Agenti AI negli acquisti: una guida completa

L’intelligenza artificiale sta ridisegnando il modo in cui le organizzazioni si approvvigionano, gestiscono i fornitori e creano valore oggi. Man mano che le catene di fornitura diventano più interconnesse e i rischi più dinamici, gli strumenti di procurement tradizionali non sono all’altezza. Gli agenti di intelligenza artificiale offrono un modo più intelligente e veloce per gestire gli acquisti, il rischio e la spesa nell’intero ciclo di vita dell’approvvigionamento.

Noi di Ivalua aiutiamo le aziende a sfruttare l’intelligenza artificiale per trasformare il procurement da funzione tattica a vantaggio strategico e il nostro Assistente Virtuale Intelligente (IVA) sta guidando la prossima ondata di innovazione del procurement guidata dall’intelligenza artificiale.

In questo blog scoprirai cosa sono gli agenti di intelligenza artificiale, in che modo si differenziano dal software di procurement tradizionale, dove hanno un impatto reale e come superare le difficoltà di adozione.

Risultati principali:

• Sviluppare una comprensione degli agenti di intelligenza artificiale e del loro ruolo nel procurement
• I vantaggi dell’utilizzo degli agenti di intelligenza artificiale nel procurement e come automatizzano i flussi di lavoro
• Diversi tipi di agenti di intelligenza artificiale ed esempi di casi d’uso nel procurement
• Le migliori pratiche per iniziare a utilizzare gli agenti di procurement autonomi

Cosa sono gli agenti di intelligenza artificiale negli acquisti?

Gli agenti di intelligenza artificiale sono sistemi autonomi o semi-autonomi che utilizzano l’intelligenza artificiale (AI) per eseguire compiti, prendere decisioni e interagire con altri sistemi o utenti con un input umano minimo.

Nel settore degli acquisti, gli agenti di intelligenza artificiale possono essere utilizzati insieme a processi complessi di sourcing, acquisto e gestione dei fornitori guidati dall’intelligenza artificiale per semplificare le operazioni.

Potresti anche aver sentito parlare di IA agenziale. Si tratta di sistemi di IA che agiscono in autonomia e sono programmati per raggiungere obiettivi specifici.

Ad esempio, l’IA agenziale può analizzare i dati dei fornitori, valutare i contratti, gestire gli ordini di acquisto o consigliare strategie di sourcing. Possono imparare e migliorare nel tempo, raccogliendo nuovi dati e feedback.

Qual è la tecnologia alla base degli agenti di acquisto autonomi? Ecco una rapida panoramica:

• Machine Learning (ML): Enables AI agents to detect patterns in procurement data, forecast demand, assess supplier pApprendimento automatico (ML): consente agli agenti di intelligenza artificiale di rilevare modelli nei dati di approvvigionamento, prevedere la domanda, valutare le prestazioni dei fornitori e migliorare continuamente i modelli decisionali.
  
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): consente agli agenti AI di interpretare e generare il linguaggio umano, il che si rivela utile per analizzare i contratti, elaborare le comunicazioni con i fornitori e comprendere le richieste interne.
  
• Automazione robotica dei processi (RPA): automatizza le attività ripetitive e basate su regole, come l’elaborazione delle fatture, la generazione degli ordini di acquisto e l’inserimento dei dati, liberando i team di approvvigionamento per un lavoro più strategico.

Queste tecnologie lavorano di concerto per consentire un approvvigionamento guidato dall’intelligenza artificiale che, a sua volta, porta a operazioni più rapide, più intelligenti e più efficienti.

Molte organizzazioni stanno incorporando agenti di sourcing autonomi nei loro processi di acquisto, quindi è importante capire le differenze tra gli agenti di procurement alimentati dall’intelligenza artificiale e il software per gli acquisti tradizionale.

Agenti AI e software per gli acquisti tradizionali: qual è la differenza?

I software per gli acquisti tradizionali automatizzano compiti specifici utilizzando regole e flussi di lavoro predefiniti. Questi strumenti semplificano processi come la creazione di ordini di acquisto, l’inserimento dei fornitori e la gestione delle fatture, ma si basano molto sulla programmazione statica e sulla supervisione umana.

In poche parole, seguono la logica “se-quindi”; non si adattano, non imparano e non prendono decisioni di approvvigionamento che richiedono un’analisi. Gli agenti di intelligenza artificiale, invece, sono in grado di analizzare i dati, individuare schemi, prevedere i risultati e formulare raccomandazioni in tempo reale.

Non appena ricevono nuove informazioni, possono adattare le loro azioni ai risultati ottenuti, ad esempio per le negoziazioni con i fornitori, la gestione del rischio e l’analisi della spesa. E non richiedono un intervento umano costante.

Le aziende si muovono e cambiano a un ritmo incredibilmente rapido e le catene di fornitura stanno diventando sempre più complesse. Di conseguenza, gli agenti di intelligenza artificiale stanno iniziando a consentire all’ufficio acquisti di essere proattivi nello scoprire le opportunità ed evitare le interruzioni.

Confrontiamoci: la tabella seguente illustra le principali differenze tra il software di procurement tradizionale e gli agenti di intelligenza artificiale per il procurement.

Ora che abbiamo spiegato le differenze tra gli agenti di intelligenza artificiale e i tipici sistemi di approvvigionamento, esaminiamo come l’automazione svolga un ruolo chiave nell’adozione degli agenti di intelligenza artificiale negli acquisti.

Come gli agenti AI automatizzano i flussi di lavoro del procurement

Gli agenti AI non si limitano ad automatizzare le attività dell’ufficio acquisti. Sono uno strumento potente, che consente ai responsabili degli acquisti di andare oltre l’esecuzione di routine e di concentrarsi sui risultati strategici dell’azienda. Questo cambiamento consente ai team di creare maggior valore per le loro organizzazioni. Invece di dedicare tempo al lavoro manuale come l’inserimento dei dati, la ricerca dei fornitori e la reportistica di base, i team possono ora concentrarsi su attività di maggior valore come la gestione del rischio o l’ottimizzazione dei costi.

Gli agenti AI si occupano del lavoro pesante analizzando grandi quantità di dati e automatizzando le decisioni e altre attività. Inoltre, possono avvisare proattivamente i team di opportunità o rischi potenziali.

Ecco alcuni esempi pratici:

• Monitoraggio del rischio dei fornitori: gli agenti di intelligenza artificiale analizzano continuamente i dati dei fornitori, i rapporti finanziari e le fonti di notizie esterne per rilevare eventuali instabilità finanziarie o interruzioni della catena di fornitura, prima che abbiano un impatto sulle operazioni.
  
• Raccomandazioni di sourcing intelligenti: gli agenti di intelligenza artificiale possono analizzare i dati storici di acquisto, le tendenze di mercato e le prestazioni dei fornitori per generare raccomandazioni su opzioni di approvvigionamento migliori o fornitori alternativi.
  
• Analisi e conformità dei contratti: i team possono sfruttare agenti di intelligenza artificiale con capacità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per esaminare automaticamente i contratti, segnalare rischi o termini non rispettati o individuare problemi di conformità.
  
• Analisi e ottimizzazione della spesa: gli agenti di intelligenza artificiale sono in grado di analizzare continuamente i modelli di spesa, identificare le spese irregolari e suggerire opportunità di consolidamento per massimizzare i risparmi, aumentando l’accuratezza e risparmiando ai team la necessità di analizzare manualmente i report statici.
  
• Comunicazione automatizzata con i fornitori: i bot guidati dall’intelligenza artificiale possono essere utilizzati per gestire le comunicazioni con i fornitori, inviare RFQ o seguire i fornitori, liberando i dipendenti per discussioni più strategiche.

E l’automazione è solo la punta dell’iceberg: con l’evoluzione dell’IA, ne emergeranno altre, che aiuteranno i team di approvvigionamento a lavorare in modo più rapido, intelligente ed efficiente e a fornire più valore nel tempo.

Consulta la nostra guida “Alimentare la trasformazione degli acquisti con agenti AI autonomi” per saperne di più su come gli agenti AI stanno migliorando i processi di approvvigionamento con l’automazione.

Vantaggi principali degli agenti di intelligenza artificiale nel procurement

Oltre all’automazione, gli agenti di intelligenza artificiale offrono un valore significativo in tutto il ciclo di vita del procurement.

Per il sourcing e la valutazione dei fornitori, gli strumenti basati sull’AI attingono ai dati storici, alle informazioni di mercato e alle metriche di performance dei fornitori per identificare automaticamente i partner più adatti.

Secondo Deloitte, le organizzazioni che utilizzano l’intelligenza artificiale per la selezione dei fornitori possono ridurre i cicli di sourcing, mentre i modelli di punteggio avanzati rafforzano le valutazioni del rischio tenendo conto della stabilità finanziaria, dei rischi geopolitici e della conformità.

Gli agenti di intelligenza artificiale consentono inoltre di ottimizzare i costi in tempo reale grazie ad analisi predittive che aiutano a prevedere le tendenze del mercato e a consigliare decisioni di acquisto più intelligenti. Possono anche eseguire controlli automatizzati sulla conformità dei contratti e un benchmarking continuo dei prezzi, e aiutare i team a negoziare in modo più efficace.

Monitorando continuamente le transazioni alla ricerca di anomalie come fatture duplicate o ordini gonfiati, gli agenti AI aiutano a passare dalla scoperta reattiva delle frodi alla prevenzione proattiva.

Infine, l’IA accelera il processo decisionale e accorcia i cicli di approvvigionamento con la generazione automatica di RFQ e valutazioni più rapide delle offerte – i chatbot alimentati da NLP possono negoziare con i fornitori in tempo reale. McKinsey riporta che le aziende che sfruttano l’IA per l’automazione degli acquisti hanno ridotto i tempi dei cicli di sourcing fino al 40%.

Per un approfondimento su come l’IA generativa sta accelerando la trasformazione degli acquisti, scarica il nostro whitepaper “Alimentare la trasformazione degli acquisti con agenti AI autonomi”.

Quindi, con tutti questi potenziali vantaggi, di che tipo di agente AI ha bisogno il tuo team? La risposta breve è: dipende. Nella prossima sezione esamineremo cinque diversi tipi di agenti per aiutarvi a decidere.

5 tipi di agenti di intelligenza artificiale nel procurement

Gli agenti di intelligenza artificiale si differenziano per il modo in cui recepiscono le informazioni e si adattano nel tempo. Ecco i cinque principali tipi di agenti di intelligenza artificiale da prendere in considerazione:

1. Agenti riflessivi semplici: questi agenti prendono decisioni basate solo sulla situazione o sugli input correnti. Nel settore degli approvvigionamenti, un agente reflex semplice potrebbe approvare automaticamente un ordine di acquisto se soddisfa criteri predefiniti, senza considerare il contesto più ampio.
   
2. Agenti riflessivi basati su modelli: a differenza dei semplici agenti riflessivi, gli agenti basati su modelli costruiscono una comprensione di base dell’ambiente in cui operano, monitorando i cambiamenti nel tempo. Nel settore degli acquisti, potrebbero monitorare lo storico delle prestazioni dei fornitori e modificare le azioni se i livelli di servizio diminuiscono o il rischio aumenta.
   
3. Agenti basati su obiettivi: gli agenti basati su obiettivi pianificano ed eseguono azioni per raggiungere obiettivi specifici. Ad esempio, un agente basato sugli obiettivi potrebbe dare priorità alle decisioni di approvvigionamento che si allineano agli obiettivi di sostenibilità di un’azienda, non solo ai risparmi sui costi.
   
4. Agenti basati sull’utilità: questi agenti considerano come raggiungere un obiettivo nel miglior modo possibile. Ad esempio, un agente basato sull’utilità potrebbe valutare più fornitori in termini di costo, velocità di consegna e rischio, per poi scegliere il fornitore migliore per un acquisto specifico.
   
5. Agenti di apprendimento: gli agenti di apprendimento fanno proprio questo: imparano dall’esperienza. Nel tempo, migliorano la loro capacità decisionale e diventano più precisi e strategici analizzando i risultati passati, il comportamento dei fornitori e le tendenze del mercato.

La scelta del tipo giusto di agente AI dipende dagli obiettivi della tua organizzazione, dalla complessità e dal grado di autonomia che sei pronto/a a introdurre nei tuoi processi di approvvigionamento. Per saperne di più sull’agente intelligente di Ivalua alimentato dall’IA generativa.

Ora diamo un’occhiata più da vicino alle applicazioni pratiche dell’IA negli acquisti. Questi esempi reali ti aiuteranno a identificare le soluzioni che possono fornire il massimo valore alla tua organizzazione.

Esempi e casi d’uso degli agenti di intelligenza artificiale nel procurement

Capire come funzionano gli agenti di intelligenza artificiale nel mondo reale del procurement può aiutarti a selezionare il tipo di agente giusto per le sfide uniche della tua organizzazione.

Hai bisogno di automatizzare la creazione di PO? Gli agenti di intelligenza artificiale possono generare automaticamente richieste di acquisto basate sulla previsione della domanda e abbinare le forniture alle esigenze operative. Riducono gli errori di inserimento manuale e abbattono i tempi del ciclo di approvvigionamento.

Gli agenti di AI per la gestione del ciclo di vita dei contratti (Contract Lifecycle Management, CLM) possono tenere traccia degli obblighi di conformità, delle date di rinnovo e delle opportunità di negoziazione in tempo reale. Possono essere combinati con la blockchain per migliorare la sicurezza dei fornitori e consentire contratti immutabili e intelligenti che si eseguono automaticamente quando le condizioni sono soddisfatte.

Gli agenti SRM guidati dall’intelligenza artificiale analizzano continuamente le metriche delle prestazioni dei fornitori, la conformità dei contratti e le tempistiche di consegna, fornendo approfondimenti in tempo reale su rischi e opportunità.

Gli agenti di intelligenza artificiale analizzano le catene di fornitura globali, i feed di notizie e le fonti di dati economici per individuare le tendenze emergenti, ad esempio le restrizioni commerciali o i conflitti regionali, per aiutare i team a essere più proattivi ed evitare le conseguenze di un’interruzione. Questi sono solo alcuni dei numerosi casi di utilizzo degli agenti di intelligenza artificiale negli acquisti.

Per saperne di più, consulta il nostro blog “Trasformare gli acquisti con l’IA generativa: un approccio pratico”.

Sfide dell’IA nel Procurement

Se da un lato l’IA porta notevoli vantaggi al procurement, favorendo l’efficienza, l’intuizione e l’innovazione in tutto il processo di sourcing, dall’altro presenta delle sfide che i responsabili del procurement devono affrontare per ottenere risultati ottimali e minimizzare i rischi.

• Privacy e sicurezza dei dati: i sistemi di intelligenza artificiale spesso gestiscono informazioni sensibili sui fornitori e dati transazionali. È fondamentale garantire la conformità alle normative sulla privacy dei dati come il GDPR, mantenendo al contempo solide pratiche di cybersecurity.
  
• Integrazione con i sistemi di approvvigionamento tradizionali: molte piattaforme obsolete non hanno la compatibilità o la flessibilità necessarie per lavorare senza problemi con le moderne soluzioni di IA, rendendo necessari aggiornamenti o sviluppi personalizzati.
  
• Necessità di competenze umane: il procurement richiede ancora specialisti qualificati per supervisionare il sourcing strategico, le negoziazioni complesse e la gestione delle relazioni con i fornitori. 
  
• Alti costi di implementazione iniziale: il costo del software, dell’integrazione e della formazione può essere un ostacolo all’adozione dell’IA, in particolare per le piccole e medie imprese (PMI) che potrebbero non avere il budget o le risorse interne per implementare su scala sistemi avanzati di approvvigionamento guidati dall’IA.

Per superare queste sfide e incoraggiare l’adozione, gli uffici acquisti dovrebbero concentrarsi sulla combinazione della giusta tecnologia con una solida governance dei dati e una chiara strategia di implementazione.

Best practice per iniziare con gli agenti di intelligenza artificiale negli acquisti

L’adozione di successo degli agenti di intelligenza artificiale negli acquisti richiede un approccio strategico e graduale. Ecco alcune best practice per preparare la tua organizzazione al successo:

• Iniziare con obiettivi chiari: definire obiettivi specifici, come la riduzione dei tempi del ciclo di approvvigionamento, il miglioramento della gestione del rischio dei fornitori o l’ottimizzazione della spesa. KPI chiari aiutano a focalizzare le iniziative di IA e a misurare l’impatto reale.
  
• Dare priorità alla qualità e alla governance dei dati: gli agenti di IA si basano su dati puliti, accurati e completi. Investire tempestivamente in solide pratiche di gestione dei dati garantisce risultati migliori in termini di IA e riduce al minimo i rischi legati alla scarsa qualità dei dati.
  
• Modernizzare l’infrastruttura di approvvigionamento: i sistemi legacy spesso limitano l’efficacia dell’IA. L’aggiornamento graduale delle piattaforme di approvvigionamento o la scelta di soluzioni con una forte interoperabilità delle API possono facilitare l’integrazione dell’IA senza dover ricorrere a revisioni massicce.
  
• Adottare un approccio umano: coinvolgere gli specialisti degli acquisti per supervisionare, perfezionare e interpretare le decisioni dell’IA. La supervisione umana garantisce che le raccomandazioni dell’IA siano in linea con la strategia aziendale e gli standard etici.
  
• Pilotare, imparare e scalare: iniziare con un piccolo progetto pilota per convalidare il potenziale dell’IA in un ambiente controllato. Utilizza le prime lezioni per perfezionare il tuo approccio prima di espandere gli agenti di IA in tutte le operazioni di approvvigionamento.

Per un approfondimento sulla costruzione di una roadmap pratica e graduale per l’adozione dell’IA, consulta il nostro blog “Accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale generativa negli acquisti”.

Il futuro dell’IA agenziale negli acquisti

L’IA è qui per restare e il suo impatto sugli acquisti è in continua espansione. Infatti, si prevede che il mercato globale dell’IA negli acquisti raggiungerà circa 22,6 miliardi di dollari entro il 2033, crescendo da 1,9 miliardi di dollari nel 2023 a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 28,1%.

La prossima ondata di innovazione nel settore del procurement sarà guidata dall’IA agenziale, ovvero quei sistemi autonomi e di autoapprendimento in grado di gestire interi processi di sourcing con un intervento umano minimo o nullo.

Ma gli agenti di intelligenza artificiale non si limiteranno a supportare le attività di approvvigionamento: si occuperanno della scoperta dei fornitori, della negoziazione, della valutazione dei rischi e della gestione dei contratti, imparando continuamente dai risultati per ottimizzare le strategie in tempo reale. Questo passaggio all’approvvigionamento autonomo aiuterà le aziende a rispondere più rapidamente ai cambiamenti del mercato, riducendo al contempo i costi operativi, e probabilmente sbloccherà nuovi livelli di agilità nelle catene di fornitura globali.

Anche l’IA generativa giocherà un ruolo importante, con un mercato che crescerà a un tasso CAGR di quasi il 30% e raggiungerà oltre mezzo miliardo entro il 2029. L’intelligenza artificiale generativa consentirà ai team di simulare scenari di sourcing e consigliare tattiche di negoziazione, o addirittura di creare piani di approvvigionamento personalizzati.

La figura seguente proietta la crescente complessità dell’innovazione guidata dall’IA nel tempo.

Per una discussione dettagliata di questa tendenza, guarda il nostro webinar “L’IA generativa e il futuro del procurement: una sintesi”.

Abilitare un procurement più intelligente con la piattaforma Source-to-Pay alimentata dall’AI di Ivalua

Ivalua è all’avanguardia con gli strumenti alimentati dall’AI per ottimizzare i flussi di lavoro nell’intero processo Source-to-Pay. Il nostro assistente di Intelligenza Artificiale (IVA) funge da assistente AI in tempo reale per l’ufficio acquisti, semplificando le attività quotidiane e accelerando i flussi di lavoro nell’intero ciclo di vita source-to-pay.

Costruito sulla nostra piattaforma Source-to-Pay no-code/low-code, IVA consente inoltre ai team di progettare e implementare le proprie funzionalità di procurement con AI generativa e di sbloccare nuovi livelli di efficienza, personalizzazione e innovazione.

I team possono utilizzarlo per generare automaticamente eventi di sourcing, valutare le risposte dei fornitori, ottimizzare le strategie di negoziazione e monitorare i rischi dei fornitori, il tutto migliorando la conformità e ottenendo maggiori risparmi.

IVA migliora ulteriormente la produttività fornendo approfondimenti in tempo reale, redigendo documenti, analizzando contratti e automatizzando le comunicazioni con i fornitori. Fornisce un’interfaccia utente completamente integrata, accessibile direttamente dalla tecnologia di approvvigionamento esistente.

Con IVA, gli uffici acquisti ottengono uno strumento pratico e integrato che semplifica le attività complesse, riduce il lavoro manuale e supporta un processo decisionale più informato ed efficiente, dall’origine al pagamento.

Trovare il giusto equilibrio tra competenza umana e automazione intelligente

L’intelligenza artificiale sta trasformando il procurement da centro di costo manuale e reattivo a funzione proattiva e strategica. Tuttavia, sebbene l’IA fornisca una potente automazione, l’esperienza umana è ancora essenziale.

I professionisti del procurement devono continuare a fornire le capacità critiche di giudizio, strategia e gestione delle relazioni che l’IA non può replicare. Ecco perché il futuro del procurement dipenderà da una partnership tra intuizione umana e automazione intelligente.

Richiedi una demo dal vivo della piattaforma Source-to-Pay di Ivalua, alimentata dall’intelligenza artificiale, per scoprire come consente di automatizzare i flussi di lavoro di approvvigionamento, fornire approfondimenti in tempo reale e accelerare l’intero processo Source-to-Pay.

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Ulteriori letture

Webinar

• Un giorno nella vita degli acquisti con Gen AI
• Abilitare gli acquisti con l’AI: esplorare il presente e il futuro

Report

• Roadmap dell’IA generativa negli acquisti

Datasheet

• Assistente virtuale intelligente (IVA) di Ivalua

Domande frequenti sugli agenti di intelligenza artificiale negli acquisti:

Cosa sono gli agenti di intelligenza artificiale negli acquisti?

Gli agenti di intelligenza artificiale sono sistemi intelligenti che automatizzano e ottimizzano le attività di approvvigionamento analizzando i dati, prendendo decisioni e interagendo con altri sistemi con un input umano minimo.

In cosa si differenziano gli agenti di intelligenza artificiale dagli strumenti di procurement tradizionali?

A differenza degli strumenti basati su regole, gli agenti di intelligenza artificiale apprendono dai dati, si adattano a nuovi input e forniscono raccomandazioni proattive per aiutare l’ufficio acquisti a passare da processi manuali a flussi di lavoro automatizzati e più intelligenti.

Quali compiti possono svolgere gli agenti di intelligenza artificiale negli acquisti?

Gli agenti di intelligenza artificiale possono gestire il sourcing dei fornitori, la valutazione dei rischi, l’analisi dei contratti, l’ottimizzazione della spesa e persino la comunicazione con i fornitori in tempo reale, liberando i team per concentrarsi sul lavoro strategico.

In che modo l’Intelligent Virtual Assistant (IVA) di Ivalua supporta l’ufficio acquisti?

IVA agisce come un assistente AI in tempo reale, aiutando gli utenti ad automatizzare attività come la creazione di contenuti, l’aggiornamento dei dati e l’analisi dei contratti. Inoltre, consente ai team di creare funzionalità AI generative personalizzate attraverso la piattaforma no-code/low-code di Ivalua.