Jak zdolności planistyczne napędzane przez sztuczną inteligencję będą dalej ewoluować w 2026 roku

Ponieważ rok 2025 dobiega końca, firmy i liderzy łańcuchów dostaw nawigują przez sezon świąteczny i krajobraz biznesowy, który jest wpływany przez zmieniające się polityki taryfowe i handlowe, a także niepewność gospodarczą, co prawdopodobnie będzie nadal odgrywać rolę w 2026 roku.

Jeśli cokolwiek zostało nauczone w ciągu ostatnich kilku lat, to jest to, że zarządzanie niepewnością i zmiennością stało się nową normą. W związku z tym tradycyjne metody planowania biznesowego w przedsiębiorstwach, które często obejmują arkusze kalkulacyjne i informacje izolowane w poszczególnych departamentach, nie są już wystarczające.

W miarę trwania niepewności rynkowej i zakłóceń łańcucha dostaw, wzrasta również dostępność danych. Raport McKinseya z 2024 roku wskazuje, że do 2030 roku objętość danych ma wzrosnąć dziesięciokrotnie od 2020 roku. Chociaż dwa te czynniki nie są bezpośrednio skorelowane, liderzy biznesu zdają sobie sprawę z koncepcji wykorzystania większych ilości danych, aby lepiej nawigować niepewność biznesową, podejmując decyzje oparte na danych. Więcej firm podejmuje kompleksowy approach do strategicznego wykorzystania danych, budując magazyny danych, rozwijając strategie danych przedsiębiorstwa i wdrażając platformy napędzane sztuczną inteligencją z technologiami cyfrowych bliźniaków. Takie platformy mogą pobierać duże ilości danych, aby modelować różne scenariusze biznesowe i wykrywać zakłócenia z wyprzedzeniem.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji do eliminacji izolowanych danych

Jednym z pierwszych kroków wymaganych do wdrożenia kompleksowej strategii danych od wizji do rzeczywistości jest skoncentrowanie się na eliminacji izolowanych danych, digitalizując i ujednolicając dane i wiedzę rozproszoną w całej organizacji. W wielu przedsiębiorstwach wiele departamentów działa niezależnie, każde wykorzystując własne źródła danych. Na przykład, finanse wykorzystują własny zestaw danych, zakupy wykorzystują inny zestaw, a planowanie łańcucha dostaw wykorzystuje kolejny. Nałożone na to, każdy departament wykorzystuje własne zewnętrzne sygnały danych. Oznacza to, że jeśli jeden departament jest świadomy potencjalnego opóźnienia dostawcy, inne zespoły mogą nie mieć wglądu w tę informację na czas, aby podjąć decyzje, które mogą wpłynąć na dostępność produktu.

Platformy planowania napędzane sztuczną inteligencją mogą pobierać ogromne ilości danych wewnętrznych i zewnętrznych, służąc jako pojedyncze źródło prawdy. Modele cyfrowych bliźniaków mogą zapewnić wgląd w łańcuch dostaw od końca do końca i pomóc zespołom w rozwoju spostrzeżeń w różnych scenariuszach planistycznych, umożliwiając im podejmowanie współpracy, opartych na danych decyzji planistycznych i biznesowych. Na przykład, jeśli występuje wzrost popytu, dane mogą ujawnić, które dostawcy są najbardziej prawdopodobne, aby spełnić zwiększone zamówienia na czas, które mogą mieć trudności ze spełnieniem dużych zamówień w ostatniej chwili, lub czy konsumenci w określonych rynkach są prawdopodobne, aby przerzucić się na inny smak produktu, jeśli najpopularniejszy smak jest w ograniczonej dostępności. Jeśli zespół planistyczny może wykryć trendy, ryzyko i możliwości wcześniej, firma może przerzucić się na alternatywnego dostawcę, wykorzystać inną trasę transportu lub przesunąć zapasy do centrów dystrybucyjnych, gdzie popyt jest najwyższy, zanim potencjalne ryzyko lub zakłócenie łańcucha dostaw wpłynie na firmę.

Takie platformy mogą również pomóc odblokować i zdigitalizować wewnętrzną wiedzę plemienną z całej organizacji, umożliwiając zespołom współpracę w sposób bardziej efektywny. Na przykład, jeśli planista z 20-letnim doświadczeniem może ustalić z danych, że zarówno dostawca A, jak i dostawca B mają wystarczające poziomy dostaw, aby spełnić wzrost popytu, ale dostawca A jest bardziej niezawodny, ten planista wie, aby priorytetowo traktować zamówienie z tym konkretnym dostawcą. Odwrotnie, mniej doświadczony planista może wybrać dostawcę B i może nie otrzymać produktu na czas, aby spełnić popyt. Z zaawansowaną platformą planistyczną, planista, który ma ten kontekst, może ręcznie wprowadzić informacje o dostawcy, daty zamówień, daty wysyłki, daty dostawy i więcej, które są następnie zakodowane w oprogramowaniu. Te spostrzeżenia będą następnie oznaczone dla innych planistów, aby ich decyzje były poinformowane przez podobny kontekst.

Dla firm, które już rozpoczęły wdrażanie narzędzi sztucznej inteligencji, aby pomóc w połączeniu danych z całej organizacji i łańcucha wartości, mogą one być gotowe, aby przejść poza tradycyjne metody planowania i przemyśleć, jak platformy technologiczne mogą odegrać rolę w ujednoliceniu ich danych i spostrzeżeń biznesowych, tak aby działały jak “gwiazda północy”, która wyrównuje zintegrowane planowanie biznesowe w całej firmie. Ten approach umożliwia zespołom dostęp do współdzielonego, pojedynczego źródła prawdy za pośrednictwem platformy cyfrowej, zyskanie wglądu w pojawiające się ryzyka i możliwości, które mogą wpłynąć na ich firmę, i następnie podejmowanie poinformowanych, skoordynowanych decyzji na podstawie tych spostrzeżeń.

Wzmacnianie planowania scenariuszowego

Gdy wewnętrzna wiedza jest zdigitalizowana, a wszystkie źródła danych są ujednolicone, aby ułatwić skuteczną współpracę między zespołami w planowaniu i podejmowaniu decyzji, zespoły mogą przejść poza wykrywanie potencjalnych ryzyk i zakłóceń i zacząć wzmacniać swoje proaktywne zdolności planowania scenariuszowego. Gdy zespoły wykorzystują platformę sztucznej inteligencji, która może pobierać i łączyć dane z różnych funkcji biznesowych, mogą współpracować głębiej, tłumacząc pojedyncze zdarzenie lub zakłócenie na jego bezpośredni wpływ na firmę i klientów. Gdy zespoły planistyczne rozumieją sytuację i jej potencjalny wpływ wcześnie, mogą następnie zbadać kilka scenariuszy, aby pomóc złagodzić negatywne skutki dla firmy.

Na przykład, jeśli zakłócenie łańcucha dostaw powoduje brak popularnego produktu spożywczego, zespoły planistyczne mogą wykorzystać dane, aby określić, ile produktu jest obecnie w magazynie, które mogą być przeniesione do innych centrów dystrybucyjnych, i zidentyfikować obszary z silnym popytem na inne smaki tego samego produktu. Z tą wiedzą zespoły planistyczne mogą złagodzić potencjalne braki i wyprzedaże u detalistów, przenosząc zapasy do obszarów, gdzie produkt jest w największym popycie, i rebalansując alternatywne smaki w obszarach, gdzie istnieje również silny popyt na te produkty.

Automatyzacja zadań za pomocą agentów sztucznej inteligencji

Platformy, które posiadają również agenticzne zdolności sztucznej inteligencji, mogą pomóc zespołom w automatyzacji rutynowych zadań planistycznych i sugestii scenariuszowych, umożliwiając im skoncentrowanie się na wyższych strategiach planistycznych i zarządzaniu scenariuszami. Agenci sztucznej inteligencji mogą być konfigurowani do automatyzacji procesu analizy sytuacji, zrozumienia ich wpływu i proponowania wielu opcji lub scenariuszy do rozważenia przez planistów. Mogą pomóc zespołom planistycznym w ocenianiu różnych możliwości, biorąc pod uwagę takie czynniki, jak koszt i marża produktu, i reagować na nagłe zmiany popytu lub dostaw. Gdy agenci sztucznej inteligencji są wdrażani po raz pierwszy, mogą proponować rekomendacje do walidacji przez ludzi. Gdy zaufanie do jakości ich rekomendacji zostanie ustanowione, agenci mogą przejść do trybów autonomicznych z określonymi granicami.

Jednak istnieją przypadki, w których planista musi interweniować, aby zatwierdzić plan lub zastąpić rekomendacje na podstawie określonych wytycznych. Plan scenariuszowy może sugerować przeniesienie produktu z centrum dystrybucyjnego w Kanadzie, ale jeśli planista wie, że zespół sprzedaży jest bliski zamknięcia umowy z dużą kanadyjską firmą, te zapasy będą potrzebne do obsługi tego klienta w krótkim terminie. Dlatego planista zastąpi tę opcję scenariuszową.

Znowu, dla firm, które rozpoczęły wdrażanie agenticznych zdolności sztucznej inteligencji i zaczęły konfigurować swoich agentów do automatyzacji określonych zadań, następnym krokiem jest identyfikacja możliwości, w których agenci mogą zapewnić głębsze spostrzeżenia, aby zwiększyć produktywność zespołów wielofunkcyjnych i zsynchronizować podejmowanie decyzji w całej firmie i w ramach planowania biznesowego.

Jak skalować sztuczną inteligencję w sposób odpowiedzialny w całej firmie

Dla liderów biznesu, którzy są gotowi wykorzystać platformę planowania napędzaną sztuczną inteligencją, aby połączyć dane organizacji i zewnętrzne sygnały (takie jak popyt, zapasy i zakupy) i zbudować strategię planowania opartą na danych, jednym z najważniejszych kroków jest zrozumienie luk wartości biznesowej, które narzędzia sztucznej inteligencji mogą pomóc w rozwiązaniu. Na przykład, jeśli zespoły planistyczne mają trudności z analizą dużych ilości danych lub nie mogą nadążyć za zwiększonym wolumenem realizacji zamówień, co skutkuje utratą wartości, mogą to być obszary, które mogą skorzystać z pilotażowego wdrożenia platformy, która może połączyć odpowiednie dane, aby zapewnić interesariuszom większą widoczność, skąd pochodzą problemy, i zapewnić spostrzeżenia, aby poprawić podejmowanie decyzji.

Zespoły, które są odpowiedzialne za wdrażanie rozwiązań zorientowanych na sztuczną inteligencję, również będą musiały uzyskać akceptację od współpracowników, którzy będą wykorzystywać te narzędzia i platformy, oraz dokładnie przetestować wyniki i rekomendacje platformy (i włączyć opinie użytkowników) przed zezwoleniem na szerokie wykorzystanie autonomicznych możliwości w zespole. Gdy program pilotażowy wykaże skuteczne wyniki, liderzy biznesu mogą rozważyć, gdzie ma sens wdrożyć dodatkowe technologie sztucznej inteligencji w firmie i wykorzystać platformy do zintegrowania bardziej spójnego i bezproblemowego modelu planowania i podejmowania decyzji biznesowych w całej organizacji.