Tedarikte yapay zeka nedir?

Basit anlamda yapay zeka, makinelerin veya bilgisayar programlarının insan zekasının belirli yönlerini taklit etme ve görevleri yerine getirme yeteneğini ifade eder. Yapay zeka sistemleri öğrenebilir, problem çözebilir, insan dilini, nedenini ve hatta kendi çevrelerini “görebilir”. Tedarikte yapay zeka, bir kuruluştaki sözleşme yönetimi ve stratejik kaynak yaratma gibi temel tedarik süreçlerini otomatikleştirmek ve geliştirmek için bu gelişmiş teknolojinin kullanılmasıdır. Tedarik ekipleri, yeni iş talepleri ve pazar zorlukları karşısında verimliliği artırmak, maliyetleri azaltmak, riskleri azaltmak ve karar alma sürecini iyileştirmek için yapay zekayı giderek daha fazla kullanıyor.

Tedarik yapay zekası türleri

Bugün tedarikte kullanılan beş ana yapay zeka türü vardır:

1. Yapay zeka (AI): "Akıllı" olarak kabul edilebilecek herhangi bir yazılım veya algoritma için açık terim
2. Makine öğrenmesi (ML): Yapay zekanın bir alt kümesi, makine öğrenmesi algoritmaları, veri kümelerindeki örnekleri tanıyabilir ve karar vermek, tahminler veya tahminler yapmak için bunları kullanabilir
3. Robotik süreç otomasyonu (RPA): Tekrarlayan görevleri gerçekleştirmek için insan eylemlerini taklit eden algoritmalar. RPA teknik olarak bir yapay zeka türü olarak kabul edilmez ancak bu tür tarafından desteklenebilir.
4. Doğal dil işleme (NLP): sohbet botları, kopilotlar ve sanal asistanlar gibi insan dilini anlayabilen, yorumlayabilen ve üretebilen algoritmalar
5. Optik karakter tanıma (OCR): kağıt tabanlı faturalar gibi resimlerden ve taranmış belgelerden metin tanıyıp çıkarabilen algoritmalar

Tedarikte üretken yapay zeka

ChatGPT 2022'nin sonlarında canlı kullanıma geçtiğinden bu yana, üretken yapay zeka dünyanın dört bir yanındaki boardroom'larda en popüler konu oldu. Basit bir kullanıcı arayüzü aracılığıyla yeni içerik oluşturma özelliği sayesinde üretken yapay zeka, işletmeleri ve hatta tüm sektörleri kesintiye uğratmaya hazır. Bazı ileriye dönük tedarik ekipleri, RFP belgeleri oluşturmak, tamamen yeni süreçler oluşturmak ve tedarikçileri otomatik olarak kısa listeye almak için bunu kullanmaya başlıyor. Tedarikte üretken yapay zeka erken yaşta ancak potansiyeli çok büyük.

Tedarik kullanım durumlarında yapay zeka

Tedarik, maliyet tasarrufu sağlamak, riski azaltmak, sürdürülebilirliği geliştirmek ve işte daha stratejik bir rol oynamak için yoğun bir baskı altında. Bu hedeflere ulaşmak ve hızlı değişim hızına ayak uydurmak için ekiplerin inanılmaz derecede çevik olmaları ve yaptıkları her şeyde daha proaktif ve daha az reaktif olmaları gerekir. Yapay zeka, tedarikin bazı temel alanlarında yardımcı oluyor:

• Harcama sınıflandırması ve analizi: Harcama sınıflandırması algoritmaları etkinlik kalemleri arasında hızla arama yapabilir ve harcama kategorilerine neredeyse mükemmel doğrulukla bağlanmak için anahtar sözcükleri vurgulayabilir. Yapay zeka destekli harcama analizi, ekiplerin maliyet tasarrufu fırsatlarını proaktif olarak belirlemesine ve daha iyi kaynak yaratma, kategori ve harcama yönetimi stratejileri için temel oluşturmasına yardımcı olabilir.
• Global kaynak belirleme stratejisi: Makine öğrenmesi algoritmaları, büyük global veri kümelerini analiz ederek tedarik eğilimlerindeki vardiyaları belirleyebilir, gelecekteki gelişmeleri tahmin edebilir ve küresel kaynak belirleme stratejilerini bilgilendirmeye yardımcı olabilir.
• Destekli alım: Yapay zeka destekli kalem önerileri, kullanıcıların aradıklarını bulmalarını kolaylaştırmak, gereksiz masraflardan kaçınmak için şirket kataloğunda harcamaları teşvik etmek ve tedarik departmanının özel yardım sunmasına olanak sağlamak için tedarik politikalarını bir araya getirir. Ayrıca faydalı kılavuz sınırlarını dahil ederken tercih edilen tedarikçilere hızlı erişim sağlar.
• Akıllı kaynak yaratma ve tedarikçi yönetimi: Yapay zeka destekli yazılım, belirli ihtiyaçlar için en iyi tedarikçileri önermek üzere tedarikçi veri tabanlarını, pazar trendlerini, geçmiş verileri, ESG raporlarını ve diğer faktörleri analiz edebilir. Ayrıca, tedarikçi performansını geliştirmeye ve stratejik öncelikleri geliştirmeye yardımcı olarak bir şirketin tedarik tabanına yönelik kapsamlı analizler sunabilir.
• RFX oluşturma: Yapay zeka, tedarikçi listeleri geliştirmekten temel sorular hazırlamaya kadar otomatik olarak teklif talebi, (RFP), teklif talebi (RFQ'lar) ve diğer RF belgeleri oluşturabilir.
• Tedarikçi risk yönetimi: Yapay zeka algoritmaları bir tedarikçi veya satıcı ile ani değişiklikleri hızla algılayabilir ve bu değişikliğin riski nasıl etkileyeceğini değerlendirebilir. Ayrıca, şirketleri tedarik zinciri genelinde potansiyel risk konusunda uyarmak için milyonlarca farklı veri kaynağına zarar verebilirler.
• Uyumluluk: Şirketler; sözleşme, fatura ve satın alma siparişi verilerini yapılandırmak için yapay zekayı kullanarak ödeme koşullarını otomatik olarak karşılaştırabilir, çift kaydı ortadan kaldırabilir ve uyumsuzluğu belirleyebilir.
• Veri çekme: Doğal dil işleme, risk ve dolandırıcılığı belirlemek, iş harcamalarına ilişkin daha fazla bilgi sağlamak ve süreçleri uçtan uca hızlandırmak için faturalardan ve sözleşmelerden veri çekebilir. NLP ayrıca fırsatları ve riskleri tespit etmek için pazar endeksleri, şirket kredi derecelendirmeleri, sosyal medya ve tedarikçiler hakkında herkese açık bilgiler gibi harici kaynaklardan veri yakalayabilir.
• Sözleşme yaşam döngüsü yönetimi: Yapay zeka destekli araçlar sözleşmelerin ilk taslaklarını otomatik olarak oluşturabilir, görüşmeyi destekleyebilir ve sözleşme dilinde olası riskleri işaretleyebilir. Ayrıca uyumluluğu sağlamak için koşulların ve şartların yanı sıra son tarihleri de izleyebilirler.
• AP otomasyonu: Akıllı RPA, satıcılar muhasebesi süreçlerindeki manüel görevleri ortadan kaldırabilir, fatura işlemeyi ve onayları hızlandırabilir, doğruluğu artırabilir ve uyumluluğu sağlayabilir. Optik karakter tanıma, süreci iyileştirmek ve belgeleri dijitalleştirmek için kağıt tabanlı faturaların temel bilgilerini okuyabilir.

Kaynak yaratma ve tedarikte yapay zekanın avantajları

Kaynak belirleme ve tedarikle ilgili süreçlerde yapay zekanın entegrasyonu, aşağıdakiler dahil olmak üzere birçok avantaj sunar:

• Daha akıllı karar alma: Yapay zeka, büyük hacimli verileri hızlı ve doğru bir şekilde analiz edebilir. Bu veri odaklı yaklaşım, tedarik uzmanlarına harcama kalıplarına, tedarikçi performansına ve pazar trendlerine ilişkin eyleme geçirilebilir içgörüler sağlar. Yapay zeka destekli tahmin analitikleri ve senaryo analizi, ekiplerin seçenekleri değerlendirmesine, riski azaltmasına ve daha iyi kaynak yaratma ve harcama kararları almasına da yardımcı olabilir.
• Verimlilik ve otomasyon: Veri girişi ve fatura işleme gibi tekrarlayan ve zaman alan görevlerin yapay zeka destekli otomasyonu verimliliği artırır ve tedarik profesyonellerini daha stratejik çalışmalara odaklanmaya hazır hale getirir.
• Maliyet tasarrufu: Organizasyonlar yapay zeka ile tedarikçi seçimini geliştirebilir, daha iyi anlaşmalar yapabilir ve talebi daha doğru bir şekilde tahmin ederek önemli maliyet tasarrufları sağlayabilir. Ayrıca masrafları azaltmaya yönelik ek fırsatları belirlemek ve bunlar üzerinde işlem yapmak için harcama kalıplarını analiz edebilirler.
• Risk azaltma: Yapay zeka araçları tedarikçilerle, pazar koşullarıyla ve düzenleyici değişikliklerle ilişkili riskleri proaktif olarak tanımlayabilir ve değerlendirebilir, böylece tedarik ekipleri tedarik zinciri aksaklıklarını gerçekleşmeden önce azaltabilir.
• Tedarikçilerle daha iyi ilişkiler: Teklif taleplerinde gereksinim ve beklentileri açıkça belirterek ve tedarikçi performansını izleyerek ve değerlendirerek yapay zeka, daha güçlü, daha güvenilir tedarikçi ilişkilerinin geliştirilmesine katkıda bulunabilir.

Tedarikte yapay zekayı uygulama zorlukları

Tedarik süreçlerinde yapay zekanın uygulanması önemli avantajlar sunsa da bazı zorluklar da oluşturabilir.

• Yapay zeka, algoritmaları doğru şekilde eğitmek ve karar alma sürecini yönlendirmek için çok büyük hacimli yüksek kaliteli verilere ihtiyaç duyar; bu nedenle şirketlerin düşük performansdan kaçınmak için veri kalitesi ve bakım girişimlerine yatırım yapması gerekir.
• Yapay zeka çözümlerinin, genellikle ara yazılım, API'ler ve özelleştirme gerektiren diğer tedarik yazılımları ve ERP sistemleriyle de entegre edilmesi gerekir.
• Ayrıca yapay zekayı uygulamak, yönetmek ve çalıştırmak için doğru beceri ve uzmanlık gereklidir ve bunlar bazen kısa taleptedir.
• Son olarak, yapay zeka sistemleri genellikle hassas verilere güvenir, bu nedenle sağlam siber güvenlik, şifreleme ve veri gizliliği esastır.

Bu zorlukların üstesinden gelmek için düşünsel bir yaklaşım gerekir ancak doğru yapan kuruluşlar, yapay zekanın tedarikteki muazzam avantajlarının kilidini açabilir.

Tedarikte yapay zekayı kullanma: En iyi uygulamalar

Yapay zekayı tedarik süreçlerinize başarıyla entegre etmeye yönelik bazı en iyi uygulamaları aşağıda bulabilirsiniz:

Adım 1: Net hedefler tanımlama

Maliyet tasarrufundan daha fazla verimlilik ve daha iyi karar almaya kadar net hedeflere sahip olmak uygulama stratejinize yön vermeye yardımcı olacaktır.

Adım 2: Küçük bir pilot projeyle başlayın

Tüm tedarik süreçlerinizi tek seferde dönüştürmeye çalışmak felakete yönelik bir reçetedir. Başlamak için mevcut kaynak yaratma etkinliği sürecinizi otomatikleştirmek gibi basit ve basit bir kullanım senaryosu bulun. Böylece yapay zeka çözümlerinizin etkinliğini kontrollü bir ortamda değerlendirebilir, zorlukları belirleyebilir ve ölçeklendirmeden önce ayarlamalar yapabilirsiniz.

Adım 3: Veri kalitesini ve hacmini sağlama

Yapay zeka modellerine beslemeden önce mümkün olduğunca ilgili verileri yakalayın ve yüksek kaliteli, tutarlı ve eksiksiz olduğundan emin olmak üzere temizleyip hazırlayın. Veri sorunlarını önceden ele almak, yapay zekanın başarısı için anahtardır. İçine çöp, çöp çıkar, dedikleri gibi.

Adım 4: Önemli paydaşları bir araya getirin

Sürecin başlarında diğer tedarik profesyonellerinin yanı sıra finans ve BT ekipleriyle iş birliği yapın ve paydaş olarak bir yönetici sponsoru atayın. Bu adım, temel ihtiyaçlara ilişkin bir anlayış oluşturmak, iş hedefleriyle uyum sağlamak ve satınalmaları güvence altına almak için çok önemlidir.

Adım 5: Mevcut sistemlerle entegrasyon sağlayın

Aksaklıkları en aza indirmek ve yapay zekanın avantajlarını en üst düzeye çıkarmak için, yapay zeka çözümlerini mevcut tedarik sistemlerine, ERP'ye ve diğer kurumsal uygulamalara entegre etmek kritik önem taşır.

Adım 6: Eğitim ve değişim yönetimi sağlama

Eğitim sağlayarak ve yapay zekanın günlük görevlerine nasıl yardımcı olabileceğini göstererek tedarik uzmanlarının yapay zeka araçlarına aşina olmalarına yardımcı olun ve kullanıcı benimsemesini teşvik edin. Güçlü bir değişiklik yönetimi stratejisi uygulayın ve tedarik ekibinizin uzmanlığının yapay zeka teknolojisiyle nasıl artırılabileceğini ve değiştirilmeyeceğini gösterin.

Adım 7: Etik ve güvenli tutun

Yapay zeka modellerini düzenli olarak denetleyin ve insan gözetimi ile adil davranın, veri gizliliği düzenlemelerine uyumluluğu ve özellikle algoritmalarda önyargılı olarak etik hususları izleyin. Hassas verileri korumak ve kullanıcılar arasında güven oluşturmak için güçlü siber güvenlik yöntemleri uygulayın.

Daha fazlasını okuyun