Ce este inteligența artificială în achiziții?

În termeni simpli, inteligența artificială se referă la capacitatea mașinilor sau programelor de calculator de a imita anumite aspecte ale inteligenței umane și de a efectua sarcini. Sistemele AI pot învăța, rezolva probleme, pot înțelege limbajul uman, rațiunea și chiar își pot „vedea” propriul mediu. AI-ul pentru aprovizionare reprezintă utilizarea acestei tehnologii avansate pentru a automatiza și extinde procesele de aprovizionare cheie dintr-o organizație, precum gestiunea contractelor și determinarea strategică a sursei de aprovizionare . Echipele de aprovizionare utilizează din ce în ce mai mult AI-ul pentru a crește eficiența, a reduce costurile, a reduce riscurile și a îmbunătăți procesul decizional pe măsură ce îndeplinesc noile cerințe de afaceri și provocările pieței.

Tipuri de AI pentru aprovizionare

Există cinci tipuri principale de IA utilizate în aprovizionare astăzi:

1. Inteligența artificială (IA): termen general pentru orice software sau algoritm care poate fi considerat „inteligent”
2. Învățarea automată (ML): un subset de AI, algoritmi de învățare automată pot recunoaște modelele din seturile de date și le pot utiliza pentru a lua decizii, prognoze sau predicții
3. Automatizarea robotizată a proceselor (RPA): algoritmi care imită acțiunile umane pentru a efectua sarcini repetitive. RPA nu este considerat din punct de vedere tehnic a fi un tip de AI, dar poate fi alimentat de acesta.
4. Procesarea limbajului natural (NLP): algoritmi care pot înțelege, interpreta și genera limbajul uman - cum ar fi chatboți, copiloți și asistenți virtuali
5. Recunoașterea optică a caracterelor (OCR): algoritmi care pot recunoaște și extrage text din imagini și documente scanate, cum ar fi facturile pe suport de hârtie

AI generativ în aprovizionare

De când ChatGPT a intrat în direct la sfârșitul anului 2022, IA generativă a fost subiectul fierbinte în consiliile de administrație din întreaga lume. Cu capacitatea sa de a crea conținut nou printr-o interfață de utilizator simplă, AI-ul generativ este pregătit să perturbe afacerile și chiar industriile întregi. Unele echipe de aprovizionare inovatoare încep să le utilizeze pentru a genera documente RFP, pentru a crea procese complet noi și pentru a preselecționa în mod autonom furnizorii. AI-ul generativ în aprovizionare este în fază incipientă, dar potențialul său este enorm.

AI în cazurile de utilizare a aprovizionării

Achizițiile publice sunt supuse unei presiuni intense pentru a realiza economii de costuri, pentru a reduce riscurile, pentru a îmbunătăți sustenabilitatea și pentru a juca un rol mai strategic în cadrul întreprinderii. Pentru a îndeplini aceste obiective și pentru a ține pasul cu ritmul rapid al schimbării, echipele trebuie să fie incredibil de agile - și să devină mai proactive și mai puțin reactive în tot ceea ce fac. AI-ul ajută în unele domenii cheie ale achizițiilor publice:

• Clasificarea și analiza cheltuielilor: algoritmii de clasificare a cheltuielilor pot căuta rapid prin articole-linie și pot evidenția cuvintele cheie legate de categoriile de cheltuieli cu o acuratețe aproape perfectă. Analiza cheltuielilor pe bază de AI poate, de asemenea, ajuta echipele să identifice proactiv oportunitățile pentru reducerea costurilor și să formeze baza pentru strategii mai bune de sourcing, categorie și gestiune a cheltuielilor.
• Strategia de sourcing globală: Prin analizarea seturilor de date globale mari, algoritmii de învățare automată pot identifica schimbările din tendințele ofertei, pot prezice dezvoltările viitoare și pot ajuta la informarea strategiilor de sourcing globale.
• Achiziții ghidate: recomandările de articole asistate de AI reunesc politicile de aprovizionare pentru a simplifica găsirea de către utilizatori a ceea ce caută, pentru a încuraja cheltuielile din catalogul companiei să evite costurile inutile și pentru a permite departamentului de aprovizionare să ofere ajutor personalizat. De asemenea, oferă acces rapid la furnizorii preferați, încorporând în același timp garnituri utile.
• Sourcing inteligent și gestiunea furnizorilor: software-ul pe bază de AI poate analiza bazele de date ale furnizorilor, tendințele pieței, datele istorice, rapoartele ESG și alți factori pentru a recomanda cei mai buni furnizori pentru nevoi specifice. De asemenea, poate oferi o perspectivă cuprinzătoare asupra bazei de aprovizionare a unei companii, ajutând la îmbunătățirea performanței furnizorilor și la avansarea priorităților strategice.
• Creare RFX: AI-ul poate genera automat cereri de propuneri, (RFP-uri), cereri de oferte (RFQ-uri) și alte documente RF – de la dezvoltarea listelor de furnizori până la redactarea întrebărilor cheie.
• Gestiunea riscului de furnizor: algoritmii AI pot detecta rapid modificările bruște cu un furnizor sau un vânzător și pot evalua modul în care modificarea respectivă va afecta riscul. De asemenea, aceștia pot extrage milioane de surse de date diferite pentru a alerta întreprinderile cu privire la riscurile potențiale din cadrul lanțului de aprovizionare.
• Conformitate: utilizând AI-ul pentru a structura datele contractelor, facturilor și comenzilor ferme, companiile pot compara automat condițiile de plată, pot elimina duplicarea și pot identifica neconformitatea.
• Extragerea datelor: Prelucrarea limbajului natural poate extrage date din facturi și contracte pentru a identifica riscurile și fraudele, pentru a oferi o perspectivă mai bună asupra cheltuielilor de afaceri și pentru a accelera procesele end-to-end. NLP poate, de asemenea, să capteze date din surse externe, cum ar fi indicii de piață, ratingurile de credit ale companiei, rețelele sociale și informațiile disponibile public despre furnizori pentru a identifica oportunitățile și riscurile.
• Gestiunea ciclului de existență al contractului: instrumentele pe bază de AI pot genera automat primele versiuni preliminare ale contractelor, pot sprijini negocierea și pot marca riscurile potențiale în limba contractului. De asemenea, aceștia pot monitoriza termenii și condițiile, precum și termenele limită pentru a asigura conformitatea.
• Automatizarea AP: RPA inteligent poate elimina sarcinile manuale din procesele de contabilitate furnizori, accelerând prelucrarea și aprobările facturilor, îmbunătățind acuratețea și asigurând conformitatea. Recunoașterea optică a caracterelor poate citi informațiile cheie de pe facturile pe suport de hârtie pentru a îmbunătăți procesul și digitiza documentele.

Beneficiile AI-ului în aprovizionare și aprovizionare

Integrarea AI-ului în procesele de sourcing și aprovizionare oferă multe beneficii, inclusiv:

• Decizii mai inteligente: AI poate analiza volume mari de date rapid și precis. Această abordare bazată pe date oferă profesioniștilor în aprovizionare analize care pot fi puse în practică cu privire la modelele de cheltuieli, performanța furnizorilor și tendințele pieței. Funcțiile analitice predictive și analiza scenariilor bazate pe AI pot, de asemenea, ajuta echipele să evalueze opțiunile, să reducă riscurile și să ia decizii mai bune de sourcing și cheltuieli.
• Eficiență și automatizare: automatizarea bazată pe AI a sarcinilor repetitive și consumatoare de timp - cum ar fi introducerea datelor și prelucrarea facturilor - îmbunătățește eficiența și eliberează profesioniștii în aprovizionare pentru a se concentra pe activități mai strategice.
• Economii de costuri: Cu AI, organizațiile pot îmbunătăți selecția furnizorilor, pot negocia oferte mai bune și pot prognoza mai precis cererea pentru economii semnificative de costuri. De asemenea, aceștia pot analiza modelele de cheltuieli pentru a identifica și a acționa asupra oportunităților suplimentare de reducere a costurilor.
• Reducerea riscurilor: instrumentele AI pot identifica și evalua proactiv riscurile asociate cu furnizorii, condițiile de piață și modificările de reglementare, astfel încât echipele de aprovizionare să poată reduce perturbarea lanțului logistic înainte de a avea loc.
• Relații mai bune cu furnizorii: Prin precizarea clară a cerințelor și așteptărilor în cererile de propuneri și prin monitorizarea și evaluarea performanței furnizorilor, IA poate contribui la dezvoltarea unor relații mai puternice și mai fiabile cu furnizorii.

Provocările implementării AI-ului în aprovizionare

În timp ce implementarea AI-ului în procesele de aprovizionare oferă beneficii semnificative, aceasta poate prezenta, de asemenea, unele provocări.

• AI are nevoie de volume foarte mari de date de înaltă calitate pentru a instrui cu precizie algoritmii și pentru a ghida luarea deciziilor – astfel încât companiile trebuie să investească în inițiativele de calitate a datelor și întreținere pentru a evita performanța sub-pară.
• Soluțiile AI trebuie, de asemenea, integrate cu alte software de aprovizionare și sisteme ERP, care necesită adesea middleware, API-uri și personalizare.
• În plus, competențele și expertiza adecvate sunt necesare pentru a implementa, gestiona și conduce IA, iar acestea sunt uneori în cerere scurtă.
• Și, în cele din urmă, sistemele AI se bazează adesea pe date sensibile, astfel încât securitatea cibernetică robustă, criptarea și confidențialitatea datelor sunt esențiale.

Navigarea acestor provocări necesită o abordare atentă, dar organizațiile care o fac corect pot debloca beneficiile imense ale AI-ului în aprovizionare.

Cum să utilizați AI-ul în aprovizionare: cele mai bune practici

Iată câteva bune practici pentru integrarea reușită a AI-ului în procesele dumneavoastră de aprovizionare:

Pasul 1: Definiți obiective clare

De la economii de costuri la o mai mare eficiență și un proces decizional mai bun, atingerea unor obiective clare vă va ajuta să vă ghidați strategia de implementare.

Pasul 2: Începeți cu un mic proiect-pilot

Încercarea de a transforma toate procesele dvs. de aprovizionare simultan este o rețetă pentru dezastru. Găsiți un caz de utilizare simplu și simplu, cum ar fi automatizarea procesului de eveniment de sourcing existent, pentru a începe. În acest mod, puteți evalua eficacitatea soluțiilor dvs. AI într-un mediu controlat, puteți identifica orice provocări și puteți efectua ajustări înainte de scalare.

Pasul 3: Asigurarea calității și volumului datelor

Capturați cât de multe date relevante puteți – și curățați-le și pregătiți-le pentru a vă asigura că sunt de înaltă calitate, consistente și complete – înainte de a le alimenta în modelele AI. Abordarea problemelor de date în avans este esențială pentru succesul AI. Gunoi înăuntru, gunoi afară, cum se spune.

Pasul 4: Implicarea părților interesate cheie

Colaborează cu alți profesioniști în aprovizionare, precum și cu echipe IT și financiare la începutul procesului și alocă un sponsor executiv ca stakeholder. Acest pas este esențial pentru a înțelege nevoile cheie, pentru a asigura alinierea la obiectivele de afaceri și pentru a asigura cumpărarea.

Etapa 5: Integrați cu sistemele existente

Pentru a minimiza întreruperile și a maximiza beneficiile AI-ului, este esențial să integrați soluțiile AI cu sistemele de aprovizionare existente, ERP și alte aplicații pentru companii.

Pasul 6: Furnizarea de instruire și gestionarea schimbării

Ajută profesioniștii în aprovizionare să se familiarizeze cu instrumentele AI și încurajează adoptarea de către utilizatori, oferind instruire și demonstrând modul în care AI-ul poate ajuta la sarcinile lor zilnice. Implementează o strategie robustă de gestiune a modificărilor și arată cum expertiza echipei tale de aprovizionare poate fi îmbunătățită - și nu înlocuită - de tehnologia AI.

Pasul 7: Păstrați-l etic și sigur

Auditează periodic modelele AI și monitorizează cu supravegherea umană pentru corectitudine, conformitatea cu reglementările privind confidențialitatea datelor și considerații etice – în special distorsiunea în algoritmi. Implementarea unor metode robuste de securitate cibernetică pentru a proteja datele sensibile și pentru a consolida încrederea utilizatorilor.

Citește mai mult