Як можливості планування, керованих штучним інтелектом, будуть продовжувати розвиватися у 2026 році

Когда 2025 рік підходить до кінця, компанії та лідери ланцюгів постачання переміщаються через святковий сезон та бізнес-ландшафт, який впливає на зміну тарифної та торгової політики, а також економічну нестабільність, яка, ймовірно, продовжить грати свою роль у 2026 році.

Якщо щось було вивчено за останні кілька років, то це те, що управління невизначеністю та волатильністю стало новою нормою. Як такий, традиційні методи планування підприємства, які часто включають таблиці та інформацію, ізольовану серед відділів, більше не є достатніми.

Як ринкова невизначеність та порушення ланцюгів постачання тривають, так само зростає кількість доступних даних. Звіт McKinsey 2024 року вказує на те, що до 2030 року обсяг даних очікується збільшиться у десять разів порівняно з 2020 роком. Хоча ці два фактори не обов’язково безпосередньо пов’язані, бізнес-лідери починають усвідомлювати концепцію використання більших обсягів даних для більш ефективного подолання бізнес-невизначеності шляхом прийняття даних-інформованих рішень. Більше компаній приймає комплексний підхід до стратегічного використання даних шляхом створення даних-сховищ, розробки корпоративної стратегії даних та впровадження платформ, керованих штучним інтелектом, з технологією цифрового двійника. Такі платформи можуть приймати великі обсяги даних для моделювання різних бізнес-сценаріїв та виявлення порушень заздалегідь.

Використання штучного інтелекту для ліквідації ізольованих даних

Одним з перших кроків, необхідних для реалізації комплексної стратегії даних від бачення до реальності, є зосередження на ліквідації даних-силосів шляхом цифризації та уніфікації даних та знань, які розсіяні по організації. У багатьох підприємствах кілька відділів працюють незалежно, кожен використовує свої власні джерела даних. Наприклад, фінанси використовують свій власний набір даних, закупівля використовує інший набір, а планування ланцюгів постачання використовує ще один. Наскладений на це, кожен відділ використовує свої власні зовнішні дані-сигнали. Це означає, що якщо один відділ знає про потенційну затримку постачальника, інші команди можуть не мати часу для прийняття рішень, які можуть вплинути на наявність продукції.

Платформи планування, керованими штучним інтелектом, можуть приймати великі обсяги внутрішніх та зовнішніх даних, служачи єдиною джерелом правди. Моделі цифрового двійника можуть забезпечувати видимість кінця в кінець ланцюга постачання та допомогти командам розробити знання по різних планувальних сценаріях, дозволяючи їм приймати колективні, дані-інформовані плани та бізнес-рішення. Наприклад, якщо відбувається зростання попиту, дані можуть показати, які постачальники найбільш ймовірно зможуть виконати збільшення замовлень вчасно, які можуть мати труднощі з великими замовленнями в останню хвилину, або чи споживачі в певних ринках можуть перейти на інший смак продукції, якщо найбільш популярний смак знаходиться в обмеженій кількості. Якщо планувальна команда може виявити тенденції, ризики та можливості раніше, бізнес може перейти на альтернативного постачальника, використовувати інший маршрут доставки або перенаправити запаси до розподільчих центрів, де попит є найбільшим, до того, як потенційний ризик або порушення ланцюга постачання вплине на бізнес.

Такі платформи також можуть допомогти розблокувати та оцифрувати внутрішнє племінне знання з усієї організації, дозволяючи командам працювати разом більш ефективно. Наприклад, якщо планувальник з 20-річним досвідом може визначити з даних, що як постачальник А, так і постачальник Б мають достатній рівень запасів для виконання зростання попиту, але постачальник А є більш надійним, цей планувальник знає, що потрібно пріоритезувати замовлення з цим постачальником. Навпаки, менш досвідчений планувальник може вибрати постачальника Б і може не отримати продукції вчасно для виконання попиту. З розширеною платформою планування планувальник, який має цей контекст, може вручну ввести інформацію про постачальника, дати замовлень, дати відправлення, дати доставки та інше, які потім кодифікуються в програмному забезпеченні. Ці знання будуть потім позначені для інших планувальників, щоб їхні рішення були інформовані подібним контекстом.

Для бізнесів, які вже почали впроваджувати інструменти штучного інтелекту для підключення даних з усієї організації та розширеної цінності ланцюга, вони можуть бути готові перейти за межі традиційних методів планування та переосмислити, як технологічні платформи можуть відігравати роль у уніфікації даних та бізнес-знань, щоб вони фактично діяли як “Північна зірка”, яка виравнює інтегроване бізнес-планування по всьому бізнесу. Цей підхід дозволяє командам отримувати доступ до спільного, єдиного джерела правди через цифрову платформу, бачити появу ризиків та можливостей, які можуть вплинути на їхній бізнес, та приймати інформовані, координовані рішення на основі цих знань.

Покращення сценарійного планування

Як тільки внутрішнє знання оцифровано та всі джерела даних уніфіковані для більш ефективної співпраці між командами щодо планування та прийняття рішень, команди можуть перейти за межі простого виявлення потенційних ризиків та порушень раніше та почати зміцнювати свої проактивні можливості сценарійного планування. Коли команди використовують платформу штучного інтелекту, яка може приймати та підключати дані по різних бізнес-функціям, вони можуть співпрацювати глибше, перекладаючи окреме подія чи порушення в його прямий вплив на бізнес та клієнтів. Як тільки планувальні команди розуміють ситуацію та її потенційний вплив на початку, вони можуть потім дослідити кілька сценаріїв, щоб допомогти мінімізувати негативний вплив на бізнес.

Наприклад, якщо порушення ланцюга постачання призводить до нестачі популярної закускової продукції, планувальні команди можуть використовувати дані-інформовані знання, щоб визначити, скільки продукції зараз знаходиться на складі, яке можна перевести до інших розподільчих центрів, та ідентифікувати області з сильним попитом на інші смаки тієї ж продукції. З цими знаннями планувальні команди можуть мінімізувати потенційну нестачу продукції та відсутність продукції у ритейлерів, переводячи запаси до областей, де продукт знаходиться в високому попиті, та перебалансуючи альтернативні смаки в областях, де також є сильний попит на ці продукти.

Автоматизація завдань за допомогою агентів штучного інтелекту

Платформи, які також мають можливості агентного штучного інтелекту, можуть допомогти командам автоматизувати звичайні завдання планування та пропозиції сценаріїв, дозволяючи їм зосередитися на вищому рівні планування стратегій та управління сценаріями. Агенти штучного інтелекту можуть бути сконфігуровані для автоматизації процесу аналізу ситуацій, розуміння їхнього впливу та пропонування декількох варіантів чи сценаріїв для планувальників для розгляду та розгляду. Вони можуть допомогти планувальним командам оцінити різні можливості, враховуючи такі фактори, як вартість та маржа продукції, та реагувати на раптові зміни попиту чи пропозиції. Коли вперше впроваджуються можливості агентного штучного інтелекту, агенти можуть пропонувати рекомендації для людської валідації. Як тільки довіра до якості їхніх рекомендацій встановлена, агенти можуть перейти до більш автономних режимів з визначеними межами.

Однак, є випадки, коли планувальнику потрібно втрутитися, щоб схвалити план або перевершити рекомендації на основі конкретних вказівок. Сценарій плану може пропонувати переміщення продукції з розподільчого центру в Канаді, але якщо планувальник знає, що команда продажів ось-ось закриє угоду з великою канадською компанією, ці запаси будуть потрібні для обслуговування цього клієнта в короткій перспективі. Тому планувальник перевершить цей варіант сценарію.

Знову, для бізнесів, які почали впроваджувати можливості агентного штучного інтелекту та почали конфігурувати своїх агентів для автоматизації конкретних завдань, наступним кроком є визначення можливостей, де агенти можуть забезпечити глибші знання для покращення продуктивності міжфункціональних команд та синхронізації прийняття рішень по командам та бізнес-планувальним графікам.

Як масштабувати штучний інтелект відповідально по всьому підприємству

Для бізнес-лідерів, які готові використовувати платформу планування, керовану штучним інтелектом, для підключення даних організації та зовнішніх сигналів (таких як попит, запаси та закупівля) та побудови даних-інформованої стратегії планування, одним з найважливіших кроків є розуміння бізнес-пропозицій, які інструменти штучного інтелекту можуть допомогти вирішити. Наприклад, якщо планувальні команди мають труднощі з аналізом великих обсягів даних або не можуть впоратися з збільшенням обсягу виконання замовлень, що призводить до втрати вартості, ці області можуть бути тими, які будуть вигідно впроваджувати платформу, яка може підключити відповідні дані для надання зацікавленим сторонам більшої видимості щодо джерел проблем та пропонувати знання для покращення прийняття рішень.

Команди, які займаються впровадженням рішень, орієнтованих на штучний інтелект, також повинні отримати схвалення від колег, які будуть використовувати інструменти та платформи, та ретельно протестувати результати платформи та рекомендації (та інкорпорувати відгук користувачів) до того, як дозволити автономні можливості широко використовуватися по всій команді. Як тільки пілотна програма показала успішні результати, бізнес-лідери можуть розглянути, де має сенс розгорнути додаткові технології штучного інтелекту в бізнесі та використати платформи для інтеграції більш цілісної та безперервної моделі бізнес-планування та прийняття рішень по всьому підприємству.