В современном мире бизнес постоянно ищет способы повысить эффективность управления цепочками поставок. Искусственный интеллект (ИИ), генеративный ИИ и машинное обучение открывают беспрецедентные возможности для оптимизации этих процессов. Но насколько готовы компании к цифровой трансформации?
Стратегическая важность ИИ в управлении поставками
Согласно недавнему исследованию CGI, 69% руководителей считают, что ИИ, продвинутая аналитика и цифровые двойники станут ключевыми технологиями для поддержки их инициатив в области цепочек поставок в ближайшие годы. Более того, исследование Epicor и Nucleus Research показывает, что 63% быстрорастущих компаний уже внедрили генеративный ИИ в свои операции.
Для российского рынка эти тенденции особенно актуальны в контексте импортозамещения и построения устойчивых цепочек поставок в условиях санкционного давления. Внедрение ИИ-решений может помочь отечественным компаниям оптимизировать логистические маршруты и найти новых надежных поставщиков.
Coupa Software: пионер ИИ-трансформации
Coupa Software, позиционирующая себя как ИИ-ориентированная платформа управления расходами, использует данные о транзакциях на сумму более 6 триллионов долларов от 10 миллионов покупателей и поставщиков для оптимизации бизнес-решений. Их система непрерывно обучается предсказывать и автоматизировать действия, повышая прозрачность цепочек поставок.
Informatica: управление данными нового поколения
Informatica, ведущий поставщик решений для управления данными, представила CLAIRE GPT — приложение, позволяющее пользователям легко получать доступ к данным через разговорные запросы. Это особенно важно для фармацевтической отрасли, где компания помогает отслеживать весь жизненный цикл лекарственных средств.
Будущее ИИ в цепочках поставок
Эксперты прогнозируют, что ИИ и машинное обучение будут играть всё более важную роль в прогнозировании спроса, планировании и обеспечении прозрачности цепочек поставок. Особое внимание будет уделяться предиктивной аналитике и упрощению интеграции ИИ-решений с существующими системами.
Однако успех внедрения ИИ напрямую зависит от качества данных. Компании, способные эффективно управлять данными из разных источников и создавать надежную основу для их обработки, получат значительное конкурентное преимущество в новую эру цифровой трансформации.
