Hoe AI-gestuurde planningsmogelijkheden in 2026 verder zullen evolueren

Terwijl 2025 ten einde loopt, navigeren bedrijven en supply chain-leiders door een feestseizoen en een bedrijfslandschap dat wordt beïnvloed door veranderende tarief- en handelsbeleid, evenals economische onzekerheid, die waarschijnlijk in 2026 een rol zal blijven spelen.

Als er iets is geleerd over de afgelopen paar jaar, is het dat het beheersen van onzekerheid en volatiliteit de nieuwe norm is geworden. Daarom zijn traditionele methoden voor enterprise business planning, die vaak spreadsheets en informatie bevatten die zijn opgesloten in afdelingen, niet langer voldoende.

Terwijl de onzekerheid op de markt en de verstoringen in de supply chain aanhouden, neemt de hoeveelheid beschikbare data ook toe. Een rapport van McKinsey uit 2024 geeft aan dat tegen 2030 de hoeveelheid data tien keer zo groot zal zijn als in 2020. Hoewel deze twee zaken niet noodzakelijkerwijs direct met elkaar samenhangen, worden bedrijfsleiders zich ervan bewust dat het concept van het gebruikmaken van grotere hoeveelheden data om bedrijfsonzekerheid effectiever te navigeren door het nemen van gegevensgestuurde beslissingen, een belangrijke rol kan spelen. Meer bedrijven nemen een uitgebreide aanpak om strategisch gebruik te maken van data door het opbouwen van datawarehouses, het ontwikkelen van enterprise datastrategieën en het implementeren van AI-gestuurde platforms met digitale tweelingtechnologieën. Dergelijke platforms kunnen grote hoeveelheden data verwerken om verschillende bedrijfsscenario’s te modelleren en verstoringen van tevoren te detecteren.

AI gebruiken om gesiloëerde data te elimineren

Een van de eerste stappen die nodig zijn om een uitgebreide datastrategie van visie tot realiteit te brengen, is om te focussen op het elimineren van datasilo’s door het digitaliseren en unificeren van de data en kennis die verspreid is over een organisatie. In veel ondernemingen opereren meerdere afdelingen onafhankelijk, waarbij elke afdeling haar eigen datasources gebruikt. Bijvoorbeeld, finance gebruikt haar eigen set data, inkoop gebruikt een andere set, en supply chain planning gebruikt weer een andere set. Bovendien gebruikt elke afdeling haar eigen externe datasignalen. Dit betekent dat als een afdeling op de hoogte is van een potentiële leveranciersvertraging, andere teams mogelijk geen zicht hebben op deze informatie om beslissingen te nemen die de productbeschikbaarheid kunnen beïnvloeden.

AI-gestuurde planningsplatforms kunnen grote hoeveelheden interne en externe data verwerken, waardoor ze een enkele bron van waarheid vormen. Digitale tweelingmodellen kunnen zicht bieden op de end-to-end supply chain en helpen teams om inzichten te ontwikkelen over verschillende planningscenario’s, waardoor ze samenwerken en gegevensgestuurde plannings- en bedrijfsbeslissingen kunnen nemen. Bijvoorbeeld, als er een toename is in de vraag, kan data laten zien welke leveranciers het meest waarschijnlijk in staat zullen zijn om een toename in bestellingen op tijd te leveren, welke leveranciers mogelijk moeite zullen hebben om grote bestellingen op het laatste moment te leveren, of of consumenten in bepaalde markten waarschijnlijk zullen overstappen op een andere productvariant als de meest populaire variant beperkt beschikbaar is. Als een plannings-team trends, risico’s en kansen eerder kan detecteren, kan een bedrijf overstappen op een alternatieve leverancier, een andere verzendroute gebruiken of voorraad heralloceren naar distributiecentra waar de vraag het hoogst is, voordat een potentieel risico of supply chain-verstoring het bedrijf beïnvloedt.

Dergelijke platforms kunnen ook helpen om interne tribale kennis over de hele organisatie te ontgrendelen en te digitaliseren, waardoor teams efficiënter samenwerken. Bijvoorbeeld, als een planner met 20 jaar ervaring kan zien aan de hand van de data dat zowel Leverancier A als Leverancier B voldoende voorraden heeft om een toename in de vraag te kunnen bijhouden, maar Leverancier A betrouwbaarder is, weet deze planner dat hij een bestelling bij die specifieke leverancier moet prioriteren. Anderszijds, een minder ervaren planner kan Leverancier B selecteren en mogelijk het product niet op tijd ontvangen om de vraag te kunnen bijhouden. Met een geavanceerd planningsplatform kan een planner met deze context handmatig leveranciersinformatie, besteldata, verzenddata, leveringsdata en meer invoeren, die vervolgens worden gecodeerd in de software. Deze inzichten worden dan ook voor andere planners gemarkeerd, zodat hun beslissingen worden geïnformeerd door een soortgelijke context.

Voor bedrijven die al zijn begonnen met het implementeren van AI-hulpmiddelen om data vanuit de hele organisatie en uitgebreide waardeketen te verbinden en een gegevensgestuurde planningsstrategie op te bouwen, kunnen ze nu verder gaan dan hun traditionele planningsmethoden en opnieuw nadenken over hoe technologieplatforms een rol kunnen spelen in het unificeren van hun data en bedrijfsinzichten, zodat het een soort “Noordster” wordt die geïntegreerde bedrijfsplanning over de hele onderneming heen uitlijnt. Deze aanpak stelt teams in staat om toegang te krijgen tot een gedeelde, enkele bron van waarheid via een digitaal platform, zicht te krijgen op opkomende risico’s en kansen die hun bedrijf kunnen beïnvloeden, en vervolgens geïnformeerde, gecoördineerde beslissingen te nemen op basis van deze inzichten.

Scenario-planning verbeteren

Nadat interne kennis is gedigitaliseerd en alle datasources zijn geünificeerd om effectievere samenwerking tussen teams op het gebied van planning en besluitvorming te faciliteren, kunnen teams verder gaan dan het alleen detecteren van potentiële risico’s en verstoringen en beginnen met het versterken van hun proactieve scenario-planningscapaciteiten. Wanneer teams een AI-platform gebruiken dat data vanuit meerdere bedrijfsfuncties kan verwerken en verbinden, kunnen ze dieper samenwerken door een enkel evenement of verstoring te vertalen naar de directe impact op het bedrijf en de klanten. Zodra plannings-teams de situatie en de potentiële impact vroeg begrijpen, kunnen ze verschillende scenario’s onderzoeken om de negatieve gevolgen voor het bedrijf te mitigeren.

Bijvoorbeeld, als een supply chain-verstoring leidt tot een tekort aan een populair snackproduct, kunnen plannings-teams gebruikmaken van gegevensgestuurde inzichten om te bepalen hoeveel product momenteel in voorraad is en kan worden overgebracht naar andere distributiecentra, en ook gebieden identificeren met een sterke consumentenvraag naar andere smaken van hetzelfde product. Met deze kennis kunnen plannings-teams potentieel tekorten en retailer-uitverkopen mitigeren door voorraad te heralloceren naar gebieden waar het product het meest in trek is en alternatieve smaken in gebieden te heralloceren waar er ook een sterke vraag naar die producten is.

Taken automatiseren met AI-agents

Platforms die ook agentic AI-mogelijkheden hebben, kunnen teams helpen om routineplanningstaken en scenario-suggesties te automatiseren, waardoor ze zich kunnen concentreren op hogere planningsstrategieën en scenario-beheer. AI-agents kunnen worden geconfigureerd om het proces van situatie-analyse, impact-begrip en het voorstellen van meerdere opties of scenario’s voor planners te automatiseren. Ze kunnen plannings-teams helpen bij het evalueren van verschillende mogelijkheden, factoren zoals kosten en productmarge te overwegen, en te reageren op plotselinge veranderingen in vraag of aanbod. Wanneer agentic AI-mogelijkheden voor het eerst worden geïmplementeerd, kunnen agents aanbevelingen doen voor menselijke validatie. Zodra het vertrouwen in de kwaliteit van hun aanbevelingen is gevestigd, kunnen agents overgaan tot grotere autonome modi met gedefinieerde grenzen.

Er zijn echter gevallen waarin een planner moet ingrijpen om een plan goed te keuren of aanbevelingen te negeren op basis van specifieke richtlijnen. Een scenario-plan kan voorstellen om producten van een distributiecentrum in Canada te verplaatsen, maar als de planner weet dat het verkoopteam op het punt staat om een deal te sluiten met een groot Canadees bedrijf, zal die voorraad nodig zijn om die klant op korte termijn te bedienen. Daarom zal de planner deze scenario-optie negeren.

Opnieuw, voor bedrijven die al zijn begonnen met het implementeren van agentic AI-mogelijkheden en hebben begonnen met het configureren van hun agents om specifieke taken te automatiseren, is de volgende stap om kansen te identificeren waar agents dieper inzicht kunnen bieden om de productiviteit van cross-functionele teams te verhogen en besluitvorming over de hele onderneming heen te synchroniseren.

Hoe AI verantwoordelijk schalen over de onderneming

Voor bedrijfsleiders die klaar zijn om een AI-gestuurd planningsplatform te gebruiken om de data van hun organisatie en externe signalen (zoals vraag, voorraad en inkoop) te verbinden en een gegevensgestuurde planningsstrategie op te bouwen, is een van de belangrijkste stappen het begrijpen van de bedrijfskloof die AI-hulpmiddelen kunnen helpen aanpakken. Bijvoorbeeld, als plannings-teams moeite hebben om grote hoeveelheden data te analyseren of om een toename in de bestellingen bij te houden, waardoor waardeverlies optreedt, kunnen deze gebieden zijn waarop een platform kan worden getest dat relevante data kan verbinden om stakeholders meer zicht te geven op waar problemen vandaan komen en inzichten te bieden om besluitvorming te verbeteren.

De teams die zijn belast met het implementeren van AI-gerichte oplossingen, zullen ook buy-in moeten krijgen van collega’s die de tools en platforms zullen gebruiken, en grondig de resultaten en aanbevelingen van het platform moeten testen (en gebruikersfeedback moeten incorporeren) voordat autonome mogelijkheden breed worden gebruikt over de onderneming heen. Zodra een pilotprogramma succesvolle resultaten heeft laten zien, kunnen bedrijfsleiders overwegen waar het zinvol is om extra AI-technologieën binnen de onderneming te implementeren en platforms te gebruiken om een meer samenhangend en naadloos bedrijfsplannings- en besluitvormingsmodel over de hele onderneming heen te integreren.