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L'AI nell'approvvigionamento
L'AI nell'approvvigionamento
Data di pubblicazione: 2 luglio 2024
Collaboratori: Teaganne Finn, Amanda Downie
L'intelligenza artificiale (AI) nell'approvvigionamento si riferisce all'uso di tecnologie avanzate per automatizzare e potenziare varie attività nel processo di approvvigionamento e, in ultima analisi, aiutare le organizzazioni a migliorare l'efficienza, l'accuratezza e ad avere un processo decisionale più informato.
Con approvvigionamento ci si riferisce al modo in cui un'azienda si procura i beni e i servizi di cui ha bisogno per le operazioni aziendali. Pertanto, una strategia di approvvigionamento efficace è essenziale.
L'AI è stata applicata solo di recente all'approvvigionamento e potrebbe rivoluzionare il modo in cui le aziende gestiscono le loro attività. Poiché l'approvvigionamento richiede enormi quantità di dati, sia interni che esterni, gli strumenti di AI potrebbero svolgere un ruolo fondamentale nell'aiutare le organizzazioni a analizzare e sviluppare nuovi strumenti per prendere decisioni di sourcing più informate e ottimizzare i costi.
La modernizzazione tecnologica interna può essere essenziale per contribuire a garantire continui miglioramenti a beneficio non solo dell'approvvigionamento, ma anche degli operatori finanziari, contabili e della supply chain. Grazie alla conoscenza dei dati, il team degli acquisti può realizzare modelli di analytics predittivi e di previsione più precisi.
Le aziende che vogliono rimanere competitive nell'economia devono avere insight più approfonditi sulle loro fonti di dati strutturati esistenti. I progressi nella potenza di calcolo e nella tecnologia AI possono fare proprio questo e aiutare le organizzazioni a creare dati strutturati esistenti, insieme a dati provenienti da fonti non strutturate come fatture o tabelle tariffarie.
La capacità avanzata dell'AI di estrarre informazioni è ciò che distingue i reparti di sourcing e di approvvigionamento e può sbloccare una grande quantità di valore per l'intera organizzazione.
I professionisti del procurement, come i CPO (Chief Procurement Officer) o i dipartimenti, a seconda delle dimensioni dell'organizzazione, hanno il compito di garantire risparmi sui costi, mitigazione dei rischi, standard di conformità e altro ancora.
Ora più che mai è importante che le organizzazioni investano nel valore dei dati e abbraccino il mondo guidato dalla tecnologia in cui viviamo. La tecnologia AI può fornire approfondimenti operativi su dati altrimenti non visibili e garantire che le organizzazioni dispongano delle risorse giuste per operare in modo efficace.
Gli strumenti e i progressi basati sull'AI continueranno a crescere su scala globale. Le aziende che vogliono mostrare una crescita continua dovrebbero prendere in considerazione l'integrazione dell'intelligenza artificiale nel loro processo di approvvigionamento. Questo cambiamento può alleviare i professionisti del procurement da compiti banali, consentendo loro di concentrarsi sul processo decisionale strategico e di guidare l'innovazione. La tecnologia AI è in grado di integrare la forza lavoro umana e di consentire ai professionisti di raggiungere gli obiettivi fissati dall'organizzazione.
È importante riconoscere l'importanza dell'AI e l'impatto che avrà sul modo in cui i professionisti vivono, lavorano e fanno affari oggi. Per creare una trasformazione sostenibile dell'AI, le organizzazioni devono imparare e comprendere cos'è l'AI e l'impatto profondo che ha sul processo di sourcing e di approvvigionamento.
L'AI può essere utilizzata nell'approvvigionamento in diversi modi. I più comuni sono:
Machine learning (ML)
Gli algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati per rilevare modelli in set di dati di grandi dimensioni e possono aiutare nel processo decisionale. Gli algoritmi di machine learning possono andare oltre ciò che il cervello umano potrebbe essere in grado di analizzare e riconoscere modelli o relazioni pertinenti per prendere decisioni aziendali intelligenti.
I modelli di machine learning possono esaminare i dati sugli acquisti passati, le metriche delle prestazioni dei fornitori, le tendenze del mercato e molto altro. Tutti questi punti dati misurabili possono dare origine a decisioni basate sui dati e a previsioni della domanda più accurate. Un uso più popolare di ML è l'automazione della contabilità fornitori.
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
Un algoritmo di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è progettato per interpretare, trasformare e generare il linguaggio umano. Inoltre, possono comprendere la lingua scritta o parlata, analizzarla ulteriormente e ottenere informazioni dai dati testuali raccolti.
Un modello NLP può facilitare la comunicazione con i chatbot o gli assistenti virtuali che consentono agli utenti di interagire direttamente con il team di approvvigionamento di un'azienda. Inoltre, un algoritmo NLP funziona categorizzando automaticamente le informazioni rilevanti provenienti dal feedback dei clienti, dalle richieste di preventivo e altro ancora, e utilizzando tali informazioni nel modo più efficiente possibile.
Robotic Process Automation (RPA)
Gli algoritmi di Robotic Process Automation (RPA) sono progettati per imitare le azioni umane, per esempio in attività ripetitive o basate su regole che possono automatizzare e semplificare le azioni che richiedono più tempo rendendole invece rapide ed efficienti.
L'RPA non è generalmente considerata una forma di AI, ma offre comunque vantaggi significativi in termini di produttività. Alcuni esempi di RPA nell'approvvigionamento sono l'automazione e la generazione delle fatture. L'RPA può ridurre gli errori utilizzando dati storici e riducendo le possibilità che si verifichino errori umani.
L'AI generativa sta cambiando il modo in cui le organizzazioni di approvvigionamento operano oggi semplificando i processi a differenza di qualsiasi altro strumento precedente e cambiando il modo in cui operano i responsabili dell'approvvigionamento.
L'AI generativa, spesso abbreviata in gen AI, è un tipo di intelligenza artificiale in grado di creare contenuti originali, come testo o immagini, in risposta alla richiesta di un utente. L'uso della gen AI avrà un impatto significativo sull'approvvigionamento, in quanto alcune delle sue funzioni principali sono la creazione di ordini di acquisto e l'analisi di documenti, come le richieste di proposte (RFP) e i contratti.
Cosa può fare
La Gen AI può semplificare le funzioni di approvvigionamento, come l'automazione delle attività ripetitive e l'analisi di grandi quantità di dati. La nuova tecnologia può creare analisi della spesa e ottimizzare il flusso di cassa e la gestione della spesa. Può anche riassumere documenti e analizzare i prezzi e i dati di spesa in tempo reale, migliorando notevolmente l'efficienza operativa.
Infine, la Gen AI può aiutare a semplificare le interazioni tra i team di approvvigionamento, gli stakeholder interni e i fornitori. Con la Gen AI, i team possono creare conversazioni simili a quelle umane e fornire all'utente una risposta personalizzata e utile. L'approvvigionamento è pronto per la trasformazione dall'AI generativa, ma dipenderà dalla capacità e dalla volontà dell'organizzazione di adattare i propri modelli AI.
Superare le sfide
Un recente rapporto dell'IBM Institute for Business Value (IBV) ha rilevato che il 59% dei Chief Procurement Officer (CPO) ritiene importante applicare la Gen AI alla spesa predittiva e agli analytics del sourcing. Tuttavia, la prima sfida è convincerli ad accettare la nuova tecnologia, il che richiederà di mostrare al CPO cosa è possibile realizzare con l'AI e quali sfide è possibile superare.
Allo stesso tempo, i Chief Supply Chain Officer (CSCO) e i Chief Operating Officer (COO) vedono l'opportunità offerta dalla gen AI e dal procurement per quanto riguarda la sostenibilità.
Il report IBV, The CEO's Guide to Generative AI, ha rilevato che il 77% dei CSCO e dei COO afferma che l'AI generativa è in grado di identificare potenziali rischi geopolitici e climatici e di raccomandare una mitigazione proattiva del rischio. Tre su quattro affermano inoltre che l'AI generativa consente di migliorare la visibilità, gli insight e il processo decisionale negli ecosistemi, che sono così importanti per la sostenibilità e la conformità.
Con una solida base di dati e una mente aperta, l'AI generativa può offrire più spazio per il miglioramento in tutta l'organizzazione e aiutare i CEO a gestire rapidamente le interruzioni e a ridurre i rischi.
L'Intelligent sourcing è una piattaforma di approvvigionamento basata sull'intelligenza artificiale creata per analizzare il database di un fornitore e gestire i dati storici. L'obiettivo è fornire tendenze di mercato e aiutare l'organizzazione a trovare i fornitori giusti per soddisfare esigenze specifiche di approvvigionamento e contribuire a costruire relazioni più solide con i fornitori.
Il rilevamento degli errori utilizza l'AI per rilevare automaticamente un errore prima che si verifichi e può prevenire interruzioni del workflow a velocità record. L'AI è in grado di rilevare frodi, irregolarità di conformità e potenziali rischi durante l'intero ciclo di vita della supply chain.
Gli analytics predittivi sono algoritmi AI che raccolgono i dati storici di vendita e le tendenze di mercato e li analizzano per generare previsioni della domanda. Gli analytics predittivi possono anche analizzare fattori esterni, come le condizioni meteorologiche o gli indicatori economici, come parte della propria analisi.
L'analisi automatizzata dei contratti è uno strumento di gestione dei contratti basato sull'intelligenza artificiale in grado di analizzare automaticamente un contratto ed estrarre i fatti e le informazioni più importanti in tempo reale. Lo strumento automatizzato di analisi dei contratti segnala i potenziali rischi e i problemi di non conformità prima che raggiungano un utente.
L'elaborazione automatizzata degli ordini d'acquisto è uno strumento basato sull'AI che estrae informazioni dagli ordini d'acquisto, che sono un documento critico che formalizza l'accordo tra l'acquirente e il venditore, e automatizza il processo di creazione e gestione.
La gestione del rischio dei fornitori utilizza l'intelligenza artificiale automatizzando e analizzando le informazioni sui fornitori prima che si verifichino problemi. La gestione del rischio dei fornitori con intelligenza artificiale può rilevare modelli e anomalie nascosti e può aiutare le organizzazioni a mitigare i potenziali rischi che potrebbero rallentare le operazioni di approvvigionamento.
L'estrazione dei dati delle fatture si riferisce all'uso dell'AI nei team di contabilità fornitori per estrarre i dati dalle fatture attraverso un processo automatizzato in pochi secondi. Le organizzazioni che non utilizzano sistemi source-to-pay o altre tecnologie avanzate potrebbero trovare questa soluzione valida.
L'intelligenza artificiale automatizza le attività manuali con conseguente maggiore produttività e tempi di ciclo più rapidi. Automatizzando le attività ripetitive, l'organizzazione sta liberando i dipendenti addetti all'approvvigionamento per svolgere altre attività strategiche e offre alle organizzazioni un maggiore ritorno sull'investimento.
Con l'uso dell'AI e di algoritmi avanzati per analizzare grandi quantità di dati, è possibile ottenere insight più approfonditi e, a loro volta, aiutare le organizzazioni a prendere decisioni più informate, come l'approvvigionamento strategico e la selezione dei fornitori.
I modelli AI sono in genere in grado di gestire quantità variabili di dati e di adattarsi a qualsiasi esigenza aziendale, il che li rende uno strumento ideale per i nuovi fornitori che stanno entrando nel mercato.
Con l'AI, le organizzazioni possono migliorare la gestione della supply chain, la gestione delle relazioni e la selezione dei fornitori, tra le altre aree, e di conseguenza negoziare accordi più forti e ridurre le spese inutili.
Le migliori pratiche per l'AI nell'approvvigionamento
Inizia identificando i punti critici specifici della tua attività in cui l'intelligenza artificiale potrebbe avere un impatto, come la gestione dell'inventario o la gestione dei contratti. Potrebbe trattarsi dell'automatizzazione dell'elaborazione delle fatture o dell'ottimizzazione dell'analisi delle spese; in ogni caso, avere dei casi d'uso dell'AI ben definiti ti aiuterà a guidare l'implementazione dell'intelligenza artificiale.
L'implementazione di una strategia di approvvigionamento basata sull'AI non è uno sforzo isolato e deve includere la collaborazione incrociata tra altri dipartimenti, come IT e finanza. Mantenendo aperte le linee di comunicazione, le organizzazioni possono allineare meglio i propri obiettivi e adottare un approccio olistico.
Trova fornitori o consulenti esperti di soluzioni di intelligenza artificiale che possano aiutarti a guidare l'implementazione dell'AI. La collaborazione con un esperto può indirizzare la tua organizzazione verso le tecnologie di AI e le soluzioni personalizzate più adatte alle tue esigenze aziendali.
Gli algoritmi AI si basano sui dati e funzionano al meglio con dati di alta qualità. Pertanto, è importante mantenere i dati della tua organizzazione puliti e validi senza errori. Inoltre, un'azienda potrebbe prendere in considerazione l'idea di investire in strumenti di governance dei dati per mantenere ulteriormente l'integrità dei dati.
L'introduzione della tecnologia AI e l'implementazione dell'AI possono essere un processo complesso e ai professionisti delle operazioni di approvvigionamento deve essere insegnato come utilizzare correttamente gli strumenti AI. Mantieni aperta la comunicazione con gli stakeholder per affrontare qualsiasi preoccupazione che possano avere nei confronti dell'AI.
L'implementazione dell'AI nelle operazioni di approvvigionamento è solo il primo passo. Gli strumenti di AI per il procurement richiedono una revisione e una valutazione costante delle prestazioni. Gli stakeholder e gli utenti dovrebbero fornire regolarmente il loro feedback, in modo da poter apportare miglioramenti e realizzare nuove iterazioni.
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