodotto.

Le piattaforme di pianificazione alimentate da IA possono ingerire grandi volumi di dati interni ed esterni, fungendo da un’unica fonte di verità. I modelli di gemelli digitali possono fornire visibilità nella catena di approvvigionamento end-to-end e aiutare i team a sviluppare insight in vari scenari di pianificazione, consentendo loro di prendere decisioni di pianificazione e aziendali collaborative e basate sui dati. Ad esempio, se c’è un aumento della domanda, i dati possono rivelare quali fornitori sono più probabilità di essere in grado di soddisfare un aumento degli ordini in tempo, quali potrebbero faticare a soddisfare grandi ordini all’ultimo minuto o se i consumatori in determinati mercati sono probabilità di passare a un altro prodotto se il sapore più popolare è in limitata disponibilità. Se un team di pianificazione può rilevare tendenze, rischi e opportunità in anticipo, un’azienda può passare a un fornitore alternativo, utilizzare una diversa linea di spedizione o riallocare l’inventario ai centri di distribuzione dove la domanda è più alta, prima che un potenziale rischio o interruzione della catena di approvvigionamento impatti l’azienda.

Queste piattaforme possono anche aiutare a sbloccare e digitalizzare le conoscenze interne tribali da tutta l’organizzazione, consentendo ai team di lavorare insieme in modo più efficiente. Ad esempio, se un pianificatore con 20 anni di esperienza può determinare dai dati che sia il fornitore A che il fornitore B hanno abbastanza livelli di scorte per soddisfare un aumento della domanda, ma il fornitore A è più affidabile, questo pianificatore sa di dare priorità a un ordine con quel particolare fornitore. Al contrario, un pianificatore meno esperto potrebbe selezionare il fornitore B e potrebbe non ricevere il prodotto in tempo per soddisfare la domanda. Con una piattaforma di pianificazione avanzata, un pianificatore che ha questo contesto può immettere manualmente le informazioni del fornitore, le date di ordine, le date di spedizione, le date di consegna e altro ancora, che vengono quindi codificate all’interno del software. Questi insight verranno quindi segnalati anche ad altri pianificatori, in modo che le loro decisioni siano informate da un contesto simile.

Per le aziende che hanno già iniziato a implementare strumenti di IA per aiutare a collegare i dati da tutta l’organizzazione e la catena di valore estesa, potrebbero essere pronte a superare le loro metodologie di pianificazione tradizionali e ripensare a come le piattaforme tecnologiche possano svolgere un ruolo nell’unificare i loro dati e insight aziendali in modo che agiscano essenzialmente come una “stella polare” che allinea la pianificazione aziendale integrata in tutta l’azienda. Questo approccio consente ai team di accedere a una fonte di verità condivisa e unificata tramite una piattaforma digitale, ottenere visibilità sui rischi e opportunità emergenti che potrebbero impattare il loro business e prendere decisioni coordinate e basate su questi insight.

Migliorare la pianificazione degli scenari

Una volta che le conoscenze interne sono state digitalizzate e tutte le fonti di dati sono state unificate per facilitare una collaborazione più efficace tra i team sulla pianificazione e la decisione, i team possono andare oltre la semplice rilevazione di potenziali rischi e interruzioni e iniziare a rafforzare le loro capacità di pianificazione degli scenari proattive. Quando i team utilizzano una piattaforma di IA che può ingerire e collegare i dati tra più funzioni aziendali, possono collaborare più a fondo traducendo un evento o interruzione singolare nel suo impatto diretto sull’azienda e sui clienti. Una volta che i team di pianificazione comprendono la situazione e il suo potenziale impatto in anticipo, possono quindi esplorare diversi scenari per aiutare a mitigare gli impatti negativi sull’azienda.

Ad esempio, se un’interruzione della catena di approvvigionamento comporta una carenza di un prodotto snack popolare, i team di pianificazione possono utilizzare insight basati sui dati per determinare quanto prodotto è attualmente in inventario che può essere trasferito ad altri centri di distribuzione e identificare le aree con una forte domanda di altri sapori dello stesso prodotto. Con queste conoscenze, i team di pianificazione possono mitigare le potenziali carenze e i magazzini vuoti dei rivenditori riallocando l’inventario alle aree dove il prodotto è più richiesto e riequilibrando i sapori alternativi nelle aree dove c’è anche una forte domanda per quei prodotti.

Automatizzare le attività attraverso gli agenti di IA

Le piattaforme che hanno anche capacità di IA agente possono aiutare i team ad automatizzare le attività di pianificazione di routine e suggerimenti di scenari, consentendo loro di concentrarsi su strategie di pianificazione e gestione degli scenari di livello superiore. Gli agenti di IA possono essere configurati per automatizzare il processo di analisi delle situazioni, comprensione dei loro impatti e proposta di più opzioni o scenari per i pianificatori da esaminare e considerare. Possono assistere i team di pianificazione nella valutazione di diverse possibilità, considerando fattori come costo e margine di prodotto, e rispondere a cambiamenti improvvisi nella domanda o nell’offerta. Quando si implementano inizialmente le capacità di IA agente, gli agenti possono proporre raccomandazioni per la convalida umana. Una volta stabilita la fiducia nella qualità delle loro raccomandazioni, gli agenti possono passare a modalità autonome più ampie con confini definiti.

Tuttavia, ci sono casi in cui un pianificatore deve intervenire per approvare un piano o annullare le raccomandazioni in base a linee guida specifiche. Un piano di scenario potrebbe suggerire di spostare il prodotto da un centro di distribuzione in Canada, ma se il pianificatore sa che il team di vendita sta per concludere un accordo con una grande azienda canadese, quell’inventario sarà necessario per servire quel cliente nel breve termine. Pertanto, il pianificatore annullerebbe questa opzione di scenario.

Ancora una volta, per le aziende che hanno iniziato a implementare le capacità di IA agente e hanno iniziato a configurare i loro agenti per automatizzare attività specifiche, il passo successivo è identificare le opportunità in cui gli agenti possono fornire insight più profondi per migliorare la produttività dei team cross-funzionali e sincronizzare la presa di decisioni tra i team e i tempi di pianificazione aziendale.

Come scalare l’IA in modo responsabile in tutta l’azienda

Per i leader aziendali pronti a sfruttare una piattaforma di pianificazione alimentata da IA per collegare i dati dell’organizzazione e i segnali esterni (come la domanda, l’inventario e gli acquisti) e costruire una strategia di pianificazione basata sui dati, uno dei passi più importanti è comprendere le lacune di valore aziendale che gli strumenti di IA possono aiutare a risolvere. Ad esempio, se i team di pianificazione faticano ad analizzare grandi volumi di dati o a tenere il passo con un volume aumentato di adempimento degli ordini, provocando perdite di valore, queste potrebbero essere aree che trarrebbero beneficio dal pilotare una piattaforma che possa collegare i dati rilevanti per fornire ai stakeholder una maggiore visibilità su dove derivano i problemi e offrire insight per migliorare la presa di decisioni.

I team che sono incaricati di implementare soluzioni focalizzate sull’IA dovranno anche ottenere il consenso dei colleghi che utilizzeranno gli strumenti e le piattaforme e testare a fondo i risultati e le raccomandazioni della piattaforma (e incorporare il feedback degli utenti) prima di consentire capacità autonome di essere ampiamente utilizzate in tutta l’azienda. Una volta che un programma pilota ha mostrato risultati positivi, i leader aziendali possono considerare dove ha senso distribuire ulteriori tecnologie di IA all’interno dell’azienda e sfruttare le piattaforme per integrare un modello di pianificazione e presa di decisioni aziendale più coerente e senza soluzione di continuità in tutta l’organizzazione.