AI applicata all'approvvigionamento

L'intelligenza artificiale (AI) non è più solo una parola di moda. Le aziende leader la stanno utilizzando per prevedere la domanda, negoziare i contratti, valutare il rischio dei fornitori e gestire tutto il ciclo di vita dell'approvvigionamento con velocità, precisione e un controllo senza precedenti. Questa tecnologia sta trasformando l'approvvigionamento, che tradizionalmente richiedeva un lavoro manuale molto laborioso, in un motore strategico basato sui dati.

Sebbene l'AI applicata all'approvvigionamento stia guadagnando terreno, molte aziende continuano ad avere difficoltà a convertire il suo potenziale in risultati tangibili. Tra continui cambiamenti tecnologici, preoccupazioni legate alla sicurezza e sfide nell'implementazione, non sorprende che i professionisti dell'approvvigionamento non sappiano da dove iniziare.

In questo blog, esamineremo casi d'uso dell'AI applicata all'approvvigionamento, vedremo come si sta trasformando la sua gestione e quali strategie possono adottare i procurement leader per massimizzarne l'impatto.

Cosa si intende per "approvvigionamento basato sull'AI"?

L'intelligenza artificiale applicata all'approvvigionamento utilizza algoritmi avanzati per perfezionare le decisioni, automatizzare attività ripetitive e analizzare grandi quantità di dati su spese e fornitori al fine di massimizzare l'efficienza nella gestione dell'approvvigionamento. Con l'AI, i team di approvvigionamento possono ottimizzare la selezione dei fornitori basandosi su punteggi di rischio dettagliati, rilevare pattern di spesa e opportunità di risparmio, e migliorare la precisione delle previsioni della domanda, oltre ad altri vantaggi.

L'AI applicata all'approvvigionamento utilizza algoritmi avanzati per perfezionare le decisioni, automatizzare attività ripetitive e analizzare grandi quantità di dati al fine di massimizzare l'efficienza nel processo dell'approvvigionamento.

Sebbene l'AI applicata all'approvvigionamento sia relativamente recente, la tecnologia in sé esiste dagli anni '50. I primi sistemi di AI erano progettati per eseguire compiti di ragionamento di base e hanno posto le fondamenta per i successivi sviluppi nel campo dell'informatica. Negli anni '80, l'AI era in grado di replicare decisioni umane elementari, ma i costi elevati ne limitarono fortemente l'adozione da parte delle aziende.

Solo negli anni '90 iniziarono a diffondersi le prime applicazioni dell'AI nell'approvvigionamento. L'introduzione dei sistemi ERP (Enterprise Resource Planning) ha digitalizzato molte attività legate all'approvvigionamento, permettendo all'AI di analizzare i dati e automatizzare alcuni processi. All'inizio degli anni 2000, piattaforme di approvvigionamento come Coupa hanno cominciato a integrare funzionalità AI di base, come la classificazione della spesa e l'analisi delle prestazioni dei fornitori.

Oggi, tecnologie di AI come il machine learning (ML), l'elaborazione del natural language processing (NLP) e l'automazione dei processi lavorativi (RPA) sono ampiamente utilizzate per analizzare dati di approvvigionamento, prevedere i rischi dei fornitori e automatizzare le previsioni. La Generative AI, l'ultima evoluzione in questo ambito, porterà la gestione dell'approvvigionamento a un livello superiore, svolgendo attività come la creazione automatica dei contratti, l'automatizzazione della comunicazione con i fornitori e l'elaborazione di report avanzati sulla spesa. Si prevede che, entro il 2032, il mercato della Generative AI nel settore dell'approvvigionamento raggiunga i 2,26 miliardi di dollari, rispetto ai 174 milioni del 2024.

Sebbene l'utilizzo completo delle capacità offerte dall'AI non sia generalizzato, la loro applicazione nelle attività legate all'approvvigionamento è in costante crescita. Secondo lo studio Il CFO strategico di Coupa, il 100% dei finance leader afferma che già utilizza qualche forma di AI per tagliare i costi e aumentare la produttività. I team di approvvigionamento con le prestazioni migliori utilizzano strumenti basati sull'AI per:

• Aumentare le spese pre-approvate fino al 96,1%
• Ridurre la durata del ciclo di valutazione della gestione del rischio a 30,1 ore lavorative
• Migliorare il cycle time da richiesta d'acquisto a ordine fino a raggiungere le 3,8 ore lavorative, secondo il Benchmark report sul Total Spend Management di Coupa

Tipi di AI utilizzati nell'approvvigionamento

Che cos'è esattamente l'AI? L'intelligenza artificiale è la capacità di una macchina di eseguire compiti che di solito richiedono l'intelligenza umana, come imparare, risolvere problemi, capire il linguaggio e riconoscere pattern. L'AI può essere applicata a diverse fasi del processo di gestione dell'approvvigionamento, dal sourcing alla gestione dei contratti fino alla pianificazione della supply chain. La tecnologia AI applicata all'approvvigionamento si può suddividere nelle seguenti categorie:

Generative AI

La Generative AI utilizza reti neuronali e algoritmi complessi per imparare pattern e strutture e, da questi, generare nuovi dati. Per ottenere risultati ottimali, è essenziale che i dati di addestramento non contengano errori, siano affidabili, siano stati ottenuti eticamente e siano specifici del settore. Nell'ambito dell'approvvigionamento, la Generative AI può aiutare gli utenti nei compiti quotidiani, come creare documenti, rispondere a domande operative e tracciare in tempo reale gli obiettivi di sostenibilità, garantendo nel frattempo la compliance.

Machine Learning

L'apprendimento automatico, o machine learning (ML), permette alle macchine di apprendere dai dati senza una programmazione diretta. I suoi algoritmi migliorano con il tempo man mano che vengono alimentati con altri dati. Nell'approvvigionamento, il ML può analizzare i dati storici per identificare pattern e tendenze, per esempio analizzando dati di acquisto o prevedendo la domanda futura.

Natural Language Processing

L'elaborazione del linguaggio naturale, o Natural Language Processing (NLP), permette che le macchine comprendano, interpretino e rispondano al linguaggio umano. Nell'approvvigionamento, l'NLP può analizzare ed estrarre informazioni da grandi volumi di dati non strutturati, come contratti, fatture e email dei fornitori. Questo può andare dall'analisi dei documenti per estrarre dati chiave e integrarli in un contratto, fino all'elaborazione di una fattura ricevuta per email, all'estrazione delle sue informazioni e all'inserimento nel registro elettronico corrispondente.

Robotic Process Automation

L'automazione dei processi lavorativi, o Robotic Process Automation (RPA), è un tipo di software che automatizza attività ripetitive e basate su regole. Nell'approvvigionamento, può gestire l'elaborazione degli ordini d'acquisto, la gestione delle fatture e l'inserimento dei dati, riducendo l'errore umano e permettendo al team di focalizzarsi su attività di maggior valore strategico.

Il ruolo della Generative AI nell'approvvigionamento

I modelli di AI (come quelli menzionati sopra) sono stati tradizionalmente utilizzati come soluzioni isolate, in grado di risolvere singole sfide come l'automatizzazione dell'abbinamento tra fatture e ordini di acquisto. I recenti sviluppi nella Generative AI stanno ampliando quelle capacità e permettono di affrontare compiti ancora più complessi e articolati, con un impatto positivo su tutto il processo di Spend Management.

Cos'è la Generative AI?

La Generative AI crea nuovi contenuti (tra cui testi, immagini, musica e persino codice) apprendendo pattern da enormi quantità di dati con cui viene addestrata. A differenza dell'AI tradizionale, la Generative AI è in grado di creare contenuti in modo autonomo, interpretando i dati che elabora. Strumenti popolari come ChatGPT e DALL·E hanno assunto una grande importanza e un ampio utilizzo da parte del pubblico grazie alla loro capacità di generare testi o immagini simili a quelli prodotti dall'uomo, rispondere a domande e aiutare in altre attività di creazione di contenuti.

Ciò che rende la Generative AI davvero rivoluzionaria è che permette alle macchine non solo di comprendere le informazioni, ma anche di creare output originali e contestualizzati.

In futuro, che impatto avrà la Generative AI sull'approvvigionamento?

Nei prossimi 5-10 anni, l'AI trasformerà l'approvvigionamento, che passerà dall'essere una funzione prevalentemente operativa a un pilastro aziendale strategico, predittivo e che genera valore. In futuro, i responsabili dell'approvvigionamento potranno:

• Automatizzare la creazione dei documenti: potranno generare rapidamente richieste di preventivo (RFQ), contratti e ordini d'acquisto dettagliati e personalizzati, basandosi su modelli predefiniti e sulla cronologia delle negoziazioni, risparmiando tempo prezioso.
• Ottimizzare le negoziazioni con i fornitori: potranno simulare strategie basate su dati contrattuali e storici dei fornitori. L'AI potrà gestire autonomamente trattative di basso valore, adattando prezzi e condizioni secondo parametri predefiniti, mentre i manager potranno concentrarsi su negoziazioni strategiche di alto valore.
• Migliorare il processo decisionale: potranno analizzare accordi complessi, ponderando costo, qualità, rischio e sostenibilità, e offrire modelli di scenari in tempo reale per visualizzare i cambiamenti nella supply chain.
• Incrementare gli sforzi di sostenibilità: potranno analizzare e monitorare le prestazioni ESG (ambientali, sociali e di governance) dei fornitori tramite recensioni di terze parti, report normativi e certificazioni, oltre a tracciare con più precisione le emissioni prodotte dall'azienda.
• Prevedere i rischi: potranno analizzare dati provenienti da social media, sensori IoT e altre fonti per individuare in anticipo criticità della supply chain, variazioni di prezzo o fluttuazioni della domanda, tenendo conto delle interdipendenze globali e delle condizioni di mercato.
• Ricevere supporto personalizzato: con l'inserimento di poche parole, gli assistenti di Generative AI nelle piattaforme di Spend Management saranno in grado di rispondere a domande relative ai processi source-to-pay, trovare all'instante i moduli corretti e generare report personalizzati.

Grazie all'AI, le attività quotidiane saranno progressivamente automatizzate fino a raggiungere, in alcuni casi, l'autonomia totale. Questa evoluzione richiederà ai professionisti dell'approvvigionamento di sviluppare nuove competenze in ambiti come data science, pensiero strategico e gestione dell'AI.

Applicazioni pratiche dell'AI nell'ambito dell'approvvigionamento

Sebbene la Generative AI sia ancora relativamente nuova nell'ambito dell'approvvigionamento, altre forme di AI sono già ampiamente utilizzate. Gli algoritmi di machine learning permettono alle organizzazioni di migliorare la visibilità della spesa, ottimizzare il processo decisionale, aumentare la produttività, ridurre i rischi e generare risparmi lungo tutto il processo di approvvigionamento.

Analisi e classificazione della spesa

Gli strumenti di analisi della spesa basati sull'AI possono individuare pattern e categorizzare automaticamente dati di spesa provenienti da diverse fonti, come fatture, ordini d'acquisto e registri delle transazioni. Questa maggiore visibilità apre le porte a opportunità di risparmio, come la possibilità di consolidare fornitori o di effettuare ordini in grandi volumi.

Esempio reale: un produttore di laptop utilizza l'AI per analizzare i propri acquisti di materie prime e scopre che compra lo stesso materiale da più fornitori a prezzi differenti. Grazie a queste informazioni, avvia trattative per ottenere tariffe migliori con i fornitori preferiti.

Gestione del rischio per i fornitori

I sistemi di AI possono analizzare sia dati strutturati (valutazioni degli acquirenti, tempi di consegna, ecc.) che non strutturati (report finanziari, articoli di giornale, ecc.) per valutare e mitigare i rischi. Comprendendo i rischi operativi, finanziari e reputazionali di ciascun fornitore, le organizzazioni possono adottare misure proattive per assicurarsi di collaborare con partner affidabili ed etici.

Esempio reale: il team di approvvigionamento di un'azienda produttrice di batterie al litio riceve un avviso dalla propria piattaforma di AI che informa che uno dei principali fornitori ha recentemente violato tre leggi sul lavoro. Il team inizia subito a cercare un fornitore alternativo.

Intake di richieste d'acquisto

Crea un'esperienza d'acquisto moderna e fluida per gli utenti finali grazie a un flusso di intake di richieste d'acquisto guidato dall'AI. Fin dall'inizio, il sistema incrocia articoli di catalogo o fornitori correlati, riducendo gli acquisti non conformi. Inoltre, l'integrazione e la visualizzazione delle politiche aziendali e dei budget in tempo reale aiutano i richiedenti a prendere decisioni finanziarie più consapevoli.

Esempio reale: un nuovo responsabile marketing invia una richiesta d'acquisto per ingaggiare un designer esterno. L'AI propone automaticamente tre fornitori ad alte prestazioni con cui l'azienda ha già collaborato in passato.

Approvazioni delle richieste d'acquisto

Gli algoritmi di machine learning possono automatizzare il processo di approvazione delle richieste d'acquisto e migliorare l'efficienza dell'approvvigionamento elettronico, apprendendo dalla cronologia delle richieste e permettendo la personalizzazione del flusso di approvazione. L'AI può indirizzare le richieste ai responsabili o ai reparti appropriati sulla base di regole e schemi predefiniti, segnalando eventuali errori per migliorare la compliance e ridurre le spese non autorizzate.

Esempio reale: se una richiesta è simile a una approvata precedentemente, l'AI può velocizzarne l'approvazione. Invece, le richieste nuove o inusuali possono essere segnalate per una revisione aggiuntiva, il che evita spese superflue.

Elaborazione automatica di fatture e ordini d'acquisto

L'AI può automatizzare le attività di approvvigionamento più routinarie, come la generazione e l'approvazione degli ordini d'acquisto (PO) o l'elaborazione delle fatture. Quando l'inventario scende sotto una determinata soglia, l'AI può generare automaticamente un ordine d'acquisto, inviarlo al fornitore approvato e monitorarne lo stato, ottimizzandone così la gestione.

Una volta che l'ordine viene spedito e la fattura inviata, l'AI accelera l'elaborazione delle fatture utilizzando il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per estrarre le informazioni dalla fattura e caricarle nel sistema di Spend Management dell'organizzazione. Invece di abbinare manualmente ogni fattura al PO corrispondente, l'AI confronta automaticamente i dati e ne verifica l'accuratezza prima di emettere il pagamento.

Esempio reale: una grande azienda farmaceutica utilizza l'AI per ottimizzare la gestione degli ordini d'acquisto. Quando il livello di determinati ingredienti necessari per i farmaci scende sotto un certo livello, il sistema crea e invia automaticamente gli ordini d'acquisto, garantendo la continuità della produzione senza intervento manuale.

Gestione contratti e compliance

Le soluzioni di gestione del ciclo di vita dei contratti (CLM) basate sull'AI estraggono automaticamente termini e clausole chiave dai contratti, identificano potenziali rischi e problemi di compliance e suggeriscono testi standard per nuovi contratti basandosi sui dati del passato. La Generative AI può ridurre il ciclo di revisione, fornendo ai responsabili dell'approvazione dei riassunti con termini, date e obblighi essenziali.

Dopo la firma del contratto, i sistemi di AI monitorano continuamente le transazioni e le confrontano con le politiche interne e le normative esterne, segnalando in tempo reale eventuali non conformità.

Esempio reale: se una clausola contrattuale non è allineata ai termini standard dell'azienda (ad esempio termini di pagamento troppo brevi), l'AI la segnala in modo che il team di approvvigionamento la controlli. Questo implica una gestione più rapida dei contratti e meno controversie.

Previsione della domanda e gestione dell'inventario

Le analisi predittive basate sull'AI sono una funzionalità chiave nelle piattaforme di approvvigionamento moderne. Questi sistemi analizzano dati storici, tendenze di mercato e altre variabili per generare previsioni di domanda accurate, permettendo alle aziende di ottimizzare i livelli di inventario e negoziare condizioni più favorevoli con i fornitori.

Esempio reale: basandosi su dati passati e tendenze attuali, un noto rivenditore di calzature utilizza l'AI per prevedere quali modelli saranno più richiesti durante i periodi di shopping più intensi. Il team di approvvigionamento può così regolare gli ordini di conseguenza per soddisfare la domanda.

Rilevamento delle frodi

Gli algoritmi dell'AI rilevano anomalie in spese, fatturazione e pagamenti, contribuendo a prevenire frodi ed errori. Apprendono nel tempo i pattern tipici di spesa e processo, così da poter segnalare rapidamente le transazioni che si discostano dalla norma.

Esempio reale: un'azienda rileva importi errati nelle fatture di un determinato fornitore ogni volta che alcune persone approvano gli acquisti, suggerendo la necessità di un'indagine interna. Questo monitoraggio automatico migliora il controllo finanziario e riduce il rischio di pagamenti in eccesso o transazioni non conformi.

Ottimizzazione di sourcing e tendering

L'AI può velocizzare la redazione delle richieste di proposta (RFP) generando modelli basati su eventi passati. Una volta ricevute le offerte, l'AI le analizza, le confronta in modo oggettivo e fornisce al team di approvvigionamento un confronto chiaro basato sui dati.

L'ottimizzazione del sourcing utilizza algoritmi avanzati per identificare soluzioni alternative e simulare più scenari, permettendo al team di considerare tutti i criteri e i vincoli necessari, come la sostenibilità o l'uso di materiali alternativi.

Esempio reale: un'azienda del settore Food and Beverage utilizza l'AI per ottimizzare il sourcing di una delle sue categorie principali, lo zucchero. Il team di approvvigionamento automatizza la creazione della RFP e confronta le offerte grazie a un software di sourcing basato sull'AI per identificare il fornitore migliore nel minor tempo possibile.

Benchmark della comunità

La Community Intelligence utilizza l'AI per analizzare dati anonimizzati di spesa derivanti da transazioni reali. Basandosi su dati forniti dai clienti, offre alle organizzazioni insights comparativi e raccomandazioni per il risparmio, aiutando a identificare le migliori pratiche di settore in materia di approvvigionamento.

Esempio reale: la piattaforma di Spend Management basata sull'AI di un'azienda del settore sanitario confronta il suo tempo di elaborazione delle fatture elettroniche con la media del settore. L'AI individua due fasi del processo in cui l'azienda può migliorare i tempi.

Come l'AI migliora l'approvvigionamento tradizionale

Negli ultimi anni, l'approvvigionamento è passato dall'essere un dipartimento operativo e tattico a un dipartimento davvero strategico. I team di approvvigionamento sono ora considerati la prima linea di difesa per proteggere i margini dall'alta inflazione, dalla carenza di materie prime e dai rischi di business in continuo cambiamento, il che non è affatto semplice in un panorama globale imprevedibile.

Tuttavia, l'AI sta spianando la strada. Permette che l'approvvigionamento smetta di essere reattivo e passi ad essere proattivo, allineando i suoi obiettivi con quelli più ampi dell'organizzazione. Dalle strategie di sourcing e spesa fino al miglioramento delle relazioni con i fornitori e all'analisi continua dei fattori di rischio, l'AI dà ai responsabili dell'approvvigionamento gli strumenti per supportare sia le necessità operative immediate sia gli obiettivi di business a lungo termine.

Automazione delle attività routinarie e ripetitive

L'AI può occuparsi di compiti manuali tradizionalmente molto laboriosi, come la generazione degli ordini d'acquisto, l'elaborazione delle fatture e i flussi di approvazione. Ad esempio, la RPA automatizza l'inserimento dati e abbina le fatture agli ordini d'acquisto per una gestione rapida e precisa. Riducendo il carico di lavoro manuale, l'AI libera i team di approvvigionamento in modo che si concentrino su attività più strategiche, come il sourcing e le negoziazioni con i fornitori. GameStop è riuscita a ridurre del 70% i suoi tempi di elaborazione grazie alla fatturazione basata sull'AI.

Maggiore efficienza e rapidità

Automatizzando le fasi ripetitive, l'AI semplifica i processi di approvvigionamento e individua errori con maggiore efficacia rispetto all'intervento umano. Prendiamo come esempio le richieste d'acquisto: l'AI indirizza automaticamente la richiesta basandosi su pattern storici e regole predefinite, bloccando anche le approvazioni in caso di informazioni mancanti o inserimenti errati. Questo elimina i colli di bottiglia e riduce i tempi del ciclo di gestione dell'approvvigionamento.

Decisioni basate sui dati

L'AI analizza enormi quantità di dati provenienti da fonti interne ed esterne per fornire insights pratici. L'analisi dei dati dell'approvvigionamento rileva pattern, identifica tendenze, prevede la domanda futura e ottimizza la selezione dei fornitori, permettendo ai responsabili di prendere le decisioni migliori per l'azienda. Il gruppo britannico Westbury Street Holdings, ad esempio, del settore food & service, utilizza dashboard di gestione per categorie basate sull'AI per aiutare il finance team ad allocare meglio le risorse e consolidare i fornitori per generare risparmi.

Risparmi e riduzione dei costi

L'AI offre una visione estremamente dettagliata della spesa in tutta l'organizzazione, analizza i pattern di spesa e suggerisce le aree in cui ridurre i costi. Ad esempio, una Spend Analysis basata sull'AI può individuare opportunità di acquisto in grandi volumi o di consolidamento dei fornitori. È così che Miete, azienda leader nella gestione di strutture, ha ridotto la sua base fornitori del 60% ottenendo risparmi significativi.

Relazioni più solide con i fornitori

La capacità dell'AI di monitorare costantemente le prestazioni dei fornitori offre al team di approvvigionamento informazioni su affidabilità, qualità e tempi di consegna. Inoltre, automatizza i processi e le comunicazioni di routine con i fornitori, come onboarding, conferma PO, aggiornamenti sulle consegne e gestione delle fatture. Con meno errori e processi più veloci tra fornitori e buyer, i pagamenti arrivano puntualmente e le relazioni si rafforzano da entrambe le parti.

Mitigazione efficace dei rischi

Gli avvisi in tempo reale su fattori di rischio (come eventi geopolitici, cambiamenti economici, solvenza dei fornitori e variazioni normative) consentono ai procurement leader di mitigare i rischi e prevenire criticità prima che abbiano conseguenze sulle operazioni. Bank of Montreal, ad esempio, sfrutta gli insights basati sull'AI della comunità di Coupa per controllare tutto il ciclo di vita dei suoi fornitori.

I modelli di analisi predittiva, come un gemello digitale, sono altri strumenti potenti che aiutano a identificare i rischi lungo l'intera supply chain e suggeriscono misure di mitigazione, come cambiare rotte o sostituire fornitori, per garantire la continuità del business a prescindere dalle circostanze.

Valutazione delle soluzioni di AI per l'approvvigionamento

Con il boom dell'AI, molti fornitori di tecnologie per l'approvvigionamento offrono funzionalità di intelligenza artificiale nei loro prodotti. Tuttavia, non tutte le soluzioni sono uguali. È importante che i procurement leader scelgano strumenti che migliorino l'efficienza e il processo decisionale, rispettino i principi dell'AI etica e si adattino alle esigenze specifiche dell'azienda. Ecco gli aspetti chiave da considerare nella valutazione di una soluzione di AI per la tua organizzazione.

Etica e sicurezza

L'AI utilizza dati interni, spesso sensibili, legati all'approvvigionamento, come prezzi, informazioni sui fornitori e piani strategici. È fondamentale che il fornitore della soluzione non condivida né venda mai questi dati a terzi, né li utilizzi per addestrare altri sistemi esterni. Cerca un fornitore che rispetti le normative vigenti in materia di protezione dei dati (tra cui HIPAA, SOC 1, SOC 2 e FedRAMP Moderate) e che garantisca i più alti standard di sicurezza tramite crittografia, archiviazione sicura e audit regolari.

Poiché alcune funzionalità dell'AI prendono decisioni o forniscono raccomandazioni automaticamente, è importante anche mitigare i bias. Qualsiasi fornitore deve essere in grado di spiegare chiaramente come funziona il processo decisionale della sua AI e quali meccanismi applica per ridurre i pregiudizi nei dati e nelle analisi.

Approccio olistico

La soluzione deve integrare i vari aspetti del processo di approvvigionamento per garantire una copertura end-to-end. È quindi essenziale una perfetta integrazione con altri sistemi aziendali, come ERP, strumenti finanziari e di gestione della supply chain.

Con la crescita dell'organizzazione, la piattaforma deve poter gestire un volume crescente di dati e utenti. Per adattarsi a processi specifici seguendo l'evoluzione delle esigenze aziendali, scegli una soluzione che offra API per integrazioni personalizzate e modifiche ai flussi di lavoro.

Esperienza nel settore

Qual è il principale fattore di successo di una soluzione AI? Le persone. La tecnologia è utile solo se le persone la usano in modo efficace. Cerca un fornitore di soluzioni AI con profonda esperienza nel settore dell'approvvigionamento, che offra strumenti intuitivi e formazione guidata. Un'AI addestrata sulle best practice consolidate dell'approvvigionamento fornisce le basi per processi di acquisto più efficienti ed efficaci.

Caratteristiche chiave:

• Analitica avanzata e capacità predittive
• Natural Language Processing (NLP) per analisi dei contratti e comunicazione con i fornitori
• Machine Learning (ML) per classificazione delle spese e rilevamento delle anomalie
• Automatizzazione dei flussi di lavoro
• Valutazione del rischio dei fornitori e intelligenza di mercato in tempo reale
• Dashboard e strumenti per generare report personalizzabili

Come superare le sfide dell'implementazione dell'AI nell'approvvigionamento

L'AI offre un enorme potenziale per i team di approvvigionamento. Le aziende di tutto il mondo puntano a sfruttarla per semplificare le operazioni, migliorare i rapporti con i fornitori e prendere decisioni basate sui dati. Tuttavia, la strada verso la sua integrazione non è sempre lineare. Di seguito sono riportate alcune delle sfide più comuni che le aziende affrontano in questo percorso e le strategie per superarle.

Qualità e disponibilità dei dati

Sfida: l'AI si basa su dati coerenti e di alta qualità. Spesso, però, nei processi di approvvigionamento attuali, le informazioni sono incomplete e sparse su diversi sistemi. Nonostante i dati siano fondamentali per l'analitica avanzata, secondo McKinsey & Company meno del 20% dei CPO ritiene di sfruttarli al massimo.

Soluzione: investi in una piattaforma di gestione della spesa che esegua automaticamente pulizia, normalizzazione e arricchimento dei dati. Inoltre, i procurement leader dovrebbero implementare verifiche regolari sulla qualità dei dati, individuare eventuali lacune e validare i processi per assicurare dati sempre precisi e aggiornati.

Integrazione con i sistemi esistenti

Sfida: integrare soluzioni AI con sistemi di approvvigionamento legacy può risultare complesso e costoso.

Soluzione: collabora con un fornitore di AI che offra opzioni di integrazione flessibili e compatibili con i sistemi specifici della tua azienda. Inoltre, il fornitore dovrebbe offrire aggiornamenti continui dei suoi algoritmi, così da renderli efficaci anche con le risorse IT già disponibili. Per garantire il flusso dei dati tra i sistemi, valuta il supporto di un partner middleware per un piano di integrazione basato su API che connetta le nuove piattaforme AI ai software di approvvigionamento legacy.

Gestione del cambiamento e adozione

Sfida: la resistenza al cambiamento e la paura di perdere il lavoro possono ostacolare l'adozione dell'AI nei team di approvvigionamento.

Soluzione: prima dell'implementazione, parla con gli utenti per comprendere quali sono le loro difficoltà principali e dove si può applicare l'AI nel loro lavoro. Inizia con casi d'uso ben definiti che apportino benefici tangibili, come risparmio di tempo o miglior processo decisionale. Offri programmi di formazione completi e promuovi i training tra colleghi per aiutare a familiarizzare con la tecnologia.

L'aspetto più importante è una comunicazione chiara e aperta con gli utenti. L'AI è uno strumento pensato per potenziare, non per sostituire le capacità creative e strategiche dei dipendenti.

L'apprezzatissimo software di approvvigionamento con AI di Coupa

Lavora in modo più intelligente, aumenta la produttività e moltiplica i margini con la piattaforma leader di Coupa per il Total Spend Management basata sull'AI. Coupa integra l'AI in tutto il ciclo source-to-pay, con un'attenzione speciale ai processi di spesa per un impatto massimo rispetto alle soluzioni AI generiche o "point-to-point". Ecco cosa distingue il software di approvvigionamento con AI di Coupa:

• Si basa su quasi due decenni di esperienza con l'AI. Siamo stati tra i primi a integrare l'AI negli strumenti di Spend Management e abbiamo sempre dato priorità all'innovazione. Le nostre funzionalità di automazione e AI sono sviluppate sulla base di anni di esperienza nel settore dell'approvvigionamento, offrendo strumenti pratici e facili da usare. Siamo costantemente ai vertici dei report e rating degli analisti per le nostre capacità di AI, le funzionalità e le possibilità di integrazione.
• È altamente sicuro e conforme agli standard etici. Rendiamo pubblica la documentazione completa sulla nostra architettura AI, i test eseguiti e le policy, così i clienti sanno sempre come funziona la nostra tecnologia. In più, i dati sensibili sono protetti da misure di sicurezza e dal rispetto delle normative, tra cui SOC 1, SOC 2, ISO 27001, HIPAA e altre.
• Sfrutta la Community Intelligence generata da oltre 6 mila miliardi di dollari in transazioni reali. Ricevi raccomandazioni pratiche grazie a una rete di dati di spesa che riunisce oltre 10 milioni di fornitori e buyer. I nostri modelli identificano tendenze, forniscono valutazioni dettagliate dei fornitori e offrono insights che non troverai altrove.
• È progettato per ottimizzare i processi di contrattazione elettronica. I flussi di lavoro basati su IA per le richieste e gli ordini di acquisto aumentano le spese a contratto e accorciano i cycle time, liberando i team che si possono concentrare su attività di approvvigionamento di maggior valore strategico. Questi flussi sono senza codice, quindi facilmente personalizzabili in base alla crescita aziendale.

Un modello operativo basato su AI con Coupa permette ai procurement leader di automatizzare e scalare i processi, proteggere i ricavi e dotare i team delle tecnologie più avanzate. Con l'evoluzione dell'AI, anche il ruolo dell'approvvigionamento si trasformerà, aprendo la strada ad aziende più innovative, agili e resilienti.