Il software di procurement basato sull’intelligenza artificiale sta già rivoluzionando il modo in cui gli uffici acquisti prendono decisioni, riducono i rischi e individuano nuovi valori. Ma come trasformare i primi progetti pilota in iniziative su scala aziendale in grado di avere un impatto significativo?
Per rendere l’intelligenza artificiale funzionale e vantaggiosa nell’ambito dell’approvvigionamento non basta sperimentare modelli e algoritmi. Un’implementazione di successo richiede un’attenta analisi delle modalità di integrazione dell’IA nei sistemi e nei processi esistenti, tenendo conto delle sfide legate ai rischi, alla governance e alla disponibilità dei dati.
In questo articolo approfondiremo i passaggi pratici per l’implementazione del software di procurement basato sull’intelligenza artificiale, dalla preparazione dei dati e dei sistemi alla gestione dei rischi e all’adozione su larga scala. Imparerai cosa serve per superare la fase di sperimentazione e iniziare a vedere risultati tangibili e sostenibili.
Punti chiave
- Il software di approvvigionamento basato sull’intelligenza artificiale sta ridefinendo il processo decisionale, offrendo soluzioni di sourcing intelligenti e processi più rapidi.
- L’implementazione strategica dell’intelligenza artificiale richiede dati puliti, integrazione dei sistemi, governance chiara e collaborazione tra i team l’ufficio acquisti, IT e finance.
- Piattaforme come Ivalua stanno integrando agenti di intelligenza artificiale nei processi source-to-pay per consentire, in una certa misura, l’autonomia dei processi e l’automazione intelligente, senza compromettere la trasparenza, il coinvolgimento umano, la sicurezza dei dati o la conformità.
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Qual è il ruolo dell’IA nel tuo stack tecnologico per gli acquisti?
Il ruolo dell’IA negli acquisti sta crescendo, ma non è una panacea. È importante capire dove implementarla per prima cosa per creare valore senza compromettere la fiducia o la conformità.
Ecco alcune aree chiave in cui l’IA viene attualmente implementata dai principali uffici acquisti:
- Sourcing e gestione dei fornitori: l’IA può automatizzare completamente i processi RFX dall’inizio alla fine, a seconda del livello di autonomia desiderato dall’organizzazione. Gli esseri umani possono essere coinvolti in uno o tutti i punti decisionali chiave, come la selezione dei fornitori, l’aggiudicazione, ecc.
- Analisi dei contratti con l’IA: l’IA eccelle nell’analisi e nell’interpretazione di grandi set di dati non strutturati per individuare tendenze e anomalie. Prima sarebbe stato impossibile “chattare con i propri contratti”, ma ora non più. Inoltre, gli agenti IA possono aiutare durante le negoziazioni con raccomandazioni sulle modifiche e sulle clausole preferite.
- Monitoraggio dei rischi e della conformità: l’IA può segnalare potenziali vulnerabilità con capacità predittive e automatizzare le valutazioni iniziali dei rischi e persino redigere piani di miglioramento. Le decisioni finali, tuttavia, richiedono ancora la supervisione umana per bilanciare le priorità aziendali e le esigenze normative.
- Automazione delle transazioni: l’IA è particolarmente adatta per automatizzare l’inserimento dei dati e l’elaborazione degli ordini di acquisto o delle fatture, soprattutto per attività ad alto volume e basso valore. Tuttavia, i casi limite e le eccezioni richiedono spesso l’intervento umano per mantenere l’accuratezza e la conformità.
Comprendere dove l’IA offre un valore aggiunto evidente e dove la supervisione umana è ancora essenziale può aiutare il tuo ufficio acquisti a concentrare le risorse sulle aree in cui avrà il maggiore impatto, evitando rischi inutili.
Per approfondire il modo in cui l’IA e l’IA generativa supportano i flussi di lavoro pratici nell’ambito degli acquisti, consulta la roadmap dell’IA generativa di Ivalua.
Casi d’uso ad alto impatto dell’IA in sourcing, P2P, CLM e analisi della spesa
L’IA è già integrata nei flussi di lavoro di sourcing, offrendo miglioramenti misurabili in termini di velocità, accuratezza e processo decisionale. Esploriamo alcuni dei casi d’uso ad alto impatto dell’IA per l’approvvigionamento che i team stanno attualmente sfruttando.
Sourcing strategico con l’IA
Gli agenti IA aiutano l’ufficio acquisti a selezionare fornitori esistenti o nuovi, inviare inviti a presentare offerte, valutare rapidamente le proposte dei fornitori, confrontarle con i prezzi storici e altro ancora. La valutazione intelligente delle offerte consente di risparmiare tempo e garantisce un processo decisionale più coerente.
Quando integrata in soluzioni di procurement digitale come il modulo di sourcing strategico di Ivalua, l’IA può anche gestire eventi di sourcing su una scala prima impossibile. Ci sarebbe sempre qualche compromesso da accettare, ma con l’IA non è necessario. Grazie al miglioramento dell’automazione, alle capacità autonome e ai punti decisionali chiave umani, Ivalua consente al team di approvvigionamento di crescere in modo significativo.
Intake-to-Pay
L’IA semplifica l’Intake-to-Pay guidando gli utenti ed estraendo tutte le informazioni rilevanti in base alle loro esigenze, per poi definire il processo per l’utente. L’esperienza dell’utente risulta così semplificata. Ad esempio, la ricerca di un articolo che potrebbe richiedere un’offerta spot e la creazione di una richiesta di acquisto, ora viene effettuata semplicemente tramite una conversazione. Il processo e tutti gli elementi vengono creati automaticamente e le persone interessate vengono informate.
Le funzionalità di acquisto guidato, come quelle presenti nella suite P2P di Ivalua, utilizzano l’IA per suggerire i fornitori preferiti e garantire la conformità alle politiche di acquisto, semplificando i flussi di lavoro e aumentando l’efficienza.
AI per la gestione dei contratti
La gestione del ciclo di vita dei contratti è un altro ambito in cui l’AI è estremamente utile. Eseguendo la scansione automatica dei contratti per estrarre metadati, individuare clausole critiche e contrassegnare termini correlati al rischio, l’AI riduce i tempi di revisione e garantisce che i contratti siano conformi agli standard legali e di conformità.
Questo livello di intelligenza può anche essere incorporato nel flusso di lavoro dei contratti per consentire un’esecuzione più rapida e una migliore governance.
GenAI e LLM: dove aggiungono valore
L’intelligenza artificiale generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) offrono nuove e potenti funzionalità all’ufficio acquisti. Sebbene non siano infallibili (allucinazioni, pregiudizi e questioni legali richiedono una revisione rigorosa), possono accelerare la creazione di contenuti, ridurre lo sforzo manuale e fornire informazioni più rapidamente.
Ecco alcuni ambiti in cui stanno già facendo la differenza:
Redazione di richieste di offerta o e-mail ai fornitori
La tecnologia di eprocurement GenAI è in grado di generare rapidamente le prime bozze dei documenti di richiesta di offerta o delle comunicazioni ai fornitori, semplificando le attività di scrittura ripetitive e offrendo ai professionisti dell’approvvigionamento un vantaggio competitivo. Può anche essere utilizzata per supportare comunicazioni e contatti coerenti e professionali durante il processo di selezione dei fornitori e persino per analizzare le offerte presentate.
Sintesi dei profili degli appaltatori o dei fornitori
Gli LLM possono scansionare contratti complessi e registrazioni dei fornitori, estrarre metadati chiave ed evidenziare potenziali rischi. Ciò consente all’ufficio acquisti di risparmiare ore di lettura e di prendere decisioni più rapide e informate. L’IA può fornire assistenza nella revisione e nella negoziazione.
Agenti di supporto per domande relative agli acquisti
Gli assistenti basati sull’intelligenza artificiale sono in grado di rispondere a domande relative agli acquisti e trovare immediatamente informazioni nei documenti interni, aiutando i team a risolvere rapidamente le questioni di routine e tornare al lavoro ad alto valore aggiunto.
Scarica la nostra scheda tecnica sull’IA generativa IVA per scoprire come Ivalua sfrutta la GenAI per realizzare questi scenari.
Nonostante l’ampiezza delle capacità dell’IA per i software di approvvigionamento, la supervisione umana rimane essenziale. Nella prossima sezione vedremo cosa possono fare gli esseri umani che l’IA non è ancora in grado di fare.
Quali flussi di lavoro richiedono ancora la supervisione umana?
I confini sono importanti! L’IA può informare, accelerare e supportare le decisioni, ma la decisione finale richiede spesso una comprensione umana e sfumata delle considerazioni legali, etiche e strategiche, specialmente in aree complesse come quelle descritte di seguito.
Selezione strategica dei fornitori/aggiudicazione
La scelta dei fornitori giusti comporta la valutazione della loro idoneità a lungo termine, dei rischi potenziali e dell’allineamento con i valori aziendali. L’IA può raccomandare e valutare le proposte, ma il giudizio umano è essenziale per valutare i fattori soft e stringere relazioni strategiche. La chiave è avere la flessibilità di inserire un essere umano nel processo ogni volta che è necessario e garantire la trasparenza delle decisioni dell’IA.
Negoziazione o approvazione finale del contratto
L’IA è in grado di redigere e analizzare i termini contrattuali e suggerire modifiche, ma la negoziazione finale e l’approvazione di determinati tipi di contratti richiedono sempre l’intuito umano per comprendere e bilanciare i rischi legali, le priorità aziendali e le dinamiche di mercato in continua evoluzione.
Per ulteriori informazioni su come l’IVA di Ivalua bilancia le capacità dell’IA con l’intuito umano, scarica la nostra scheda tecnica sull’IA generativa IVA.
Ora che abbiamo esplorato le aree di impatto dell’IA e la necessità di una supervisione umana, passiamo al sodo: come implementare con successo un software di approvvigionamento basato sull’IA? Nelle sezioni che seguono, delineiamo le basi per l’implementazione insieme alle considerazioni sulla governance e alle modalità di misurazione del successo.
Fondamenti per l’implementazione su larga scala di software di procurement basati sull’intelligenza artificiale
L’utilizzo di software di procurement basati sull’intelligenza artificiale richiede solide basi. I modelli di intelligenza artificiale più avanzati non sono in grado di fornire valore nell’approvvigionamento se i dati sono frammentati e scollegati o se non è possibile fidarsi dei risultati.
Cosa occorre mettere in atto affinché l’intelligenza artificiale passi dalla fase pilota a quella pronta per l’uso aziendale?
Requisiti di infrastruttura dati e integrazione dei sistemi
L’IA dipende da dati puliti, strutturati e in tempo reale, e la qualità dell’output dipende dalla qualità dell’input. I dati non devono solo essere disponibili e accessibili, ma devono anche essere comprensibili dall’IA, ovvero devono avere un contesto. Purtroppo, i dati di approvvigionamento sono spesso sparsi tra ERP, portali dei fornitori, strumenti legacy e fogli di calcolo, rendendo impossibile ottenere informazioni accurate basate sull’IA.
Elementi quali un vero e proprio registro dei fornitori d’oro, l’integrazione tra source-to-pay e l’interconnettività dei dati sono fondamentali per ottenere risultati affidabili, motivo per cui molte organizzazioni leader stanno investendo in piattaforme unificate per tutti i loro dati di approvvigionamento con supporto multi-ERP.
Controllo dei risultati dell’IA con un ciclo di feedback sulla qualità
I risultati generati dagli agenti IA devono essere sottoposti a un processo di revisione e controllo della qualità, proprio come spesso avviene per il lavoro svolto dagli esseri umani. Questo ciclo di feedback è essenziale per garantire che l’obiettivo dell’agente venga raggiunto nel modo previsto.
CTA: per una guida pratica all’implementazione di processi predisposti per l’IA e al raggiungimento del pieno allineamento tra le parti interessate, scarica la guida all’implementazione Source-to-Pay (S2P).
Come governare, misurare e scalare l’IA nell’ambito degli acquisti
L’implementazione dell’IA è solo l’inizio; il successo a lungo termine significa mantenere il controllo, dimostrare il valore e espandere l’adozione in tutta l’organizzazione degli acquisti. Considerate queste importanti domande:
- Può resistere a una verifica?
- Sta effettivamente apportando miglioramenti misurabili?
- E come possiamo utilizzare queste informazioni per trasformare altre parti dell’azienda?
Esploriamo i pilastri per una governance sostenibile dell’IA, il monitoraggio delle prestazioni e la scalabilità nell’ambito degli acquisti.
Gestione dei rischi, dei pregiudizi e della esplicabilità
Il danno alla reputazione, le violazioni della conformità e i pregiudizi nascosti sono rischi reali quando si implementa un software di approvvigionamento basato sull’intelligenza artificiale. Dati scadenti o incompleti possono distorcere le raccomandazioni e creare risultati ingiusti o inaffidabili, minando la credibilità dell’approvvigionamento.
Anche la mancanza di spiegabilità e verificabilità può essere dannosa. Gli stakeholder hanno bisogno di una logica chiara e tracciabile per le decisioni basate sull’intelligenza artificiale, e l’ufficio legale e finance devono potersi fidare di queste conclusioni. A tal fine, gli acquisti devono essere in grado di difendere le loro decisioni basate sull’intelligenza artificiale sotto esame.
Per questi motivi, le tracce di audit e il supporto integrato per la governance sono una caratteristica fondamentale di qualsiasi piattaforma di approvvigionamento, al fine di garantire che i risultati dell’intelligenza artificiale siano trasparenti, difendibili e reversibili.
Monitorare i KPI giusti ed evitare un ROI falso
Quando si implementa un software di approvvigionamento basato sull’intelligenza artificiale, è fondamentale monitorare gli indicatori di prestazione giusti. Alcuni KPI chiave per l’approvvigionamento includono la riduzione dei costi, la riduzione dei tempi di ciclo, i tassi di conformità e la riduzione del rischio fornitori. È importante notare che l’intelligenza artificiale consentirà ai team di approvvigionamento di fare cose che prima non avrebbero potuto fare. Ad esempio, un’attività di basso valore che può essere scalata in modo massiccio con l’intelligenza artificiale.
Attenzione al “ROI falso”: flussi di lavoro di sourcing che sembrano più veloci ma producono risultati di qualità inferiore, o numeri di risparmio gonfiati che non si traducono in risparmi reali. Il monitoraggio della spesa e l’analisi predittiva di Ivalua forniscono una solida base per misurare il ROI effettivo invece di fare proiezioni ottimistiche.
Ottenere il consenso per portare l’IA oltre la fase pilota
Molti progetti pilota si arenano perché l’IA non è integrata nei flussi di lavoro quotidiani o manca una chiara attribuzione delle responsabilità. Tra gli ostacoli più comuni figurano:
- Mancanza di integrazione dei processi
- Cattiva gestione del cambiamento
- Resistenza da parte dei reparti IT, legale o finanziario
Per passare dalla fase pilota alla produzione, coinvolgere i reparti legale e finanziario sin dalle prime fasi del processo. Definire ruoli e responsabilità chiari per gli acquisti, l’IT e i fornitori di IA e utilizzare i risultati del progetto pilota per creare un piano di implementazione graduale e realizzabile. Nell’era “dell’agenticità”, il progetto pilota è un precursore dell’implementazione.
I flussi di lavoro configurabili e l’integrazione nativa di Ivalua tra le funzioni di approvvigionamento aiutano a costruire la fiducia degli stakeholder e ad espandere l’adozione su larga scala.
CTA: Scopri cosa serve per scalare l’IA generativa negli acquisti. Scarica la nostra roadmap sull’IA generativa.
Potenziare gli acquisti con agenti AI autonomi
Gli agenti autonomi basati sull’intelligenza artificiale generativa stanno trasformando il settore degli acquisti automatizzando il 40-70% delle attività, dalla generazione di RFI/RFP alla gestione dei contratti, alle attività P2P e altro ancora. Ivalua sta integrando questi agenti direttamente nella sua piattaforma no-code, fornendo flussi di lavoro flessibili, sicuri e sensibili al contesto che evolvono insieme alla vostra attività.
I livelli chiave che guidano questa trasformazione includono:
- LLM: i modelli linguistici di grandi dimensioni di nuova generazione hanno potenti capacità di ragionamento in tempo reale, andando oltre i risultati statici per fornire intuizioni strutturate e logiche. Questi modelli gettano le basi per un processo decisionale dinamico basato sull’intelligenza artificiale.
- Livello dell’applicazione cliente: gli agenti di intelligenza artificiale di Ivalua gestiscono attività di sourcing reali come l’onboarding dei fornitori, la gestione delle offerte rapide e la navigazione negli archivi dei contratti. Generano dinamicamente istruzioni contestuali e trasformano dati e processi disorganizzati in esperienze semplificate e automatizzate.
- Livello di orchestrazione dell’IA: è il motore che combina il ragionamento LLM con i dati e i flussi di lavoro aziendali per suddividere dinamicamente le attività complesse in passaggi granulari, quindi convalidare i risultati in termini di accuratezza, coerenza e conformità. Fornisce indipendenza LLM, consentendo di integrare i modelli di IA preferiti, adattandosi all’ambiente IT e alle strategie di IA a lungo termine.
I vantaggi sono notevoli:
- Informazioni dettagliate in tempo reale e di alta qualità: gli agenti forniscono informazioni immediate e utilizzabili per un processo decisionale più rapido e una gestione proattiva dei rischi.
- Aumento della produttività: automatizzando attività ripetitive come la gestione delle richieste e l’onboarding dei fornitori, gli uffici acquisti possono concentrarsi su attività di maggior valore.
- Realizzazione di ciò che prima era impossibile: gli agenti possono sbloccare nuovo valore che prima non veniva sfruttato dall’approvvigionamento semplicemente per mancanza di risorse. Ad esempio, un essere umano può eseguire un numero limitato di offerte spot, mentre un agente AI può eseguirne centinaia o migliaia in pochi minuti.
- Maggiore coerenza e accuratezza: l’orchestrazione dinamica dell’IA garantisce che i risultati siano in linea con gli obiettivi di approvvigionamento, le politiche e i requisiti di conformità.
- Adozione senza soluzione di continuità: interfacce intuitive ed esperienze vocali e mobili riducono le barriere all’adozione.
- Allineamento strategico: la piattaforma flessibile e indipendente da LLM di Ivalua garantisce che gli investimenti nell’IA siano in linea con strategie IT e di dati più ampie, rendendo le vostre capacità di approvvigionamento a prova di futuro.
Già collaudati nell’onboarding dei fornitori, nella gestione delle assunzioni e nella gestione della forza lavoro, questi agenti autonomi stanno definendo un nuovo standard, promuovendo l’eccellenza operativa.
Scarica il nostro whitepaper, promuovere la trasformazione degli acquisti con agenti AI autonomi, per saperne di più sui vantaggi dell’approccio di Ivalua all’AI negli acquisti.
Successivamente esploreremo come operano gli agenti AI e aggiungono valore negli acquisti.
Gli agenti AI apprendono, si adattano e collaborano per migliorare il processo decisionale strategico.
Monitorando continuamente il contesto, riconoscendo i modelli e perfezionando i risultati nel tempo, gli agenti AI consentono ai team di prendere decisioni più intelligenti e rapide. Anziché reagire alle crisi o affidarsi all’intervento manuale, l’approvvigionamento può ora anticipare i rischi, ottimizzare il mix di fornitori e allineare le strategie di sourcing con obiettivi aziendali più ampi. Questo cambiamento trasforma l’approvvigionamento da una funzione tattica a un motore proattivo di vantaggio competitivo.
Gli agenti AI si integrano perfettamente nelle infrastrutture esistenti
Gli agenti AI integrati in piattaforme come Ivalua non richiedono interventi di sostituzione radicali. Al contrario, operano all’interno dell’ecosistema tecnologico esistente, sfruttando le API, il flusso di lavoro tradizionale come parte di flussi di lavoro agentici più ampi, trigger di eventi e intelligenza integrata per integrarsi perfettamente con i sistemi di approvvigionamento, gestione dei fornitori e finanziari. Ciò garantisce una rapida implementazione e un rapido ritorno sull’investimento, consentendo ai team di continuare a utilizzare i flussi di lavoro e gli strumenti a loro familiari.
Gli agenti AI necessitano di dati puliti e strutturati per mantenere le loro promesse
Affinché gli agenti AI possano generare raccomandazioni e approfondimenti affidabili, devono avere accesso a dati accurati e aggiornati relativi all’approvvigionamento, alla contrattazione e alla gestione dei fornitori, nonché alla visibilità della spesa. Ecco perché piattaforme come Ivalua, con i suoi modelli di dati unificati e i flussi di approvvigionamento basati su dati in tempo reale, forniscono una base fondamentale per gli agenti autonomi. Consolidando questi dati in un’unica fonte di verità pronta per la revisione, gli uffici acquisti possono garantire che ogni approfondimento basato sull’intelligenza artificiale sia radicato in un contesto accurato.
Di seguito condividiamo un caso di studio in cui un cliente di Ivalua ha sperimentato il potenziale dell’intelligenza artificiale nella pratica.
Storia del cliente: come Körber ha unificato l’approvvigionamento globale con Ivalua
Körber, un gruppo tecnologico internazionale con oltre 10.000 dipendenti e più di 100 sedi in tutto il mondo, si trovava ad affrontare un panorama di approvvigionamento frammentato. Con cinque aree di business distinte (digitale, farmaceutica, catena di fornitura, carta tissue e tabacco) distribuite su più sistemi ERP e strutture IT diverse, allineare le best practice del software di approvvigionamento era una sfida. Körber ha deciso di semplificare la propria infrastruttura IT, ottenere più valore dai fornitori e aumentare l’efficienza concentrandosi sulla collaborazione end-to-end e sugli strumenti di automazione degli acquisti.
Grazie a Ivalua, Körber ha ottenuto un approccio unificato agli acquisti che soddisfa le esigenze specifiche di ciascuna area di business. La piattaforma copre tutte le attività di sourcing sia per gli acquisti diretti che indiretti, con una collaborazione integrata che riunisce fornitori e stakeholder in modo trasparente. Soprattutto, un modello di dati unificato offre una visibilità a 360 gradi sui fornitori di tutto il mondo, supportando decisioni più intelligenti e acquisti più efficaci in tutta l’azienda.
“La piattaforma Ivalua ci consente di gestire tutte le principali attività di approvvigionamento in un unico posto, promuovendo la standardizzazione e l’armonizzazione dei dati dei fornitori in tutte le nostre attività globali”.
– Michael Stietz, Vicepresidente senior e Direttore acquisti, Körber
Leggi il caso di studio completo su Körber.
Generare valore tangibile con l’IA negli acquisti
L’efficacia delle iniziative relative ai software di procurement basati sull’IA dipende dai sistemi che li supportano. Garantendo dati puliti, flussi di lavoro scalabili e il coinvolgimento di tutte le funzioni aziendali, aziende come Körber e altre stanno dimostrando che l’IA può essere un potente fattore di ottimizzazione degli acquisti.
Tuttavia, l’implementazione e l’adozione di questi strumenti richiedono un’attenta pianificazione, l’allineamento delle parti interessate e un’attenzione particolare ai risultati misurabili per sfruttarne appieno il potenziale. La scelta della piattaforma giusta è il primo passo fondamentale.
Scopri come una piattaforma di approvvigionamento basata sull’intelligenza artificiale come Ivalua può aiutarvi a sfruttare le opportunità per generare valore reale e sostenibile con l’intelligenza artificiale.
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Domande frequenti sull’IA negli acquisti
In che modo l’IA negli acquisti differisce dall’automazione di base?
L’IA negli acquisti va oltre le regole predefinite per analizzare i dati, identificare modelli e prendere decisioni contestuali in tempo reale. Ciò consente di fornire raccomandazioni più intelligenti e mitigare i rischi negli acquisti, mentre l’automazione di base si concentra solo su attività ripetitive.
L’IA può aiutare nella collaborazione con i fornitori e non solo nell’efficienza?
Sì, l’IA può supportare la condivisione dei dati in tempo reale ed evidenziare le tendenze delle prestazioni dei fornitori, migliorando la collaborazione. Aiuta anche a costruire fiducia e allineamento con i fornitori.
Cosa succede se i nostri dati non sono abbastanza puliti per l’IA?
I dati errati limitano l’efficacia dell’IA e possono produrre informazioni fuorvianti. Investire nella pulizia dei dati e nell’unificazione di sistemi disparati è fondamentale per sfruttare appieno il potenziale dell’IA.
In che modo gli agenti AI differiscono dai tradizionali bot di approvvigionamento?
I bot tradizionali seguono script statici, mentre gli agenti AI si adattano dinamicamente al contesto, alle condizioni dei fornitori in evoluzione e ai flussi di dati. Ciò rende gli agenti AI più strategici, affidabili e reattivi.
Come dovremmo valutare le funzionalità AI nel software di approvvigionamento?
Cercate trasparenza, spiegabilità e integrazione con i vostri flussi di lavoro esistenti. Assicuratevi che la soluzione sia in grado di fornire informazioni utili, non solo previsioni.
Gli agenti AI possono operare nell’ambito dell’approvvigionamento, della contrattazione e delle prestazioni dei fornitori?
Sì, gli agenti AI avanzati come quelli della piattaforma Ivalua operano nell’intero ciclo di vita dell’approvvigionamento. Collegano l’approvvigionamento, la contrattazione e la gestione dei fornitori, creando una visibilità end-to-end.
Cosa rende l’IA di Ivalua diversa dagli altri strumenti?
Gli agenti IA di Ivalua sono integrati in una piattaforma unificata e senza codice, completamente verificabile e progettata per soddisfare le complesse esigenze aziendali. Sono inoltre flessibili e funzionano con i dati e la strategia di approvvigionamento digitale preferiti dall’utente.
Ulteriori letture
Datasheet
Whitepaper
- Trasformare gli acquisti con agenti AI autonomi
- L’intelligenza artificiale generativa negli acquisti: una guida pratica per costruire la tua roadmap
Webinar
Abilitare gli acquisti basati sull’intelligenza artificiale: esplorare il presente e il futuro
Blog
- Procurement di livello superiore: abbracciare la GenAI e costruire la resilienza per il futuro
- 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
- Parte 3: Costruire il caso dell’Intelligenza Artificiale Agentica negli acquisti
