Прогноз спроса, пополнение запасов, план производства и отгрузок… Из-за насыщенности данными и повторяющихся решений планирование цепочки поставок — одна из областей, где об автоматизации говорят больше всего. Вопрос, который стоит перед руководством, звучит всё определённее: «Что нужно подготовить, прежде чем автоматизировать планирование спроса и поставок?»
Почему этот вопрос важен именно сейчас, показывает прогноз Gartner, опубликованный 24 сентября 2026 года. Согласно этому прогнозу, к 2030 году лишь 5% организаций, применяющих ту или иную форму автоматизации в планировании цепочки поставок, будут принимать автономно не менее 10% решений в области планирования. Причём такая картина сложилась не из-за недостатка инвестиций.
В этой статье мы разбираем разрыв между инвестициями и автономными решениями, подход Gartner, построенный вокруг решений, и основы, которые необходимо подготовить до начала автоматизации.
Деньги тратятся, а передача решений идёт медленно
По данным опроса, который Gartner провёл в ноябре–декабре 2025 года среди 243 топ-менеджеров организаций с годовой выручкой не менее 500 млн долларов, 83% участвовавших организаций потратили на автоматизацию планирования цепочки поставок, включая искусственный интеллект (ИИ), не менее 3 млн долларов; у 51% затраты составили от 3 до 10 млн долларов.
Несмотря на это, прогнозируется, что переход к автономному планированию останется поэтапным. Gartner выделяет две причины: сохраняющуюся потребность в контроле со стороны человека и проблемы с готовностью в сфере данных, технологий и организации. Главный посыл Gartner в том, что инвестиции могут повысить технические возможности, но сами по себе не означают готовности к ИИ.
На практике это выглядит так: внедряется новая система планирования, механизм прогнозирования работает, но планировщики не доверяют рекомендациям и по-прежнему правят результаты вручную в таблицах. Инвестиции сделаны, а способ принятия решений не изменился.
Не все решения автоматизируются с одинаковой скоростью
Самое полезное в подходе Gartner — разграничение решений по их типам. По оценке Gartner, скорость перехода к автономности будет зависеть от типа, сложности и риска каждого решения в области планирования. Рутинные операционные решения, такие как пополнение запасов и приоритизация заказов, обладают более высоким потенциалом автоматизации, тогда как стратегические решения, такие как проектирование сети поставок и политика управления запасами, будут по-прежнему требовать человеческого суждения.
Кроме того, Gartner подчёркивает, что, прежде чем передавать ИИ всё больше решений, организациям необходимо проработать качество данных, ответственность за решения, компетенции сотрудников и технологическую архитектуру. Иными словами, разговор об автоматизации начинается не с вопроса «какое программное обеспечение купить?», а с вопроса «какое решение, под чьей ответственностью и на каких данных мы будем автоматизировать?»
Фундамент данных: где находятся транзакционные системы?
Автоматизация планирования надёжна настолько, насколько надёжны транзакционные данные, на которых она основана. По данным Eurostat, обобщённым в мае 2026 года, программное обеспечение для планирования ресурсов предприятия (ERP) в 2025 году использовали 46,45% предприятий в ЕС. Среди малых предприятий этот показатель составляет 41,08%, среди крупных — 88,71%. По отраслям: в обрабатывающей промышленности он составляет 57,62%, в оптовой и розничной торговле — 53,77%.
Эти данные относятся к ЕС и не позволяют напрямую сопоставить их с Турцией. Тем не менее вывод носит общий характер: если заказ, запасы и поставка не отслеживаются последовательно в единой транзакционной системе, то автоматизация, добавленная на уровень планирования, тоже будет принимать решения на основе ошибочных данных. Поэтому разумна и рекомендация Gartner выстраивать новые возможности ИИ и автоматизации на основе гибких архитектур, дополняющих существующие транзакционные системы и системы планирования.
Роль планировщика меняется
Человеческая сторона готовности определяет результат не меньше, чем данные. Gartner отмечает, что при переходе от планирования с поддержкой ИИ к планированию, автоматизируемому с помощью ИИ, роли и компетенции планировщиков должны измениться: рекомендуется, чтобы планировщики перестали быть «менеджерами данных» и превратились в «оркестраторов планов», взаимодействующих по всей цепочке создания стоимости.
Дефицит компетенций подтверждается и цифрами. По анализу Gartner за июнь 2026 года, спрос на роли в цепочке поставок, требующие навыков работы с ИИ, с первого квартала 2023 года по первый квартал 2026 года вырос на 387%. 58% ролей, требующих этих навыков, сосредоточено на среднем и старшем уровне. Gartner указывает, что этот дефицит нельзя закрыть одним лишь наймом, и рекомендует сделать приоритетом развитие навыков внутри организации и более эффективное использование сотрудников начального уровня.
Как можно подойти к проектированию ролей на стороне закупок, мы разбирали в нашей статье об автоматизации закупок; в планировании выигрыш точно так же возникает тогда, когда перестраивается сама работа.
Перед автоматизацией: практический чек-лист подготовки
Приведённые ниже шаги — это общая рамка, выведенная из трёх рекомендаций Gartner (начинать с решения, закладывать основы для каждого сценария использования, измерять не внедрение технологии, а улучшение решений); каждой организации её следует адаптировать под свою отрасль и структуру систем.
- Проведите инвентаризацию решений. Классифицируйте приоритетные решения в процессе планирования на стратегические, тактические и операционные. Gartner рекомендует задать для каждого решения желаемый бизнес-результат и определить, должен ли ИИ поддерживать это решение, усиливать его или автоматизировать, исходя из ценности, сложности, риска и потребности в человеческом суждении.
- Начните с рутинных операционных решений. Основанные на правилах, повторяющиеся и сравнительно малорисковые решения, такие как пополнение запасов и приоритизация заказов, — более подходящие кандидаты для первого пилота. Решения вроде проектирования сети поставок и политики управления запасами должны оставаться в зоне ответственности человека.
- Проверьте качество данных в разрезе каждого решения. Для выбранного решения проверьте, в какой системе и с какой степенью согласованности хранятся необходимые данные (история спроса, запасы, срок поставки, открытые заказы). Если есть таблицы, которые ведутся вручную, сначала подключите их к транзакционной системе.
- Закрепите ответственность за решения в письменном виде. Ниже какого порога план, предложенный автоматизацией, будет применяться автоматически, а в каких случаях потребует одобрения планировщика? Заранее чётко определите правила исключений и ответственного.
- Заново опишите роль планировщика. Для планировщиков, у которых уменьшается нагрузка по сбору и исправлению данных, добавьте в должностные обязанности такие задачи, как оценка сценариев и согласование позиций с поставщиками и командами продаж; запустите план внутреннего обучения одновременно с проектом автоматизации.
- Измеряйте не технологию, а качество решений. Следуя рекомендации Gartner, отслеживайте, используют ли планировщики новые инструменты так, как задумано, сокращаются ли ручные правки и не возвращаются ли они к прежним инструментам.
Заключение
Данные Gartner показывают: расходы на планирование цепочки поставок быстро растут, а передача решений ИИ будет идти медленно. Разрыв между ними кроется в основном не в технологиях, а в таких основах, как классификация решений, качество данных, ответственность за решения и компетенции планировщиков. Если начинать автоматизацию не с выбора программного обеспечения, а с определения решения, которое предстоит автоматизировать, вероятность того, что инвестиции превратятся в реальное улучшение решений, возрастает.
#interimmanagement #forwarddeployedengineering