วิธีการวางแผนโดยใช้ AI จะพัฒนาไปอย่างไรในปี 2026

เมื่อปี 2025 กำลังจะสิ้นสุดลง บริษัทและผู้นำในห่วงโซ่อุปทานกำลังเผชิญกับฤดูกาลหยุดเทศกาลและภูมิทัศน์ทางธุรกิจที่ได้รับผลกระทบจากนโยบายอัตราแลกเปลี่ยนและพาณิชย์ที่เปลี่ยนแปลงไป เช่นเดียวกับความไม่แน่นอนทางเศรษฐกิจ ซึ่งอาจยังคงมีบทบาทในปี 2026

ถ้าเรามีอะไรที่ได้เรียนรู้ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ก็คือ การจัดการความไม่แน่นอนและความผันผวนได้กลายเป็นเรื่องปกติ ดังนั้น วิธีการวางแผนธุรกิจแบบดั้งเดิม ซึ่งมักจะเกี่ยวข้องกับเอกสารและข้อมูลที่ถูกแยกออกจากกันระหว่างแผนก ไม่เพียงพอแล้ว

เมื่อความไม่แน่นอนของตลาดและความผันผวนของห่วงโซ่อุปทานยังคงดำเนินต่อไป ปริมาณข้อมูลที่มีอยู่ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน รายงานของ McKinsey ในปี 2024 ระบุว่าในปี 2030 ปริมาณข้อมูลคาดว่าจะเพิ่มขึ้น 10 เท่าเมื่อเทียบกับปี 2020 แม้ว่าทั้งสองสิ่งนี้จะไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกัน แต่ผู้นำธุรกิจเริ่มรับรู้ถึงแนวคิดในการใช้ข้อมูลที่มีปริมาณมากขึ้นเพื่อช่วยในการนำทางความไม่แน่นอนทางธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล มากขึ้น บริษัทต่างๆ กำลังใช้แนวทางที่ครอบคลุมเพื่อใช้ข้อมูลเชิงกลยุทธ์โดยการสร้างคลังข้อมูล พัฒนาแผนการข้อมูลองค์กร และใช้แพลตฟอร์มที่มีเทคโนโลยีดิจิทัลทวิน ซึ่งสามารถดูดข้อมูลจำนวนมากเพื่อสร้างแบบจำลองสถานการณ์ต่างๆ และตรวจจับการหยุดชะงักล่วงหน้า

การใช้ AI เพื่อกำจัดข้อมูลที่แยกออกจากกัน

ขั้นตอนแรกในการนำแผนการข้อมูลที่ครอบคลุมจากความเป็นไปได้ไปสู่ความเป็นจริงคือการมุ่งเน้นไปที่การกำจัดข้อมูลที่แยกออกจากกันโดยการแปลงข้อมูลและความรู้ที่กระจายอยู่ทั่วทั้งองค์กรให้เป็นดิจิทัลและรวมเข้าด้วยกัน ในหลายองค์กร แผนกต่างๆ มักจะทำงานอย่างอิสระ โดยใช้แหล่งข้อมูลของตนเอง ตัวอย่างเช่น ฝ่ายการเงินใช้ข้อมูลของตนเอง ฝ่ายจัดซื้อใช้ข้อมูลอื่น และฝ่ายวางแผนห่วงโซ่อุปทานใช้ข้อมูลอื่นอีกครั้ง นอกจากนี้ แต่ละฝ่ายยังใช้สัญญาณข้อมูลภายนอกของตนเอง ซึ่งหมายความว่าหากฝ่ายหนึ่งรู้ถึงความล่าช้าของซัพพลายเออร์ที่อาจเกิดขึ้น ทีมอื่นๆ อาจไม่มีข้อมูลนี้เพียงพอในการตัดสินใจที่อาจส่งผลกระทบต่อความพร้อมของผลิตภัณฑ์

แพลตฟอร์มวางแผนโดยใช้ AI สามารถดูดข้อมูลจำนวนมากทั้งภายในและภายนอก โดยทำหน้าที่เป็นแหล่งข้อมูลเดียวที่ถูกต้อง แบบจำลองดิจิทัลทวินสามารถให้ความเข้าใจเกี่ยวกับห่วงโซ่อุปทานตั้งแต่ต้นจนจบ และช่วยให้ทีมพัฒนาความเข้าใจในสถานการณ์ต่างๆ ทำให้พวกเขาสามารถวางแผนและตัดสินใจทางธุรกิจร่วมกันโดยใช้ข้อมูลได้ ตัวอย่างเช่น หากมีการเพิ่มขึ้นของความต้องการ ข้อมูลสามารถแสดงให้เห็นว่าซัพพลายเออร์ใดมีแนวโน้มที่จะสามารถตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้นได้ทันเวลา ซัพพลายเออร์ใดที่อาจต้องดิ้นรนในการตอบสนองคำสั่งซื้อที่มีขนาดใหญ่ในนาทีสุดท้าย หรือผู้บริโภคในตลาดใดที่อาจเปลี่ยนไปใช้รสชาติอื่นของผลิตภัณฑ์หากรสชาติที่ได้รับความนิยมมากที่สุดมีจำนวนจำกัด หากทีมวางแผนสามารถตรวจจับแนวโน้ม ความเสี่ยง และโอกาสได้ล่วงหน้าธุรกิจสามารถเปลี่ยนไปใช้ซัพพลายเออร์ทางเลือก ใช้เส้นทางขนส่งที่แตกต่าง หรือจัดสรรสต๊อกไปยังศูนย์กระจายสินค้าโดยที่ความต้องการสูงสุด ก่อนที่ความเสี่ยงหรือการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานจะส่งผลกระทบต่อธุรกิจ

แพลตฟอร์มเหล่านี้ยังช่วยปลดล็อกและแปลงข้อมูลเชิงลึกภายในขององค์กรให้เป็นดิจิทัล ทำให้ทีมสามารถทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น หากผู้วางแผนซึ่งมีประสบการณ์ 20 ปีสามารถระบุจากข้อมูลได้ว่าซัพพลายเออร์ A และซัพพลายเออร์ B ทั้งคู่มีระดับสต๊อกที่เพียงพอในการตอบสนองความต้องการที่เพิ่มขึ้น แต่ซัพพลายเออร์ A น่าเชื่อถือมากกว่า ผู้วางแผนจะรู้ว่าควรจัดลำดับความสำคัญของคำสั่งซื้อกับซัพพลายเออร์ A โดยเฉพาะ ในทางกลับกัน ผู้วางแผนซึ่งมีประสบการณ์น้อยกว่าอาจเลือกซัพพลายเออร์ B และอาจไม่ได้รับสินค้าตามเวลาที่ต้องการเพื่อตอบสนองความต้องการ ด้วยแพลตฟอร์มวางแผนขั้นสูง ผู้วางแผนที่มีข้อมูลเชิงลึกนี้สามารถป้อนข้อมูลซัพพลายเออร์ วันที่สั่งซื้อ วันที่จัดส่ง วันที่ส่งมอบ และอื่นๆ ลงในซอฟต์แวร์ ซึ่งจะถูกเข้ารหัสไว้ภายในซอฟต์แวร์ ความเข้าใจเหล่านี้จะถูกแสดงให้ทีมวางแผนคนอื่นๆ เห็นด้วย เพื่อให้การตัดสินใจของพวกเขามีข้อมูลเชิงลึกที่คล้ายคลึงกัน

สำหรับธุรกิจที่ได้เริ่มใช้เครื่องมือ AI เพื่อเชื่อมต่อข้อมูลจากทั่วทั้งองค์กรและห่วงโซ่อุปทานที่ขยายออกไป และพร้อมที่จะพัฒนาวิธีการวางแผนแบบดั้งเดิมและพิจารณาว่าแพลตฟอร์มเทคโนโลยีสามารถมีบทบาทในการรวมข้อมูลและข้อมูลเชิงธุรกิจให้เป็นหนึ่งเดียวได้อย่างไร โดยที่มันจะทำหน้าที่เป็น “ดาวเหนือ” ที่จัดตำแหน่งการวางแผนธุรกิจแบบบูรณาการทั่วทั้งธุรกิจ แนวทางนี้ช่วยให้ทีมสามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลเดียวที่ถูกต้องผ่านแพลตฟอร์มดิจิทัล มองเห็นความเสี่ยงและโอกาสที่อาจส่งผลกระทบต่อธุรกิจ และตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลเหล่านั้น

การเพิ่มความสามารถในการวางแผนสถานการณ์

เมื่อข้อมูลภายในถูกแปลงเป็นดิจิทัลและแหล่งข้อมูลทั้งหมดถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่ออำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันระหว่างทีมในการวางแผนและตัดสินใจ ทีมสามารถพัฒนาความสามารถในการวางแผนสถานการณ์เชิงรุกได้ เมื่อทีมใช้แพลตฟอร์ม AI ที่สามารถดูดและเชื่อมต่อข้อมูลระหว่างฟังก์ชันทางธุรกิจต่างๆ พวกเขาสามารถทำงานร่วมกันอย่างลึกซึ้งโดยการแปลเหตุการณ์หรือการหยุดชะงักใดๆ ให้เป็นผลกระทบโดยตรงต่อธุรกิจและลูกค้า เมื่อทีมวางแผนเข้าใจสถานการณ์และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นในระยะแรก พวกเขาสามารถสำรวจสถานการณ์ต่างๆ เพื่อช่วยลดผลกระทบด้านลบต่อธุรกิจ

ตัวอย่างเช่น หากการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานส่งผลให้เกิดการขาดแคลนของผลิตภัณฑ์ขนมที่ได้รับความนิยม ทีมวางแผนสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อกำหนดว่ามีผลิตภัณฑ์จำนวนเท่าใดที่อยู่ในสต๊อกที่สามารถถ่ายโอนไปยังศูนย์กระจายสินค้าอื่นๆ และระบุพื้นที่ที่มีความต้องการสูงสำหรับรสชาติอื่นๆ ของผลิตภัณฑ์เดียวกัน ด้วยความรู้นี้ ทีมวางแผนสามารถบรรเทาการขาดแคลนและสต๊อกเอาท์ของร้านค้าปลีกโดยการกระจายสต๊อกไปยังพื้นที่ที่มีความต้องการสูงและปรับสมดุลรสชาติทางเลือกในพื้นที่ที่มีความต้องการสูงเช่นกัน

การทำให้กระบวนการทำงานอัตโนมัติด้วยตัวแทน AI

แพลตฟอร์มที่มีความสามารถ AI ตัวแทนสามารถช่วยให้ทีมอัตโนมัติงานวางแผนและคำแนะนำสถานการณ์ ทำให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่กลยุทธ์การวางแผนและจัดการสถานการณ์ระดับสูง ตัวแทน AI สามารถถูกกำหนดค่าให้อัตโนมัติในการวิเคราะห์สถานการณ์ เข้าใจผลกระทบ และเสนอทางเลือกหรือสถานการณ์ต่างๆ ให้กับทีมวางแผนเพื่อตรวจสอบและพิจารณา พวกเขาสามารถช่วยให้ทีมวางแผนประเมินความเป็นไปได้ต่างๆ โดยพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ต้นทุนและอัตรากำไร และตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิดในความต้องการหรืออุปทาน เมื่อนำตัวแทน AI มาใช้ครั้งแรก ตัวแทนสามารถเสนอคำแนะนำสำหรับการตรวจสอบโดยมนุษย์ เมื่อความไว้วางใจในคุณภาพของคำแนะนำได้รับการยืนยัน ตัวแทนสามารถเปลี่ยนไปสู่โหมดอัตโนมัติที่มีขอบเขตที่กำหนด

อย่างไรก็ตาม มีกรณีที่ผู้วางแผนต้องเข้าไปอนุมัติแผนหรือบันทึกคำแนะนำตามแนวทางเฉพาะ ตัวอย่างเช่น แผนการอาจแนะนำให้ย้ายสินค้าจากศูนย์กระจายสินค้าในแคนาดา แต่หากผู้วางแผนรู้ว่าทีมขายกำลังจะปิดการขายกับบริษัทขนาดใหญ่ในแคนาดา สต๊อกนั้นจะจำเป็นต้องใช้ในการให้บริการลูกค้าในระยะสั้น ดังนั้น ผู้วางแผนจะบันทึกตัวเลือกสถานการณ์นี้

อีกครั้ง สำหรับธุรกิจที่ได้เริ่มใช้ความสามารถ AI ตัวแทนและเริ่มกำหนดตัวแทนให้อัตโนมัติงานเฉพาะ ขั้นตอนต่อไปคือการระบุโอกาสที่ตัวแทนสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเพื่อเพิ่มผลผลิตของทีมทำงานร่วมกันและจัดทำการตัดสินใจระหว่างทีมและตารางเวลาวางแผนธุรกิจ

วิธีการขยาย AI อย่างรับผิดชอบทั่วทั้งองค์กร

สำหรับผู้นำธุรกิจที่พร้อมที่จะใช้แพลตฟอร์มวางแผนโดยใช้ AI เพื่อเชื่อมต่อข้อมูลขององค์กรและสัญญาณภายนอก เช่น ความต้องการ สต๊อก และการจัดซื้อ และสร้างกลยุทธ์ในการวางแผนโดยใช้ข้อมูล หนึ่งในขั้นตอนที่สำคัญที่สุดคือการทำความเข้าใจช่องว่างของมูลค่าทางธุรกิจที่เครื่องมือ AI สามารถช่วยแก้ไขได้ ตัวอย่างเช่น หากทีมวางแผนกำลังดิ้นรนในการวิเคราะห์ปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่หรือติดตามปริมาณการสั่งซื้อที่เพิ่มขึ้น ซึ่งอาจส่งผลให้สูญเสียมูลค่าไป สิ่งเหล่านี้อาจเป็นพื้นที่ที่จะได้รับประโยชน์จากการนำแพลตฟอร์มที่สามารถเชื่อมต่อข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียมองเห็นได้ชัดเจนถึงที่มาของปัญหาและให้ข้อมูลเชิงลึกในการตัดสินใจ

ทีมที่ได้รับมอบหมายให้ใช้โซลูชันที่เน้น AI จะต้องได้รับการสนับสนุนจากเพื่อนร่วมงานที่จะใช้เครื่องมือและแพลตฟอร์มเหล่านี้ และทดสอบผลลัพธ์และคำแนะนำของแพลตฟอร์ม (และรวมคำติชมของผู้ใช้) ก่อนที่จะอนุญาตให้ใช้ความสามารถอัตโนมัติอย่างแพร่หลายทั่วทีม เมื่อโครงการนำร่องแสดงให้เห็นถึงผลลัพธ์ที่ประสบความสำเร็จ ผู้นำธุรกิจสามารถพิจารณาว่าควรใช้เทคโนโลยี AI เพิ่มเติมภายในธุรกิจและใช้แพลตฟอร์มเพื่อสร้างแบบจำลองการวางแผนและการตัดสินใจทางธุรกิจที่สอดคล้องกันและไร้รอยต่อทั่วทั้งองค์กรได้อย่างไร