Технологии на базе искусственного интеллекта и гиперсвязанных цифровых экосистем меняют цепочки поставок и ускоряют трансформацию бизнеса.
По данным исследовательской и консалтинговой компании Gartner, агентный искусственный интеллект (Agentic AI) и физический искусственный интеллект (Physical AI) вошли в число важнейших технологических трендов в сфере управления цепочками поставок в 2026 году.
Развитие технологий искусственного интеллекта позволяет директорам по цепочкам поставок (Chief Supply Chain Officers, CSCO) создавать дополнительную бизнес-ценность, повышать устойчивость компаний и переосмысливать операционные модели. Именно это отражают ключевые технологические тренды Gartner на 2026 год.
Все тенденции объединены тремя основными направлениями:
- автономность и агентность;
- специализация и интеллект;
- доверие и управление.
Эти направления отражают переход к интеллектуальным, самостоятельно действующим и ответственным системам, которые работают согласованно как в цифровой, так и в физической среде.
«Тренды этого года демонстрируют растущую роль искусственного интеллекта как основы для создания более автономных, интеллектуальных и адаптивных цепочек поставок», — отметил Кристиан Титце, вице-президент-аналитик и руководитель исследовательского направления практики Gartner по управлению цепочками поставок.
По его словам, по мере перехода организаций к гиперсвязанным экосистемам, основанным на ИИ, руководителям необходимо сосредоточиться не только на внедрении передовых технологий, но и на обеспечении их совместной работы для достижения измеримой бизнес-ценности и долгосрочной устойчивости.
Ключевые технологические тренды в управлении цепочками поставок на 2026 год
По словам Титце, эти тенденции представляют собой не просто последовательное совершенствование существующих решений.
«Это катализаторы трансформации цепочек поставок. Организации, которые заранее оценят потенциал этих технологий и интегрируют их в соответствии со своими бизнес-целями, смогут эффективнее справляться с внешними потрясениями, масштабировать инновации и сохранять конкурентные преимущества».
Направление «Автономность и агентность»
Полифункциональные роботы
Развитие искусственного интеллекта, машинного обучения и робототехники позволяет создавать роботов, способных выполнять сразу несколько задач, выходящих за рамки их первоначального назначения.
Такие гибкие роботизированные системы формируют новую модель использования рабочей силы, особенно в условиях дефицита кадров, хотя их массовое распространение будет происходить постепенно.
Физический искусственный интеллект (Physical AI)
Эта технология переносит возможности искусственного интеллекта непосредственно в физические производственные процессы.
Она объединяет модели ИИ, датчики Интернета вещей (IoT), робототехнические комплексы и системы автоматизации, обеспечивая мониторинг, анализ и выполнение операций в режиме реального времени на всех этапах цепочки поставок.
Использование Physical AI повышает эффективность, безопасность и гибкость производственных предприятий, складов и транспортной логистики.
Агентный искусственный интеллект (Agentic AI)
Формируется новый класс систем искусственного интеллекта, создающих виртуальную рабочую силу из интеллектуальных агентов.
В отличие от традиционных ИИ-систем, такие агенты не ограничиваются анализом данных и рекомендациями. Они способны самостоятельно планировать действия, выполнять задачи и адаптироваться к меняющимся условиям для достижения поставленных целей в сложной среде.
По мере распространения подобных решений организациям необходимо внедрять механизмы контроля, обеспечивающие прозрачность, подотчетность и ответственное использование ИИ.
Совместные мультиагентные системы (Collaborative Multiagent Systems, MAS)
Эти системы расширяют возможности отдельных интеллектуальных агентов, позволяя нескольким агентам совместно работать в рамках различных бизнес-процессов и сред.
Каждый агент специализируется на собственной задаче или области знаний, а их координация позволяет автоматизировать сложные многоэтапные процессы, одновременно повышая масштабируемость и адаптивность бизнеса.
Однако подобные системы требуют надежного управления для минимизации новых рисков.
Направление «Специализация и интеллект»
Интеллектуальное моделирование (Intelligent Simulation)
Этот подход развивает традиционные методы моделирования за счет интеграции искусственного интеллекта, машинного обучения и современных аналитических инструментов.
Интеллектуальное моделирование улучшает прогнозирование и качество принимаемых решений, обеспечивая более динамичное планирование логистики, транспортных операций и управления складами.
В результате компании переходят от реактивного управления цепочками поставок к проактивной и адаптивной модели работы.
Отраслевые языковые модели (Domain-Specific Language Models)
Такие модели создаются специально для решения узкоспециализированных бизнес-задач.
Они обучаются или дополнительно настраиваются для конкретных сценариев использования в сфере управления цепочками поставок, благодаря чему обеспечивают более высокую точность, надежность и соответствие нормативным требованиям по сравнению с универсальными языковыми моделями.
Подобные решения повышают эффективность управления знаниями, соблюдения требований законодательства, автоматизации рабочих процессов и поддержки принятия решений.
Направление «Доверие и управление»
Прослеживаемость происхождения продукции (Product Provenance)
Рост требований к прозрачности бизнеса и соблюдению нормативных требований повышает значение технологий, позволяющих отслеживать происхождение товаров и весь их путь по цепочке поставок.
Развитие искусственного интеллекта, блокчейна и графов знаний делает возможным масштабное внедрение систем прослеживаемости даже в сложных глобальных цепочках поставок.
Управление процессом принятия решений (Decision Governance)
По мере расширения использования искусственного интеллекта компании внедряют специальные механизмы контроля и правила, регулирующие процессы принятия решений с использованием ИИ.
Такие подходы обеспечивают прозрачность, подотчетность и соответствие требованиям законодательства.
По мнению Gartner, именно управление процессом принятия решений становится необходимым условием формирования доверия к искусственному интеллекту и принятия качественных, проверяемых решений в сложных процессах управления цепочками поставок.
Источник: Пресс-служба компании Gartner
