Mitä tekoäly on hankinnassa?

Yksinkertaisesti sanottuna tekoäly tarkoittaa koneiden tai tietokoneohjelmien kykyä jäljitellä tiettyjä ihmisälyn osa-alueita ja suorittaa tehtäviä. Tekoälyjärjestelmät voivat oppia, ratkaista ongelmia, ymmärtää ihmisen kieltä, järkeä ja jopa ”nähdä” oman ympäristönsä. Tekoäly hankinnassa on tämän edistyneen teknologian käyttöä organisaation keskeisten hankintaprosessien, kuten sopimusten hallinnan ja strategisen kilpailutuksen , automatisoinnissa ja laajentamisessa. Hankintatiimit käyttävät yhä enemmän tekoälyä tehokkuuden lisäämiseen, kustannusten leikkaamiseen, riskien pienentämiseen ja päätöksenteon parantamiseen, kun ne siirtyvät uusiin liiketoiminnan vaatimuksiin ja markkinoiden haasteisiin.

Hankinnan tekoälyn tyypit

Hankinnassa käytetään nykyään viittä tekoälyn päätyyppiä:

1. Tekoäly (AI): yleistermi mille tahansa ohjelmistolle tai algoritmille, jota voidaan pitää ”älykkäänä”
2. Koneoppiminen (ML): tekoälyn osajoukko, koneoppimisen algoritmit voivat tunnistaa tietojoukkojen malleja ja käyttää niitä päätösten, ennusteiden tai ennusteiden tekemiseen
3. Robottiprosessiautomaatio (RPA): algoritmit, jotka jäljittelevät ihmisen toimintaa toistuvien tehtävien suorittamiseksi. RPA:ta ei pidetä teknisesti tekoälytyyppinä, mutta se voi toimia sen avulla.
4. Luonnollisen kielen käsittely (NLP): algoritmit, jotka ymmärtävät, tulkitsevat ja tuottavat ihmisen kieltä – kuten chatbotit, kopilotit ja virtuaaliavustajat
5. Optinen tekstintunnistus (OCR): algoritmit, jotka tunnistavat ja poimivat tekstiä kuvista ja skannatuista asiakirjoista, kuten paperipohjaisista laskuista

Generatiivinen tekoäly hankinnassa

ChatGPT:n livenä loppuvuodesta 2022 lähtien generatiivinen tekoäly on ollut kuuma aihe johtokunnissa ympäri maailmaa. Koska generatiivinen tekoäly pystyy luomaan uutta sisältöä yksinkertaisen käyttöliittymän kautta, se on valmis häiritsemään yrityksiä ja jopa kokonaisia toimialoja. Jotkin ennakoivat hankintatiimit alkavat käyttää sitä tarjouspyyntöasiakirjojen generointiin, täysin uusien prosessien luomiseen ja toimittajien itsenäiseen esivalintaan. Generatiivinen tekoäly hankinnassa on jo lapsenkengissä, mutta sen potentiaali on valtava.

Tekoäly hankinnan käyttötapauksissa

Hankintaan kohdistuu voimakkaita paineita kustannussäästöjen aikaansaamiseksi, riskien pienentämiseksi, kestävyyden parantamiseksi ja strategisemman roolin saavuttamiseksi liiketoiminnassa. Päästäkseen näihin tavoitteisiin ja pysyäkseen muutosten nopeassa tahdissa tiimien on oltava uskomattoman ketteriä – ja niiden on muututtava ennakoivammiksi ja vähemmän reaktiivisiksi kaikessa toiminnassaan. Tekoäly auttaa eräillä hankinnan avainalueilla:

• Menoluokitus ja -analyysi: Menoluokitusalgoritmit voivat nopeasti hakea rivinimikkeistä ja korostaa menoluokkiin liitettäviä avainsanoja lähes täydellisessä tarkkuudessa. Tekoälypohjainen menoanalyysi voi myös auttaa tiimejä tunnistamaan ennakoivasti kustannussäästöjen mahdollisuuksia ja muodostaa perustan paremmille kilpailutuksen, kategorioiden ja menojen hallinnan strategioille.
• Globaali hankintalähteen määritysstrategia: Analysoimalla suuria globaaleja tietojoukkoja koneoppimisalgoritmit voivat tunnistaa toimitustrendien muutokset, ennustaa tulevaa kehitystä ja auttaa tiedottamaan globaaleista hankintalähteen määritysstrategioista.
• Ohjattu ostaminen: AI-avusteiset nimikesuositukset kokoavat yhteen hankintakäytännöt, jotta käyttäjät löytävät etsimänsä helposti, kannustavat käyttämään yrityksen luettelossa tarpeettomien kustannusten välttämiseksi ja antavat hankintaosaston tarjota räätälöityä apua. Se tarjoaa myös nopean pääsyn ensisijaisiin toimittajiin ja sisältää hyödyllisiä kaiteita.
• Älykäs hankintalähteen määritys ja toimittajien hallinta: tekoälypohjainen ohjelmisto voi analysoida toimittajatietokantoja, markkinatrendejä, historiatietoja, ESG-raportteja ja muita tekijöitä, jotka suosittelevat parhaita toimittajia erityistarpeisiin. Se voi myös tarjota kattavan näkemyksen yrityksen tarjontapohjasta, mikä auttaa parantamaan toimittajien suorituskykyä ja edistämään strategisia prioriteetteja.
• RFX:n luonti: AI voi generoida automaattisesti tarjouspyyntöjä, tarjouspyyntöjä, tarjouspyyntöjä ja muita RF-asiakirjoja toimittajaluetteloiden kehittämisestä avainkysymysten laatimiseen.
• Toimittajariskien hallinta: AI-algoritmit voivat nopeasti havaita äkilliset muutokset toimittajan tai toimittajan kanssa ja arvioida, miten muutos vaikuttaa riskiin. He voivat myös louhia miljoonia eri tietolähteitä varoittaakseen yrityksiä mahdollisesta riskistä koko toimitusketjussa.
• Vaatimustenmukaisuus: käyttämällä tekoälyä sopimus-, lasku- ja ostotilaustietojen jäsentämiseen yritykset voivat automaattisesti vertailla maksuehtoja, poistaa kaksoiskappaleita ja tunnistaa vaatimustenvastaisuudet.
• Tietojen poiminta: Luonnollisen kielen käsittely voi poimia tietoja laskuista ja sopimuksista riskien ja petosten tunnistamiseksi, paremman näkemyksen saamiseksi liiketoiminnan menoista ja prosessien nopeuttamiseksi alusta loppuun. NLP voi myös kerätä tietoja ulkoisista lähteistä, kuten markkinaindekseistä, yritysten luottoluokituksista, sosiaalisesta mediasta ja julkisesti saatavilla olevista toimittajista mahdollisuuksien ja riskien havaitsemiseksi.
• Sopimuksen elinkaaren hallinta: tekoälypohjaiset työkalut voivat automaattisesti luoda ensimmäiset sopimusluonnokset, tukea neuvotteluja ja merkitä mahdolliset riskit sopimuskielellä. Ne voivat myös valvoa ehtoja ja määräaikoja varmistaakseen niiden noudattamisen.
• Ostoreskontran automatisointi: Älykäs RPA voi poistaa manuaalisia tehtäviä ostoreskontran prosesseista, nopeuttaa laskujen käsittelyä ja hyväksyntöjä, parantaa tarkkuutta ja varmistaa vaatimustenmukaisuuden. Optinen tekstintunnistus voi lukea avaintietoja paperilaskuista parantaakseen prosessia ja digitalisoidakseen asiakirjoja.

Tekoälyn hyödyt hankintalähteen määrityksessä ja hankinnassa

Tekoälyn integrointi kilpailutukseen ja hankintaan liittyviin prosesseihin tarjoaa monia etuja, kuten:

• Älykkäämpi päätöksenteko: tekoäly pystyy analysoimaan suuria tietomääriä nopeasti ja tarkasti. Tämä datavetoinen lähestymistapa tarjoaa hankinnan ammattilaisille käytännönläheistä näkemystä menomalleista, toimittajien suorituskyvystä ja markkinatrendeistä. Tekoälypohjaiset ennusteanalyysit ja skenaarioanalyysit voivat myös auttaa tiimejä vaihtoehtojen arvioinnissa, riskien vähentämisessä ja parempien kilpailutus- ja menopäätösten tekemisessä.
• Tehokkuus ja automaatio: AI-pohjainen toistuvien ja aikaa vievien tehtävien automatisointi – kuten tietojen syöttö ja laskujen käsittely – parantaa tehokkuutta ja vapauttaa hankinnan ammattilaiset keskittymään strategisempaan työhön.
• Kustannussäästöt: Tekoälyn avulla organisaatiot voivat parantaa toimittajien valintaa, neuvotella paremmista kaupoista ja ennustaa kysyntää tarkemmin – ja saada aikaan merkittäviä kustannussäästöjä. He voivat myös analysoida menomalleja, jotta voidaan tunnistaa lisämahdollisuuksia kustannusten leikkaamiseen ja reagoida niihin.
• Riskien vähentäminen: Tekoälytyökaluilla voidaan ennakoivasti tunnistaa ja arvioida toimittajiin, markkinaolosuhteisiin ja sääntelymuutoksiin liittyviä riskejä, joten hankintatiimit voivat lieventää toimitusketjun häiriöitä ennen kuin se tapahtuu.
• Paremmat suhteet toimittajiin: Tekoäly voi edistää vahvempien ja luotettavampien toimittajasuhteiden kehittämistä ilmoittamalla selkeästi vaatimukset ja odotukset tarjouspyynnöissä sekä valvomalla ja arvioimalla toimittajien suorituskykyä.

Tekoälyn käyttöönoton haasteet hankinnassa

Tekoälyn käyttöönotto hankintaprosesseissa tarjoaa merkittäviä hyötyjä, mutta se voi aiheuttaa myös haasteita.

• Tekoäly tarvitsee erittäin suuria määriä korkealaatuista dataa algoritmien täsmälliseen kouluttamiseen ja päätöksenteon ohjaamiseen, joten yritysten on investoitava tietojen laatuun ja ylläpitoon, jotta vältetään suorituskyvyn heikkeneminen.
• Tekoälyratkaisut on myös integroitava muihin hankintaohjelmistoihin ja ERP-järjestelmiin, jotka vaativat usein väliohjelmistoja, API-liittymiä ja mukautusta.
• Lisäksi tekoälyn toteuttamiseen, hallintaan ja pyörittämiseen tarvitaan oikeita taitoja ja asiantuntemusta, ja nämä ovat joskus lyhyessä kysynnässä.
• Ja lopuksi tekoälyjärjestelmät luottavat usein arkaluonteisiin tietoihin, joten vankka kyberturvallisuus, salaus ja tietosuoja ovat olennaisia.

Haasteisiin siirtyminen vaatii harkittua lähestymistapaa, mutta oikein tekevät organisaatiot voivat hyödyntää tekoälyn valtavia hyötyjä hankinnoissa.

Tekoälyn käyttö hankinnassa: parhaat käytännöt

Tässä on muutamia parhaita käytäntöjä tekoälyn onnistuneelle integroinnille hankintaprosesseihin:

Vaihe 1: Määritä selkeät tavoitteet

Kustannussäästöistä parempaan tehokkuuteen ja parempaan päätöksentekoon, selkeät tavoitteet auttavat ohjaamaan toteutusstrategiaasi.

Vaihe 2: Aloita pienellä pilottihankkeella

Kaikkien hankintaprosessien muuttaminen kerralla on katastrofin resepti. Etsi yksinkertainen, yksinkertainen käyttötapaus, kuten olemassa olevan kilpailutustapahtumaprosessin automatisointi. Näin voit arvioida tekoälyratkaisujesi tehokkuutta valvotussa ympäristössä, tunnistaa mahdolliset haasteet ja tehdä mukautuksia ennen skaalausta.

Vaihe 3: Varmista tietojen laatu ja volyymi

Sieppaa niin paljon olennaista tietoa kuin pystyt – ja puhdista ja valmistele se sen varmistamiseksi, että se on laadukasta, yhdenmukaista ja täydellistä – ennen kuin syötät sen tekoälymalleihin. Tiedon ongelmien ratkaiseminen etukäteen on tekoälyn menestyksen avain. Jätteitä sisään, roskia ulos, kuten sanotaan.

Vaihe 4: Otetaan mukaan keskeiset sidosryhmät

Tee yhteistyötä muiden hankintojen ammattilaisten sekä taloushallinnon ja IT-tiimien kanssa prosessin alkuvaiheessa ja kohdista johtajasponsori sidosryhmäksi. Tämä askel on ratkaisevan tärkeä, jotta voidaan rakentaa ymmärrystä keskeisistä tarpeista, varmistaa yhdenmukaisuus liiketoiminnan tavoitteiden kanssa ja varmistaa ostos.

Vaihe 5: Integroi olemassa oleviin järjestelmiin

Häiriöiden minimoimiseksi ja tekoälyn hyötyjen maksimoimiseksi on tärkeää integroida tekoälyratkaisut olemassa oleviin hankintajärjestelmiin, ERP-järjestelmään ja muihin yrityssovelluksiin.

Vaihe 6: Tarjoa koulutusta ja muutostenhallintaa

Auttaa hankinnan ammattilaisia tutustumaan tekoälytyökaluihin – ja kannustamaan käyttäjien omaksumiseen – tarjoamalla koulutusta ja esittelemällä, miten tekoäly voi auttaa heidän päivittäisissä tehtävissään. Ota käyttöön vankka muutostenhallintastrategia ja näytä, miten hankintatiimisi asiantuntemusta voidaan laajentaa tekoälyteknologialla eikä korvata sillä.

Vaihe 7: Pidä se eettisenä ja turvallisena

Tarkastetaan säännöllisesti tekoälymalleja ja seurataan inhimillisellä valvonnalla oikeudenmukaisuutta, tietosuojamääräysten noudattamista ja eettisiä näkökohtia – erityisesti algoritmien vääristymiä. Ota käyttöön luotettavia kyberturvallisuusmenetelmiä arkaluonteisten tietojen suojaamiseksi ja luottamuksen lisäämiseksi käyttäjien keskuudessa.

Lue lisää