S&P Global и IBM запускают agentic AI для управления цепочками поставок

Аналитический гигант S&P Global и технологический лидер IBM объявили о стратегическом партнёрстве по внедрению агентных систем искусственного интеллекта в управление глобальными цепочками поставок. Новая платформа на базе IBM watsonx Orchestrate интегрирует проприетарные данные S&P Global о рисках поставщиков, торговых условиях и странах происхождения с автономными AI-агентами для принятия решений в реальном времени.

Партнёрство стартует с сегмента supply chain management, где AI-агенты получат доступ к аналитике S&P Global по 200+ странам, оценкам рисков поставщиков и прогнозным данным о торговых условиях. В отличие от обычных алгоритмов оптимизации, агентные системы способны самостоятельно координировать действия между различными отделами, адаптироваться к внезапным изменениям и предлагать альтернативные сценарии без участия человека. Saugata Saha, президент подразделения Market Intelligence S&P Global, отметил, что цель коллаборации — предоставить компаниям инструменты для улучшения стратегий закупок, управления рисками и принятия решений в условиях волатильного рынка.

IBM watsonx Orchestrate представляет собой фреймворк для оркестрации множественных AI-агентов, способных выполнять задачи как автономно, так и в связке друг с другом. Платформа включает Agent Catalog — центральный хаб с более чем 500 преднастроенными агентами и инструментами, которые можно развернуть без глубоких технических знаний благодаря low-code интерфейсу. Агенты watsonx способны подключаться к корпоративным системам через API, анализировать данные из множественных источников и выполнять сложные workflow-сценарии — от мониторинга поставок до автоматизации закупочных процессов.

Цепочки поставок стали глобальными и сложными, и AI-агенты помогают бизнесу восстановить контроль. Объединение возможностей watsonx Orchestrate с данными S&P Global позволяет агентам связывать информацию с действиями, оптимизируя процессы и быстро адаптируясь для повышения производительности.— Rob Thomas, Chief Commercial Officer IBM

Ключевое отличие агентных систем от традиционного supply chain software — способность к адаптивному обучению и автономной реконфигурации процессов. Исследование Hackett Group 2025 года показывает, что около половины руководителей цепочек поставок уже пилотируют генеративные AI-решения для планирования, а 60% топ-менеджеров ожидают, что к концу 2025 года AI-агенты будут управлять традиционными процессами управления поставками. Предприятия с высокими инвестициями в AI для SCM демонстрируют рост выручки на 61% выше, чем у конкурентов, а 76% директоров по цепочкам поставок прогнозируют резкий рост эффективности процессов.

Практическое значение альянса выходит за рамки автоматизации рутинных операций. Агентные системы способны прогнозировать сбои в цепочках поставок на основе геополитических событий, погодных условий и макроэкономических показателей, предлагая превентивные меры. Например, при введении новых тарифов AI-агент может автоматически переоценить риски поставщиков, предложить альтернативные маршруты и инициировать переговоры с резервными вендорами — всё это в течение минут, а не дней. По данным PwC, 25% глобальных компаний столкнулись со штрафами за нарушения таможенных процедур в 2024 году, что подчёркивает острую необходимость в интеллектуальных системах управления рисками.

Для стартапов и средних предприятий доступ к enterprise-grade аналитике S&P Global через агентные интерфейсы означает демократизацию сложных инструментов управления рисками, ранее доступных только крупным корпорациям. Технические команды получают возможность интегрировать проверенные данные о поставщиках и странах в собственные системы через API, минуя дорогостоящие консалтинговые проекты. Разработчики могут использовать готовые агенты из каталога watsonx для создания кастомизированных решений под специфику своего бизнеса — от мониторинга критических компонентов до автоматизации комплаенс-проверок.

Партнёрство S&P Global и IBM сигнализирует о переходе от реактивного к проактивному управлению цепочками поставок, где решения принимаются не по факту проблемы, а на основе прогнозных моделей и автономной адаптации систем. Для индустрии это означает новый стандарт операционной эффективности: организации, которые не инвестируют в агентные технологии, рискуют отстать в конкурентной гонке за скорость реакции и оптимизацию издержек. Kensho, AI-хаб S&P Global, продолжает разработку доверенных агентов для трансформации корпоративных процессов, делая ставку на безопасность, прозрачность и масштабируемость решений.