Co je umělá inteligence v nákupu?

Zjednodušeně řečeno, umělá inteligence označuje schopnost strojů nebo počítačových programů napodobovat určité aspekty lidské inteligence a plnit úkoly. Systémy umělé inteligence se mohou učit, řešit problémy, rozumět lidskému jazyku, rozumu a dokonce „vidět“ své vlastní prostředí. Umělá inteligence v nákupu je použití této pokročilé technologie k automatizaci a rozšíření klíčových nákupních procesů v organizaci – jako je správa smluv a strategické zajišťování zdrojů . Nákupní týmy stále více využívají umělou inteligenci ke zvýšení efektivity, snížení nákladů, zmírnění rizik a zlepšení rozhodování, protože se orientují na nové obchodní požadavky a výzvy trhu.

Typy nákupní umělé inteligence

V současné době se v nákupu používá pět hlavních typů umělé inteligence:

1. Umělá inteligence (AI): paušální pojem pro jakýkoli software nebo algoritmus, který lze považovat za „chytrý“
2. Strojové učení (ML): podmnožina umělé inteligence, algoritmy strojového učení mohou rozpoznat vzory v množinách dat a použít je k rozhodování, prognózám nebo predikcím
3. Robotická automatizace procesů (RPA): algoritmy, které napodobují lidské akce k provádění opakujících se úloh. RPA není technicky považován za typ umělé inteligence, ale může jím být poháněn.
4. Zpracování přirozeného jazyka (NLP): algoritmy, které umí porozumět, interpretovat a generovat lidský jazyk – jako jsou chatboti, kopiloti a virtuální asistenti
5. Optické rozpoznávání znaků (OCR): algoritmy, které umí rozpoznat a extrahovat text z obrázků a naskenovaných dokumentů, jako jsou papírové faktury

Generativní umělá inteligence v pořízení

Od roku 2022, kdy ChatGPT začal fungovat, je generativní umělá inteligence žhavým tématem v zasedacích místnostech po celém světě. Díky své schopnosti vytvářet nový obsah prostřednictvím jednoduchého uživatelského rozhraní je generativní umělá inteligence určena k narušení podniků a dokonce i celých odvětví. Některé progresivní nákupní týmy ji začínají používat ke generování RFP dokumentů, vytváření zcela nových procesů a samostatnému užšímu výběru dodavatelů. Generativní umělá inteligence v pořizování je v plenkách, ale její potenciál je obrovský.

Umělá inteligence v případech použití pořízení

Zadávání veřejných zakázek je pod silným tlakem, aby přineslo úspory nákladů, zmírnilo rizika, zlepšilo udržitelnost a hrálo strategičtější roli v podnikání. K dosažení těchto cílů a udržení krok s rychlým tempem změn musí být týmy neuvěřitelně agilní – a aby se staly proaktivnějšími a méně reaktivními ve všem, co dělají. Umělá inteligence pomáhá v některých klíčových oblastech nákupu:

• Klasifikace a analýza výdajů: Algoritmy klasifikace výdajů mohou rychle prohledávat jednotlivé položky a zvýraznit klíčová slova, která se propojí s výdajovými kategoriemi s téměř dokonalou přesností. Analýza výdajů založená na umělé inteligenci může také pomoci týmům proaktivně identifikovat příležitosti k úsporám nákladů a vytvořit základ pro lepší strategický nákup, kategorii a správu výdajů.
• Globální strategie nalezení zdroje odběru: Díky analýze velkých globálních datových sad mohou algoritmy strojového učení identifikovat změny v dodavatelských trendech, předvídat budoucí vývoj a pomoci informovat globální strategie nalezení zdroje odběru.
• Vedené nakupování: Doporučení položek s podporou umělé inteligence spojují nákupní politiky, aby uživatelé snadno našli to, co hledají, podpořili výdaje v katalogu společnosti, aby se vyhnuli zbytečným nákladům, a nechávají oddělení nákupu nabízet pomoc na míru. Poskytuje také rychlý přístup k preferovaným dodavatelům a zároveň obsahuje užitečná opatření.
• Inteligentní zajišťování zdrojů a správa dodavatelů: Software využívající umělou inteligenci může analyzovat databáze dodavatelů, trendy na trhu, historická data, výkazy ESG a další faktory pro doporučení nejlepších dodavatelů pro konkrétní potřeby. Může také poskytnout komplexní vhled do dodavatelské základny společnosti, což pomáhá zlepšovat výkonnost dodavatelů a prosazovat strategické priority.
• Vytvoření RFX: Umělá inteligence může automaticky generovat žádosti o návrhy, poptávky (RFQ) a další dokumenty RF – od vývoje seznamů dodavatelů až po vypracování klíčových otázek.
• Řízení rizika dodavatele: Algoritmy umělé inteligence mohou u dodavatele nebo dodavatele rychle detekovat náhlé změny a posoudit, jaký dopad bude mít tato změna na riziko. Mohou také těžit miliony různých zdrojů údajů, aby upozornily společnosti na potenciální rizika v celém dodavatelském řetězci.
• Shoda: Pomocí umělé inteligence ke strukturování dat smluv, faktur a objednávek mohou společnosti automaticky porovnávat platební podmínky, eliminovat duplicitu a zjišťovat nesoulad.
• Extrakce dat: Zpracování v přirozeném jazyce může extrahovat data z faktur a smluv, aby bylo možné identifikovat rizika a podvody, poskytnout lepší přehled o obchodních výdajích a urychlit komplexní procesy. NLP může také zachycovat data z externích zdrojů, jako jsou tržní indexy, ratingy společností, sociální média a veřejně dostupné informace o dodavatelích pro zjištění příležitostí a rizik.
• Správa životního cyklu smluv: Nástroje založené na umělé inteligenci mohou automaticky generovat první návrhy smluv, podporovat vyjednávání a označovat potenciální rizika v jazyce smlouvy. Mohou také sledovat obchodní podmínky a lhůty pro zajištění souladu.
• Automatizace účetnictví dodavatelů: Inteligentní RPA může eliminovat manuální úlohy v procesech účetnictví dodavatelů, urychlit zpracování a schvalování faktur, zlepšit přesnost a zajistit shodu. Optické rozpoznávání znaků může číst klíčové informace z papírových faktur, aby se zlepšil proces a digitalizovaly dokumenty.

Výhody umělé inteligence při zajišťování zdrojů a pořizování

Integrace umělé inteligence do procesů souvisejících se strategickým nákupem nabízí mnoho výhod, včetně:

• Chytřejší rozhodování: Umělá inteligence dokáže rychle a přesně analyzovat velké objemy dat. Tento přístup založený na datech poskytuje profesionálům v oblasti nákupu užitečné analýzy výdajových vzorců, výkonnosti dodavatelů a trendů na trhu. Prediktivní analýzy a analýzy scénářů založené na umělé inteligenci mohou také týmům pomoci posoudit možnosti, zmírnit rizika a činit lepší rozhodování o nalezení zdroje odběru a výdajích.
• Efektivita a automatizace: Automatizace opakujících se a časově náročných úloh využívajících umělou inteligenci – jako je zadávání dat a zpracování faktur – zvyšuje efektivitu a uvolňuje profesionály v oblasti nákupu, aby se zaměřili na strategičtější práci.
• Úspory nákladů: Díky umělé inteligenci mohou organizace zlepšit výběr dodavatelů, vyjednávat lepší obchody a přesněji předpovídat poptávku – a dosáhnout tak významných úspor nákladů. Mohou také analyzovat vzorce výdajů, aby identifikovaly další příležitosti ke snížení nákladů a reagovaly na ně.
• Zmírňování rizik: Nástroje umělé inteligence mohou proaktivně identifikovat a posoudit rizika spojená s dodavateli, tržními podmínkami a regulačními změnami – nákupní týmy tak mohou zmírnit narušení dodavatelského řetězce dříve, než k němu dojde.
• Lepší vztahy s dodavateli: Díky jasnému uvedení požadavků a očekávání v žádostech o návrhy a monitorování a hodnocení výkonnosti dodavatelů může umělá inteligence přispět k rozvoji silnějších a spolehlivějších vztahů s dodavateli.

Problémy s implementací umělé inteligence v pořizování

I když implementace umělé inteligence v procesech pořízení nabízí významné výhody, může také představovat určité problémy.

• Umělá inteligence potřebuje velmi velké objemy vysoce kvalitních dat k přesnému trénování algoritmů a vedení rozhodování – společnosti proto musí investovat do iniciativ v oblasti kvality dat a údržby, aby se předešlo dílčímu výkonu.
• Řešení umělé inteligence musí být také integrována s dalším nákupním softwarem a ERP systémy, které často vyžadují middleware, API a přizpůsobení.
• Kromě toho jsou potřebné správné dovednosti a odborné znalosti pro implementaci, řízení a provoz umělé inteligence, a to je někdy krátká poptávka.
• A konečně, systémy umělé inteligence často spoléhají na citlivá data, takže robustní kybernetická bezpečnost, šifrování a ochrana dat jsou nezbytné.

Navigace v těchto výzvách vyžaduje promyšlený přístup, ale organizace, které to dělají správně, mohou uvolnit obrovské výhody umělé inteligence v nákupu.

Jak používat umělou inteligenci v nákupu: osvědčené postupy

Zde jsou uvedeny některé doporučené postupy pro úspěšnou integraci umělé inteligence do nákupních procesů:

Krok 1: Definujte jasné cíle

Díky jasným cílům, od úspor nákladů až po vyšší efektivitu a lepší rozhodování, se bude řídit vaše implementační strategie.

Krok 2: Začněte malým pilotním projektem

Pokus o transformaci všech procesů pořízení najednou je receptem na katastrofu. Začněte jednoduchým přímočarým případem použití, například automatizací stávajícího procesu událostí strategického nakupování. Tímto způsobem můžete posoudit efektivitu svých řešení umělé inteligence v kontrolovaném prostředí, identifikovat případné problémy a před rozšířením provést úpravy.

Krok 3: Zajištění kvality a objemu dat

Zachyťte co nejvíce relevantních dat – a očistěte je a připravte, abyste se ujistili, že jsou vysoce kvalitní, konzistentní a úplná – než je vložíte do modelů umělé inteligence. Řešení problémů s daty předem je klíčem k úspěchu umělé inteligence. Odpadky dovnitř, odpadky ven, jak se říká.

Krok 4: Zapojte klíčové zúčastněné strany

V rané fázi procesu spolupracujte s kolegy z oblasti nákupu, finančními a IT týmy a jako zainteresovanou stranu přiřaďte výkonného sponzora. Tento krok je zásadní pro pochopení klíčových potřeb, zajištění souladu s obchodními cíli a zajištění nákupu.

Krok 5: Integrace se stávajícími systémy

Pro minimalizaci narušení provozu a maximalizaci výhod umělé inteligence je důležité integrovat řešení umělé inteligence se stávajícími nákupními systémy, ERP a dalšími podnikovými aplikacemi.

Krok 6: Poskytnutí školení a řízení změn

Pomozte profesionálům v oblasti nákupu seznámit se s nástroji umělé inteligence a povzbudit jejich přijetí uživateli tím, že jim poskytnete školení a ukážete, jak může umělá inteligence pomoci s jejich každodenními úkoly. Implementujte robustní strategii řízení změn a ukažte, jak lze odborné znalosti vašeho nákupního týmu rozšířit – a nikoli nahradit – pomocí technologie umělé inteligence.

Krok 7: Udržujte ji etickou a bezpečnou

Pravidelný audit modelů umělé inteligence a monitorování s lidským dohledem kvůli spravedlnosti, dodržování předpisů o ochraně osobních údajů a etickým úvahám – zejména předpojatosti v algoritmech. Implementujte robustní metody kybernetické bezpečnosti, které chrání citlivé údaje a budují důvěru mezi uživateli.

Další informace