Nei nostri post precedenti (parte 1 e parte 2), abbiamo esplorato il potenziale degli agenti di intelligenza artificiale negli acquisti, il modo in cui possono aumentare l’efficienza e i cambiamenti organizzativi necessari per adottarli in modo efficace.
Ora ci occupiamo di un tassello cruciale, ma spesso trascurato, del puzzle dell’IA: dove si procurano i dati questi agenti di IA e come si fa a garantire che siano accurati e conformi?
Immagina di cercare di navigare in una rete stradale complessa senza dati GPS accurati. Non importa quanto sia intelligente la tecnologia del tuo veicolo, se la mappa è obsoleta o frammentata, finirai per perderti. Gli agenti di intelligenza artificiale funzionano in modo analogo. Anche le soluzioni di IA più avanzate avranno difficoltà o falliranno se si basano su dati casuali o frammentati sparsi nell’organizzazione. Ecco perché una piattaforma di procurement unificata, in grado di centralizzare e standardizzare i dati lungo tutto il ciclo di vita Source-to-Pay (S2P), rimane indispensabile ed è il fulcro della scelta dell’IA agenziale negli acquisti.
Punti principali:
- Gli agenti AI possono lavorare su più strumenti, ma un funzionamento non coordinato spesso porta a inefficienze.
- Senza una piattaforma centralizzata per allineare i flussi di lavoro, i dati e le normative, gli agenti indipendenti potrebbero fornire risultati incoerenti o controproducenti.
- Una piattaforma di e-procurement unificata garantisce che gli agenti funzionino come parte di un sistema integrato.
Le insidie degli agenti AI nel Procurement
Di seguito, analizziamo perché gli “agenti di IA casuali” non possono funzionare da soli e come una singola fonte di verità sia alla base del successo dell’IA agenziale nel Procurement.
Un agente AI può essere eccezionalmente bravo in un compito specifico, come leggere un documento, fare ricerche sul web, accedere ai dati o combinare più agenti per valutare una RFP, suggerire un fornitore, analizzare i prezzi, assistere l’onboarding del fornitore e così via, ma senza un accesso affidabile e continuo a dati accurati, opera nel vuoto. Ecco alcuni modi in cui tali agenti possono fallire:
- Frammentazione dei dati: se ogni agente di intelligenza artificiale preleva i dati da una fonte diversa – alcuni potrebbero basarsi su un vecchio sistema ERP, altri su uno strumento finanziario e altri ancora sulle e-mail dei fornitori – non c’è garanzia che le informazioni siano coerenti o aggiornate. Questa frammentazione porta a risultati contraddittori e a confusione su quale versione della “verità” sia corretta.
- Disconnessione dei processi: i processi di approvvigionamento non avvengono in modo isolato. Ad esempio, una singola negoziazione di un contratto può coinvolgere dati sulle performance del fornitore, termini legali, cronologia dei pagamenti e valutazioni del rischio. Quando gli agenti di intelligenza artificiale operano in modo indipendente senza integrare questi fattori, non riescono a cogliere il contesto completo del processo decisionale. Questo approccio isolato può portare a risultati non ottimali o, peggio, a decisioni potenzialmente rischiose.
- Non conformità: molti settori hanno regole severe in materia di governance dei dati, privacy e pratiche di approvvigionamento. Se gli agenti di intelligenza artificiale operano senza linee guida standardizzate, come ad esempio chi può accedere a quali informazioni e come vengono registrate le decisioni, le aziende potrebbero avere problemi di conformità. Senza un sistema centrale che tenga traccia e gestisca queste regole, il rischio di non conformità aumenta.
Per saperne di più sugli agenti AI, leggi il nostro ultimo whitepaper “Powering Procurement Transformation with Autonomous AI Agents”.
L’importanza di un’unica fonte di verità
Per affrontare le sfide dell’IA agenziale sopra elencate, il procurement ha bisogno di una piattaforma centrale che orchestri i dati e i processi da fonte a pagamento. Questa piattaforma non è solo un altro software, ma è il fondamento su cui si basano gli agenti AI.
- Coerenza e precisione dei dati: Un’unica fonte di verità garantisce che tutti gli agenti di intelligenza artificiale attingano allo stesso set di dati, sia che si tratti di metriche di performance dei fornitori, termini contrattuali, ordini di acquisto o fatture. Poiché la piattaforma applica gli standard dei dati (ad esempio, convenzioni di denominazione, formati di dati), ogni nuovo dato viene verificato e archiviato in modo coerente. Gli agenti di intelligenza artificiale possono quindi accedere a informazioni in tempo reale e ad alta fedeltà, aumentando l’affidabilità delle loro intuizioni.
- Visibilità interfunzionale: Il procurement raramente avviene in una bolla di sapone. I team finanziari, legali e operativi svolgono tutti un ruolo. Una piattaforma unificata offre una visione a 360 gradi di ogni transazione e contratto, consentendo agli agenti dell’intelligenza artificiale di considerare gli input provenienti da più funzioni. Questo contesto interfunzionale è fondamentale per ottenere raccomandazioni più sfumate, come l’identificazione di una potenziale opportunità di risparmio che soddisfi anche rigorosi criteri di conformità o sostenibilità.
- Applicazione centralizzata delle politiche: Una piattaforma di approvvigionamento può includere politiche aziendali, flussi di lavoro di approvazione e vincoli normativi. Gli agenti dell’intelligenza artificiale ereditano automaticamente queste regole, il che significa che consigliano solo azioni in linea con gli standard dell’organizzazione. Questo livello di conformità incorporato riduce drasticamente il rischio di spese irregolari o di attività di sourcing non conformi.
- Tracce di controllo e responsabilità: Le autorità di regolamentazione e i dirigenti vogliono sapere perché è stata presa una determinata decisione. Una piattaforma unificata registra ogni azione, dall’accesso ai dati da parte di un agente AI alla fase di approvazione finale. Questa verificabilità è essenziale in settori altamente regolamentati, dove la dimostrazione della catena decisionale può rendere vani gli sforzi di conformità.
Collegare gli agenti AI a una piattaforma centrale
Abbiamo imparato che gli agenti collegati ai processi e ai dati principali sono la base per un’implementazione di successo nel procurement. Come puoi assicurarti che gli agenti di intelligenza artificiale siano perfettamente integrati con i tuoi processi e dati di approvvigionamento?
- API e integrazione robuste: le migliori piattaforme sono costruite tenendo conto delle integrazioni; offrono interfacce di programmazione delle applicazioni (API) ben documentate che consentono agli agenti di IA di prelevare e inviare dati senza problemi. Piuttosto che costruire connessioni fragili e una tantum, le organizzazioni dovrebbero creare framework di integrazione sicuri e scalabili.
- Sincronizzazione dei dati in tempo reale: gli agenti di intelligenza artificiale si nutrono di informazioni aggiornate e la vostra piattaforma deve supportare la sincronizzazione in tempo reale o quasi in S2P. Le modifiche ai dati, come i termini contrattuali o i dati dei fornitori, sono immediatamente visibili. Se un agente raccomanda un fornitore ma i dati sono obsoleti, si compromette l’efficacia della strategia di sourcing.
- Modelli di dati unificati: definendo schemi coerenti, come convenzioni di denominazione standard per fornitori, prodotti o centri di costo, si eliminano le congetture degli agenti di intelligenza artificiale. Un modello di dati unificato significa che gli agenti di intelligenza artificiale non dovranno mai riconciliare formati contrastanti o indovinare quale campo di dati corrisponde a cosa. Le piattaforme o le soluzioni che operano con più modelli di dati hanno un impatto sulla coerenza e sull’accuratezza degli agenti.
Garantire la conformità e gli standard dei dati
Gli acquisti comportano numerose considerazioni di carattere normativo: leggi anticorruzione, normative sulla privacy dei dati come il GDPR, standard ambientali e altro ancora. Un assortimento casuale di agenti di intelligenza artificiale che non condividono un quadro di conformità può inavvertitamente mettere a rischio la tua organizzazione. Ecco in che modo la “single source of truth” di Ivalua ti garantisce piena copertura.
- Flussi di lavoro guidati dalle politiche: i flussi di lavoro automatizzati integrati nella piattaforma garantiscono che ogni evento di sourcing o di approvazione del contratto segua il percorso corretto. Gli agenti di intelligenza artificiale si collegano semplicemente a questi flussi di lavoro consolidati, anziché crearne di nuovi e non verificati.
- Controllo degli accessi: una piattaforma centralizzata controlla chi può vedere cosa. I dati sensibili, come le condizioni di prezzo riservate o i dati finanziari dei fornitori, possono essere protetti da autorizzazioni basate sui ruoli. Ogni agente di intelligenza artificiale viene trattato come un qualsiasi altro utente e necessita di un’autorizzazione esplicita per visualizzare o agire sulle informazioni sensibili.
- Allineamento normativo: quando le norme di conformità cambiano (ad esempio, nuove leggi sulla localizzazione dei dati), è sufficiente aggiornare la piattaforma principale. Tutti gli agenti di intelligenza artificiale integrati ereditano immediatamente queste modifiche, invece di richiedere una serie di aggiornamenti individuali.
Per ulteriori informazioni su una piattaforma unificata, consulta la scheda tecnica della nostra piattaforma di approvvigionamento, la spina dorsale strategica della tua organizzazione!
Perché gli agenti casuali, da soli, non bastano
Si è tentati di immaginare un futuro in cui gli agenti di intelligenza artificiale vaghino liberamente per l’azienda, attingendo a qualsiasi dato di cui abbiano bisogno attraverso API ad hoc. Sebbene questa idea possa sembrare agile, spesso porta a integrazioni troppo numerose e a una gestione incoerente dei dati. Considera le seguenti insidie:
- Decisioni non coordinate: senza una visione centralizzata, gli agenti dell’intelligenza artificiale potrebbero scontrarsi: uno potrebbe negoziare un contratto senza rendersi conto che un altro agente sta già lavorando con lo stesso fornitore. Queste duplicazioni fanno perdere tempo e possono erodere la fiducia dei fornitori.
- Alta manutenzione: ogni integrazione indipendente può rompersi ogni volta che i sistemi vengono aggiornati o i formati dei dati cambiano. In un’organizzazione di grandi dimensioni, si potrebbero avere decine di strumenti di IA, ognuno dei quali richiede una manutenzione e una supervisione separate.
- Sfide di scala: con l’aumento dei requisiti di sourcing o delle linee di business, ogni agente di IA ha bisogno di più dati e di capacità decisionali più complesse. Un’unica piattaforma in grado di scalare insieme all’azienda è molto più efficiente che cercare di adattare più agenti a ruoli nuovi e ampliati.
Riflessioni finali
Il potere degli agenti di intelligenza artificiale nel procurement è innegabile: possono analizzare grandi quantità di dati, accelerare le decisioni e scoprire opportunità di risparmio che potrebbero sfuggire all’uomo. Ma la base di questi agenti – la piattaforma di base per il procurement – è ciò che determina veramente se mantengono le loro promesse o se diventano un altro pezzo di tecnologia scollegata.
Consolidando i dati, codificando i processi e incorporando i quadri di conformità, un sistema source-to-pay unificato garantisce che ogni agente AI operi in armonia con gli obiettivi e gli standard dell’organizzazione. Offre un’unica fonte di verità affidabile che non solo alimenta approfondimenti più accurati, ma protegge anche dai rischi legati a dati frammentati e a un processo decisionale isolato.
Mentre esplori il potenziale degli agenti di intelligenza artificiale, ricorda questo principio fondamentale: senza una piattaforma solida e centralizzata che sostenga il percorso S2P, anche gli agenti di intelligenza artificiale più intelligenti faticheranno a produrre risultati sostenibili e affidabili.
Domande frequenti
Che cos’è un agente di intelligenza artificiale “casuale”?
Un agente di intelligenza artificiale casuale si riferisce a un sistema di intelligenza artificiale che opera in base al caso piuttosto che alla logica, alle regole o alle strategie predefinite. A differenza dei modelli di intelligenza artificiale tradizionali, progettati per prendere decisioni utilizzando algoritmi strutturati, gli agenti di intelligenza artificiale casuale si basano su risultati probabilistici o randomizzati senza obiettivi o modelli specifici.
Cosa garantisce la sicurezza dei dati con gli agenti AI negli acquisti?
La sicurezza dei dati è garantita da:
- Controllo degli accessi basato sui ruoli per gestire le autorizzazioni e proteggere i dati sensibili.
- Flussi di lavoro guidati da policy che applicano processi sicuri.
- Aggiornamenti centralizzati che garantiscono l’allineamento alle normative e riducono le vulnerabilità.
Cosa devono considerare i team di procurement quando implementano la tecnologia AI?
I team di procurement dovrebbero:
- Investire in una piattaforma S2P che centralizzi e organizzi i dati.
- Assicurarsi che gli agenti di IA siano strettamente integrati con i flussi di lavoro esistenti.
- Monitorare regolarmente la conformità, la scalabilità e le prestazioni per un miglioramento continuo.
Ulteriori letture
Whitepaper:
- Alimentare la trasformazione degli approvvigionamenti con agenti AI autonomi
- L’IA generativa negli acquisti: una guida pratica per costruire la vostra roadmap
Blog:
- Parte 1: L’intelligenza artificiale entra in scena negli acquisti: le basi da conoscere
- Parte 2: Implementazione degli agenti AI negli Acquisti: best practice e strategie
- Procurement di livello superiore: abbracciare la GenAI e costruire la resilienza per il futuro
- Accelerare l’adozione dell’IA generativa negli acquisti
- Trasformare il Procurement con l’IA generativa: un approccio pratico
Scheda tecnica
