Pandemia, konflikt na Ukrainie i kolejne kryzysy geopolityczne bezlitośnie obnażyły słabości globalnych łańcuchów dostaw. Firmy na całym świecie zaczęły szukać sposobów, by lepiej przewidywać ryzyka. Z pomocą przychodzi sztuczna inteligencja – narzędzia takie jak Prewave analizują tysiące źródeł w czasie rzeczywistym i ostrzegają o zagrożeniach, zanim staną się one realnym problemem.
Rosnąca liczba kryzysów na świecie – od pandemii, przez konflikty zbrojne, po napięcia polityczne – uświadomiła przedsiębiorstwom, jak bardzo ich łańcuchy dostaw są podatne na zakłócenia. Sztuczna inteligencja staje się dziś narzędziem, które pozwala z wyprzedzeniem dostrzegać zagrożenia i analizować ryzyka, które dla człowieka mogłyby pozostać niewidoczne. Przykładem jest Prewave – narzędzie opracowane w Austrii, które analizuje publicznie dostępne dane w ponad 120 językach. Przeszukuje m.in. serwisy informacyjne, portale celne czy oficjalne komunikaty firm, by wskazać potencjalne problemy nie tylko u bezpośrednich dostawców, ale też w dalszych ogniwach łańcucha, które często pozostają poza radarem menedżerów.
Jedną z kluczowych funkcji tego typu systemów jest tzw. „monitorowanie ryzyk” (ang. Risk Monitoring), czyli bieżące śledzenie wydarzeń, które mogą zagrozić ciągłości operacyjnej firmy. Mogą to być np. strajki, awarie na liniach produkcyjnych, ale też incydenty z obszaru ESG – takie jak przypadki pracy przymusowej czy łamania norm środowiskowych. Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych modeli AI firmy uzyskują wielowarstwowy obraz potencjalnych zagrożeń – od najbliższych kontrahentów po dostawców surowców. W praktyce oznacza to możliwość szybszej reakcji i wdrożenia alternatywnych rozwiązań jeszcze zanim kryzys rzeczywiście nastąpi. Toyota, która korzystała z podobnych rozwiązań, była w stanie przewidywać skutki katastrof naturalnych i z wyprzedzeniem zabezpieczać dostęp do kluczowych komponentów.
Co ważne, technologia Prewave działa nie tylko reaktywnie. Umożliwia też tworzenie scenariuszy symulacyjnych – na przykład pozwala oszacować, jaki wpływ na działalność firmy miałaby podwyżka ceł, blokada eksportu czy zmiany klimatyczne. Eksperci podkreślają, iż choćby bez pełnych danych od wszystkich poddostawców system potrafi zidentyfikować tzw. „unknown unknowns” – czyli nieoczywiste, wcześniej nierozpoznane zagrożenia. Może to być np. uzależnienie od jednego źródła kluczowego składnika czy ryzyko związane z adekwatnościami materiałów. Algorytmy wykrywają powtarzające się schematy zagrożeń i wspierają decydentów w podejmowaniu szybkich, konkretnych działań zapobiegawczych.
Dzięki zautomatyzowanej analizie ogromnych ilości danych sztuczna inteligencja oferuje przewagę nad tradycyjnymi metodami oceny ryzyka. Skraca czas reakcji z tygodni do zaledwie kilku godzin – co ma najważniejsze znaczenie, np. przy konieczności szybkiego przekierowania transportu czy uruchomienia alternatywnej produkcji. Oprócz funkcji predykcyjnych AI wspiera również dostosowanie się firm do zmieniających się wymagań regulacyjnych, zwłaszcza w kontekście ESG. Ułatwia np. tworzenie raportów o śladzie węglowym dostawców zgodnie z wytycznymi Unii Europejskiej.
