В цепочках поставок нарастает разрыв между ожиданиями от искусственного интеллекта и его реальным внедрением. Об этом говорится в исследовании, спонсированном Kinaxis — облачной компанией, которая предлагает решения для управления и оркестрации supply chain. Данные подчёркивают: для бизнеса сегодня вопрос уже не в том, использовать ли ИИ, а в том, способен ли он принимать доверенные и проверяемые решения.
Исследование подготовила IDC InfoBrief. В опросе приняли участие более 2000 руководителей в сфере цепочек поставок из девяти рынков. Результаты показывают, что интерес к ИИ очень высок, однако его практическое закрепление в операционных процессах идёт медленно. По данным исследования, более половины респондентов считают, что именно недостаток доверия к решениям, принимаемым ИИ, становится препятствием для дальнейшего внедрения.
Особенно показательным выглядит то, как мало компаний сумели встроить управление ИИ в повседневную работу. Лишь 12% опрошенных сообщили, что планирование и governance на базе ИИ полностью интегрированы в их операционные процессы. При этом 41% участников исследования ожидают, что автономные цепочки поставок в масштабах бизнеса станут их основной моделью работы уже в ближайшие один-два года. 
На фоне таких ожиданий особенно заметен разрыв между стратегическими планами и текущим уровнем готовности. В исследовании также отмечается, что только 12% респондентов относят себя к лидерам в области ИИ. Это говорит о том, что ценность технологии для многих компаний пока не доказана на практике в достаточной степени, несмотря на высокие прогнозы и заметный интерес со стороны рынка.
Justin King, field chief technology officer в Kinaxis, сформулировал проблему прямо: вопрос уже не в том, есть ли внедрение ИИ, а в том, даёт ли он доверенные решения, измеримую ценность и управляемую автономию. По его словам, именно доверие остаётся ключевым барьером, о чём IDC сообщили 52% руководителей. King также отметил, что платформа Maestro была создана как ответ на этот запрос: в ней каждую рекомендацию на базе ИИ можно объяснить и проверить до того, как она начнёт действовать, а ответственность возникает на уровне самого решения, а не только политики.
Исследование показывает и другие условия, без которых компании не готовы увеличивать инвестиции в ИИ. 62% респондентов заявили, что для роста вложений им прежде всего нужны более качественные данные и лучшая интеграция. Ещё 51% хотят видеть понятную окупаемость инвестиций. Таким образом, речь идёт не только о внедрении новой технологии, но и о способности связать её с качеством данных, прозрачностью процессов и измеримым результатом.
IDC делает акцент на следующем этапе развития supply chain AI: он связан не просто с ростом распространённости технологии, а с ответственностью за её использование. Eric Thompson, research director global supply chain planning в IDC, отметил, что следующая фаза — это не просто больше ИИ, а обеспечение доверенных решений, измеримой ценности, управляемой автономии и операционных результатов.
Для fashion- и retail-рынка этот вывод особенно показателен: цепочки поставок, скорость поставок и точность планирования напрямую влияют на ассортимент, наличие товара и устойчивость бизнеса. На этом фоне исследование Kinaxis и IDC ещё раз фиксирует общий тренд: технология может быть широко обсуждаемой, но без доверия, прозрачности и качественных данных она не становится полноценной частью операционной модели.
Источник: wwd
