ما هو الذكاء الاصطناعي في مجال الإعداد للشراء؟

بعبارة بسيطة، يشير الذكاء الاصطناعي إلى قدرة الآلات أو برامج الكمبيوتر على محاكاة جوانب معينة من الذكاء البشري وأداء المهام. ويمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التعلم وحل المشكلات وفهم اللغة البشرية والمنطق وحتى "رؤية" بيئتها الخاصة. والذكاء الاصطناعي في الإعداد للشراء هو استخدام هذه التكنولوجيا المتقدمة لأتمتة عمليات الإعداد للشراء الرئيسية في المؤسسة – مثل إدارة العقود وتحديد المصادر الإستراتيجي وتعزيزها. وتستخدم فرق الإعداد للشراء الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد لزيادة الكفاءة وخفض التكاليف والحد من المخاطر وتحسين عملية اتخاذ القرار أثناء تعاملها مع طلبات الأعمال الجديدة ومع تحديات السوق.

أنواع الذكاء الاصطناعي في مجال الإعداد للشراء

هناك خمسة أنواع رئيسية من الذكاء الاصطناعي المستخدم في مجال الإعداد للشراء اليوم:

1. الذكاء الاصطناعي (AI): مصطلح عام لأي برنامج أو خوارزمية يمكن اعتبارها "ذكية"
2. تدريب الآلة (ML): مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، ويمكن لخوارزميات تدريب الآلة التعرف على الأنماط في مجموعات البيانات واستخدامها لاتخاذ قرارات أو إجراء توقعات أو تنبؤات
3. أتمتة العمليات الآلية (RPA): خوارزميات تحاكي الأفعال البشرية لأداء المهام المتكررة. ولا تُعد أتمتة العمليات الآلية من الناحية التقنية نوعًا من الذكاء الاصطناعي ولكن يمكن تشغيلها بواسطته.
4. معالجة اللغات الطبيعية (NLP): خوارزميات يمكنها فهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها—مثل روبوتات الدردشة والأنظمة المساعدة الرقمية والأنظمة المساعدة الافتراضية
5. التمييز البصري للحروف (OCR): خوارزميات يمكنها التعرف على النص واستخراجه من الصور والمستندات الممسوحة ضوئيًا، مثل الفواتير الورقية

الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الإعداد للشراء

لقد كان الذكاء الاصطناعي التوليدي هو الموضوع الساخن في قاعات الاجتماعات حول العالم منذ بدء تشغيل ChatGPT في أواخر عام 2022. ويمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إحداث ثورة في الأعمال وحتى في صناعات بأكملها، وذلك من خلال قدرته على إنشاء محتوى جديد من خلال واجهة مستخدم بسيطة. وقد بدأت بعض فِرق الإعداد للشراء التي تستشرف المستقبل في استخدامه لإنشاء مستندات طلبات اقتراح وإنشاء عمليات جديدة بالكامل وإدراج المورِّدين بالقائمة المختصرة بشكل مستقل. الذكاء الاصطناعي التوليدي في الإعداد للشراء في مهده، ولكن إمكاناته هائلة.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الإعداد للشراء

يواجه مجال الإعداد للشراء ضغوطًا مكثفة لتوفير التكاليف، والحد من المخاطر، وتحسين الاستدامة، ولعب دور أكثر استراتيجية في الأعمال. ولتحقيق هذه الأهداف ومواكبة وتيرة التغيير السريعة، يجب على الفِرَق أن تكون فائقة المرونة—وأن تصبح أكثر استباقية، وأقل انتظارًا للمشكلة ليتم التعامل معها في كل ما تفعله. ويساعد الذكاء الاصطناعي في بعض مجالات الشراء الرئيسية:

• تصنيف النفقات وتحليلها: يمكن لخوارزميات تصنيف النفقات البحث بسرعة من خلال البنود وتمييز الكلمات الأساسية لربطها بفئات الإنفاق بدقة شبه مثالية. ويمكن أيضًا لتحليل الإنفاق المدعوم بالذكاء الاصطناعي مساعدة الفِرق في تحديد فرص توفير التكاليف بشكل استباقي وتشكيل الأساس لتحسين إستراتيجيات تحديد المصادر والفئة وإدارة النفقات.
• إستراتيجية تحديد المصادر العالمي: يمكن لخوارزميات تدريب الآلة، من خلال تحليل مجموعات البيانات العالمية الكبيرة، تحديد التحولات في اتجاهات التوريد، والتنبؤ بالتطورات المستقبلية، والمساعدة في توجيه إستراتيجيات تحديد المصادر العالمي.
• الشراء الموجَّه: تجمع توصيات العناصر بمساعدة الذكاء الاصطناعي سياسات الإعداد للشراء للتيسير على المستخدمين العثور على ما يبحثون عنه، وتشجيع الإنفاق في إطار دليل الشركة لتجنب التكاليف غير الضرورية، وإتاحة الفرصة لقسم الإعداد للشراء لتقديم مساعدة مخصصة. وهو يوفر أيضًا إمكانية الوصول السريع إلى المورِّدين المفضلين مع توفر حواجز مفيدة للحماية.
• إدارة المورِّدين وتحديد المصادر الذكي: يمكن للبرامج التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تحليل قواعد بيانات المورِّدين واتجاهات السوق والبيانات القديمة وتقارير الممارسات البيئية والاجتماعية وحوكمة الشركات وعوامل أخرى للتوصية بأفضل المورِّدين لتلبية احتياجات محددة. ويمكنها أيضًا تقديم رؤية شاملة حول قاعدة التوريد للشركة، وهو ما يساعد على تحسين أداء المورِّدين والنهوض بالأولويات الإستراتيجية.
• إنشاء الطلب: يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء طلب مقترحات تلقائيًا (RFPs) وطلب عروض أسعار (RFQs) ومستندات طلب أخرى—بدءًا من تطوير قوائم المورِّدين وحتى صياغة الأسئلة الأساسية.
• إدارة مخاطر المورِّدين: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي اكتشاف التغييرات المفاجئة لدى المورِّد أو البائع بسرعة وتقييم كيفية تأثير ذلك التغيير على المخاطر. كما يمكنها البحث في الملايين من مصادر البيانات المختلفة لتنبيه الشركات إلى المخاطر المحتملة على مستوى سلسلة التوريدات.
• الالتزام: باستخدام الذكاء الاصطناعي لتشكيل بيانات العقد والفاتورة وأمر الشراء، يمكن للشركات مقارنة شروط الدفع تلقائيًا والقضاء على التكرار والكشف عن عدم الالتزام.
• استخراج البيانات: يمكن من خلال معالجة اللغات الطبيعية استخرج البيانات من الفواتير والعقود لتحديد المخاطر والاحتيال، وتوفير رؤية أكبر للإنفاق في الأعمال، وتسريع العمليات الشاملة. ويمكن أيضًا لمعالجة اللغات الطبيعية التقاط بيانات من مصادر خارجية مثل مؤشرات السوق والتصنيفات الائتمانية للشركة والوسائط الاجتماعية والمعلومات المتاحة للجمهور عن المورِّدين لتحديد الفرص والمخاطر.
• إدارة دورة حياة العقود: يمكن للأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إنشاء المسودات الأولى للعقود ودعم التفاوض ووضع إشارة على المخاطر المحتملة بلغة العقد تلقائيًا. ويمكنها أيضًا مراقبة البنود والشروط بالإضافة إلى المواعيد الأخيرة لضمان الالتزام.
• أتمتة المدفوعات: يمكن لأتمتة العمليات الآلية الذكية القضاء على المهام اليدوية في عمليات المدفوعات وتسريع معالجة الفواتير والاعتمادات وتحسين الدقة وضمان الالتزام. ويمكن لخاصية التمييز البصري للحروف قراءة المعلومات الأساسية من الفواتير الورقية لتحسين العملية ورقمنة المستندات.

مزايا الذكاء الاصطناعي في مجال تحديد المصادر والإعداد للشراء

يوفر تكامل الذكاء الاصطناعي في العمليات المتعلقة بتحديد المصادر والإعداد للشراء عديدًا من الفوائد، بما في ذلك:

• اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة ودقة. ويوفر هذا الأسلوب المعتمد على البيانات لمتخصصي الإعداد للشراء رؤى قابلة للتنفيذ حول أنماط الإنفاق وأداء المورِّدين واتجاهات السوق. ويمكن أيضًا للتحليلات التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتحليل السيناريوهات مساعدة الفِرَق في تقييم الخيارات والحد من المخاطر واتخاذ قرارات أفضل بشأن تحديد المصادر والإنفاق.
• الكفاءة والأتمتة: تعمل الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي للمهام المتكررة والتي تستغرق وقتًا طويلاً — مثل إدخال البيانات ومعالجة الفواتير—على تحسين الكفاءة ومساعدة متخصصي الإعداد للشراء على التركيز على المزيد من العمل الاستراتيجي.
• توفير التكاليف: يمكن للمؤسسات باستخدام الذكاء الاصطناعي تحسين اختيار المورِّدين والتفاوض على صفقات أفضل وتوقع الطلب بشكل أكثر دقة—لتحقيق وفورات كبيرة في التكاليف. ويمكنها أيضًا تحليل أنماط الإنفاق لاكتشاف المزيد من الفرص لخفض التكاليف واتخاذ إجراءات بشأنها.
• الحد من المخاطر: يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي اكتشاف المخاطر المرتبطة بالمورِّدين وظروف السوق والتغييرات التنظيمية بشكل استباقي وتقييمها—حتى تتمكن فِرَق الإعداد للشراء من الحد من تعطل سلسلة التوريدات قبل حدوثه.
• علاقات أفضل مع المورِّدين: من خلال ذكر المتطلبات والتوقعات بوضوح في طلبات الاقتراحات، ومن خلال مراقبة أداء المورِّدين وتقييمه، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساهم في تطوير علاقات أقوى وأكثر موثوقية مع المورِّدين.

تحديات تطبيق استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الإعداد للشراء

في حين أن تطبيق الذكاء الاصطناعي في عمليات الإعداد للشراء يوفر فوائد كبيرة، إلا أنه يمكن أن يشكل بعض التحديات أيضًا.

• يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى أحجام كبيرة جدًا من البيانات عالية الجودة لتدريب الخوارزميات بدقة وتوجيه اتخاذ القرارات—لذا تحتاج الشركات إلى الاستثمار في مبادرات جودة البيانات ومعالجتها لتجنب الأداء دون المستوى.
• كما يجب دمج حلول الذكاء الاصطناعي مع برامج الإعداد للشراء الأخرى وأنظمة تخطيط موارد المؤسسة (ERP) مما يتطلب غالبًا برامج وسيطة وواجهات برمجة تطبيقات وتخصيصًا.
• بالإضافة إلى ذلك، فإن المهارات والخبرات المناسبة ضرورية لتطبيق الذكاء الاصطناعي وإدارته وتشغيله، وغالبًا ما تكون هذه المهارات نادرة التوفر.
• وأخيرًا، غالبًا ما تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي على البيانات الحساسة، لذا يُعد الأمن السيبراني الفعال والتشفير وخصوصية البيانات من بين الأمور الأساسية.

ويتطلب التعامل مع هذه التحديات أسلوبًا مدروسًا، ولكن المؤسسات التي تتبعه بشكل صحيح يمكنها الاستفادة من الفوائد الهائلة للذكاء الاصطناعي في مجال الإعداد للشراء.

كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الإعداد للشراء: أفضل الممارسات

فيما يلي بعض أفضل الممارسات لدمج الذكاء الاصطناعي بنجاح في عمليات الإعداد للشراء الخاصة بك:

الخطوة 1: وضع أهداف واضحة

سيساعد وجود أهداف واضحة في توجيه استراتيجية التطبيق الخاصة بك، بدءًا من التوفير في التكاليف وصولاً إلى زيادة الكفاءة وتحسين اتخاذ القرارات.

الخطوة 2: البدء بمشروع تجريبي صغير

إن محاولة تحويل جميع عمليات الإعداد للشراء الخاصة بك في وقت واحد هي خطوة للفشل. فيمكنك البدء بحالة استخدام بسيطة وواضحة—مثل أتمتة عملية حدث تحديد المصادر—الموجودة لديك. وبهذه الطريقة، يمكنك تقييم فعالية حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك في بيئة خاضعة للرقابة وتحديد أي تحديات وإجراء تعديلات قبل التوسع.

الخطوة 3: التأكد من جودة البيانات وحجمها

يمكنك تسجيل أكبر قدر ممكن من البيانات ذات الصلة—وتنظيفها وتحضيرها للتأكد من أنها عالية الجودة ومتسقة وكاملة—قبل إدخالها في نماذج الذكاء الاصطناعي. وتعد معالجة مشكلات البيانات مقدمًا مفتاحًا لنجاح الذكاء الاصطناعي. فجودة المخرجات قائمة على جودة المدخلات.

الخطوة 4: إشراك أصحاب المصلحة الرئيسيين

يمكنك التعاون مع الزملاء المتخصصين في الإعداد للشراء بالإضافة إلى فِرَق الماليات وتكنولوجيا المعلومات في وقت مبكر من العملية وتعيين راعٍ تنفيذي كصاحب مصلحة. هذه الخطوة ضرورية لتعزيز فهم المتطلبات الرئيسية، وضمان التوافق مع أهداف الأعمال، والحصول على الدعم.

الخطوة 5: التكامل مع الأنظمة الموجودة

لتقليل الاضطراب وتعزيز فوائد الذكاء الاصطناعي، من الضروري دمج حلول الذكاء الاصطناعي مع أنظمة الإعداد للشراء ونظام تخطيط موارد المؤسسة (ERP) والتطبيقات الأخرى للمؤسسات الحالية.

الخطوة 6: توفير التدريب وإدارة التغييرات

يمكنك مساعدة متخصصي الإعداد للشراء على الإلمام بأدوات الذكاء الاصطناعي—وتشجيع اعتماد المستخدم—من خلال توفير التدريب وإظهار كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في مهامهم اليومية. ويمكنك تطبيق استراتيجية قوية لإدارة التغييرات وإظهار كيف يمكن تعزيز خبرة فريق الإعداد للشراء لديك—وعدم استبدالها—واستخدام تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.

الخطوة 7: الحفاظ على الأخلاقيات والأمان

يمكنك إجراء التدقيق المنتظم لنماذج الذكاء الاصطناعي وإجراء المراقبة بإشراف بشري من أجل تحقيق الإنصاف والالتزام بلوائح خصوصية البيانات والاعتبارات الأخلاقية—خاصةً الانحياز في الخوارزميات. ويمكنك تطبيق أساليب قوية للأمن السيبراني لحماية البيانات الحساسة وبناء الثقة بين المستخدمين.

قراءة المزيد