Τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη στις προμήθειες;

Με απλά λόγια, η τεχνητή νοημοσύνη αναφέρεται στην ικανότητα των μηχανών ή των προγραμμάτων υπολογιστών να μιμούνται ορισμένες πτυχές της ανθρώπινης νοημοσύνης και να εκτελούν εργασίες. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να μάθουν, να επιλύσουν προβλήματα, να κατανοήσουν την ανθρώπινη γλώσσα, τη λογική, ακόμη και να «δουν» το δικό τους περιβάλλον. Η τεχνητή νοημοσύνη στον εφοδιασμό είναι η χρήση αυτής της προηγμένης τεχνολογίας για την αυτοματοποίηση και τη βελτίωση βασικών διαδικασιών εφοδιασμού σε έναν οργανισμό - όπως η διαχείριση συμβάσεων και η στρατηγική προμήθευση . Οι ομάδες εφοδιασμού χρησιμοποιούν όλο και περισσότερο την τεχνητή νοημοσύνη για να αυξήσουν την αποδοτικότητα, να μειώσουν τα κόστη, να μετριάσουν τους κινδύνους και να βελτιώσουν τη λήψη αποφάσεων καθώς πλοηγούνται στις νέες επιχειρηματικές απαιτήσεις και τις προκλήσεις της αγοράς.

Τύποι τεχνητής νοημοσύνης προμήθειας

Υπάρχουν πέντε κύριοι τύποι τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται στις προμήθειες σήμερα:

1. Τεχνητή νοημοσύνη (ΑΙ): γενικός όρος για οποιοδήποτε λογισμικό ή αλγόριθμο που μπορεί να θεωρηθεί «έξυπνος»
2. Μηχανική μάθηση (ML): ένα υποσύνολο της AI, αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να αναγνωρίζουν πρότυπα σε ομάδες δεδομένων και να τα χρησιμοποιούν για τη λήψη αποφάσεων, προβλέψεων ή προβλέψεων
3. Ρομποτική αυτοματοποίηση διεργασιών (RPA): αλγόριθμοι που μιμούνται ανθρώπινες ενέργειες για την εκτέλεση επαναλαμβανόμενων εργασιών. Το RPA δεν θεωρείται τεχνικά ως ένας τύπος AI αλλά μπορεί να τροφοδοτηθεί από αυτόν.
4. Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP): αλγόριθμοι που μπορούν να κατανοήσουν, να ερμηνεύσουν και να δημιουργήσουν ανθρώπινη γλώσσα - όπως chatbots, copilots και εικονικοί βοηθοί
5. Οπτική αναγνώριση χαρακτήρων (OCR): αλγόριθμοι που μπορούν να αναγνωρίζουν και να εξάγουν κείμενο από εικόνες και σαρωμένα έγγραφα, όπως έντυπα τιμολόγια

Παραγωγική AI σε προμήθεια

Από τότε που το ChatGPT πήγε ζωντανά στα τέλη του 2022, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη είναι το καυτό θέμα στις αίθουσες συνεδριάσεων σε όλο τον κόσμο. Με την ικανότητά του να δημιουργεί νέο περιεχόμενο μέσω ενός απλού περιβάλλοντος εργασίας χρήστη, η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη είναι έτοιμη να διαταράξει τις επιχειρήσεις, ακόμη και ολόκληρους κλάδους. Μερικές μελλοντοστραφείς ομάδες προμηθειών αρχίζουν να το χρησιμοποιούν για τη δημιουργία εγγράφων RFP, τη δημιουργία εντελώς νέων διαδικασιών και την αυτόνομη λίστα προμηθευτών. Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη στις προμήθειες βρίσκεται στα σπάργανα, αλλά οι δυνατότητές της είναι τεράστιες.

AI σε περιπτώσεις χρήσης προμήθειας

Οι δημόσιες συμβάσεις βρίσκονται υπό έντονη πίεση για την εξοικονόμηση κόστους, τον μετριασμό του κινδύνου, τη βελτίωση της βιωσιμότητας και διαδραματίζουν πιο στρατηγικό ρόλο στην επιχείρηση. Για να επιτύχουν αυτούς τους στόχους και να συμβαδίσουν με τους γρήγορους ρυθμούς της αλλαγής, οι ομάδες πρέπει να είναι απίστευτα ευέλικτες - και να γίνουν πιο προορατικές και λιγότερο αντιδραστικές, σε ό,τι κάνουν. Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά σε ορισμένους βασικούς τομείς των προμηθειών:

• Κατηγοριοποίηση και ανάλυση δαπανών: Οι αλγόριθμοι κατηγοριοποίησης δαπανών μπορούν να αναζητήσουν γρήγορα μέσω στοιχείων γραμμής και να επισημάνουν λέξεις-κλειδιά για να συνδεθούν με κατηγορίες δαπανών με σχεδόν τέλεια ακρίβεια. Η ανάλυση δαπανών με AI μπορεί επίσης να βοηθήσει τις ομάδες να αναγνωρίσουν προληπτικά ευκαιρίες για εξοικονόμηση κόστους και να διαμορφώσουν τη βάση για καλύτερη προμήθευση, κατηγορία και στρατηγικές διαχείρισης δαπανών.
• Παγκόσμια στρατηγική προμήθευσης: Αναλύοντας μεγάλες παγκόσμιες ομάδες δεδομένων, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να εντοπίσουν αλλαγές στις τάσεις εφοδιασμού, να προβλέψουν μελλοντικές εξελίξεις και να βοηθήσουν στην ενημέρωση των παγκόσμιων στρατηγικών προμήθευσης.
• Καθοδηγούμενες αγορές: Οι προτάσεις είδους υποβοηθούμενες από την AI συγκεντρώνουν πολιτικές εφοδιασμού για να είναι απλό για τους χρήστες να βρουν αυτό που αναζητούν, να ενθαρρύνουν τις δαπάνες εντός του καταλόγου της εταιρίας για να αποφύγουν περιττά έξοδα και να επιτρέψουν στο τμήμα προμηθειών να προσφέρει προσαρμοσμένη βοήθεια. Παρέχει επίσης τη γρήγορη πρόσβαση στους προτιμημένους προμηθευτές ενσωματώνοντας τα χρήσιμα προστατευτικά κιγκλιδώματα.
• Έξυπνη διαχείριση προμηθειών και προμηθευτών: Το λογισμικό που παρέχεται από την AI μπορεί να αναλύσει τις βάσεις δεδομένων προμηθευτών, τις τάσεις της αγοράς, τα ιστορικά δεδομένα, τις αναφορές ESG και άλλους παράγοντες για να προτείνει τους καλύτερους προμηθευτές για συγκεκριμένες ανάγκες. Μπορεί επίσης να παρέχει ολοκληρωμένες πληροφορίες για την εφοδιαστική βάση μιας εταιρείας, βοηθώντας στη βελτίωση της απόδοσης των προμηθευτών και στην προώθηση στρατηγικών προτεραιοτήτων.
• Δημιουργία RFX: Το AI μπορεί να δημιουργήσει αυτόματα αίτηση για προτάσεις, (RFPs), αίτηση για προσφορές (RFQs) και άλλα έγγραφα RF—από την ανάπτυξη λιστών προμηθευτών έως την σύνταξη βασικών ερωτήσεων.
• Διαχείριση κινδύνου προμηθευτή: Οι αλγόριθμοι AI μπορούν γρήγορα να εντοπίσουν ξαφνικές αλλαγές με έναν προμηθευτή ή προμηθευτή και να αξιολογήσουν πώς αυτή η αλλαγή θα επηρεάσει τον κίνδυνο. Μπορούν επίσης να εξορύξουν εκατομμύρια διαφορετικές πηγές δεδομένων για να προειδοποιήσουν τις εταιρείες για δυνητικό κίνδυνο σε ολόκληρη την εφοδιαστική αλυσίδα.
• Συμμόρφωση: Χρησιμοποιώντας το AI για να δομήσουν τα δεδομένα σύμβασης, τιμολογίου και PO, οι εταιρίες μπορούν αυτόματα να συγκρίνουν τους όρους πληρωμής, να εξαλείψουν την διπλοεγγραφή και να ταυτοποιήσουν τη μη συμμόρφωση.
• Εξαγωγή δεδομένων: Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας μπορεί να εξάγει δεδομένα από τιμολόγια και συμβάσεις για να εντοπίσει τον κίνδυνο και την απάτη, να παρέχει περισσότερες πληροφορίες για τις επιχειρηματικές δαπάνες και να επιταχύνει τις διαδικασίες end-to-end. Η NLP μπορεί επίσης να συλλέξει δεδομένα από εξωτερικές πηγές, όπως δείκτες αγοράς, αξιολογήσεις πιστοληπτικής ικανότητας εταιρειών, μέσα κοινωνικής δικτύωσης και δημόσια διαθέσιμες πληροφορίες σχετικά με τους προμηθευτές για να εντοπίσουν ευκαιρίες και κινδύνους.
• Διαχείριση κύκλου ζωής σύμβασης: Τα εργαλεία που υποστηρίζονται από AI μπορούν να δημιουργήσουν αυτόματα πρώτα πρόχειρα συμβάσεων, να υποστηρίξουν τη διαπραγμάτευση και να επισημάνουν πιθανούς κινδύνους στη γλώσσα σύμβασης. Μπορούν επίσης να παρακολουθούν τους όρους και τις προϋποθέσεις καθώς και τις προθεσμίες για τη διασφάλιση της συμμόρφωσης.
• Αυτοματοποίηση AP: Το Intelligent RPA μπορεί να εξαλείψει τις μη αυτόματες εργασίες στις διαδικασίες πληρωτέων λογαριασμών, επιταχύνοντας την επεξεργασία και τις εγκρίσεις τιμολογίων, βελτιώνοντας την ακρίβεια και διασφαλίζοντας συμμόρφωση. Η οπτική αναγνώριση χαρακτήρων μπορεί να διαβάσει βασικές πληροφορίες από έντυπα τιμολόγια για να βελτιώσει τη διαδικασία και να ψηφιοποιήσει τα έγγραφα.

Οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στην προμήθεια και τον εφοδιασμό

Η ενοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης στις διαδικασίες προμήθειας και προμήθειας προσφέρει πολλά οφέλη, όπως:

• Εξυπνότερη λήψη αποφάσεων: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει μεγάλους όγκους δεδομένων γρήγορα και με ακρίβεια. Αυτή η προσέγγιση βάσει δεδομένων παρέχει στους επαγγελματίες προμηθειών σημαντικές πληροφορίες για τα πρότυπα δαπανών, την απόδοση προμηθευτών και τις τάσεις της αγοράς. Η ανάλυση προγνωστικών αναλύσεων και σεναρίων που υποστηρίζεται από AI μπορεί επίσης να βοηθήσει τις ομάδες να αξιολογήσουν τις επιλογές, να μετριάσουν τον κίνδυνο και να λάβουν καλύτερες αποφάσεις προμηθειών και δαπανών.
• Αποδοτικότητα και αυτοματοποίηση: Η αυτοματοποίηση με AI επαναλαμβανόμενων και χρονοβόρων εργασιών —όπως η καταχώριση δεδομένων και η επεξεργασία τιμολογίων— βελτιώνει την αποτελεσματικότητα και απελευθερώνει τους επαγγελματίες εφοδιασμού να επικεντρωθούν σε πιο στρατηγική εργασία.
• Εξοικονόμηση κόστους: Με την τεχνητή νοημοσύνη, οι οργανισμοί μπορούν να βελτιώσουν την επιλογή προμηθευτών, να διαπραγματευτούν καλύτερες συμφωνίες και να προβλέψουν με μεγαλύτερη ακρίβεια τη ζήτηση - για σημαντική εξοικονόμηση κόστους. Μπορούν επίσης να αναλύσουν πρότυπα δαπανών για να εντοπίσουν, και να δράσουν, πρόσθετες ευκαιρίες για μείωση του κόστους.
• Μετριασμός κινδύνου: Τα εργαλεία AI μπορούν να εντοπίσουν και να αξιολογήσουν προληπτικά τους κινδύνους που σχετίζονται με τους προμηθευτές, τις συνθήκες της αγοράς και τις ρυθμιστικές αλλαγές - έτσι οι ομάδες εφοδιασμού μπορούν να μετριάσουν τη διακοπή της εφοδιαστικής αλυσίδας πριν συμβεί.
• Καλύτερες σχέσεις με προμηθευτές: Δηλώνοντας σαφώς τις απαιτήσεις και τις προσδοκίες στις αιτήσεις για προτάσεις, και παρακολουθώντας και αξιολογώντας την απόδοση του προμηθευτή, το AI μπορεί να συμβάλει στην ανάπτυξη ισχυρότερων, πιο αξιόπιστων σχέσεων προμηθευτών.

Προκλήσεις για την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στις δημόσιες συμβάσεις

Ενώ η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στις διαδικασίες προμήθειας προσφέρει σημαντικά οφέλη, μπορεί να δημιουργήσει επίσης ορισμένες προκλήσεις.

• Η τεχνητή νοημοσύνη χρειάζεται πολύ μεγάλο όγκο δεδομένων υψηλής ποιότητας για να εκπαιδεύσει με ακρίβεια αλγορίθμους και να καθοδηγήσει τη λήψη αποφάσεων - έτσι οι εταιρείες πρέπει να επενδύσουν σε πρωτοβουλίες ποιότητας δεδομένων και συντήρησης για να αποφύγουν την απόδοση.
• Οι λύσεις AI πρέπει επίσης να ενοποιηθούν με άλλα συστήματα λογισμικού προμηθειών και ERP, που συχνά απαιτούν ενδιάμεσο λογισμικό, APIs και παραμετροποίηση.
• Επιπλέον, οι σωστές δεξιότητες και η εμπειρογνωμοσύνη είναι απαραίτητες για την εφαρμογή, τη διαχείριση και τη λειτουργία της τεχνητής νοημοσύνης, και αυτές είναι μερικές φορές σε μικρή ζήτηση.
• Και τέλος, τα συστήματα βασίζονται συχνά σε ευαίσθητα δεδομένα, έτσι η ισχυρή κυβερνοασφάλεια, η κρυπτογράφηση και η ιδιωτικότητα των δεδομένων είναι απαραίτητα.

Η πλοήγηση σε αυτές τις προκλήσεις απαιτεί μια στοχαστική προσέγγιση, αλλά οι οργανισμοί που το κάνουν σωστά μπορούν να ξεκλειδώσουν τα τεράστια οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης στις προμήθειες.

Πώς να χρησιμοποιήσετε το AI στην προμήθεια: Βέλτιστες πρακτικές

Εδώ είναι μερικές βέλτιστες πρακτικές για την επιτυχή ενοποίηση του AI στις διαδικασίες προμήθειας:

Βήμα 1: Ορισμός σαφών στόχων

Από την εξοικονόμηση κόστους έως τη μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα και την καλύτερη λήψη αποφάσεων, η ύπαρξη σαφών στόχων θα βοηθήσει στην καθοδήγηση της στρατηγικής εφαρμογής σας.

Βήμα 2: Ξεκινήστε με ένα μικρό πιλοτικό έργο

Η προσπάθεια μετασχηματισμού όλων των διαδικασιών προμήθειας ταυτόχρονα είναι μια συνταγή για καταστροφή. Βρείτε μια απλή, απλή περίπτωση χρήσης - όπως αυτοματοποίηση της υπάρχουσας διαδικασίας διαγωνισμού προμήθευσης - για να ξεκινήσετε. Με αυτόν τον τρόπο μπορείτε να αξιολογήσετε την αποτελεσματικότητα των λύσεων AI σε ένα ελεγχόμενο περιβάλλον, να εντοπίσετε τυχόν προκλήσεις και να κάνετε προσαρμογές πριν κλιμακωθείτε.

Βήμα 3: Διασφαλίστε την ποιότητα και τον όγκο των δεδομένων

Καταγράψτε όσα περισσότερα σχετικά δεδομένα μπορείτε - και καθαρίστε και προετοιμάστε τα για να βεβαιωθείτε ότι είναι υψηλής ποιότητας, συνεπή και ολοκληρωμένα - πριν τα τροφοδοτήσετε με μοντέλα ΑΙ. Η αντιμετώπιση ζητημάτων δεδομένων εκ των προτέρων είναι το κλειδί για την επιτυχία της τεχνητής νοημοσύνης. Σκουπίδια μέσα, σκουπίδια έξω, όπως λένε.

Βήμα 4: Ενσωμάτωση των βασικών ενδιαφερόμενων μερών

Συνεργαστείτε με συναδέλφους επαγγελματίες προμηθειών καθώς και με ομάδες οικονομικών και ΙΤ νωρίς στη διαδικασία και αντιστοιχίστε έναν εκτελεστικό χορηγό ως ενδιαφερόμενο. Αυτό το βήμα είναι ζωτικής σημασίας για την κατανόηση των βασικών αναγκών, τη διασφάλιση της ευθυγράμμισης με τους επιχειρηματικούς στόχους και την εξασφάλιση αγοράς.

Βήμα 5: Ενοποίηση με υπάρχοντα συστήματα

Για να ελαχιστοποιήσετε τη διακοπή και να μεγιστοποιήσετε τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης, είναι σημαντικό να ενοποιήσετε τις λύσεις AI με τα υπάρχοντα συστήματα εφοδιασμού, το ERP και άλλες επιχειρηματικές εφαρμογές.

Βήμα 6: Παροχή εκπαίδευσης και διαχείριση αλλαγών

Βοηθήστε τους επαγγελματίες εφοδιασμού να εξοικειωθούν με τα εργαλεία AI - και να ενθαρρύνουν την υιοθέτηση από τους χρήστες - παρέχοντας εκπαίδευση και επιδεικνύοντας πώς η AI μπορεί να βοηθήσει στις καθημερινές τους εργασίες. Υλοποιήστε μια ισχυρή στρατηγική διαχείρισης αλλαγών και δείξτε πώς η τεχνογνωσία της ομάδας προμηθειών σας μπορεί να αυξηθεί - και όχι να αντικατασταθεί - από την τεχνολογία AI.

Βήμα 7: Διατηρήστε το ηθικό και ασφαλές

Τακτικός έλεγχος των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης και παρακολούθηση με ανθρώπινη εποπτεία για δικαιοσύνη, συμμόρφωση με τους κανονισμούς περί απορρήτου δεδομένων και ηθικά ζητήματα - ειδικά μεροληψία στους αλγορίθμους. Εφαρμογή ισχυρών μεθόδων κυβερνοασφάλειας για την προστασία των ευαίσθητων δεδομένων και την οικοδόμηση εμπιστοσύνης μεταξύ των χρηστών.

Διαβάστε περισσότερα