I cambiamenti nel panorama aziendale moderno avvengono a un ritmo senza precedenti, trasformando i settori ogni giorno. Il procurement, in particolare, deve adattarsi a questi rapidi cambiamenti per rimanere all'avanguardia.
L'intelligenza artificiale generativa offre vantaggi significativi all'ufficio acquisti in tutti gli aspetti del processo source-to-pay. Un esempio particolarmente interessante è l'estrazione dei rischi e la sintesi di contratti e accordi. Questa tecnologia è in grado di identificare rapidamente gli elementi chiave e i punti salienti dei contratti, facilitando al procurement la comprensione dei termini, dei rischi e degli obblighi essenziali.
Presentando queste informazioni in un formato conciso, l’intelligenza artificiale generativa aiuta i buyer a concentrarsi sugli aspetti critici dei contratti, snellendo il processo di convalida e approvazione.
Nella nostra recente sessione AOP Live, gli esperti di Accenture, The Hackett Group e Ivalua si sono riuniti per discutere di ciò che il procurement dovrebbe fare oggi per prepararsi a un futuro che include l’IA generativa. Ecco un riassunto di ciò che è stato trattato.
La svolta post-pandemica: La gestione del rischio al centro della scena
Negli ultimi anni si è assistito a un notevole cambiamento nel settore degli acquisti, che ha posto l'accento sulla gestione del rischio oltre che sul risparmio dei costi. Questa tendenza è stata particolarmente pronunciata dopo la pandemia COVID-19, che ha evidenziato le vulnerabilità delle supply chain globali.
“Se torniamo indietro nel tempo, prima del 2020, non vedevamo necessariamente il rischio come una delle prime dieci priorità per le organizzazioni”, ha dichiarato Christopher Sawchuk, Principal e Global Procurement Advisory Practice Leader di The Hackett Group. “Quello che COVID ha fatto per noi è stato mettere in luce le vulnerabilità all’interno delle nostre catene di fornitura, in particolare dal punto di vista della garanzia di fornitura”.
Ma il rischio è ampio, ha detto Sawchuk. Uno studio passato di Hackett Group ha evidenziato otto tipi di rischio di fornitura che comprendono non solo il rischio della catena di fornitura, ma anche categorie come la sicurezza delle informazioni e il rischio reputazionale.
L'attenzione alla gestione del rischio rimane forte a causa delle incertezze geopolitiche e di altri problemi globali, ha detto Sawchuk. Di conseguenza, gli uffici acquisti stanno adottando sempre più spesso l'IA generativa per gestire i rischi in modo più efficace.
Gli strumenti di IA generativa possono analizzare rapidamente i contratti, identificare i rischi potenziali e riassumere i termini chiave, aiutando il procurement a prendere decisioni più informate e a mantenere la resilienza operativa.
Oltre ad affrontare la gestione del rischio e i risparmi sui costi, Sushil Srinivasan, Managing Director, Supply Chain and Operations, Sourcing & Procurement di Accenture, ha affermato che l’IA generativa sta aiutando gli acquisti a soddisfare le nuove esigenze di Business Partnering, Ecosystem Partnering e Innovation, Sustainability & Resilience e Category Strategic Planning. Dopo la pandemia, il ruolo del CPO deve guardare sempre più al valore a 360 gradi.
Le funzionalità Gen AI conversazionali fungeranno da prima “porta d’ingresso” per i colleghi di altri reparti che chiedono informazioni al Procurement (report su spesa/risparmio, informazioni di mercato, …), migliorando la visibilità, i tempi di risposta e migliorando la User Experience, aumentando la comunicazione con i richiedenti e i fornitori e automatizzando la conformità e le attività amministrative.
Un altro esempio è rappresentato dal Category Strategist, che sarà potenziato tramite Gen AI per generare insight interni ed esterni, accelerando lo sviluppo della strategia di categoria.
L’introduzione delle capacità e dei casi d’uso della Gen AI ha quindi il potenziale per aumentare il valore e l’impatto del procurement all’interno delle organizzazioni, consentendogli di svolgere un ruolo strategico nella C-suite.
Fiducia nell’IA generativa negli acquisti
Cosa occorre per far sì che il procurement si fidi abbastanza dell’IA generativa da affidarsi ad essa per aree critiche come i contratti?
Si tratta di una domanda fondamentale nel momento in cui le organizzazioni incorporano l'IA nei loro processi di procurement, e per creare fiducia è necessario dimostrare l'affidabilità, l'accuratezza e la capacità di gestire compiti delicati. Affrontando questi problemi, gli uffici acquisti possono iniziare a vedere l'IA non solo come uno strumento, ma come un partner prezioso nelle loro operazioni.
Sawchuk ha sottolineato che la fiducia nell'IA generativa deve essere guadagnata nel tempo, proprio come la fiducia interpersonale. Inizialmente, le organizzazioni utilizzano un approccio "human in the loop", in cui gli esseri umani convalidano i risultati generati dall'IA per garantire l'accuratezza.
Alla fine, quando l'IA produce costantemente risultati accurati, le organizzazioni possono decidere di fidarsi completamente dell'IA senza la supervisione umana. Questo processo graduale è fondamentale per integrare l'IA nelle aree critiche di approvvigionamento.
Pascal Bensoussan, Chief Product Officer di Ivalua, ha aggiunto che la costruzione della fiducia nell’IA generativa dal punto di vista del prodotto si basa sulla trasparenza: mostrare chiaramente agli utenti quali dati vengono utilizzati e come l’IA genera le risposte.
Ciò include l'indicazione delle fonti di informazione, siano esse internet, documenti, database o input dell'utente. Anche se le generazioni più giovani possono fidarsi più facilmente della tecnologia, è essenziale che gli utenti riflettano criticamente sui risultati dell'IA. "Con il tempo, quando gli utenti vedranno una precisione costante e spiegazioni chiare, la loro fiducia nel sistema crescerà naturalmente", ha detto Bensoussan.
Casi d’uso dell’intelligenza artificiale generativa negli acquisti
Esistono numerosi casi d’uso dell’IA nel Procurement, a partire dalla gestione della supply. È interessante notare che lo studio 2023 Key Issues di The Hackett Group ha rivelato un panorama equilibrato: circa il 50% delle organizzazioni sta esplorando attivamente la tecnologia dell’IA generativa, mentre l’altra metà non ha ancora fatto passi significativi in questo settore.
Uno degli aspetti più interessanti dello studio è stato individuare i settori in cui i professionisti ritengono che l'IA generativa avrà il maggiore impatto. Due aree si sono distinte: l'analisi delle spese e la gestione del ciclo di vita dei contratti. Da un elenco di circa 30 attività di gestione delle forniture, queste due sono state identificate come le più promettenti per la trasformazione guidata dall'IA.
Nell'ambito dell'analisi delle spese, l'IA generativa offre la capacità di aggregare e analizzare grandi quantità di dati sulle spese, fornendo approfondimenti sui modelli di spesa, sulle opportunità di risparmio e sulle previsioni di budget. È inoltre in grado di prevedere le spese future analizzando i dati storici, aiutando così le organizzazioni a definire il budget in modo più accurato e a identificare potenziali riduzioni dei costi.
In termini di gestione del ciclo di vita dei contratti, l’IA generativa può snellire il processo di revisione dei contratti, identificando rapidamente i termini, le condizioni e i rischi potenziali di numerosi contratti.
In situazioni di disastri naturali, come terremoti o uragani, l’intelligenza artificiale può valutare rapidamente i fornitori e i contratti interessati, valutando le condizioni che salvaguardano la continuità delle forniture e le entrate dell’organizzazione.
Questa funzione è particolarmente preziosa per analizzare dati non strutturati e ricavare informazioni utili, un compito tradizionalmente impegnativo per i professionisti degli acquisti.
Inoltre, l’intelligenza artificiale può automatizzare la conformità e il monitoraggio, assicurando che i contratti siano conformi agli standard normativi e alle politiche organizzative, riducendo così il rischio di non conformità e migliorando la governance.
Cos'altro può fare l'IA generativa per il procurement? Secondo Sushil Krishna Srinivasan, può:
- Semplificare gli acquisti riducendo il “gioco del ping pong” della comunicazione tra utenti aziendali e supply chain.
- Guidare i processi di sourcing e garantire requisizioni corrette e lanci di RFP più rapidi, in quanto l’LLM attinge/elabora le politiche organizzative.
- Help desk virtuale per i fornitori per gestire le richieste di informazioni sullo stato dei pagamenti, riducendo le escalation e liberando gli acquisti per concentrarsi sulle attività strategiche.
- Garantire efficienza e precisione attraverso l’automazione, migliorando le operazioni di approvvigionamento in generale.
Per saperne di più sui casi d’uso dell’IA generativa sviluppati da Accenture “Supply chain networks I the age of generative AI” e da Ivalua “Generative AI in procurement use cases”.
Nonostante la promessa dimostrata in queste aree, lo studio di The Hackett Group ha anche evidenziato che l’impatto potenziale dell’IA generativa non è ancora pienamente riconosciuto in tutti i settori.
Anche nel promettente campo della gestione del ciclo di vita dei contratti, solo il 60% circa delle organizzazioni ne ha riconosciuto il potenziale significativo. Questo dato suggerisce che il settore degli acquisti si trova ancora in una fase esplorativa, di comprensione e sperimentazione delle applicazioni dell'IA in vari processi.
Secondo Chris, questa fase esplorativa è fondamentale. "Quello che ci ha detto è che siamo davvero in una fase esplorativa, in cui stiamo imparando cosa può fare l'IA generativa e l'impatto che potrebbe avere su tutte le attività di gestione degli approvvigionamenti", ha detto.
Il potenziale dirompente dell’IA
Il business case dell’IA generativa si basa su tre dimensioni chiave: automazione, aumento e consulenza, ognuna delle quali contribuisce a rendere le operazioni più efficienti e intelligenti.
Durante il webinar, Bensoussan ha sottolineato il potenziale dirompente dell'IA generativa, evidenziando il suo insaziabile bisogno di dati e la sua evoluzione in uno strumento multimodale in grado di gestire testo, immagini e suoni. Ha spiegato che l'IA generativa funziona essenzialmente come una "calcolatrice di parole", producendo nuovi output da grandi quantità di dati in ingresso.
La versatilità di questa tecnologia fa sì che i suoi casi d’uso siano in continua espansione e Bensoussan ha sottolineato l’importanza di disporre di una piattaforma aperta per far fronte a questa crescita.
"In Ivalua, sfruttiamo la nostra piattaforma unificata e il nostro modello di dati per creare una configurazione senza codice per l'IA generativa", ha dichiarato. "Questa configurazione consente a qualsiasi configuratore di prendere senza problemi i dati dallo schermo, dal database o da qualsiasi documento e di creare richieste senza sforzo".
Dalla creazione di contenuti, come la stesura di e-mail e annunci di politiche o RFP, all’analisi dei documenti, alle informazioni di mercato e all’automazione dei processi, le possibilità dell’IA di semplificare gli acquisti sono virtualmente illimitate.
“Il numero di casi d’uso doveva essere aperto”, ha detto Bensoussan, aggiungendo che l’innovazione verrà da clienti e partner, oltre che dalla ricerca e dallo sviluppo interni.
Leggi ora: Trasformare gli acquisti con l’IA generativa: un approccio pratico
Prodotto in serie o costruire il proprio?
I relatori hanno concordato sul fatto che l'investimento nell'IA generativa non deve essere visto solo come un progetto tecnologico, ma come un'opportunità per reimmaginare il modello operativo di un'organizzazione. Ciò comporta la creazione di una solida base di dati e lo sviluppo di capacità organizzative.
Iniziare con casi d'uso fondamentali - o "canonici" - per l'IA generativa è cruciale per costruire intuizioni e competenze, ha detto Bensoussan. Queste applicazioni iniziali aiutano gli utenti a capire come utilizzare efficacemente modelli linguistici di grandi dimensioni.
L’IA generativa rappresenta una nuova forma di programmazione che si basa esclusivamente sul linguaggio naturale, eliminando la necessità di imparare linguaggi di codifica tradizionali come C# o Java. Gli utenti devono invece comunicare in modo chiaro e preciso.
Nonostante le sfide, i configuratori, i partner e i traduttori aziendali sono ben attrezzati per sviluppare questi casi d'uso. Testando e iterando i prompt, possono creare soluzioni robuste e affidabili. Con il continuo miglioramento degli LLM, il processo di sviluppo e perfezionamento delle applicazioni AI diventerà sempre più semplice.
Leggi ora: L’IA negli acquisti: La guida definitiva per i professionisti del procurement
I direttori acquisti saranno sostituiti dall’IA?
Non necessariamente. "Nei prossimi cinque-sette anni, si prevede che l'IA generativa avrà un impatto significativo sulle attività organizzative, portando a una riduzione stimata del 46% del personale", afferma Sawchuk. Questo impatto varierà a seconda dell'area funzionale, con il procurement che subirà cambiamenti leggermente più tardi rispetto ad altri.
“Le organizzazioni hanno una scelta: possono eliminare le attività interessate dall’IA e ridurre di conseguenza la loro forza lavoro, oppure reimpiegare i dipendenti liberati per concentrarsi su compiti diversi”, ha aggiunto.
Sawchuk ha sottolineato l'importanza di preparare sia l'infrastruttura dei dati che il capitale umano per un'efficace integrazione dell'IA. L'IA diventerà parte del capitale organizzativo e i dipendenti attuali dovranno essere riqualificati con nuove competenze per prosperare in questo ambiente trasformato.
Questa transizione offre l’opportunità di reimmaginare le pratiche e i ruoli della gestione degli approvvigionamenti e, sebbene molti casi d’uso dell’IA generativa nasceranno dai professionisti degli acquisti che comprendono le loro esigenze specifiche, Bensoussan ritiene che l’implementazione dell’IA generativa debba essere un’iniziativa a livello aziendale.
Dal punto di vista tecnologico, le aziende probabilmente implementeranno i propri modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), ospitati su cloud pubblici, privati o in sede, utilizzando vari modelli open-source o proprietari di fornitori come OpenAI, Google o altri.
È importante, ha spiegato Bensoussan, sintonizzare questi modelli con i dati dell’organizzazione e alimentarli con una libreria privata di documenti per garantire che gli LLM siano a conoscenza delle politiche interne, della proprietà intellettuale e di altre informazioni critiche.
"Abbiamo costruito la funzionalità di Ivalua Generative AI per orchestrare l'interfaccia dell'applicazione di Ivalua e il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM)", ha dichiarato. Questo permette ai nostri clienti di integrare facilmente i propri LLM, semplicemente indirizzando l'orchestrazione verso uno strumento o un calcolatore diverso".
Avere questa prospettiva aperta è fondamentale perché, sebbene il procurement possa guidare molti casi d’uso pratici e innovativi, la tecnologia sarà in ultima analisi gestita dall’IT e si estenderà a tutti i reparti”.
Guarda il webinar completo on-demand qui. Scopri di più sull’Assistente virtuale intelligente di Ivalua, che sfrutta l’intelligenza artificiale generativa per automatizzare e semplificare le attività critiche e i processi di procurement Source-to-Pay.
