<рисунок><img src="https://techorange.com/app/uploads/2026/07/7f06d35bb64e28a4-720x356.png "alt="Узкое место ИИ в цепочках поставок не в технологиях, а в "способности принимать решения": 5 напоминаний "Делойта" руководителям"/></рисунок>
<p class="wp-block-paragraph">Технологии искусственного интеллекта развиваются быстрыми темпами, и если внедрение ИИ в цепочку поставок откладывается и результатов не видно, причина часто кроется уже не в технологии. В последнем отчёте консалтинговой компании Deloitte «Агентурная цепочка поставок» отмечается, что в прошлом существовали четыре структурных препятствия, которые удерживали ИИ в цепочке поставок на экспериментальной стадии. Три из них — технология, методы измерения и управление — были в основном преодолены. Что действительно остаётся препятствием, так это четвёртое, и оно не имеет ничего общего с технологией.</p>
<h2 class="wp-block-heading">Удалось масштабно внедрить агентскую цепочку поставок, и появилась общая модель</h2>
<p class="wp-block-paragraph">В поддержку этого суждения приводится реальный кейс, который попал в производственную среду. Например, в отчёте крупнейшего в мире фрахтового брокера C.H. Robinson сообщается, что компания внедрила более 30 агентов с искусственным интеллектом — они отвечают за расценки, отправку, планирование встреч и отслеживание статуса груза. В 2025 году они будут выполнять более 3 миллионов задач по перевозке грузов за год. Среди них агент по предложениям сократил время выполнения операции, которая первоначально занимала несколько часов, в среднем до 2 минут 13 секунд. Поскольку каждая задержка в предложении увеличивает стоимость доставки на 23–25 %, такое ускорение даёт прямую финансовую выгоду.</p>
<p class="wp-block-paragraph">Розничный гигант Walmart придерживается систематического подхода. Его самовосстанавливающийся инвентарь (self-healing inventory) автоматически обнаруживает избыточные запасы в определённом месте и может быть передан в магазины с более высоким спросом без ручного вмешательства. Закупающая сторона использует Pactum AI для автоматического согласования цен для тысяч поставщиков среднего размера одновременно, при этом уровень текучести кадров составляет 68 %. Эти результаты отражены в отчёте о прибылях и убытках компании: выручка за последний период выросла на 5 %, а запасы увеличились всего на 2,6 %.</p>
<p class="wp-block-paragraph">В «Делойте» отметили, что у двух компаний есть общая модель: обе начинают с процесса проведения крупных транзакций и обеспечения максимальной готовности данных, используют результаты, которые финансовый директор может проверить, чтобы подтвердить ценность, а затем постепенно расширяются.</p>
<h2 class="wp-block-heading">Единственный порог, который не был снижен: импорт AI, но не перезапуск работы</h2>
<p class="wp-block-paragraph">Остаётся четвёртое препятствие, которое «Делойт» называет «индивидуальной эффективностью, которую невозможно преобразовать в эффективность организации». Согласно собственному опросу «Состояние ИИ на предприятии», более 70 % опрошенных компаний внедрили ИИ, но не изменили структуру работы, процессы и возможности принятия решений, которые ИИ должен был изменить. В результате сотрудники лично чувствуют, что у них появилось больше времени, но эти сбережения исчезают ещё до того, как попадают в отчёт о прибылях и убытках.</p>
<p class="wp-block-paragraph">Это явление подтверждается другими данными. Workday, компания, занимающаяся разработкой программного обеспечения для управления персоналом, сообщила в начале 2026 года, что, хотя 85 % сотрудников полагаются на ИИ, чтобы сэкономить от 1 до 7 часов в неделю, почти 40 % их времени уходит на исправление, проверку и переделку некачественной продукции ИИ. Workday называет это «налогом на ИИ-продуктивность».</p>
Основная причина проблемы заключается не в данных, моделях или талантах, а в том, что никто не несёт ответственности за то, когда и как ИИ должен принимать решения. Чтобы проиллюстрировать разницу, «Делойт» использует термин «временные затраты» (tail-spend — он относится к нестратегическим спорадическим закупкам с низкой стоимостью): в традиционном процессе обычная закупка должна проходить пять уровней — заявка, сравнение цен тремя сторонами, оценка покупателя, одобрение надзорного органа и выдача заказов на покупку, независимо от того, насколько мала их сумма. То же самое. Включение ассистента с искусственным интеллектом в этот процесс, возможно, позволит быстрее составить запрос и более эффективно подготовить коммерческое предложение, но структура из пяти уровней не изменилась, и общее сокращение времени ограничено.
Настоящий процесс перезагрузки заключается в том, чтобы позволить агенту с ИИ самостоятельно осуществлять такие закупки в рамках установленной политики (утверждённый список поставщиков, лимит расходов по категориям, стандартные условия контракта) и перенаправить персонал на стратегические закупки и сложные переговоры, требующие здравого смысла и коммерческой оценки, творчества. Отраслевые оценки, приведённые «Делойтом», указывают на то, что от 60 % до 80 % заказов на поставку являются рутинными и соответствуют требованиям. Вся эта цепочка утверждений может быть заменена «встроенным управлением во время разработки» вместо «индивидуального управления во время выполнения».
Это основная идея полного отчёта «Делойта»: ключ к внедрению ИИ заключается не в том, чтобы передать инструменты в руки сотрудников, а в том, чтобы передать «полномочия по принятию решений» агенту и перестроить работу вокруг него.
В это же время приближается внешнее давление: когда покупатель также становится агентом искусственного интеллекта.
Если «Делойт» указывал на необходимость реформ внутри компании, то консалтинговая компания Accenture оказывала давление в том же направлении извне. В Accenture отметили, что агенты начали сравнивать цены от имени потребителей, оценивать и завершать транзакции в течение нескольких секунд — это делает эффективность самой цепочки поставок условием того, выберут ли агенты вас или нет.
По наблюдениям Accenture, агент обращает внимание только на правила и ценности: на его выбор будут влиять надёжность доставки и то, уложился ли поставщик в обещанные сроки. Что ещё более важно, агент будет извлекать уроки из каждого взаимодействия. Служебная ошибка — это не разовый эпизод: она запомнится и в дальнейшем приведёт к понижению в должности. По оценкам Accenture, когда связь между покупкой или исполнением заказа выходит из строя, до 86 % сделок между ИИ‑посредниками могут перейти к конкурентам.
Внутренние операции берёт на себя агент, и внешний покупатель также становится агентом. Эти две силы действуют одновременно, превращая «сброс рабочего процесса» из варианта, который можно принять медленно, в решение, которое нельзя откладывать.
5 напоминаний от «Делойта» руководителям цепочек поставок.
«Делойт» объединяет решения, которые должен принимать руководитель и которые может принимать только он, в 5 последовательных напоминаний, каждое из которых содержит стандарт проверки «что сделано, то сделано».
Первое напоминание — определить границы данных для первого автономного процесса. Вместо того чтобы ждать, пока будут готовы все корпоративные данные, лучше сначала выбрать процесс и определить необходимый ему минимальный доступный набор данных. Это минимальный набор полей, которые нужны для автоматизации первого цикла принятия решений, чтобы достичь определённой степени точности и своевременности. Критериями выбора темы являются готовность данных, обратимость принятия решений и финансовая значимость, а не технические амбиции. C.H. Robinson отталкивается от цены всего транспортного средства, а Walmart — от передачи запасов.
Второе напоминание — перед покупкой необходимо установить политику структуры. Руководитель должен сначала определить, в каких ситуациях следует использовать встроенный искусственный интеллект платформы (который должен быть создан самостоятельно с помощью инструментов с низким использованием кода), а в каких стоит инвестировать в индивидуальную разработку. Также нужно установить уровень управления: любое предложение по индивидуальной разработке должно сначала доказать, почему встроенный искусственный интеллект необходим, а решений с низким использованием кода недостаточно. В «Делойте» напомнили, что команда разработчиков, естественно, склонна к самостоятельной настройке и построению — потому что это интереснее и лучше поддаётся защите перед бюджетным комитетом. Без этого уровня ресурсы будут расходоваться в неподходящих местах.
Третье напоминание — установить политику автономии агента искусственного интеллекта перед развёртыванием. «Делойт» предложил «лестницу автономии», утверждая, что автономию агентов не стоит рассматривать как «всё или ничего». Каждый агент должен начинать с ручной проверки и постепенно достигать более высокой автономии — на основе надёжности, продемонстрированной в ограниченных условиях.
Четвёртое напоминание заключается в том, что перед выделением средств необходимо обосновать возможность фальсификации стоимости. Согласно опросу «Состояние ИИ на предприятии», проведённому компанией «Делойт», 74 % организаций хотят использовать ИИ для увеличения выручки, но только 20 % действительно делают это. Этот разрыв — не техническая проблема, а проблема ценностной дисциплины. Поэтому прежде чем инвестировать в ИИ, необходимо получить чёткие финансовые результаты, базовые значения для сравнения и график измерений.
Пятое напоминание, которое большинство компаний ещё не выполнили, — перезагрузить работу, прежде чем расширять масштабы. Перед расширением и внедрением руководителям следует проанализировать, какие роли, обязанности, полномочия по принятию решений и показатели эффективности изменятся: какие задачи будут заменены, куда пойдут высвобождаемые кадры и какие новые обязанности ИИ создал для людей. Ссылаясь на исследование Gartner «Будущее цепочки поставок в 2026 году», «Делойт» отметил, что 51 % руководителей компаний, занимающихся цепочками поставок, ожидают, что искусственный интеллект приведёт к общей корректировке персонала, 55 % ожидают сокращения штатных должностей, а 86 % считают, что необходим новый канал привлечения талантов.
[Рекомендуемое чтение]
◆<a href="https://techorange.com/2026/07/02/morgan-stanley-ai-agent /"target="_blank" rel="noreferrer noopener">Morgan Stanley сократил рабочее время для согласования вдвое: не для того, чтобы сделать ИИ-агента более автономным, а чтобы позволить ему включиться в процесс</a>
◆Тайвань завоёвывает мир благодаря внедрению искусственного интеллекта, но его производительность отстаёт? Microsoft выявила «белые пятна» при внедрении корпоративного искусственного интеллекта.
◆По оценкам Goldman Sachs, к 2030 году использование токенов вырастет в 24 раза. Как компании могут избежать того, чтобы счета за искусственный интеллект вышли из‑под контроля?
＊Эта статья открыта для перепечатки партнёрами, источник: «Делойт», Accenture, первое изображение — источник: создание инструмента искусственного интеллекта.
Подписаться в Макс
