Hvordan AI-drevne planleggingsfunksjoner vil fortsette å utvikle seg i 2026

Etterhvert som 2025 nærmer seg slutten, navigerer selskaper og leverandørkjeder en jule- og forretningslandskap som påvirkes av skiftende toll- og handelspolitikk, samt økonomisk usikkerhet, som sannsynligvis vil fortsette å spille en rolle i 2026.

Hvis noe har blitt lært over de siste årene, er det at å håndtere usikkerhet og volatilitet har blitt det nye normale. Som sådan er tradisjonelle metoder for bedriftsplanlegging, som ofte involverer regneark og informasjon som er isolert blant avdelinger, ikke lenger tilstrekkelige.

Ettersom markedets usikkerhet og leverandørkjedeforstyrrelser vedvarer, øker også mengden tilgjengelig data. En rapport fra McKinsey i 2024 indikerer at volumet av data forventes å øke ti ganger fra 2020 til 2030. Mens de to ikke nødvendigvis er direkte korrelerte, blir bedriftsledere mer og mer bevisst på konseptet om å utnytte større mengder data for å navigere bedriftsusikkerhet mer effektivt ved å ta data-baserte beslutninger. Flere selskaper tar en komprehensiv tilnærming til å strategisk utnytte data ved å bygge data-lagre, utvikle bedriftsdatastrategier og implementere AI-drevne plattformer med digital tvillingsteknologi. Slike plattformer kan inngi store mengder data for å modellere forskjellige bedriftsscenarier og oppdage forstyrrelser i forkant.

Utnytte AI for å eliminere isolerte data

En av de første stegene som kreves for å implementere en komprehensiv datastrategi fra visjon til virkelighet er å fokusere på å eliminere data-isolasjon ved å digitalisere og samordne data og kunnskap som er spredt over en organisasjon. I mange bedrifter opererer flere avdelinger uavhengig, hver med sine egne datakilder. For eksempel bruker finansavdelingen sine egne data, innkjøpsavdelingen bruker en annen samling, og leverandørkjedeprogramvaren bruker enda en annen. Lagt på toppen av dette bruker hver avdeling også sine egne eksterne datasignaler. Dette betyr at hvis en avdeling er klar over en potensiell leverandørforsinkelse, kan andre team ikke ha visibilitet til denne informasjonen i tide til å ta beslutninger som kan påvirke produkttilgjengelighet.

AI-drevne planleggingsplattformer kan inngi store mengder interne og eksterne data, og fungere som en enkelt kilde til sannhet. Digitale tvillingmodeller kan gi visibilitet til hele leverandørkjeden og hjelpe team med å utvikle innsikt over forskjellige planleggingsscenarier, og muliggjøre at de kan ta samarbeidende, data-baserte planleggings- og forretningsbeslutninger. For eksempel, hvis det er en økning i etterspørsel, kan data avsløre hvilke leverandører som er mest sannsynlig å kunne møte en økning i bestillinger på tid, hvilke som kan ha problemer med å møte store bestillinger på kort varsel, eller om forbrukere i visse markeder sannsynligvis vil gå over til en annen produktvariant hvis den mest populære varianten er i begrenset tilgjengelighet. Hvis en planleggingsteam kan oppdage trender, risiko og muligheter tidligere, kan en bedrift gå over til en alternativ leverandør, bruke en annen transportrute eller omfordele lager til distribusjonssentre hvor etterspørselen er høyest, før en potensiell risiko eller leverandørkjedeforstyrrelse påvirker bedriften.

Slike plattformer kan også hjelpe med å låse opp og digitalisere intern, tribunalt kunnskap fra hele organisasjonen, og muliggjøre at team kan samarbeide mer effektivt. For eksempel, hvis en planlegger med 20 års erfaring kan se fra data at både Leverandør A og Leverandør B har nok lager til å møte en økning i etterspørsel, men Leverandør A er mer pålitelig, vil planleggeren prioritere en bestilling hos denne leverandøren. Omvendt kan en mindre erfaren planlegger velge Leverandør B og kanskje ikke motta produktet i tide til å møte etterspørselen. Med en avansert planleggingsplattform kan en planlegger som har denne konteksten manuelt angi leverandørinformasjon, bestillingsdatoer, leveringsdatoer og mer, som deretter kodifiseres i programvaren. Disse innsiktene vil deretter bli markert for andre planleggere også, så deres beslutninger vil bli informert av en lignende kontekst.

For bedrifter som allerede har begynt å implementere AI-verktøy for å hjelpe med å koble data fra hele organisasjonen og utvidet verdikjede, kan de være klare til å gå beyond tradisjonelle planleggingsmetoder og tenke om hvordan teknologiplattformer kan spille en rolle i å samordne deres data og forretningsinnsikt, så det fungerer som en “Nordstjerne” som samordner integrert bedriftsplanlegging over hele bedriften. Dette tilnærmingen muliggjør at team kan få tilgang til en felles, enkelt kilde til sannhet via en digital plattform, få visibilitet til oppdykkende risiko og muligheter som kan påvirke deres forretning, og deretter ta informerte, koordinerte beslutninger basert på disse innsiktene.

Forbedre scenario-planlegging

Når intern kunnskap er digitalisert og alle datakilder er samordnet for å muliggjøre mer effektivt samarbeid mellom team om planlegging og beslutning, kan team gå beyond å bare oppdage potensielle risiko og forstyrrelser tidligere, og begynne å styrke deres proaktive scenario-planleggingskapasiteter. Når team bruker en AI-plattform som kan inngi og koble data over flere forretningsfunksjoner, kan de samarbeide mer dypt ved å oversette en enkelt hendelse eller forstyrrelse til dens direkte innvirkning på bedriften og kundene. Når planleggingsteamene forstår situasjonen og dens potensielle innvirkning tidlig, kan de deretter utforske flere scenarier for å hjelpe med å minimere negative innvirkninger på bedriften.

For eksempel, hvis en leverandørkjedeforstyrrelse resulterer i en mangel på en populær snack-vare, kan planleggingsteamene bruke data-drevne innsikt til å bestemme hvor mye produkt som for tiden er i lager som kan overføres til andre distribusjonssentre, og også identifisere områder med sterk forbruker-etterspørsel etter andre varianter av samme produkt. Med denne kunnskapen kan planleggingsteamene minimere potensielle mangler og butikk-utsalg ved å omfordele lager til områder hvor produktet er i høy etterspørsel, og omfordele alternative varianter i områder hvor det også er sterk etterspørsel etter disse produktene.

Automatisere oppgaver gjennom AI-agenter

Plattformer som også har agentic AI-kapasiteter kan hjelpe team med å automatisere rutineplanleggingsoppgaver og scenario-forslag, og la dem fokusere på høyere planleggingsstrategier og scenario-håndtering. AI-agenter kan konfigureres til å automatisere prosessen med å analysere situasjoner, forstå deres innvirkninger og foreslå flere alternativer eller scenarier for planleggere å se over og vurdere. De kan assistere planleggingsteamene i å evaluere forskjellige muligheter, vurdere faktorer som kostnad og produktmargin, og reagere på plutselige endringer i etterspørsel eller tilgjengelighet. Når agentic AI-kapasiteter først implementeres, kan agenter foreslå anbefalinger for menneskelig validering. Når tillit til kvaliteten på deres anbefalinger er etablert, kan agenter gå over til større autonomi med definerte grenser.

Det finnes imidlertid situasjoner hvor en planlegger må gå inn og godkjenne en plan eller overstyre anbefalinger basert på spesifikke retningslinjer. En scenario-plan kan foreslå å flytte produkt fra et distribusjonssenter i Canada, men hvis planleggeren vet at salgsteamet er i ferd med å lukke en avtale med et stort canadisk selskap, vil lageret være nødvendig for å betjene denne kunden på kort sikt. Derfor vil planleggeren overstyre dette scenario-alternativet.

Igjen, for bedrifter som har begynt å implementere agentic AI-kapasiteter og har begynt å konfigurere deres agenter til å automatisere bestemte oppgaver, er neste skritt å identifisere muligheter hvor agenter kan gi dypere innsikt for å forbedre produktiviteten til tverrfaglige team og synkronisere beslutningstaking over team og forretningsplanleggings-tidsplaner.

Hvordan å skalerbart utnytte AI på en ansvarlig måte over hele bedriften

For bedriftsledere som er klare til å utnytte en AI-drevet planleggingsplattform for å koble bedriftens data og eksterne signaler (som etterspørsel, lager og innkjøp) og bygge en data-drevet planleggingsstrategi, er ett av de viktigste skrittene å forstå de forretningsverdi-lukene som AI-verktøy kan hjelpe med å løse. For eksempel, hvis planleggingsteamene sliter med å analysere store mengder data eller holde pace med en økning i bestillingsoppfyllelse, og dermed får verdi-lekkasje, kan disse være områder som kan dra nytte av å teste en plattform som kan koble relevante data for å gi interessenter større visibilitet til hvor problemene oppstår og gi innsikt til å forbedre beslutningstaking.

Teamene som er tildelt å implementere AI-fokuserte løsninger, må også få innvilelse fra kolleger som vil bruke verktøyene og plattformene, og grundig teste plattformens resultater og anbefalinger (og inkorporere brukertilbakemelding) før de lar autonom kapabilitet bli vidt brukt over hele teamet. Når en pilotprogram har vist suksessfulle resultater, kan bedriftsledere vurdere hvor det har mening å deployere ytterligere AI-teknologier innen bedriften og utnytte plattformer til å integrere en mer samordnet og sømløs forretningsplanleggings- og beslutningsmodell over hele organisasjonen.