Mentre entriamo nella quarta rivoluzione industriale, le nuove tecnologie stanno diventando una potente leva di performance per le aziende. Tuttavia, alcune giocheranno un ruolo più importante di altre nella trasformazione digitale del procurement. Tra queste, spicca in particolare l’intelligenza artificiale (AI).
Un forte driver di creazione di valore che promette nuove sinergie.
Tuttavia, il concetto di intelligenza artificiale può a volte sembrare vago e può comprendere una infinità di tecnologie. Un recente studio di GEP, il fornitore leader mondiale di soluzioni digitali per gli acquisti e la catena di approvvigionamento, fa chiarezza sul concetto di intelligenza artificiale e sulla sua applicazione ai settori degli acquisti e della logistica. Scopriamo insieme la definizione di AI e individuiamo otto vantaggi chiave della sua implementazione nell’ambito acquisti.
Intelligenza artificiale: origine e definizione
Anche se l’idea di una “macchina pensante” risale all’antichità greca, la nozione di intelligenza artificiale è emersa veramente solo negli anni ’50. I suoi pionieri più importanti furono i matematici Alan Turing e John McCarthy e lo psicologo Frank Rosenblatt.
Come driver di performance, l’AI è stata applicata più recentemente al procurement. Per definizione, il termine “intelligenza artificiale” (AI) comprende una serie di applicazioni, tecniche e processi che possono agire in modo “intelligente”.
Per capire meglio i pro e i contro dell’AI, vale la pena sapere che essa unisce due sottocategorie.
Machine Learning (ML)
Il Machine Learning è il processo che insegna ai computer ad imparare da soli. Questo sottocampo dell’AI mira al miglioramento continuo delle prestazioni. Questo strumento permette un processo decisionale autonomo, appropriato e libero dall’intervento umano. L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), un ramo del Machine Learning, mira ad assimilare il linguaggio umano in programmi informatici.
Deep Learning (DL)
Il Deep Learning si basa sull’elaborazione di grandi quantità di dati. Si basa su approcci matematici che imitano il modo in cui gli umani acquisiscono la conoscenza. Un sottocampo del Machine Learning, il Deep Learning cerca di automatizzare l’analisi predittiva. Basato su una rete neurale artificiale, rende l’AI più potente e dinamica.
In breve, ciò significa che queste macchine possono svolgere compiti che altrimenti richiederebbero capacità inerenti al cervello umano, come il ragionamento, l’autonomia, il recupero delle informazioni o l’apprendimento.
Ciò che differenzia l’intelligenza artificiale dalla programmazione convenzionale è questa dimensione cognitiva, nel senso psicologico del termine, cioè che riguarda i mezzi e i meccanismi di acquisizione della conoscenza.
Le tecnologie dell’intelligenza artificiale sono infatti in grado di gestire scenari non strutturati e di sviluppare un processo di apprendimento continuo.
Intelligenza artificiale: otto vantaggi chiave per l’approvvigionamento
Da diversi anni, il procurement sta subendo una trasformazione digitale che coinvolge sempre più l’uso dell’intelligenza artificiale. In effetti, l’applicazione dell’AI al procurement offre benefici tangibili, che possono essere suddivisi – seguendo la logica dello studio GEP – in otto categorie.
- Informazione
L’AI permette di estrarre grandi quantità di big data complessi. Fornisce più informazioni in tempo reale, facilitando e migliorando il processo decisionale dei team di approvvigionamento.
Alimentata dall’intelligenza artificiale, l’analisi predittiva permette di fare proiezioni basate sulla raccolta di dati storici. Tuttavia, questo richiede che i database siano adeguatamente organizzati in anticipo.
- Produttività
L’AI può ridurre il tempo medio di elaborazione dei processi di approvvigionamento del 25-60%, soprattutto perché può operare 24 ore al giorno, 7 giorni alla settimana.
Infatti, l’intelligenza artificiale aiuta a ridurre drasticamente i compiti che richiedono tempo, come la selezione delle offerte. Combinata con il Machine Learning, l’AI migliora la produttività dell’intero processo di approvvigionamento e fornitura. Con l’aiuto dell’AI, i team di approvvigionamento possono concentrarsi su compiti a più alto valore aggiunto.
- ImplementazioneL’implementazione dell’IA è tipicamente redditizia in circa 8 settimane (a condizione che i dati siano ben definiti e organizzati). Per una sua implementazione di successo, è meglio procedere per gradi, come segue:
- Identificare i casi d’uso dell’IA all’interno dell’ufficio acquisti;
- Individuare le tecnologie più appropriate per l’analisi e la gestione dei dati;
- Gestire il cambiamento attraverso una comunicazione chiara e rassicurante.
Una volta che l’intelligenza artificiale è stata integrata e adottata, i benefici vengono trasmessi a tutta l’azienda
- RisparmioL’AI può fornire tra il 5% e il 40% di risparmi aggiuntivi attraverso l’analisi della spesa e del pannello fornitori. Un vero e proprio driver di performance, l’AI mira alle aree prioritarie per l’ottimizzazione e facilita il processo decisionale degli acquirenti. In generale, l’intelligenza artificiale supporta il dispiegamento di piani d’azione strategici efficaci per garantire una maggiore redditività.
- QualitàL’AI assicura una qualità costante riducendo i compiti manuali. Automatizza e migliora i compiti che richiedono tempo, limitando il rischio di errore. A livello di VAS, l’AI permette una migliore analisi dei resi e promuove una gestione ottimale dei reclami. Dall’approvvigionamento alle relazioni con i fornitori e al trasporto, l’AI migliora la qualità dell’intera catena di approvvigionamento.
- Costi
L’AI può ridurre i costi di elaborazione del 30-40%. Per esempio, compiti semplici, come il supporto tecnico di livello 1-2, possono essere gestiti dalle chatbot.
- SicurezzaAiutando i buyer a selezionare i migliori fornitori, l’AI riduce il rischio di frode e di ritardi nei pagamenti. Quando viene utilizzata per gestire i contratti di approvvigionamento, garantisce una maggiore protezione legale. L’intelligenza artificiale aiuta quindi a rendere gli acquisti più sicuri.
- CompetitivitàL’intelligenza artificiale crea valore, favorisce l’innovazione e aiuta ad aumentare la competitività complessiva dell’azienda tra i suoi clienti e le sue prospettive.
Proprio come altre tecnologie chiave (RPA, IoT, chatbot, blockchain, ecc.), l’intelligenza artificiale offre uno scorcio di un nuovo futuro per i dipartimenti di approvvigionamento: un cambiamento strategico e compiti ad alto valore aggiunto che si basano su competenze unicamente umane (interpersonali, influenza, creatività, ecc.).
