Các Phát Minh Nền Tảng AI Đang Viết Lại Quy Trình Ra Quyết Định Trong CPG

Nếu có một chủ đề định nghĩa AI trong năm 2025, đó là gia tốc. Trên thực tế, tốc độ tiến bộ không chỉ tăng, mà còn tăng theo cấp số nhân. Năm nay, ngành công nghiệp đã chứng kiến các nhiệm vụ trở nên khả thi mà trước đây không thể thực hiện được với thế hệ mô hình trước đó, chẳng hạn như LLMs thúc đẩy ranh giới của lý luận toán học, tạo ra giao diện phần mềm hoạt động từ các lệnh văn bản và tạo ra video dài từ một lệnh duy nhất. Những gì từng là tưởng tượng bây giờ đã trở thành hiện thực.

Các đột phá này không chỉ nâng cao hiệu suất của AI. Chúng đã nâng cao kỳ vọng trên toàn bộ hệ sinh thái phần mềm, đặc biệt là trong các ngành như hàng tiêu dùng đóng gói (CPG), nơi phân mảnh dữ liệu, hệ thống không kết nối và quy trình thủ công đã lâu nay làm chậm quá trình ra quyết định. Việc áp dụng AI đã cao trong CPG, với 89% thương hiệu sử dụng nó thường xuyên.

Năm 2025, mọi thứ đã thay đổi. Các công cụ di sản mà trước đây đã hoạt động không thể theo kịp khối lượng và tốc độ của các quyết định cần thiết ngày nay. Các đội cần các nền tảng thông minh có thể lý luận trên các silo dữ liệu, tự động hóa việc đưa ra thông tin và cung cấp năng lượng cho các chu kỳ lập kế hoạch. Đó là yêu cầu cơ bản mới: mọi công cụ phải trở thành bản địa AI.

Thời Đại Kỳ Vọng Nền Tảng: Tại Sao Mọi Công Cụ CPG Phải Trở Thành Bản Địa AI

Một trong những xu hướng đáng ngạc nhiên nhất trong năm là cách kỳ vọng của khách hàng nhanh chóng bắt kịp với tiến bộ công nghệ. Đó không phải là một sự thay đổi dần dần như dự kiến; nó là tức thì.

Khách hàng hiện tại mong đợi các công ty sẽ phát hành nhiều hơn, phát hành nhanh hơn và biến các sản phẩm của họ thành các quy trình công việc kết nối từ đầu đến cuối mà cảm giác dễ sử dụng. Đối với các thương hiệu CPG, điều đó có nghĩa là chuyển từ các công cụ thương mại, định giá và nhu cầu độc lập sang các nền tảng bản địa AI nơi lập kế hoạch khuyến mãi, định giá, quản lý khấu trừ và phân tích sau sự kiện sống trong một nơi, chứ không phải trong các hệ thống không kết nối.

Trên toàn CPG, các nhà điều hành đã thấy cách AI trao quyền cho những người đứng sau các quy trình công việc của họ. Các hệ thống ngày nay có thể phân tích một bảng tính đầy đủ và đưa ra thông tin trong vài giây, soạn thảo các bộ bán hàng có cấu trúc cho khách hàng theo quy tắc của thương hiệu và tự động xây dựng các bảng điều khiển mà cắm trực tiếp vào các công cụ bán hàng và tài chính hiện có, tất cả trong một giao diện.

Các nghiên cứu mua gần đây cho thấy hơn 90% hiện nay ưa thích phần mềm nhúng AI, một xu hướng đang tăng tốc nhanh trong CPG. Các đội muốn có các quy trình công việc thống nhất, thông tin có thể giải thích, hỗ trợ lập kế hoạch tự động và ít công cụ để quản lý. Về thực chất, AI không còn là một tính năng; nó đang trở thành hệ điều hành cho việc ra quyết định hoạt động.

Tại Sao Năm 2026 Sẽ Là Năm AI Cuối Cùng Đã Thống Trị Phân Tích Dữ Liệu

Nếu năm 2025 là về các đột phá đa phương thức, năm 2026 sẽ là về một thứ im lặng hơn nhưng có tác động lớn hơn: toán học và lý luận có cấu trúc.

Mặc dù đã có nhiều tiến bộ, nhưng các mô hình ngày nay vẫn không đáng tin cậy khi nói đến các tính toán nhiều bước, lý luận thống kê và giải thích dữ liệu chính xác. May mắn là, có nghiên cứu đang được thực hiện để giúp các mô hình trở nên thành thạo hơn về toán học và phân tích. Khi điều đó xảy ra, nó sẽ mở khóa các trường hợp sử dụng hạ nguồn mà chúng ta đã chờ đợi.

CPG sẽ thấy điều này được áp dụng thông qua:

• Dự báo tự động có thể tin cậy – các hệ thống tạo ra dự báo khối lượng hàng tuần và khuyến mãi cho mọi sự kết hợp giữa SKU và nhà bán lẻ, với các phạm vi tin cậy rõ ràng và khả năng theo dõi chính xác các yếu tố nào đã di chuyển con số.
• Mô hình kịch bản biên độ thời gian thực – các công cụ cho phép doanh thu, bán hàng và tài chính ngay lập tức xem cách thay đổi giá, độ sâu chiết khấu hoặc chi tiêu theo nhà bán lẻ ảnh hưởng đến biên độ gộp và ROI thương mại trước khi kế hoạch được phê duyệt.
• Thông tin về độ đàn hồi của khuyến mãi được giải thích bằng ngôn ngữ đơn giản – các giải thích như “một chiết khấu sâu hơn 10% tại nhà bán lẻ này có thể thúc đẩy 6-8% khối lượng tăng thêm nhưng chỉ 2-3% biên độ tăng thêm,” thay vì các hệ số không rõ ràng.
• Tối ưu hóa cho kế hoạch thương mại, hạn chế cung ứng và biến thể của nhà bán lẻ – các khuyến nghị tính đến các khuyến mãi chồng chéo, phân bổ khe, hàng tồn kho hạn chế và các quy tắc của từng nhà bán lẻ, để các đội nhìn thấy kế hoạch khả thi nhất, không chỉ là kế hoạch lý thuyết.
• Khuyến nghị quy định có thể tin cậy – lịch khuyến mãi “tiếp theo tốt nhất”, di chuyển giá, và thay đổi đầu tư được xếp hạng, mà các đội có thể chấp nhận, điều chỉnh hoặc từ chối, với lý do rõ ràng đằng sau mỗi gợi ý.

Đột phá này không chỉ cải thiện AI; nó sẽ giúp các tổ chức thay đổi lại các quyết định kinh doanh cốt lõi bằng cách làm cho các giao dịch tài chính và khuyến mãi phức tạp trở nên rõ ràng, có thể kiểm tra và lặp lại trong một môi trường lập kế hoạch duy nhất.

AI Ops Trở Thành Chính Luồng: Mọi Bộ Phận Là Bộ Phận AI

Trong nhiều năm, “AI Ops” là một từ khóa hơn là một thực hành. Năm 2025, nó trở thành bình thường không phải vì các công ty đột nhiên quan tâm đến từ viết tắt, mà vì các công cụ đã cải thiện đáng kể, và mọi bộ phận đã tìm thấy các trường hợp sử dụng mạnh mẽ.

Hầu hết các cơ quan hiện đã triển khai các ứng dụng AI hợp lệ trên tất cả các lĩnh vực của lực lượng lao động của họ.

Các nhóm Thành công của khách hàng đang sử dụng AI để đề xuất giải pháp cho các vé. Các chuyên gia tiếp thị đang sử dụng AI cho phân tích cạnh tranh và bản nháp sao chép sớm. Các đội bán hàng sử dụng AI để tạo ra thông điệp gửi đi và nghiên cứu.

Các công ty mở rộng AI tạo ra sẽ tăng năng suất cho tất cả các lĩnh vực. AI sẽ không thay thế các công việc cốt lõi này; nó sẽ nâng cao chúng.

Điều Này Có Nghĩa Gì Đối Với Lập Kế Hoạch Thương Mại: Con Người + AI, Không Phải Con Người so Với AI

Một trong những ứng dụng rõ ràng nhất của các đột phá này là lập kế hoạch thương mại trong CPG, một không gian đã bị hạn chế bởi sự phức tạp của nó.

Các đội có nhiều kiến thức bộ lạc về kinh doanh của họ, nhưng những gì họ không có là thời gian và dữ liệu thống nhất. Đó là lý do tại sao đầu tư vào các nền tảng quản lý khuyến mãi thương mại (TPM) hoặc tối ưu hóa khuyến mãi thương mại (TPO) bản địa AI có thể lý luận trên dữ liệu phân mảnh, tạo ra các tùy chọn tự động và nhúng các khuyến nghị có thể giải thích được bây giờ là một điều kiện tiên quyết cho lập kế hoạch thương mại cạnh tranh.

Tự động hóa nên tạo ra các tùy chọn, và con người nên đưa ra quyết định cuối cùng. Trong thực tế, điều đó có nghĩa là sử dụng các công cụ lập kế hoạch thương mại được kích hoạt bởi AI để:

• Chạy hàng nghìn kịch bản khuyến mãi và biên độ trong vài phút,
• Đưa ra độ đàn hồi của khuyến mãi và hạn chế cung ứng bằng ngôn ngữ đơn giản, và
• Cung cấp các khuyến nghị kế hoạch quy định mà các đội doanh thu, bán hàng và tài chính có thể xem xét và tinh chỉnh cùng nhau.

Không quan trọng đến kích thước của công ty, không có công thức toán học hoặc thống kê duy nhất để tạo ra các kế hoạch khuyến mãi tốt nhất, vì hàng nghìn yếu tố có thể ảnh hưởng đến kết quả của một khuyến mãi, từ độ sâu của chiết khấu và thời gian đến các quy tắc của nhà bán lẻ, hoạt động cạnh tranh, hạn chế cung ứng và các yếu tố khác. AI lấp đầy khoảng trống này để đáp ứng từng khuyến mãi duy nhất. Tuy nhiên, con người phải đặt mục tiêu, quản lý mối quan hệ và xác thực các giả định của AI vì chỉ họ mới có thể cung cấp logic kinh doanh mà AI không thể. Đối với hầu hết các CPG, bước tiếp theo có thể thực hiện được là chuyển khỏi các bảng tính di sản và các giải pháp điểm, và tiêu chuẩn hóa lập kế hoạch thương mại trên một hệ thống TPM/TPO bản địa AI có thể cắm vào các nguồn dữ liệu và quy trình công việc hiện có.

Quá trình này cho phép lập kế hoạch thương mại trở thành một nỗ lực hợp tác, không phải bằng cách thay thế phán quyết bằng tự động hóa, mà bằng cách mở rộng những gì tự động hóa có thể đạt được. Các tổ chức sẽ dẫn đầu sẽ là những tổ chức coi lập kế hoạch thương mại được kích hoạt bởi AI là cơ sở hạ tầng cốt lõi, không phải là một thí nghiệm: đặt một nền tảng bản địa AI vào tay của mọi người quản lý tài khoản và quản lý tăng trưởng doanh thu, và làm cho các vòng lặp xem xét, ghi đè và học tập của con người trở thành một phần tiêu chuẩn của chu kỳ lập kế hoạch.

Xây Dựng Niềm Tin Vào Các Quyết Định AI: Khả Năng Giải Thích Là Mọi Thứ

Thử thách lớn nhất trong việc triển khai AI cho các quyết định quan trọng, thương mại hoặc khác, là niềm tin. Không phải là niềm tin mù quáng mà là niềm tin có căn cứ.

Khi thiết kế các tính năng AI, các nhà phát triển cần trực tiếp hỏi người dùng những điều kiện tiên quyết nào phải được đặt ra để tin tưởng vào đầu ra của AI. Các câu trả lời có thể dao động từ điểm số tin cậy và tóm tắt xu hướng đến các bước lý luận và các ràng buộc mô hình rõ ràng.

Các sản phẩm AI tốt không che giấu lý luận của chúng khỏi người dùng. Chúng đưa ra lý luận đó.

Khả năng giải thích sẽ định nghĩa những người chiến thắng trong kỷ nguyên tiếp theo của AI doanh nghiệp vì, nếu không có nó, không tổ chức nào sẽ chuyển đổi các thông tin chi tiết thành hành động.

Tư Duy Lãnh Đạo Yêu Cầu Cho Năm 2026: Khám Phá Trước, Chỉ Định Thứ Hai

Sự khám phá từ trên xuống của AI sẽ là điều cần thiết trong năm tới. Các nhà lãnh đạo không thể triển khai các công cụ AI thực tế mà không sử dụng chúng bản thân và hiểu cách chúng hoạt động. Nếu nhà lãnh đạo không hiểu hoặc không sử dụng các công cụ đó, thì không thể thúc đẩy việc áp dụng.

Cũng cần có một văn hóa thử nghiệm để AI thành công. Hãy thử các cách sử dụng khác nhau của các chương trình và chia sẻ các trường hợp sử dụng tốt nhất với các đội. Chia sẻ các video về cách sử dụng các công cụ này theo các cách sáng tạo để những người khác có thể học hỏi và được khuyến khích làm như vậy.

Đưa ra giá trị ngay lập tức của các tính năng AI cho các chức năng hàng ngày nội bộ là rất quan trọng. Các đội sẽ không khám phá các công cụ nếu họ không biết chúng có thể làm gì. Thật dễ dàng hơn khi tiếp tục hoạt động như họ đã làm nếu họ không thấy được lợi ích.

Điều Tiếp Theo: Các Nền Tảng Bản Địa AI Sẽ Định Nghĩa Lại Cách CPG Hoạt Động

Nhìn về phía trước, có nhiều điều sẽ đến trong năm 2026 sẽ định nghĩa lại hoạt động của CPG, bao gồm các tiến bộ của nền tảng trong toán học và giải quyết vấn đề, sự hợp nhất của nền tảng được tăng tốc và khả năng giải thích và tin cậy ở trung tâm của các tích hợp AI.

Biến đổi lớn nhất, tuy nhiên, là khái niệm. Trí tuệ sẽ không còn là thứ mà phần mềm có; nó sẽ là thứ mà phần mềm là. Và các thương hiệu sẽ thịnh vượng không phải là những thương hiệu thay thế phán quyết của con người bằng tự động hóa, mà là những thương hiệu sử dụng AI để nâng cao nó. Tương lai của việc ra quyết định trong CPG không phải là AI hay con người, mà là cả hai, hoạt động đồng bộ.