एआई रणनीति एक डेटा फाउंडेशन लेती है जो सफाई प्रदान नहीं कर सकती है

गार्टनर: आप अस्थिर नींव पर एआई का निर्माण कर रहे हैं

विश्लेषक वास प्लेसास ने सैन फ्रांसिस्को के मिलेनियम टॉवर की तस्वीर के साथ संगोष्ठी के सबसे अधिक भाग लेने वाले सत्रों में से एक की शुरुआत की: 58 मंजिलें, $ 10 मिलियन इकाइयाँ, 30 इंच धँसना और 18 झुकना। डेवलपर ने नींव पर $ 10 मिलियन बचाए। मरम्मत का अनुमान अब $100 मिलियन और $500 मिलियन के बीच चलता है।

आपूर्ति श्रृंखला एआई का रूपक सूक्ष्म नहीं था, और इसका मतलब यह नहीं था।

“एल्गोरिथ्म सभी के लिए उपलब्ध हैं। डेटा फ़ाउंडेशन आपका प्रतिस्पर्धात्मक लाभ है।” वास प्लेसास, गार्टनर वीपी विश्लेषक

उस फ़्रेमिंग का समर्थन करने वाली संख्याएँ आश्चर्यजनक थीं। सत्र में प्रस्तुत गार्टनर शोध के अनुसार, 94% आपूर्ति श्रृंखला संगठन एआई को अपने संचालन में एकीकृत करना चाहते हैं। केवल 17% ने बड़े पैमाने पर एआई अनुप्रयोगों को सफलतापूर्वक तैनात किया है। प्लेसास ने तर्क दिया कि 77-बिंदु का अंतर, लगभग पूरी तरह से एक डेटा समस्या है, कोई मॉडल समस्या नहीं।

आपूर्ति श्रृंखला डेटा को मानव उपभोग के लिए अनुकूलित किया गया है, जिसमें योजनाकारों के लिए डैशबोर्ड और अधिकारियों के लिए रिपोर्ट बनाई गई हैं। एआई एजेंटों को मौलिक रूप से कुछ अलग चाहिए। उन्हें ऐसे डेटा की आवश्यकता है जो कनेक्टेड, प्रासंगिक और निरंतर हो, जिसे प्लेसस ने एआई-रेडी डेटा के 3सी कहा है।

जुड़े हुए: ईआरपी, डब्लूएमएस/टीएमएस, डेटा लेक, दस्तावेज़ और आईओटी सेंसर सहित पूरे नेटवर्क में आपूर्ति श्रृंखला डेटा को मल्टीमॉडल डेटा फैब्रिक में जोड़ना ताकि एआई पूरी तस्वीर देख सके।

प्रासंगिक: सत्यापित आधिकारिक इकाई रिज़ॉल्यूशन और एक साझा मेट्रिक्स स्टोर के साथ एक सिमेंटिक परत स्थापित करना, ताकि एबीसी समूह होल्डिंग्स, एबीसी एमएफजी। इंक., और एबीसी मैन्युफैक्चरिंग सभी एक पहचान का संकल्प लेते हैं, और समय पर डिलीवरी का मतलब अमेरिका, यूरोपीय संघ और एशिया में एक ही है।

निरंतर: डेटा गुणवत्ता को GenAI द्वारा संचालित एक सतत अनुशासन के रूप में मानना, जिसमें एक बार की सफाई परियोजना के बजाय एक बंद लूप में प्रोफाइलिंग, वर्गीकरण, टैगिंग, सफाई और निगरानी शामिल है।

एआई विश्वास और स्वायत्तता पर, प्लेसास ने आंतरिककरण के लायक एक स्पेक्ट्रम पेश किया। ह्यूमन-इन-द-लूप से आगे बढ़ते हुए, जहां ऑपरेटर प्रत्येक एआई अनुशंसा की समीक्षा और अनुमोदन करते हैं, जबकि सिस्टम स्वीकृति पैटर्न लॉग करता है, ह्यूमन-ऑन-द-लूप के माध्यम से, जहां एआई प्रक्रिया शुरू करता है और चलाता है, और ऑपरेटर अपवाद द्वारा प्रबंधन करते हैं, ह्यूमन-ऑफ-द-लूप की ओर, जहां स्वायत्त निर्णय लेने की प्रक्रिया ऑपरेटर-सेट रेलिंग के भीतर संचालित होती है। यात्रा की दिशा स्पष्ट है, और ऑन-रैंप पर भरोसेमंद डेटा है।

उनकी समापन कार्य योजना बहुत सीधी थी। अपना सबसे महत्वपूर्ण एआई उपयोग मामला चुनें, इसके लिए आर्किटेक्चर डिजाइन करने के लिए आईटी के साथ साझेदारी करें और पहले दिन से ही मानवीय तत्व को प्राथमिकता दें। जो संगठन नींव को छोड़कर सीधे पेंटहाउस में चले जाते हैं वे पहले से ही जानते हैं कि कहानी कैसे समाप्त होगी।

केपीएमजी: डेटा चुनौती एक उद्यम-व्यापी समस्या है

क्रिस्टोफर मैककार्नी, यूएस कंसल्टिंग लीडर, सप्लाई चेन एंड प्रोक्योरमेंट एडवाइजरी, केपीएमजी ने डेटा तत्परता वार्तालाप में एक व्यावहारिक परिप्रेक्ष्य पेश किया, उन्होंने केपीएमजी की हाल ही में जारी रिपोर्ट, जोखिम प्रबंधन और लचीलापन सप्लाई चेन लीडर्स के लिए प्रमुख चिंता के रूप में उभरते हुए निष्कर्षों को साझा किया। एक नेतृत्व सर्वेक्षण, जिसमें जीवन विज्ञान, उपभोक्ता/खुदरा और औद्योगिक विनिर्माण सहित नौ क्षेत्रों में वार्षिक वैश्विक राजस्व में न्यूनतम $1 बिलियन वाले संगठनों से 462 प्रतिक्रियाएं ली गईं।

संगोष्ठी में चर्चा की जा रही बाकी सभी चीजों के संदर्भ में रिपोर्ट की हेडलाइन संख्या कठिन है: 73% व्यवसाय अगले एक से तीन वर्षों के भीतर अपने आपूर्ति श्रृंखला ऑपरेटिंग मॉडल के व्यापक परिवर्तन की योजना बना रहे हैं, जो पिछले वर्ष से 11% अधिक है।

94% उत्तरदाताओं ने अगले तीन वर्षों के भीतर अपने जोखिम प्रबंधन और लचीलेपन कार्य को नया करने की योजना बनाई है।

77% उनका मानना ​​है कि उनके संगठन की खरीद और आपूर्ति श्रृंखला कार्यप्रणाली में प्रतिभा का अंतर है।

66% कई संगठनों ने पूरे फ़ंक्शन में एआई क्षमताओं को क्रियान्वित किया है या सक्रिय रूप से बढ़ा रहे हैं।

69% उनका मानना ​​है कि एआई कार्यबल को बदल देगा और कुछ मानवीय भूमिकाओं को बदल देगा, जबकि केवल 3% का मानना ​​है कि एआई किसी भी कर्मचारी की जगह नहीं लेगा।

उत्तरदाताओं के अनुसार, आपूर्ति श्रृंखला दृश्यता, मांग योजना, और ग्राहक सेवा और अनुभव तीन क्षेत्र हैं जो प्रतिभा अंतर से सबसे अधिक प्रभावित हैं। जबकि 50% उस अंतर को दूर करने के लिए स्वचालन और एआई में निवेश को एक शीर्ष रणनीति के रूप में उद्धृत करते हैं, संगठन एक साथ श्रम बाजार प्रतिस्पर्धा, अपस्किलिंग में न्यूनतम निवेश और तेजी से तकनीकी प्रगति को ऐसी ताकतों के रूप में चिह्नित करते हैं जो समस्या को हल करना कठिन बना देंगे।

भूराजनीतिक प्रभाव भी उतना ही प्रभावशाली था। साइबर सुरक्षा खतरे, बहु-स्तरीय आपूर्तिकर्ता जोखिम और नियामक जोखिम शीर्ष तीन चिंताओं के रूप में स्थान पर हैं। 60% उत्तरदाता पहले से ही टैरिफ-संचालित लागतों को सीधे अंतिम ग्राहकों तक पहुंचा रहे हैं, और 37% अपने आपूर्तिकर्ता आधार में विविधता ला रहे हैं या प्राथमिक निकट अवधि शमन रणनीति के रूप में वैकल्पिक बाजारों में स्थानांतरित हो रहे हैं।

“हमारे शोध से पता चलता है कि नेताओं को कार्यान्वयन क्षमता के साथ परिवर्तन की महत्वाकांक्षा को संरेखित करने की चुनौती दी जाती है। जो संगठन सफल होंगे वे वे होंगे जो ऑपरेटिंग मॉडल, कार्यबल क्षमताओं और डेटा तैयारी में बदलाव को संरेखित करेंगे, क्योंकि एआई अकेले अंतर को कम नहीं करेगा। उसी समय, लचीलापन अब दक्षता के साथ समझौता नहीं है – यह एक प्रतिस्पर्धी विभेदक बन रहा है क्योंकि आपूर्ति श्रृंखला के नेता पहले से कहीं अधिक जोखिम और लचीलेपन को प्राथमिकता देते हैं।” मैककार्नी ने साझा किया, ” केपीएमजी डेटा गार्टनर संदेश को एक महत्वपूर्ण तरीके से पूरक करता है। गार्टनर वर्णन करता है कि एआई-तैयार डेटा को वास्तुशिल्प रूप से कैसा दिखना चाहिए। केपीएमजी सर्वेक्षण वहां पहुंचने के लिए आवश्यक संगठनात्मक परिवर्तन के पैमाने को दर्शाता है। और कितना काम मूल रूप से लोगों और प्रक्रिया की चुनौती है, न कि केवल प्रौद्योगिकी की।”

केटेक्यू: फाउंडेशनल एआई वास्तव में उत्पादन में कैसा दिखता है

संगोष्ठी में प्रत्येक एआई कहानी मुख्य मंच पर नहीं थी। कुछ सबसे दिलचस्प बातचीत बूथों पर हुई, और जिसने महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित किया वह था केट्टेक्यू, एक आपूर्ति श्रृंखला योजना मंच जो एक लाइव प्रदर्शन के साथ ऑरलैंडो आया था जिसने उन अभ्यासकर्ताओं से वास्तविक आश्चर्यजनक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न कीं जो देखने के लिए रुके थे।

केंद्रबिंदु क्विंसी, केट्टेक्यू का एआई एजेंट था, जो तुरंत पायथन कोड लिखता है और प्राकृतिक-भाषा के सवालों का जवाब देने और निर्देशित कार्रवाई करने के लिए इसे सीधे मंच के भीतर निष्पादित करता है। यह कोई डेमो वातावरण या स्क्रिप्टेड वॉकथ्रू नहीं था। यह केट्टेक्यू के प्रोडक्शन आर्किटेक्चर पर चलने वाला एक कार्यात्मक एआई एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन था।

सीईओ माइक लैंड्री इस बारे में प्रत्यक्ष थे कि इसे विरासत योजना प्रणालियों की पेशकश से क्या अलग किया जा सकता है:

“हमारे लिए यह सब एआई के बारे में है जो काम कर रहा है और मूलभूत है, कॉस्मेटिक नहीं। क्योंकि हमारा सिस्टम क्लाउड-नेटिव है और एक मानक तकनीकी स्टैक पर बनाया गया है, एलएलएम पहले से ही केट्टेक्यू बोलते हैं और हमारे नियोजन एजेंटों को आमंत्रित करने के लिए उनके पास पहुंच है। पुरातन वास्तुकला और मालिकाना प्रौद्योगिकियों पर निर्मित विरासत योजना प्रणाली, बस वह नहीं कर सकती जो हम कर सकते हैं और अब तैनात कर रहे हैं।”

डिस्टिंक्शन लैंड्री सत्र हॉल के अंदर प्रस्तुत किए जा रहे गार्टनर ढांचे पर सीधे मानचित्र बना रहा है। एक आधुनिक, मानक-स्टैक आर्किटेक्चर का मतलब है कि बड़े भाषा मॉडल अनुवाद परतों, मालिकाना एपीआई और पुराने प्लेटफार्मों की विशेषता वाले डेटा लॉकडाउन के बिना, मूल रूप से नियोजन प्रणाली के साथ बातचीत कर सकते हैं। एआई एजेंटों पर अंकुश नहीं लगाया गया है। वे नींव में निर्मित होते हैं। लैंड्री ने संकेत दिया कि संगोष्ठी वार्तालापों से वास्तविक दुनिया की ग्राहक कहानियाँ आने वाले हफ्तों में सामने आएंगी।

आपूर्ति श्रृंखला अब: प्रैक्टिशनर पल्स

इंडस्ट्री के सबसे ज्यादा सुने जाने वाले पॉडकास्ट प्लेटफार्मों में से एक, सप्लाई चेन नाउ के संस्थापक और होस्ट, स्कॉट ल्यूटन की गहराई और पहुंच के साथ कुछ ही लोग आपूर्ति श्रृंखला की घटनाओं को कवर करते हैं। ल्यूटन संगोष्ठी में मैदान पर था और अभ्यासकर्ताओं के साथ क्या प्रतिध्वनित हुआ बनाम क्या आकांक्षात्मक रहा, इस पर अग्रिम पंक्ति का दृष्टिकोण था।

ल्यूटन ने कहा, “अगर गार्टनर 2026 में कोई परिभाषित विषय था, तो वह यह था: विजेता सबसे अधिक एआई वाले संगठन नहीं होंगे। वे ऐसे संगठन होंगे जो विश्वसनीय डेटा, तेज़ (और अधिक सफल) निर्णय लेने, वर्कफ़्लो और नौकरी पुनर्निवेश, और हमेशा मूल्यवान मानव विशेषज्ञता को एक नए ऑपरेटिंग मॉडल में जोड़ते हैं। मुझे लगता है कि बातचीत एआई प्रचार से आगे बढ़ गई है और स्वायत्त निष्पादन और पैमाने के बहुत कठिन और अधिक मूल्यवान काम में बदल गई है।”

ल्यूटन का परिप्रेक्ष्य विशेष महत्व रखता है क्योंकि सप्लाई चेन नाउ योजनाकारों, लॉजिस्टिक्स नेताओं और खरीद अधिकारियों सहित व्यवसायी समुदाय को कवर करता है, जिन्हें एआई निवेश को वास्तविक बनाने के लिए कहा जा रहा है। उन वार्तालापों में वह जो सुनता है वह अक्सर शिक्षाप्रद तरीकों से विश्लेषक की कहानी से आगे या पीछे होता है।

लीड कवरेज: शो फ्लोर से कॉन्फ्रेंस इंटेलिजेंस

लीड कवरेज के सह-संस्थापक, विल हैरावे भी इस कार्यक्रम में काम कर रहे थे और उन्होंने इस बात पर एक तीव्र परिप्रेक्ष्य पेश किया कि वास्तव में संगोष्ठी में बातचीत की ऊर्जा को किस चीज़ ने प्रेरित किया, बनाम इसके पीछे बहुत अधिक सार के बिना पॉलिश किए गए स्लाइड उपचार को क्या कहा जा रहा था। लीड कवरेज बी2बी कंपनियों को उद्योग की घटनाओं, व्यापार प्रकाशनों और प्रौद्योगिकी निर्णयों को आकार देने वाले विश्लेषक समुदायों से निकलने वाले संकेतों को समझने और उन पर कार्य करने में मदद करने में माहिर है।

“विश्लेषक संबंध हम जो करते हैं उसका एक बड़ा हिस्सा है क्योंकि मैजिक क्वाड्रेंट, मार्केट गाइड, या कूल वेंडर्स रिपोर्ट से जो संभावनाएं सामने आती हैं वे पहले से ही गर्म हैं। उन्होंने आपकी ताकत, उत्पाद रोडमैप और ऊर्ध्वाधर विशेषज्ञता को पढ़ा है और आपको पहले से ही विश्वसनीय पाया है। एंटरप्राइज़ बिक्री में एक्सपोज़र को अधिकतम करना सर्वोपरि है,” हरावे ने कहा। “इस सप्ताह के मेरे दो निष्कर्ष थे 4PL और 3PL स्पेस का निरंतर विकास, मूल रूप से वास्तविक समय में, सत्र दर सत्र, विश्लेषक से विश्लेषक तक। दूसरे, मैं इस बात से दंग रह गया कि कैसे एआई इंफ्रास्ट्रक्चर ने मूल रूप से आपूर्ति श्रृंखला योजना क्षेत्र को सुपरचार्ज कर दिया है। यह इस समय उद्योग का सबसे गर्म बाज़ार है.â€

हरावे का सुविधाजनक बिंदु सटीक रूप से उपयोगी है क्योंकि लीड कवरेज विक्रेता समुदाय और खरीदार समुदाय के बीच बैठता है, यह ट्रैक करता है कि कॉन्फ्रेंस वार्तालाप वास्तविक व्यावसायिक गति में कैसे अनुवादित होते हैं या विफल होते हैं।

यूनिलॉग: रीयल-टाइम सेंसर इंटेलिजेंस आपूर्ति श्रृंखला दृश्यता को पूरा करता है

शो फ्लोर पर अधिक सम्मोहक उत्पाद वार्तालापों में से एक यूनीलॉग के संस्थापक ओसी टैगर से आया, जो कंपनी के नए यूकंट्रोल सेंसर प्लेटफॉर्म के माध्यम से चलने के लिए तैयार थे। यूकंट्रोल आपूर्ति श्रृंखला दृश्यता में सबसे लगातार अंतराल में से एक को संबोधित करता है। पारगमन और भंडारण में माल की स्थिति और स्थान पर वास्तविक समय डेटा की आवश्यकता एक डेटा परत है जिसे अधिकांश एंटरप्राइज़ सिस्टम के पास विश्वसनीय, मानकीकृत रूप में पहुंच नहीं है।

टैगर ने साझा किया, “दृश्यता अब वाहनों को ट्रैक करने के बारे में नहीं है; यह यह जानने के बारे में है कि आपकी महत्वपूर्ण संपत्ति कहां हैं, वास्तविक समय में उनकी स्थिति को समझना और व्यवधान उत्पन्न होने से पहले कार्य करने की बुद्धिमत्ता होना।” यह विक्रेता अज्ञेयवादी और अत्यधिक अनुकूलनीय है, जो पारंपरिक रूप से आपूर्ति श्रृंखला प्रौद्योगिकी से जुड़ी जटिलता, लागत या कार्यान्वयन समयसीमा के बिना किसी भी आकार के उद्यम-ग्रेड दृश्यता और निर्णय लेने की क्षमता वाले संगठनों को प्रदान करता है।

यूकंट्रोल घोषणा पूरी तरह से कनेक्टेड डेटा अनिवार्यता के भीतर फिट बैठती है। IoT और सेंसर डेटा मल्टीमॉडल डेटा फैब्रिक आर्किटेक्चर में पांच स्रोत परतों में से हैं, और उनमें लगातार सबसे अधिक अंतराल हैं। एक मानकीकृत, विश्वसनीय सेंसर परत जो उस कपड़े में प्रवेश करती है, आवश्यक बुनियादी ढाँचा है।

वेलोस्टिक्स: एआई ऑर्केस्ट्रेटेड यार्ड प्रबंधन

वेलोस्टिक्स शो फ्लोर पर ध्यान आकर्षित करने वाला एक और मंच था, और संस्थापक गौरव खंडेलवाल के साथ मेरी बातचीत ने जमीनी स्तर पर एक नज़र डाली कि आपूर्ति श्रृंखला, डॉक शेड्यूलिंग और यार्ड प्रबंधन में सबसे घर्षण-भारी नोड्स में से एक पर लागू होने पर एआई-संचालित संचालन कैसा दिखता है।

वेलोस्टिक्स लॉजिस्टिक्स निष्पादन परत पर ध्यान केंद्रित करता है, विशेष रूप से नियुक्ति शेड्यूलिंग और वाहक समन्वय प्रक्रियाओं को स्वचालित करता है जिसे अधिकांश संगठन अभी भी मैन्युअल रूप से या डिस्कनेक्ट किए गए विरासत टूल के माध्यम से संभालते हैं। उन्होंने जिस नई रिलीज़ का पूर्वावलोकन किया, वह प्लेटफ़ॉर्म की स्वायत्त शेड्यूलिंग क्षमताओं का विस्तार करती है, जिसका लक्ष्य नियमित समन्वय वर्कफ़्लो से मानव-इन-द-लूप घर्षण को दूर करना है, जबकि उन अपवादों को चिह्नित करना है जिन पर वास्तव में ध्यान देने की आवश्यकता है।

खंडेलवाल ने कहा, “ऑर्डर-टू-कैश प्रक्रिया में यार्ड एक महत्वपूर्ण चोक प्वाइंट है।” “एआई एजेंट उच्च डॉक उपयोग, कम निरोध लागत और कम ओटीआईएफ जुर्माना लगाने के लिए जटिल शेड्यूलिंग, गेट और डॉक वर्कफ़्लो का समन्वय करते हैं – और हम महीनों में नहीं, बल्कि दिनों में जीवित रह सकते हैं।”

वेलोस्टिक्स की कहानी संगोष्ठी में स्पष्ट एक व्यापक पैटर्न के साथ संरेखित होती है: इस स्तर पर सबसे विश्वसनीय एआई अनुप्रयोग वे हैं जो मापने योग्य परिणामों के साथ विशिष्ट, उच्च-आवृत्ति परिचालन समस्याओं को हल करते हैं, न कि वे जो एक ही बार में सब कुछ बदलने का वादा करते हैं।

संगोष्ठी से मेरी मुख्य बातें

गार्टनर के विश्लेषणात्मक ढांचे के साथ मंच तैयार करने और अभ्यासकर्ताओं, विक्रेताओं और मीडिया सभी को एक ही समय में एक ही मंजिल पर रखने से, यह एक प्रकार की स्पष्टता पैदा करता है जिसे किसी अन्य तरीके से प्राप्त करना कठिन है। यहाँ वह है जिसके साथ मैं चल रहा हूँ।

एआई परिनियोजन अंतर वास्तविक है और एक डेटा समस्या है। गार्टनर का 94-बनाम-17 आँकड़ा प्रत्येक आपूर्ति श्रृंखला नेता के डेस्क पर होना चाहिए। यह अंतर विक्रेता की समस्या या बजट की समस्या नहीं है। यह एक डेटा आर्किटेक्चर समस्या है जो एआई युग से पहले की है और इसे केवल इसके द्वारा दृश्यमान बनाया गया है।

परिवर्तन की महत्वाकांक्षा संगठनात्मक तत्परता से आगे निकल रही है। केपीएमजी सर्वेक्षण का निष्कर्ष है कि 73% संगठन अगले एक से तीन वर्षों में एक व्यापक आपूर्ति श्रृंखला संचालन मॉडल परिवर्तन को लागू करने की योजना बना रहे हैं, जो पिछले वर्ष 62% से अधिक है, या तो तात्कालिकता का एक बहुत ही उत्साहजनक संकेत है या एक चेतावनी है कि इरादे और क्षमता के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर उभर रहा है।

अभ्यासकर्ता समुदाय नए तरीके से ध्यान दे रहा है। कार्यक्रम में मेरी जो बातचीत हुई, उससे इस बात की ओर संकेत मिला कि कैसे अभ्यासकर्ता आयोजनों में एआई सामग्री से जुड़ रहे हैं। पिछले वर्षों की सामान्य जिज्ञासा प्रमाण बिंदुओं, डेटा आवश्यकताओं और वास्तविक परिनियोजन समयसीमा के बारे में अधिक स्पष्ट, अधिक विशिष्ट प्रश्नों का मार्ग प्रशस्त कर रही है।

गार्टनर फ़्रेमिंग जो मेरे साथ सबसे अधिक रही, वह सबसे सरल है। पथ ए पेंटहाउस का निर्माण कर रहा है और नींव की अनदेखी कर रहा है। पथ बी नींव का निर्माण कर रहा है और मान को मिश्रित कर रहा है। इस संगोष्ठी में विश्लेषक स्तर से लेकर बूथ स्तर तक मेरी हर बातचीत किसी न किसी रूप में इस बारे में थी कि कोई संगठन किस रास्ते पर चल रहा है।