AI donosi brzinu i analitičku snagu, ali otpornost lanca opskrbe i dalje ovisi o kvaliteti suradnje i sposobnosti organizacije da razumije vlastiti kontekst
Na 14. Global Supply Chain Excellence Summitu, održanom 13. i 14. kolovoza 2026. u Long Beachu, stručnjaci iz vodećih svjetskih kompanija raspravljali su o tome kako oblikovati otpornije i inteligentnije globalne mreže. Sudjelujući u panelu o Sales and Operations Planningu, predstavila sam hrvatsku i europsku perspektivu, te naglasila da bi donositelji odluka trebali koristiti umjetnu inteligenciju za provođenje simulacija, razvoj alternativnih scenarija i procjenu različitih strategija, čime bi se poduzećima omogućilo da pravodobno i učinkovito odgovore na poremećaje.
Summit je organizirao Randall R. Kendrick Global Supply Chain Institute pri USC Marshall School of Business, pod temom Beyond Boundaries: Designing the Future of Global Supply Chain Networks. Dvodnevni program okupio je predstavnike industrije, akademske zajednice i tehnološkog sektora oko tema koje danas određuju konkurentnost: geopolitički rizici, digitalna transformacija, umjetna inteligencija, održivost, prekogranično poslovanje, e-trgovina, hladni lanac i razvoj novih modela upravljanja.
STRATEŠKA INFRASTRUKTURA GOSPODARSTVA
O širini i važnosti summita govori i profil predavača. Među ključnim govornicima bili su Gene Seroka, izvršni direktor Port of Los Angelesa, i dr. Noel Hacegaba, izvršni direktor Port of Long Beacha, dviju luka koje su zajedno u 2025. obradile približno 31% ukupne međunarodne pomorske kontejnerske trgovine SAD-a. Njihova su izlaganja povezala svakodnevno upravljanje velikim količinama tereta s dugoročnim ulaganjima u kapacitete, digitalnu vidljivost, otpornost i dekarbonizaciju. Poslovnu perspektivu globalnog proizvođača donio je Roberto Isaías Zanatta, izvršni potpredsjednik i direktor globalnog lanca opskrbe u Mattelu, koji je govorio o transformaciji proizvodne mreže, pojednostavljenju sustava, produktivnosti i skraćivanju vremena potrebnog da proizvod stigne na tržište.
Paneli su obuhvatili utjecaj umjetne inteligencije i digitalne transformacije na lance opskrbe, rastuće troškove ispunjavanja narudžbi u e-trgovini, upravljanje hladnim lancem, održivost bez uljepšavanja rezultata, te tehnološka rješenja. Posebna je pozornost posvećena geopolitici, trgovinskoj politici i prekograničnim rizicima, uključujući perspektive predstavnika Meksika i Indije. Zajednička nit svih rasprava bila je potreba da organizacije prijeđu s reaktivnog rješavanja poremećaja na sustavno oblikovanje otpornih lanaca/mreža opskrbe koje mogu ranije prepoznati rizik, brže razmjenjivati podatke i donositi usklađene odluke. Upravo je kombinacija predstavnika luka, velikih globalnih kompanija, tehnološkog sektora, javnih institucija i akademske zajednice omogućila da se o lancima opskrbe ne govori samo kao o operativnoj funkciji, nego kao o strateškoj infrastrukturi gospodarstva.
Za mene je sudjelovanje imalo i osobnu dimenziju. Dio svojega znanja o upravljanju lancem opskrbe stjecala sam upravo kroz programe USC Marshalla pa je nastup na pozornici summita predstavljao svojevrsno zatvaranje kruga: od učenja do dijeljenja vlastitog istraživačkog, nastavnog i konzultantskog iskustva. Istodobno, bila je to prilika da se u raspravu, koja je često oblikovana iskustvima velikih američkih kompanija, uključi perspektiva male, turistički ovisne europske ekonomije.
AI NIJE SAMO GEN AI
Panel u kojem sam sudjelovala, Selling Through the Storm: When Sales, Ops and Tech Collide, okupio je stručnjake iz Starbucksa, Microsofta, A.P. Moller – Maerska, Niagara Bottlinga, Xponential Fitnessa i RIT Croatia. Moderator Alex Albert usmjerio je raspravu na pitanje kako umjetna inteligencija mijenja S&OP iz relativno rigidnog mjesečnog procesa u brži, prilagodljiviji sustav odlučivanja.
S&OP povezuje prodaju, prognozu potražnje, nabavu, proizvodnju, zalihe, logistiku i financije u jedan usklađen plan. U stabilnijem okruženju taj se proces uglavnom temeljio na povijesnim podacima i periodičnim sastancima. Danas se odluke donose u uvjetima volatilne potražnje, geopolitičkih napetosti, ograničenih kapaciteta, promjenjivih cijena, regulatornih zahtjeva i sve češćih prekida opskrbe. Mjesečni plan zato mora biti nadopunjen ranijim upozorenjima, scenarijima i češćim prilagodbama.
Jedno od pitanja upućenih panelu odnosilo se na sposobnosti koje organizacije moraju razviti kako bi uspješno uključile umjetnu inteligenciju u planiranje. Moja je polazišna poruka bila da se AI u lancu opskrbe još uvijek prečesto poistovjećuje s velikim jezičnim modelima. Međutim, umjetna inteligencija u planiranju obuhvaća znatno šire područje: strojno učenje, prediktivnu analitiku, optimizaciju, simulacije, preskriptivnu analitiku i potporu odlučivanju.
Mnogi temelji tih pristupa postoje desetljećima u operacijskim istraživanjima, matematičkom modeliranju i znanosti o odlučivanju. Ono što se promijenilo jesu količina dostupnih podataka, računalna snaga, razvijenost algoritama i jednostavnija korisnička sučelja. Zbog toga metode koje su nekada bile dostupne uglavnom velikim sustavima i specijaliziranim analitičarima danas postaju dostupne znatno širem krugu poduzeća.
PET STUPOVA INTELIGENTNOG S&OP-A
Rasprava na summitu pokazala je da tehnologija sama po sebi ne stvara bolji lanac opskrbe. Inteligentni S&OP oslanja se na pet međusobno povezanih stupova: ljude, procese, podatke, tehnologiju i vodstvo. Algoritam može brzo analizirati velik broj varijabli, prepoznati obrasce i predložiti scenarij, ali organizacija mora znati koje pitanje postavlja, koje podatke koristi, tko provjerava rezultat i tko preuzima odgovornost za odluku.
Prvi je preduvjet međufunkcionalna suradnja. Ako prodaja, operacije, nabava i financije koriste različite pretpostavke, AI će samo brže obraditi neusklađene podatke. Drugi je preduvjet pouzdanost podataka. Nije dovoljno imati veliku količinu podataka; potrebno je razumjeti njihovo porijeklo, kvalitetu, ažurnost i poslovni kontekst. Treći je prilagodljiv proces koji omogućuje brzu promjenu odluke kada se pojavi novi signal. Četvrti je odgovarajuća tehnologija, a peti vodstvo koje razumije i poslovanje i analitiku te potiče odgovornu primjenu AI-ja.
Ljudska prosudba pritom ne nestaje. Naprotiv, postaje još važnija. Model može izračunati vjerojatnost ili predložiti optimalno rješenje, ali ne razumije automatski sve regulatorne, reputacijske i društvene posljedice. Iskustvo, kontekst i odgovornost ostaju ljudske zadaće. Cilj nije zamijeniti planera, nego omogućiti mu da manje vremena troši na prikupljanje podataka, a više na analizu rizika i donošenje kvalitetnih odluka.
HRVATSKA PERSPEKTIVA U GLOBALNOJ RASPRAVI
U pripremi za summit objavila sam na portalu Luyouma nekoliko tekstova o razlikama između S&OP i IBP procesa u SAD-u, Europskoj uniji i Hrvatskoj. Sažela sam ih porukom: američki S&OP koordinira rast, europski koordinira kompleksnost, a hrvatski koordinira oskudicu. Hrvatska poduzeća posluju na malom tržištu, oslanjaju se na uvoz, izložena su sezonalnosti turizma i često nemaju snažnu pregovaračku poziciju prema velikim dobavljačima.
Za hrvatskog planera pitanje zato nije samo koliko će se prodati, nego i što se realno može nabaviti, u kojem roku i uz koje minimalne količine. Logistika se mora uključiti u planiranje prije konačne odluke jer raspoloživost prijevoznika, luka, skladišta ili sezonske radne snage može odrediti izvedivost plana. U takvom okruženju AI može pomoći u prognoziranju, optimizaciji zaliha i usporedbi scenarija, ali model mora uključivati lokalna ograničenja. Razgovori s Mirjam Kasapović i Doroteom Effenberger, objavljeni kao dio priprema, dodatno su pokazali važnost ekosustava.
PROMJENA OPERATIVNOG MODELA
Glavni zaključak panela jest da uspješna transformacija S&OP-a nije projekt nabave novog softvera. Riječ je o promjeni cjelokupnog operativnog modela: načina na koji se podaci prikupljaju, kako funkcije surađuju, koliko se brzo plan ažurira, koje odluke AI može podržati i gdje je nužna ljudska potvrda. Organizacijske strukture također se mogu promijeniti, uz manje hijerarhijskih razina i veće zahtjeve za tehničkom i analitičkom pismenošću menadžera.
Za hrvatska poduzeća to je ohrabrujuća poruka. Manja veličina ne mora biti samo ograničenje; ona može omogućiti bržu komunikaciju i provedbu odluka. No potrebno je sustavno razvijati podatkovnu kulturu, dokumentirati pretpostavke, obrazovati zaposlenike i povezivati znanje iz prodaje, operacija, financija i tehnologije. AI donosi brzinu i analitičku snagu, ali otpornost lanca opskrbe i dalje ovisi o kvaliteti suradnje i sposobnosti organizacije da razumije vlastiti kontekst.
