Искусственный интеллект и устойчивость информационных систем для преодоления сбоев в цепях поставок

Искусственный интеллект (ИИ) как технология обладает потенциалом для интерпретации и оценки альтернатив в ситуациях, характеризующихся динамикой и многомерностью данных, таких как сбои в цепях поставок. Цель статьи — исследовать роль устойчивых информационных систем в минимизации масштабов риска в ситуациях сбоев в операционной деятельности цепей поставок. Исследование проведено в качественном формате с использованием полуструктурированного плана интервью для специалистов по управлению цепями поставок. Для формирования возникающих категорий применялся тематический анализ. Результаты исследования выявляют существенные пробелы в существующих информационных системах и демонстрируют, каким образом системы, ориентированные на ИИ, могут способствовать функционированию экосистемы нарушенных цепей поставок, снижать затраты и повышать эффективность по нескольким параметрам. В статье также предлагается концептуальная модель, в рамках которой организационные ценности и архитектурные компоненты рассматриваются совместно для принятия быстрых и адекватных бизнес-решений в условиях сложных и неопределённых сбоев. Модель отражает взаимосвязи между ИИ, информационными системами и сбоями в цепях поставок. Внедрение соответствующих возможностей сбора и обработки данных на основе ИИ, а также возможностей самообучения наряду с инфраструктурой информационных систем может помочь организациям снизить воздействие сбоев в цепях поставок, одновременно обеспечивая согласованность транспортной сети, формирование географически оптимальных цепей поставок и кибербезопасность. В заключение описываются теоретические и практические последствия исследования, а также его ограничения и перспективы дальнейших исследований.