2026年人工智能驱动的规划能力将如何继续演变

随着2025年接近尾声，公司和供应链领导者正在应对一个受到不断变化的关税和贸易政策以及经济不确定性的影响的假日季节和商业格局，这种情况很可能会在2026年继续发挥作用。

如果过去几年有任何经验教训，那就是管理不确定性和波动性已经成为新常态。因此，传统的企业业务规划方法，通常涉及电子表格和部门间信息孤岛，不再足够。

当市场不确定性和供应链中断持续存在时，数据的可用性也在增加。麦肯锡2024年的报告表明，到2030年，数据量预计将比2020年增加十倍。虽然两者之间没有直接的关联，但企业领导者正在意识到利用更多数据来帮助更有效地应对业务不确定性的概念，通过做出数据驱动的决策。更多公司正在采取综合方法，战略性地利用数据，通过建立数据仓库，制定企业数据战略，并实施具有数字孪生技术的AI驱动平台。这些平台可以处理大量数据，模拟各种业务场景，并提前检测中断。

利用AI消除数据孤岛

实施从愿景到现实的综合数据战略的第一步是消除数据孤岛，通过数字化和统一组织内分散的数据和知识。在许多企业中，多个部门独立运作，每个部门使用自己的数据源。例如，财务使用自己的数据集，采购使用另一个数据集，供应链规划使用另一个数据集。在此基础上，每个部门都使用自己的外部数据信号。这意味着，如果一个部门意识到潜在的供应商延迟，其他团队可能无法及时了解这一信息以做出可能影响产品可用性的决策。

AI驱动的规划平台可以处理大量内部和外部数据，作为单一的真实来源。数字孪生模型可以提供对端到端供应链的可见性，并帮助团队开发跨各种规划场景的洞察力，使他们能够做出协作、数据驱动的规划和业务决策。例如，如果需求激增，数据可以显示哪些供应商最有可能及时满足增加的订单，哪些供应商可能难以满足大量订单，或者某些市场的消费者是否可能转向另一个产品口味，如果最受欢迎的口味供应有限。如果规划团队可以更早地检测到趋势、风险和机会，企业可以在潜在风险或供应链中断影响业务之前转向替代供应商，使用不同的运输路线，或者将库存重新分配到需求最高的分销中心。

此类平台还可以帮助解锁和数字化组织内的内部部落知识，使团队能够更高效地协作。例如，如果一位具有20年经验的规划师可以从数据中确定供应商A和供应商B都有足够的库存来满足需求增加，但供应商A更可靠，这位规划师知道要优先考虑与该供应商的订单。相反，一位经验较少的规划师可能会选择供应商B，并可能无法及时收到产品以满足需求。具有高级规划平台的规划师可以手动输入供应商信息、订单日期、发货日期、交货日期等，这些信息将被编码到软件中。这些洞察力也将被标记为其他规划师，以便他们的决策也能得到类似的背景信息。

对于已经开始实施AI工具来帮助连接整个组织和扩展价值链的数据的企业，他们可能已经准备好超越传统的规划方法，并重新思考如何利用技术平台来统一数据和业务洞察力，使其成为一个“北极星”，使整个业务的集成业务规划保持一致。这种方法使团队能够通过数字平台访问共享的单一真实来源，了解可能影响其业务的新兴风险和机会，并根据这些洞察力做出明智、协调的决策。

增强场景规划

一旦内部知识被数字化，并且所有数据源被统一以促进团队之间的规划和决策合作，团队就可以超越仅仅检测潜在风险和中断，并开始加强他们的主动场景规划能力。当团队使用可以处理和连接多个业务功能数据的AI平台时，他们可以通过将单个事件或中断转化为其对业务和客户的直接影响来进行更深入的协作。一旦规划团队提前了解情况及其潜在影响，他们就可以探索多种场景来帮助减轻对业务的负面影响。

例如，如果供应链中断导致一种流行零食产品短缺，规划团队可以使用数据驱动的洞察力来确定当前库存中可以转移到其他分销中心的产品数量，并找出对该产品其他口味有强烈需求的地区。凭借这些知识，规划团队可以通过将库存重新分配到需求高的地区，并在需求强烈的地区平衡其他口味来减轻潜在的短缺和零售商库存不足。

通过AI代理自动化任务

具有代理AI能力的平台可以帮助团队自动化常规规划任务和场景建议，使他们能够专注于更高层次的规划策略和场景管理。AI代理可以被配置为自动化分析情况、了解其影响并提出多个选项或场景供规划师审查和考虑。他们可以帮助规划团队评估不同的可能性，考虑成本和产品利润率，并对需求或供应的突然变化做出响应。当最初实施代理AI能力时，代理可以提出供人类验证的建议。一旦建立了对其建议质量的信任，代理可以转向具有明确边界的更高自治模式。

然而，有些情况下，规划师需要介入以批准计划或根据特定指南覆盖建议。场景计划可能会建议从加拿大的分销中心转移产品，但如果规划师知道销售团队即将与加拿大的一家大公司达成协议，那么将需要在短期内为该客户提供库存。因此，规划师将覆盖此场景选项。

对于已经开始实施代理AI能力并开始配置代理以自动化特定任务的企业，下一步是确定代理可以提供更深入的洞察力以增强跨职能团队的生产力并同步团队和业务规划时间表之间的决策的机会。

如何在企业中负责地扩大AI

对于准备利用AI驱动的规划平台来连接其组织的数据和外部信号（例如需求、库存和采购）并建立数据驱动的规划策略的企业领导者，了解AI工具可以帮助解决的业务价值差距是最重要的步骤。例如，如果规划团队难以分析大量数据或跟上订单履行量的增加，从而导致价值泄漏，这些可能是可以从连接相关数据以提供更大可见性并提供洞察力以改善决策中受益的领域。

负责实施AI解决方案的团队还需要从将使用工具和平台的同事那里获得支持，并彻底测试平台的结果和建议（并纳入用户反馈），然后才允许在整个团队中广泛使用自治能力。一旦试点计划显示出成功的结果，企业领导者可以考虑在业务中部署其他AI技术的机会，并利用平台来整合更连贯、更无缝的业务规划和决策模型。