Questa è una delle preoccupazioni che capita di sentire quando si parla con chi si occupa di acquisti. La risposta ve la sveliamo alla fine dell’articolo, ma prima di affrontare l’argomento è bene chiarire cosa è e cosa non è l’AI, specie quando utilizzata nel Procurement.
Per semplificare, l’AI è una soluzione tecnologica, una macchina volta a risolvere un compito specifico per il quale è stata impostata. Ha alcune capacità, come l’autoapprendimento da esperienze e dati immagazzinati, che per questo la portano a svolgere autonomamente azioni che prima dovevano necessariamente essere gestite dall’uomo. Per questo motivo, ha il potenziale per cambiare rapidamente le pratiche di lavoro anche nelle grandi organizzazioni.
Le applicazioni più utilizzate dell’AI sono:
– Machine Learning (ML): parte da algoritmi che rilevano modelli e li usano per la previsione o il processo decisionale.
– Natural Language Processing (NLP): algoritmi che possono interpretare, trasformare e generare il linguaggio umano.
Un’altra tecnologia che viene abitualmente inserita all’interno dell’insieme AI, ma che in realtà non è altro che un’applicazione dell’informatica tradizionale, è il Robotic Process Automation (RPA); in questo caso si parla di algoritmi che interagiscono con applicativi informatici e imitano le azioni umane per ridurre compiti semplici e ripetitivi.
Tutte le forme di Intelligenza Artificiale coinvolgono algoritmi – insiemi di regole che specificano come risolvere un problema specifico. Gli algoritmi possono essere familiari a chiunque sia dotato in matematica, ma costituiscono anche la base della maggior parte dei software. Dal punto di vista del Procurement, qualsiasi soluzione tecnologica che includa algoritmi intelligenti di autoapprendimento può essere considerata AI. Ad esempio, una piattaforma di Digital Procurement che sia integrata di sistemi di AI applicati al riconoscimento automatico dei documenti e altre funzioni.
Molto è il clamore e tanti i malintesi intorno all’Intelligenza Artificiale. Dal punto di vista del Procurement, ma vale per ogni altro settore, l’AI non è un essere senziente cromato o plastificato come si vede nei film. Non dovrebbe essere vista come una sostituzione della competenza umana nel Procurement, o essere considerata un nuovo membro del team in grado di guidare il cambiamento organizzativo o il sourcing strategico. Per il Procurement, l’AI non è una soluzione magica da sfruttare per risolvere i problemi organizzativi dell’Ufficio Acquisti. Tutte le soluzioni di AI oggi e nel prossimo futuro nel Procurement richiederanno la guida e la supervisione attiva di un esperto.
L’Intelligenza Artificiale sta comunque già iniziando a trasformare il Procurement. Sta, anzitutto, automatizzando o rendendo più efficienti compiti che richiedono solitamente molto tempo e sta, altresì, dando a chi si occupa di acquisti ulteriori informazioni approfondite basate su una serie di dati complessi. Quando pensate a una tecnologia come questa, guardate oltre il clamore e consideratela semplicemente come un nuovo tipo di soluzione a supporto del lavoro umano. Per questi motivi, è evidente che l’AI nel Procurement non sia un sostituto del lavoro umano, quanto piuttosto un supporto, un acceleratore delle competenze e delle funzioni svolte dagli Uffici Acquisti.
Vediamo adesso nello specifico quali sono i settori del Procurement che maggiormente possono essere supportati dall’applicazione dell’AI
In questo ambito l’utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico è utile per classificare la spesa di approvvigionamento in categorie e sottocategorie. Ad esempio, l’algoritmo compie la revisione di centinaia di fatture per classificare automaticamente la spesa in diverse categorie.
L’utilizzo dell’apprendimento automatico è un supporto per collegare i dati dei fornitori contenuti nelle fatture e negli ordini di acquisto a una gerarchia di fornitori. Per esempio, collegando diverse filiali locali di un’azienda di trasporto e logistica a un fornitore internazionale.
Le tecnologie come l’elaborazione del linguaggio naturale sono utilizzate per cercare e catturare dati sui fornitori o su mercati specifici. Per esempio, tracciando i canali dei social media per i segnali sulle posizioni di rischio dei fornitori.
Infine, gli algoritmi di apprendimento automatico vengono utilizzati per rilevare automaticamente e far emergere intuizioni rilevanti per l’approvvigionamento. Per esempio, cambiamenti inaspettati nei prezzi di acquisto di una materia prima o di un fornitore e collegarli o meno a cause specifiche.
