Czym jest sztuczna inteligencja w obszarze zakupów?

Mówiąc najprościej, sztuczna inteligencja odnosi się do zdolności maszyn lub programów komputerowych do naśladowania niektórych aspektów ludzkiej inteligencji i wykonywania zadań. Systemy sztucznej inteligencji mogą uczyć się, rozwiązywać problemy, rozumieć język ludzki, rozumować, a nawet „widzieć” własne środowisko. Sztuczna inteligencja w obszarze zakupów to wykorzystanie tej zaawansowanej technologii do automatyzacji i usprawniania kluczowych procesów zakupowych w organizacji, takich jak zarządzanie kontraktami i strategiczne określanie źródeł dostaw. Zespoły ds. zakupów w coraz większym stopniu wykorzystują sztuczną inteligencję do zwiększania wydajności, obniżania kosztów, ograniczania ryzyka i usprawniania procesu podejmowania decyzji, gdy stają przed nowymi wymaganiami biznesowymi i wyzwaniami rynkowymi.

Rodzaje AI w obszarze zakupów

Obecnie w obszarze zakupów używanych jest pięć głównych typów sztucznej inteligencji:

1. Sztuczna inteligencja (AI). Jest to termin ogólny, odnoszący się do dowolnego oprogramowania lub algorytmu, które można uznać za „inteligentne”.
2. Uczenie maszynowe (ML). Jest to element sztucznej inteligencji. Algorytmy uczenia maszynowego mogą rozpoznawać wzorce w zbiorach danych i wykorzystywać je przy podejmowaniu decyzji, prognozowaniu lub przewidywaniu.
3. Zrobotyzowana automatyzacja procesów (RPA). Są to algorytmy naśladujące ludzkie działania przy wykonywaniu powtarzalnych zadań. Z technicznego punktu widzenia technologia RPA nie jest uznawana za rodzaj AI, ale może być oparta na sztucznej inteligencji.
4. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Są to algorytmy, które mogą rozumieć, interpretować i generować język ludzki — takie jak chatboty i asystenci wirtualni.
5. Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR). Są to algorytmy umożliwiające rozpoznawanie i wyodrębnianie tekstu z obrazów i zeskanowanych dokumentów, takich jak faktury papierowe.

Generatywna AI w obszarze zakupów

Od czasu uruchomienia rozwiązania ChatGPT pod koniec 2022 roku generatywna sztuczna inteligencja stanowi gorący temat w dyskusjach zarządów na całym świecie. Ze względu na możliwość tworzenia nowych treści za pośrednictwem prostego interfejsu użytkownika generatywna sztuczna inteligencja może wywrócić działalność firm, a nawet całe branże, do góry nogami. Niektóre patrzące w przyszłość zespoły ds. zakupów już zaczynają używać jej do generowania dokumentów RFP, tworzenia całkowicie nowych procesów i samodzielnego sporządzania zestawień dostawców. Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji w obszarze zakupów dopiero się zaczyna, ale jej potencjał jest ogromny.

Obszary zastosowania sztucznej inteligencji w zakupach

Działy zakupów znajdują się pod silną presją: muszą dbać o oszczędność kosztów, ograniczać ryzyko, przyczyniać się do zrównoważonego rozwoju i odgrywać bardziej strategiczną rolę w firmie. Aby zrealizować te cele i nadążyć za szybkim tempem zmian, zespoły muszą wykazywać niezwykłą zwinność — i stać się bardziej aktywne, a mniej reaktywne w swoich działaniach. AI pomaga w niektórych kluczowych obszarach:

• Klasyfikacja i analiza wydatków. Algorytmy klasyfikacji wydatków mogą szybko przeszukiwać pozycje i wyróżniać słowa kluczowe, a następnie łączyć je z kategoriami wydatków z niemal idealną dokładnością. Analiza wydatków oparta na sztucznej inteligencji może również pomóc zespołom w aktywnym wykrywaniu możliwości oszczędności kosztów i stać się podstawą dla opracowywania lepszych strategii w zakresie określania źródeł dostaw, kategoryzacji i zarządzania wydatkami.
• Globalna strategia w zakresie określania źródeł dostaw. Analizując duże, globalne zbiory danych, algorytmy uczenia maszynowego mogą wykrywać zmiany w trendach dostaw, przewidywać przyszłe zmiany i zasilać danymi globalne strategie w zakresie określania źródeł dostaw.
• Zakupy wspomagane. Rekomendacje pozycji wspomagane przez sztuczną inteligencję łączą różne polityki obowiązujące w obszarze zakupów, dzięki czemu użytkownicy mogą łatwo znaleźć to, czego szukają; ponadto zachęcają do przeszukiwania katalogu firmy, aby uniknąć niepotrzebnych kosztów, i umożliwiają oferowanie przez dział ds. zakupów pomocy dostosowanej do potrzeb. Zapewniają również szybki dostęp do preferowanych dostawców przy jednoczesnym uwzględnianiu ograniczeń.
• Inteligentne określanie źródeł dostaw i zarządzanie dostawcami. Oprogramowanie oparte na sztucznej inteligencji umożliwia analizowanie baz danych dostawców, trendów rynkowych, danych historycznych, raportów ESG i innych czynników oraz uzyskiwanie rekomendacji dostawców najlepiej spełniających określone potrzeby. Może również zapewnić kompleksowy wgląd w bazę dostaw firmy, pomagając zarazem w zwiększaniu wydajności dostawców i realizacji strategicznych priorytetów.
• Tworzenie RFX. AI może automatycznie generować zapytania ofertowe (RFP), zapytania o ceny (RFQ) i inne dokumenty RF — od opracowywania list dostawców po tworzenie wersji roboczych najważniejszych pytań.
• Zarządzanie ryzykiem związanym z dostawcami. Algorytmy AI mogą szybko wykrywać nagłe zmiany u dostawcy lub sprzedawcy i oceniać, w jaki sposób wpłyną one na ryzyko. Mogą również przeszukiwać miliony różnych źródeł danych i ostrzegać o potencjalnym ryzyku w całym łańcuchu dostaw.
• Zgodność z przepisami. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do strukturyzowania danych kontraktów, faktur i zamówień pozwala automatycznie porównywać warunki płatności, eliminować duplikaty i identyfikować niezgodności.
• Ekstrakcja danych. Mechanizmy przetwarzania języka naturalnego mogą wyodrębniać dane z faktur i umów w celu zidentyfikowania ryzyka i oszustw, zapewnienia lepszego wglądu w wydatki biznesowe i przyspieszenia kompleksowych procesów. Mechanizmy NLP mogą również pobierać dane ze źródeł zewnętrznych, takich jak indeksy rynkowe, ratingi kredytowe spółek, media społecznościowe i publicznie dostępne informacje o dostawcach w celu wykrywania szans i ryzyka.
• Zarządzanie cyklem życia kontraktu. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą automatycznie generować pierwsze wersje robocze kontraktów, wspomagać prowadzenie negocjacji i wskazywać potencjalne ryzyko w języku umowy. Mogą również monitorować warunki i terminy w ramach pilnowania zgodności z umową.
• Automatyzacja przetwarzania zobowiązań (AP). Inteligentna technologia RPA może wyeliminować ręczne zadania w procesach rozrachunków z dostawcami, przyspieszyć przetwarzanie i zatwierdzanie faktur oraz zwiększyć dokładność i zapewnić zgodność z przepisami. Optyczne rozpoznawanie znaków umożliwia odczytywanie kluczowych informacji z faktur papierowych w celu usprawnienia procesu i konwersji dokumentów do wersji cyfrowej.

Korzyści związane z wykorzystaniem AI w obszarze sourcingu i zakupów

Integracja sztucznej inteligencji z procesami związanymi z sourcingiem i zakupami oferuje wiele korzyści, w tym:

• Inteligentniejsze podejmowanie decyzji. Sztuczna inteligencja może szybko i dokładnie analizować duże ilości danych. Takie podejście zapewnia specjalistom ds. zakupów przydatny wgląd we wzorce wydatków, wydajność dostawców i trendy rynkowe. Analizy predykcyjne i analizy scenariuszy oparte na sztucznej inteligencji mogą również pomóc zespołom w ocenie opcji, ograniczaniu ryzyka i podejmowaniu lepszych decyzji w zakresie sourcingu i wydatków.
• Wydajność i automatyzacja. Oparta na sztucznej inteligencji automatyzacja powtarzalnych i czasochłonnych zadań — takich jak wprowadzanie danych oraz przetwarzanie faktur — poprawia wydajność i pozwala specjalistom ds. zakupów skupić się na bardziej strategicznej pracy.
• Oszczędności kosztów. Dzięki sztucznej inteligencji organizacje mogą usprawnić wybór dostawców, negocjować lepsze transakcje i dokładniej prognozować popyt, uzyskując znaczne oszczędności kosztów. Mogą również analizować wzorce wydatkowania, aby zidentyfikować dodatkowe możliwości obniżenia kosztów i podjąć stosowne działania.
• Ograniczanie ryzyka. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą aktywnie identyfikować i oceniać ryzyko związane z dostawcami, warunkami rynkowymi i zmianami regulacyjnymi. Dzięki temu zespoły ds. zakupów są w stanie ograniczyć skutki zakłóceń w łańcuchu dostaw, zanim się pojawią.
• Lepsze relacje z dostawcami. Dzięki jasnemu określeniu wymagań i oczekiwań w zapytaniach ofertowych oraz monitorowaniu i ocenie wydajności dostawców sztuczna inteligencja może przyczynić się do budowania silniejszych, bardziej niezawodnych relacji z dostawcami.

Wyzwania związane z wdrożeniem sztucznej inteligencji w obszarze zakupów

Wdrożenie sztucznej inteligencji w procesach zakupowych przynosi znaczne korzyści, ale może również stanowić pewne wyzwanie.

• Sztuczna inteligencja potrzebuje bardzo dużej ilości wysokiej jakości danych, aby precyzyjnie szkolić algorytmy i podejmować decyzje — dlatego firmy muszą inwestować w inicjatywy w zakresie jakości i utrzymania danych, jeśli chcą działać na najwyższym poziomie.
• Rozwiązania AI muszą być również zintegrowane z innym oprogramowaniem do obsługi zakupów i systemami ERP, co często wymaga oprogramowania pośredniczącego, interfejsów API i dostosowywania.
• Ponadto do wdrożenia i używania sztucznej inteligencji oraz zarządzania nią niezbędne są odpowiednie umiejętności i specjalistyczna wiedza, których czasem brakuje.
• I wreszcie — systemy sztucznej inteligencji często operują danymi wrażliwymi, dlatego niezbędne są solidne mechanizmy cyberbezpieczeństwa, szyfrowania i ochrony prywatności danych.

Sprostanie tym wyzwaniom wymaga przemyślanego podejścia, ale organizacje, które właściwie podejdą do tematu, mogą uzyskać ogromne korzyści ze sztucznej inteligencji w obszarze zakupów.

Jak korzystać ze sztucznej inteligencji w obszarze zakupów: najlepsze praktyki

Oto kilka najlepszych praktyk w zakresie skutecznej integracji sztucznej inteligencji z procesami w obszarze zakupów:

Krok 1. Określ wyraźne cele

Od oszczędności kosztów po większą wydajność i sprawniejsze podejmowanie decyzji — określenie wyraźnych celów pomaga w realizacji strategii wdrożeniowej.

Krok 2. Zacznij od małego projektu pilotażowego

Próba przekształcenia wszystkich procesów zakupowych jednocześnie to przepis na katastrofę. Na początek znajdź prosty obszar zastosowania — taki jak automatyzacja istniejącego procesu zdarzenia z zakresu sourcingu. W ten sposób ocenisz skuteczność swoich rozwiązań AI w kontrolowanym środowisku, zidentyfikujesz wyzwania i wprowadzisz korekty, zanim przystąpisz do skalowania.

Krok 3. Zadbaj o jakość i odpowiedni wolumen danych

Zarejestruj jak najwięcej istotnych danych, a następnie oczyść je i przygotuj, aby upewnić się, że są wysokiej jakości, spójne i kompletne, zanim wprowadzisz je do modeli AI. Niezwłoczne rozwiązywanie problemów z danymi jest kluczem do sukcesu w przypadku AI. Wprowadzenie śmieciowych danych spowoduje uzyskanie śmieciowych wyników.

Krok 4. Zaangażuj kluczowych interesariuszy

Współpracuj z innymi specjalistami ds. zakupów oraz zespołami ds. finansów i IT na wczesnym etapie procesu i przypisz sponsora wykonawczego jako interesariusza. Ten krok ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia kluczowych potrzeb, zapewnienia zgodności z celami biznesowymi i zabezpieczenia zakupu.

Krok 5. Integracja z istniejącymi systemami

Dla minimalizacji zakłóceń i maksymalizacji korzyści związanych ze sztuczną inteligencją kluczowe znaczenie ma integracja rozwiązań AI z istniejącymi systemami w obszarze zakupów, ERP i innymi aplikacjami dla przedsiębiorstw.

Krok 6. Zadbaj o szkolenia i zarządzanie zmianami

Pomóż specjalistom ds. zakupów zapoznać się z narzędziami opartymi na AI — i zachęć użytkowników do korzystania z nich — zapewniając szkolenia i demonstrując, w jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc w wykonywaniu codziennych zadań. Wprowadź solidną strategię zarządzania zmianami i pokazuj, że specjalistyczna wiedza zespołu ds. zakupów może zostać rozszerzona dzięki technologii AI — a nie przez nią zastąpiona.

Krok 7. Zadbaj o etykę i bezpieczeństwo

Regularnie kontroluj i monitoruj modele sztucznej inteligencji. Zadbaj o sprawowany przez ludzi nadzór nad uczciwością, zgodnością z przepisami dotyczącymi ochrony prywatności danych i kwestiami etycznymi — szczególnie w odniesieniu do stronniczości algorytmów. Stosuj solidne metody cyberbezpieczeństwa w celu ochrony danych wrażliwych i budowania zaufania wśród użytkowników.

Dowiedz się więcej