क्या निर्माता टैरिफ़ की मार से निपटने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का सहारा ले रहे हैं?

द हिंदू: 14 अगस्त 2025 को प्रकाशित।

क्यों चर्चा में?

निर्माता कंपनियाँ वैश्विक टैरिफ (शुल्क) अस्थिरता के बीच अपनी सप्लाई चेन प्रबंधन के लिए तेजी से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का सहारा ले रही हैं, खासकर अमेरिकी राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्प के नए व्यापार शुल्कों के बाद। सप्लाई चेन में जनरेटिव AI का उपयोग 2024 के $2.7 बिलियन से बढ़कर 2029 तक $55 बिलियन तक पहुँचने की संभावना है।

पृष्ठभूमि:

पिछले पाँच वर्षों में सप्लाई चेन को गंभीर व्यवधानों का सामना करना पड़ा — COVID-19 लॉकडाउन, वैश्विक व्यापार युद्ध, और भू-राजनीतिक तनाव।

पहले अमेरिकी निर्माता टैरिफ से बचाव के लिए माल का बड़ा भंडार रखते थे, लेकिन अब वे "जस्ट-इन-टाइम" (Just in Time) इन्वेंट्री प्रबंधन पर लौट रहे हैं ताकि भंडारण लागत कम हो।

द टॉरो कंपनी जैसी कंपनियाँ AI का उपयोग न केवल परिचालन कार्यों में, बल्कि टैरिफ अपडेट, कच्चे माल की कीमतें और भू-राजनीतिक घटनाओं पर नज़र रखने के लिए भी कर रही हैं।

मौजूदा विकास की मुख्य बातें:

AI की भूमिका:

AI समाचार, सोशल मीडिया पोस्ट, वस्तु कीमतें और व्यापार नीतियों को स्कैन करके यह तय करने में मदद करता है कि क्या खरीदना है, कब खरीदना है और किससे खरीदना है।

AI एजेंट प्लांट्स के बीच सामग्री स्थानांतरित करने या वैकल्पिक आपूर्तिकर्ता चुनने जैसे एक्शन प्लान सुझा सकते हैं।

उद्योग वृद्धि:

सप्लाई चेन के लिए जनरेटिव AI पर खर्च 2029 तक लगभग 20 गुना बढ़ेगा।

प्रमुख सॉफ़्टवेयर प्रदाता: SAP (जर्मनी), Oracle, Coupa, Microsoft, Blue Yonder (Panasonic)।

व्यावहारिक उपयोग:

बड़े शिपमेंट के लिए मौसम-आधारित रूट ऑप्टिमाइज़ेशन (उदाहरण: कोनेकरेन्स के पोर्ट क्रेन)।

अतिरिक्त स्टॉक घटाकर लागत नियंत्रण।

चुनौतियाँ:

AI अभी शुरुआती चरण में है; अधिकांश कंपनियाँ केवल पायलट टेस्ट कर रही हैं।

बड़े पैमाने पर लागू करने पर IT अपग्रेड की वजह से लागत करोड़ों डॉलर तक पहुँच सकती है।

विशेषज्ञ चेतावनी देते हैं कि AI का अति-प्रचार खतरनाक है — यह सहायक है, लेकिन "जादुई हल" नहीं।

मुख्य मुद्दे और चिंताएँ:

अत्यधिक निर्भरता का खतरा: कुछ कंपनियाँ उम्मीद कर रही हैं कि AI बिना मूल समस्याएँ ठीक किए “चमत्कार” कर देगा।

उच्च कार्यान्वयन लागत: उन्नत AI के लिए महँगा इंफ्रास्ट्रक्चर, डेटा इंटीग्रेशन और सिस्टम अपग्रेड चाहिए।

सटीकता की सीमा: AI हर व्यवधान की भविष्यवाणी नहीं कर सकता (जैसे समुद्र में आतंकी हमले)।

हाइप बनाम वास्तविकता: अगर अपेक्षाएँ अवास्तविक हों तो निवेश बर्बाद हो सकता है।

प्रभाव / महत्व:

व्यापारिक मजबूती: AI कंपनियों को अनिश्चित व्यापारिक माहौल में चुस्त और अनुकूल बनाए रखता है।

लागत बचत: कम स्टॉक रखकर कंपनियाँ पूँजी मुक्त कर सकती हैं और भंडारण खर्च घटा सकती हैं।

तकनीकी अपनाने की गति: टैरिफ की अनिश्चितता उन्नत सप्लाई चेन तकनीकों को अपनाने में तेजी लाती है।

प्रतिस्पर्धी बढ़त: जल्दी अपनाने वाले AI उपयोगकर्ता व्यापारिक झटकों और आपूर्ति व्यवधानों पर तेजी से प्रतिक्रिया दे सकते हैं।

वैश्विक संदर्भ:

2008 के आर्थिक संकट, ब्रेक्ज़िट और COVID-19 के दौरान भी तकनीकी अपनाने में इसी तरह की तेज़ी देखी गई थी।

यह प्रवृत्ति वैश्विक स्तर पर सप्लाई चेन के डिजिटलीकरण की ओर इशारा करती है ताकि अप्रत्याशित भू-राजनीतिक और आर्थिक झटकों से निपटा जा सके।

विशेषज्ञ राय:

• आशावादी: AI अस्थिर परिस्थितियों में लचीलापन और निर्णय लेने की गति बढ़ाता है (SAP, GEP, McKinsey)।
• सावधान करने वाले: AI एक उपकरण है, सार्वभौमिक समाधान नहीं; मानवीय निर्णय और पारंपरिक सप्लाई चेन रणनीतियाँ अभी भी महत्वपूर्ण हैं (OECD बिज़नेस सलाहकार बोर्ड सदस्य)।