Làm thế nào khả năng lập kế hoạch dựa trên trí tuệ nhân tạo sẽ tiếp tục phát triển vào năm 2026

Khi năm 2025 dần kết thúc, các công ty và nhà lãnh đạo chuỗi cung ứng đang phải đối mặt với một mùa lễ hội và phong cảnh kinh doanh bị ảnh hưởng bởi các chính sách thuế quan và thương mại thay đổi, cũng như sự không chắc chắn về kinh tế, điều này có thể sẽ tiếp tục đóng vai trò vào năm 2026.

Nếu có điều gì đã được học hỏi trong những năm qua, đó là việc quản lý sự không chắc chắn và biến động đã trở thành hiện thực mới. Do đó, các phương pháp truyền thống cho lập kế hoạch kinh doanh doanh nghiệp, thường liên quan đến bảng tính và thông tin bị cô lập giữa các bộ phận, không còn đủ nữa.

Khi sự không chắc chắn của thị trường và gián đoạn chuỗi cung ứng vẫn tiếp tục, sự phổ biến của dữ liệu có sẵn cũng đang tăng lên. Một báo cáo McKinsey năm 2024 cho thấy rằng vào năm 2030, khối lượng dữ liệu dự kiến sẽ tăng gấp 10 lần so với năm 2020. Mặc dù hai điều này không nhất thiết phải liên quan trực tiếp, nhưng các nhà lãnh đạo kinh doanh đang trở nên nhận thức được về khái niệm tận dụng khối lượng dữ liệu lớn hơn để giúp điều hướng sự không chắc chắn kinh doanh một cách hiệu quả hơn bằng cách đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Ngày càng nhiều công ty đang áp dụng một cách tiếp cận toàn diện để tận dụng chiến lược dữ liệu bằng cách xây dựng nhà kho dữ liệu, phát triển chiến lược dữ liệu doanh nghiệp và triển khai các nền tảng được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo với công nghệ kỹ thuật số. Những nền tảng này có thể tiêu thụ khối lượng lớn dữ liệu để mô hình hóa các kịch bản kinh doanh khác nhau và phát hiện gián đoạn trước khi chúng xảy ra.

Sử dụng trí tuệ nhân tạo để loại bỏ dữ liệu bị cô lập

Một trong những bước đầu tiên cần thiết để thực hiện một chiến lược dữ liệu toàn diện từ tầm nhìn đến hiện thực là tập trung vào việc loại bỏ dữ liệu bị cô lập bằng cách số hóa và thống nhất dữ liệu và kiến thức bị phân tán trên toàn tổ chức. Trong nhiều doanh nghiệp, nhiều bộ phận hoạt động độc lập, mỗi bộ phận sử dụng nguồn dữ liệu riêng của mình. Ví dụ, bộ phận tài chính sử dụng một tập hợp dữ liệu riêng, bộ phận mua hàng sử dụng một tập hợp khác, và bộ phận lập kế hoạch chuỗi cung ứng sử dụng một tập hợp khác. Trên lớp này, mỗi bộ phận cũng sử dụng tín hiệu dữ liệu bên ngoài riêng của mình. Điều này có nghĩa là nếu một bộ phận biết về một sự chậm trễ của nhà cung cấp tiềm năng, các đội khác có thể không có khả năng nhìn thấy thông tin này kịp thời để đưa ra quyết định có thể ảnh hưởng đến sự sẵn có của sản phẩm.

Các nền tảng lập kế hoạch được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo có thể tiêu thụ khối lượng lớn dữ liệu nội bộ và bên ngoài, hoạt động như một nguồn thông tin duy nhất. Các mô hình kỹ thuật số có thể cung cấp khả năng nhìn thấy toàn bộ chuỗi cung ứng và giúp các đội phát triển thông tin chi tiết trên các kịch bản lập kế hoạch khác nhau, cho phép họ đưa ra quyết định lập kế hoạch và kinh doanh dựa trên dữ liệu một cách hợp tác. Ví dụ, nếu có một sự gia tăng nhu cầu, dữ liệu có thể tiết lộ những nhà cung cấp nào có khả năng đáp ứng nhu cầu tăng lên về đơn đặt hàng đúng thời hạn, những nhà cung cấp nào có thể gặp khó khăn trong việc đáp ứng các đơn đặt hàng lớn vào phút cuối, hoặc liệu người tiêu dùng ở các thị trường nhất định có thể chuyển sang sản phẩm hương vị khác nếu hương vị phổ biến nhất có sẵn hạn chế. Nếu một đội lập kế hoạch có thể phát hiện xu hướng, rủi ro và cơ hội sớm hơn, một doanh nghiệp có thể chuyển sang một nhà cung cấp thay thế, sử dụng một tuyến đường vận chuyển khác, hoặc phân bổ lại hàng tồn kho đến các trung tâm phân phối nơi nhu cầu cao nhất, trước khi một rủi ro tiềm năng hoặc gián đoạn chuỗi cung ứng ảnh hưởng đến doanh nghiệp.

Các nền tảng này cũng có thể giúp giải phóng và số hóa kiến thức nội bộ từ toàn bộ tổ chức, cho phép các đội làm việc cùng nhau một cách hiệu quả hơn. Ví dụ, nếu một người lập kế hoạch có 20 năm kinh nghiệm có thể xác định từ dữ liệu rằng cả nhà cung cấp A và nhà cung cấp B đều có đủ mức cung cấp để đáp ứng nhu cầu tăng lên, nhưng nhà cung cấp A đáng tin cậy hơn, người lập kế hoạch này biết cách ưu tiên đặt hàng với nhà cung cấp đó. Ngược lại, một người lập kế hoạch ít kinh nghiệm hơn có thể chọn nhà cung cấp B và có thể không nhận được sản phẩm đúng thời hạn để đáp ứng nhu cầu. Với một nền tảng lập kế hoạch tiên tiến, một người lập kế hoạch có thể nhập thông tin nhà cung cấp, ngày đặt hàng, ngày giao hàng, ngày giao hàng và nhiều thông tin khác, tất cả đều được mã hóa trong phần mềm. Những thông tin này sau đó sẽ được đánh dấu cho các lập kế hoạch khác, vì vậy quyết định của họ sẽ được thông tin bởi một ngữ cảnh tương tự.

Đối với các doanh nghiệp đã bắt đầu triển khai các công cụ trí tuệ nhân tạo để giúp kết nối dữ liệu từ toàn bộ tổ chức và chuỗi giá trị mở rộng của họ, họ có thể sẵn sàng chuyển sang các phương pháp lập kế hoạch truyền thống và suy nghĩ lại về cách các nền tảng công nghệ có thể đóng vai trò trong việc thống nhất dữ liệu và thông tin kinh doanh của họ để nó hoạt động như một “ngôi sao chỉ dẫn” cho lập kế hoạch kinh doanh tích hợp trên toàn doanh nghiệp. Cách tiếp cận này cho phép các đội truy cập một nguồn thông tin duy nhất được chia sẻ thông qua một nền tảng kỹ thuật số, có cái nhìn sâu sắc vào các rủi ro và cơ hội mới nổi có thể ảnh hưởng đến doanh nghiệp của họ và sau đó đưa ra quyết định được thông tin và phối hợp dựa trên những thông tin này.

Cải thiện lập kế hoạch kịch bản

Một khi kiến thức nội bộ được số hóa và tất cả các nguồn dữ liệu được thống nhất để tạo điều kiện cho sự hợp tác hiệu quả hơn giữa các đội về lập kế hoạch và ra quyết định, các đội có thể chuyển sang việc tăng cường khả năng lập kế hoạch kịch bản chủ động của họ. Khi các đội sử dụng một nền tảng trí tuệ nhân tạo có thể tiêu thụ và kết nối dữ liệu trên nhiều chức năng kinh doanh, họ có thể hợp tác sâu hơn bằng cách dịch một sự kiện hoặc gián đoạn duy nhất thành tác động trực tiếp của nó đến doanh nghiệp và khách hàng. Khi các đội lập kế hoạch hiểu rõ tình hình và tác động tiềm năng của nó từ sớm, họ có thể khám phá nhiều kịch bản khác nhau để giúp giảm thiểu tác động tiêu cực đến doanh nghiệp.

Ví dụ, nếu một gián đoạn chuỗi cung ứng dẫn đến sự thiếu hụt của một sản phẩm snack phổ biến, các đội lập kế hoạch có thể sử dụng thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu để xác định bao nhiêu sản phẩm hiện có trong hàng tồn kho có thể được chuyển đến các trung tâm phân phối khác và cũng xác định các khu vực có nhu cầu tiêu dùng mạnh mẽ cho các hương vị khác của cùng một sản phẩm. Với kiến thức này, các đội lập kế hoạch có thể giảm thiểu sự thiếu hụt sản phẩm và tình trạng hết hàng của các nhà bán lẻ bằng cách phân bổ lại hàng tồn kho đến các khu vực nơi sản phẩm đang có nhu cầu cao và cân bằng lại các hương vị thay thế ở các khu vực có nhu cầu mạnh mẽ cho các sản phẩm đó.

Tự động hóa nhiệm vụ thông qua các tác nhân trí tuệ nhân tạo

Các nền tảng cũng có khả năng trí tuệ nhân tạo tác nhân có thể giúp các đội tự động hóa các nhiệm vụ lập kế hoạch thường xuyên và đề xuất kịch bản, cho phép họ tập trung vào các chiến lược lập kế hoạch và quản lý kịch bản cấp cao hơn. Các tác nhân trí tuệ nhân tạo có thể được cấu hình để tự động hóa quá trình phân tích tình huống, hiểu tác động của chúng và đề xuất nhiều lựa chọn hoặc kịch bản cho các lập kế hoạch để xem xét và cân nhắc. Họ có thể hỗ trợ các đội lập kế hoạch trong việc đánh giá các khả năng khác nhau, xem xét các yếu tố như chi phí và lợi nhuận sản phẩm, và phản ứng với những thay đổi đột ngột trong nhu cầu hoặc cung cấp. Khi triển khai các khả năng trí tuệ nhân tạo tác nhân ban đầu, các tác nhân có thể đề xuất các khuyến nghị cho việc xác nhận của con người. Một khi sự tin tưởng vào chất lượng của các khuyến nghị của họ được thiết lập, các tác nhân có thể chuyển sang các chế độ tự chủ lớn hơn với các ranh giới được xác định.

Tuy nhiên, có những trường hợp mà một người lập kế hoạch cần phải can thiệp để phê duyệt một kế hoạch hoặc ghi đè các khuyến nghị dựa trên các hướng dẫn cụ thể. Một kế hoạch kịch bản có thể đề xuất di chuyển sản phẩm từ một trung tâm phân phối ở Canada, nhưng nếu người lập kế hoạch biết rằng đội bán hàng đang chuẩn bị kết thúc một thỏa thuận với một công ty lớn của Canada, hàng tồn kho đó sẽ được cần để phục vụ khách hàng đó trong thời gian ngắn. Do đó, người lập kế hoạch sẽ ghi đè tùy chọn kịch bản này.

Một lần nữa, đối với các doanh nghiệp đã bắt đầu triển khai các khả năng trí tuệ nhân tạo tác nhân và đã bắt đầu cấu hình các tác nhân của họ để tự động hóa các nhiệm vụ cụ thể, bước tiếp theo là xác định các cơ hội mà các tác nhân có thể cung cấp thông tin chi tiết sâu hơn để tăng cường năng suất của các đội chức năng chéo và đồng bộ hóa việc ra quyết định trên các đội và thời gian lập kế hoạch kinh doanh.

Làm thế nào để mở rộng trí tuệ nhân tạo một cách có trách nhiệm trên toàn doanh nghiệp

Đối với các nhà lãnh đạo kinh doanh sẵn sàng tận dụng một nền tảng lập kế hoạch được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo để kết nối dữ liệu của tổ chức và tín hiệu bên ngoài (như nhu cầu, hàng tồn kho và mua hàng) và xây dựng một chiến lược lập kế hoạch dựa trên dữ liệu, một trong những bước quan trọng nhất là hiểu các khoảng trống giá trị kinh doanh mà các công cụ trí tuệ nhân tạo có thể giúp giải quyết. Ví dụ, nếu các đội lập kế hoạch gặp khó khăn trong việc phân tích khối lượng lớn dữ liệu hoặc theo kịp khối lượng đặt hàng tăng lên, dẫn đến sự rò rỉ giá trị, những khu vực này có thể là những nơi có thể được hưởng lợi từ việc thử nghiệm một nền tảng có thể kết nối dữ liệu liên quan để cung cấp cho các bên liên quan cái nhìn sâu sắc hơn về nơi các vấn đề xuất phát và cung cấp thông tin để cải thiện việc ra quyết định.

Các đội được giao nhiệm vụ triển khai các giải pháp tập trung vào trí tuệ nhân tạo cũng sẽ cần phải có được sự đồng ý từ các đồng nghiệp khác sẽ sử dụng các công cụ và nền tảng, và thử nghiệm kỹ lưỡng kết quả và khuyến nghị của nền tảng (và tích hợp phản hồi của người dùng) trước khi cho phép các khả năng tự động được sử dụng rộng rãi trên toàn đội. Một khi một chương trình thí điểm đã cho thấy kết quả thành công, các nhà lãnh đạo kinh doanh có thể xem xét nơi nào có ý nghĩa để triển khai các công nghệ trí tuệ nhân tạo bổ sung trong kinh doanh và tận dụng các nền tảng để tích hợp một mô hình lập kế hoạch và ra quyết định kinh doanh đồng bộ và không gián đoạn hơn trên toàn tổ chức.