Cum vor evolua capacitățile de planificare bazate pe IA în 2026

Pe măsură ce 2025 se încheie, companiile și liderii lanțurilor de aprovizionare navighează printr-o perioadă de sărbători și peisaj de afaceri afectate de politici tarifare și comerciale în schimbare, precum și de incertitudinea economică, care va continua probabil să joace un rol în 2026.

Dacă s-a învățat ceva în ultimii ani, este că gestionarea incertitudinii și a volatilității a devenit noua normalitate. Prin urmare, metodele tradiționale de planificare a afacerilor la nivel de întreprindere, care implică adesea foi de calcul și informații izolate între departamente, nu mai sunt suficiente.

Pe măsură ce persistă incertitudinea pieței și perturbările lanțului de aprovizionare, crește și volumul de date disponibile. Un raport McKinsey din 2024 indică faptul că, până în 2030, volumul de date va crește de zece ori față de 2020. Deși cele două nu sunt direct corelate, liderii de afaceri devin conștienți de conceptul de a utiliza volume mai mari de date pentru a naviga mai eficient în incertitudinea afacerilor, luând decizii bazate pe date. Mai multe companii adoptă o abordare cuprinzătoare pentru a valorifica strategic datele, construind depozite de date, dezvoltând strategii de date la nivel de întreprindere și implementând platforme bazate pe IA, cu tehnologii de gemene digitale. Astfel de platforme pot ingera volume mari de date pentru a modela diverse scenarii de afaceri și a detecta perturbări în avans.

Folosirea IA pentru eliminarea datelor izolate

Una dintre primele etape necesare pentru implementarea unei strategii de date cuprinzătoare, de la viziune la realitate, este să se concentreze pe eliminarea silourilor de date, prin digitalizarea și unificarea datelor și a cunoștințelor dispersate în cadrul organizației. În multe întreprinderi, mai multe departamente funcționează independent, fiecare utilizând propriile surse de date. De exemplu, departamentul financiar utilizează un set de date, departamentul de achiziții utilizează un alt set, iar planificarea lanțului de aprovizionare utilizează un alt set. Suprapus peste aceasta, fiecare departament utilizează semnale externe de date. Acest lucru înseamnă că, dacă un departament este conștient de o posibilă întârziere a furnizorului, alte echipe nu pot avea vizibilitate asupra acestei informații la timp pentru a lua decizii care ar putea afecta disponibilitatea produsului.

Platformele de planificare bazate pe IA pot ingera volume mari de date interne și externe, servind ca o sursă unică de adevăr. Modelele de gemene digitale pot oferi vizibilitate asupra lanțului de aprovizionare de la capăt la capăt și ajuta echipele să dezvolte insight-uri în diverse scenarii de planificare, permițându-le să ia decizii de planificare și afaceri colaborative, bazate pe date. De exemplu, dacă există o creștere a cererii, datele pot arăta care furnizori sunt mai probabil să poată îndeplini o creștere a comenzilor la timp, care ar putea avea dificultăți în a îndeplini comenzi mari la ultimul moment sau dacă consumatorii din anumite piețe sunt mai probabil să se orienteze către o altă aromă a produsului, dacă aroma cea mai populară este în cantitate limitată. Dacă o echipă de planificare poate detecta tendințe, riscuri și oportunități mai devreme, o afacere poate schimba furnizorul, utiliza o altă rută de transport sau realoca stocul către centre de distribuție unde cererea este cea mai mare, înainte ca un risc potențial sau o perturbare a lanțului de aprovizionare să afecteze afacerea.

Asemenea platforme pot ajuta, de asemenea, la deblocarea și digitalizarea cunoștințelor interne tribale din cadrul organizației, permițând echipelor să lucreze împreună mai eficient. De exemplu, dacă un planificator cu 20 de ani de experiență poate determina din date că atât furnizorul A, cât și furnizorul B au suficiente niveluri de stoc pentru a îndeplini o creștere a cererii, dar furnizorul A este mai fiabil, acest planificator știe să prioritizeze o comandă cu acel furnizor particular. În mod invers, un planificator mai puțin experimentat poate selecta furnizorul B și nu poate primi produsul la timp pentru a îndeplini cererea. Cu o platformă de planificare avansată, un planificator care are acest context poate introduce manual informații despre furnizor, date de comandă, date de expediere, date de livrare și altele, care sunt apoi codificate în software. Aceste insight-uri vor fi apoi marcate și pentru alte planificatori, astfel încât deciziile lor vor fi informate de un context similar.

Pentru afacerile care au început deja să implementeze instrumente de IA pentru a conecta datele de pe întreaga organizație și lanțul de valori extins, acestea pot fi gata să treacă dincolo de metodele tradiționale de planificare și să reconsidere modul în care platformele tehnologice pot juca un rol în unificarea datelor și insight-urilor de afaceri, astfel încât să funcționeze ca un “North Star” care aliniază planificarea integrată de afaceri pe întreaga companie. Această abordare permite echipelor să aibă acces la o sursă unică de adevăr partajată, prin intermediul unei platforme digitale, să obțină vizibilitate asupra riscurilor și oportunităților emergente care ar putea afecta afacerea lor și să ia decizii coordonate, bazate pe aceste insight-uri.

Îmbunătățirea planificării scenariilor

Odată ce cunoștințele interne sunt digitalizate și toate sursele de date sunt unificate pentru a facilita o colaborare mai eficientă între echipe în ceea ce privește planificarea și luarea deciziilor, echipele pot merge dincolo de detectarea riscurilor și perturbărilor potențiale și începe să-și consolideze capacitățile de planificare a scenariilor proactive. Când echipele utilizează o platformă de IA care poate ingera și conecta date din multiple funcții de afaceri, ele pot colabora mai profund, traducând un eveniment singular sau o perturbare în impactul direct asupra afacerii și clienților. Odată ce echipele de planificare înțeleg situația și impactul său potențial de la început, ele pot explora mai multe scenarii pentru a atenua impacturile negative asupra afacerii.

De exemplu, dacă o perturbare a lanțului de aprovizionare duce la o lipsă a unui produs snack popular, echipele de planificare pot utiliza insight-uri bazate pe date pentru a determina cât produs este în prezent în stoc și poate fi transferat către alte centre de distribuție și pentru a identifica zonele cu cerere puternică pentru alte arome ale aceluiași produs. Cu această cunoaștere, echipele de planificare pot atenua lipsurile potențiale și stocurile zero ale retailerilor, realocând stocul către zonele unde produsul este în cerere ridicată și reechilibrând arome alternative în zonele unde există, de asemenea, o cerere puternică pentru acele produse.

Automatizarea sarcinilor prin agenți de IA

Platformele care au, de asemenea, capacități de IA agențică pot ajuta echipele să automatizeze sarcinile de planificare rutinieră și sugestiile de scenarii, permițându-le să se concentreze pe strategii de planificare și gestionare a scenariilor de nivel superior. Agenții de IA pot fi configurați pentru a automatiza procesul de analiză a situațiilor, înțelegerea impactului lor și propunerea de multiple opțiuni sau scenarii pentru planificatori de a revizui și a lua în considerare. Ei pot asista echipele de planificare în evaluarea diferitelor posibilități, luând în considerare factori precum costul și marja produsului, și pot răspunde la schimbări bruște în cerere sau ofertă. Atunci când se implementează inițial capacitățile de IA agențică, agenții pot propune recomandări pentru validarea umană. Odată ce se stabilește încrederea în calitatea recomandărilor lor, agenții pot trece la moduri mai autonome, cu limite definite.

Există, totuși, situații în care un planificator trebuie să intervină pentru a aproba un plan sau pentru a anula recomandări pe baza unor linii directoare specifice. Un plan de scenariu poate sugera mutarea produsului dintr-un centru de distribuție din Canada, dar dacă planificatorul știe că echipa de vânzări este pe punctul de a încheia un contract cu o companie canadiană mare, stocul respectiv va fi necesar pentru a deservi clientul respectiv în termen scurt. Prin urmare, planificatorul va anula această opțiune de scenariu.

Din nou, pentru afacerile care au început să implementeze capacități de IA agențică și au început să configureze agenții pentru a automatiza sarcini specifice, următorul pas este să identifice oportunități în care agenții pot oferi insight-uri mai profunde pentru a îmbunătăți productivitatea echipelor transfuncționale și pentru a sincroniza luarea deciziilor pe echipe și planurile de afaceri.

Cum să scalați IA în mod responsabil pe întreaga companie

Pentru liderii de afaceri care sunt gata să valorifice o platformă de planificare bazată pe IA pentru a conecta datele organizației și semnalele externe (cum ar fi cererea, stocul și achizițiile) și pentru a construi o strategie de planificare bazată pe date, una dintre cele mai importante etape este înțelegerea lacunelor de valoare de afaceri pe care instrumentele de IA le pot ajuta să le adreseze. De exemplu, dacă echipele de planificare au dificultăți în a analiza volume mari de date sau în a ține pasul cu un volum crescut de îndeplinire a comenzilor, ceea ce duce la scurgeri de valoare, acestea ar putea fi domenii care ar beneficia de testarea unei platforme care poate conecta datele relevante pentru a oferi părților interesate o mai bună vizibilitate asupra originii problemelor și pentru a oferi insight-uri pentru a îmbunătăți luarea deciziilor.

Echipele care sunt însărcinate cu implementarea soluțiilor axate pe IA vor trebui, de asemenea, să obțină aprobarea colegilor care vor utiliza instrumentele și platformele, și să testeze temeinic rezultatele și recomandările platformei (și să incorporeze feedback-ul utilizatorilor) înainte de a permite funcționalități autonome să fie utilizate pe scară largă în cadrul echipei. Odată ce un program-pilot a arătat rezultate pozitive, liderii de afaceri pot considera unde are sens să implementeze tehnologii de IA suplimentare în cadrul companiei și să valorifice platformele pentru a integra un model de planificare și luare a deciziilor de afaceri mai coerent și mai fără cusur pe întreaga organizație, care este utilizat pe scară largă în cadrul echipei.