L'entusiasmo che circonda l'IA generativa è difficile da perdere nel mondo del procurement. Se avete partecipato a una conferenza di settore di recente, vi basterà unirvi alla sessione più vicina con AI nel titolo per individuare tutti gli altri partecipanti (versate una lacrima per i presentatori delle sessioni concorrenti).
Secondo uno studio di Ardent Partners del giugno 2024, condotto su quasi 400 professionisti del procurement in tutto il mondo, il 62% ritiene che l’impatto dell’IA generativa sul procurement nei prossimi 2-3 anni sarà trasformativo o significativo.
Sebbene l'utilizzo effettivo sia ancora piuttosto basso, i leader si stanno affrettando a implementare l'IA generativa. Lo stesso studio di Ardent Partners ha rilevato che mentre solo il 26% sta attualmente utilizzando l'IA generativa negli acquisti, un altro 46% prevede di farlo nel 2024.
Nel momento in cui si cerca di farlo nella propria organizzazione, è importante costruire un piano per massimizzare l'adozione. A prescindere dall'entusiasmo per una nuova tecnologia e dalla sua efficacia, dare per scontato che gli utenti la abbracceranno naturalmente è un modo infallibile per ridurne l'impatto.
Questo è particolarmente vero quando si tratta di IA generativa, che è circondata da trepidazione quasi quanto l'entusiasmo. Un sondaggio di Forrester del dicembre 2023 ha rilevato che il 36% degli intervistati teme di perdere il proprio lavoro a causa dell'IA nei prossimi 10 anni. Inoltre, la maggior parte delle persone ha visto o sentito parlare di "allucinazioni" o di violazioni dei dati da parte dell'IA.
Ci sono 3 elementi fondamentali da considerare in qualsiasi piano per massimizzare l’adozione dell’IA generativa nel procurement:Ci sono 3 elementi fondamentali da considerare in qualsiasi piano per massimizzare l’adozione dell’IA generativa nel procurement:
Comunicare, comunicare, comunicare
Un piano di comunicazione efficace è essenziale per aumentare le probabilità che i dipendenti si sentano entusiasti anziché preoccupati. La comunicazione deve iniziare ben prima della scelta della tecnologia. Innanzitutto, raccogliete il feedback degli utenti quando costruite il vostro business case e definite i criteri tecnologici.
I sondaggi sono un'opzione per ottenere input più ampi, oppure potete lavorare con rappresentanti selezionati di diversi team per raccogliere informazioni più approfondite e creare futuri "campioni". Gli input devono essere raccolti nei punti in cui gli utenti vedono i maggiori vantaggi potenziali dell'IA generativa nel loro ruolo.
Questo processo fa sì che le persone sentano che la tecnologia viene introdotta per aiutarle, non per sostituirle. Inoltre, vi aiuterà a dare priorità ai casi d'uso dell'IA negli acquisti.
Una volta definiti i criteri e gli obiettivi, comunicateli ai dipendenti prima del lancio. Assicuratevi di spiegare gli obiettivi aziendali previsti e l'impatto sul loro lavoro. È importante essere specifici.
Ad esempio, dire ai dipendenti che si intende aumentare la produttività non significa molto per loro e può essere interpretato come un licenziamento. Ma dire loro che saranno in grado di vedere i dettagli chiave di un contratto in pochi secondi, o di avere a portata di mano un report di mercato a 360 gradi in qualsiasi momento, trasmette un chiaro beneficio.
Leggi questo whitepaper per saperne di più: “Trasformare gli acquisti con l’intelligenza artificiale generativa”
Mantenere la semplicità
Un fattore chiave per l'adozione dell'IA generativa è il modo in cui gli utenti accedono alle nuove funzionalità. Più è semplice e naturale, maggiore sarà l'adozione. Con i fornitori S2P e una serie di fornitori specializzati in rapida crescita che pubblicizzano le capacità dell'IA generativa, c'è il rischio di complicare inavvertitamente la vita dei vostri dipendenti con nuovi sistemi, login e interfacce.
Per semplificare l'esperienza, dovreste rendere disponibile l'IA generativa nelle applicazioni già utilizzate dagli utenti, in genere suite/piattaforme Source-to-Pay (S2P) o soluzioni puntuali. Idealmente, i fornitori di software di procurement offrono soluzioni integrate efficaci. Se ritenete di dover ricorrere a soluzioni esterne per le funzionalità desiderate, cercate di integrarle nella vostra tecnologia S2P.
Anche il modo in cui gli utenti utilizzano le funzionalità di IA generativa all'interno delle applicazioni influisce sull'adozione. I casi d'uso più prescrittivi funzionano meglio con un pulsante: basta un clic per ottenere il risultato desiderato.
Altri casi d'uso beneficiano di un approccio conversazionale in cui gli utenti possono chiarire ciò che è necessario. L'ideale è cercare di utilizzare sistemi che possano sfruttare entrambi, in base a quello che è ottimale per un particolare caso d'uso.
Scopri di più su IVA (Intelligent Virtual Assistant).
Creare fiducia attraverso la qualità
La presenza di utenti desiderosi di provare l'IA generativa e in grado di accedervi con facilità può favorire un'adozione precoce, ma se l'output è di scarsa qualità, l'adozione si deteriora rapidamente. Errori o allucinazioni, in cui i LLM creano risposte realistiche ma imprecise, sono un rischio reale riconosciuto da molte persone.
Secondo la McKinsey Global Survey on AI 2023, il rischio principale identificato da 913 intervistati le cui organizzazioni hanno adottato l’IA generativa è l’imprecisione dei risultati, specificata dal 56% degli intervistati.
Ci sono diversi aspetti da considerare quando si valuta la tecnologia di IA generativa negli appalti per massimizzare la qualità, che tratterò in un blog successivo. Qui mi concentrerò su ciò che si può fare internamente durante l'implementazione per massimizzare la qualità e costruire la fiducia degli utenti. Alcune raccomandazioni:
- Considerare un roll-out a livello di casi d’uso: La sperimentazione di casi d’uso specifici prima di un’ampia distribuzione garantisce che i casi d’uso definiti funzionino davvero. Spesso si riscontrano problemi che portano a risultati scadenti e che compromettono la fiducia. Questi possono derivare da modelli da perfezionare, da problemi di dati o da altre cause. È meglio non distribuire questi casi d’uso finché i problemi non vengono risolti.
- Effettuare una formazione tecnica tempestiva: Il modo in cui gli utenti rispondono alle domande di GenAI nei formati di conversazione ha un impatto importante sulla qualità dell’output. La formazione sui fondamenti, idealmente utilizzando la vostra soluzione e scenari pratici, darà buoni frutti.
- Definire le aspettative: GenAI sta già dando risultati impressionanti, ma non è ancora perfetto. Stabilite le aspettative su dove GenAI può funzionare bene o meno bene.
Avere un piano olistico per guidare l’adozione è un fattore critico di successo, ma solo uno dei tanti. Per uno sguardo più completo su questo e altri fattori di successo, scarica la nostra guida alla costruzione di una roadmap strategica per l’IA generativa negli acquisti.
