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Intelligenza Artificiale Generativa e Procurement: opportunità, rischi e metodi

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Analisi
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Lo scorso anno l’Intelligenza Artificiale Generativa, o per meglio dire l’idea della stessa, veniva acclamata come una forza rivoluzionaria in tutti gli ambiti aziendali, e il procurement e la supply chain non fanno eccezione. 

In questo articolo analizziamo in che modo i progressi dell'intelligenza artificiale influiranno sulle attività, sui risultati e sui ruoli dei professionisti del procurement, oltre a illustrare i rischi e i metodi consigliati per adottare gli strumenti di IA con successo.

Senza dubbio l’intelligenza artificiale può migliorare la produttività e il valore strategico del procurement, ma solo se le aziende e i responsabili del procurement adottano i giusti processi per sfruttarne il potenziale e mitigare i rischi correlati.

L'intelligenza artificiale nel procurement

L’automazione sarà un fattore determinante per l’applicazione dell’intelligenza artificiale nel procurement, in particolare per quanto riguarda i modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models, LLM). Un numero crescente di strumenti e integrazioni dell’intelligenza artificiale rendono possibile semplificare le attività di routine che solitamente richiedevano un impegno notevole in termini di tempo da parte dei team, tra cui:

  • Generazione di documenti: l’intelligenza artificiale permette di redigere documenti di uso quotidiano, come ad esempio ordini di acquisto e contratti, con una probabilità di errore ridotta, migliorando così la produttività lungo tutto il ciclo di vita del procurement.
  • Inserimento e analisi dei dati: i sistemi di intelligenza artificiale si distinguono per la loro capacità di elaborare enormi insiemi di dati per ricavare informazioni pertinenti per il processo decisionale, utili per analizzare le prestazioni dei fornitori e i fattori di rischio.
  • Fase iniziale delle trattative con i fornitori: l’intelligenza artificiale può essere utilizzata per gestire le normali trattative sulla base di criteri predefiniti, per automatizzare le discussioni iniziali e definire i parametri fondamentali. In questo modo i professionisti del procurement possono concentrarsi su aspetti più strategici e specifici del loro ruolo, come le trattative complesse e la gestione delle relazioni.
  • Monitoraggio dell'andamento del mercato: gli algoritmi di intelligenza artificiale possono monitorare e analizzare le tendenze del mercato in tempo reale, fornendo ai professionisti del procurement informazioni sempre aggiornate per favorire un processo decisionale proattivo e continuo basato sulle ultime evoluzioni del mercato.

Nel lungo termine, l’uso dell’intelligenza artificiale nel procurement non si limiterà alla semplice automazione. Prevediamo casi d’uso avanzati dell’intelligenza artificiale nel procurement, tra cui:

  • Trattative dinamiche: dotata di algoritmi avanzati per l’elaborazione del linguaggio e per svolgere trattative, l’intelligenza artificiale troverà applicazione nelle trattative complesse e basate sui dati, come la gestione di condizioni contrattuali articolate e strutture di prezzo intricate, oltre a formulare accordi ad hoc per soddisfare le esigenze specifiche di entrambe le parti. La capacità di cogliere e adattarsi alle più piccole sfumature delle trattative segnerà un’evoluzione notevole del ruolo dell’intelligenza artificiale nel procurement che, in combinazione con l’intelligenza umana, permetterà di ottenere risultati migliori.
  • Procurement strategico attraverso analisi predittive: con l’integrazione di analisi predittive basate sull’intelligenza artificiale, la funzione del procurement assumerà un ruolo più attivo dal punto di vista strategico e sarà in grado di anticipare le tendenze del mercato e le potenziali interruzioni della supply chain. Questi sistemi sfruttano l’analisi completa dei dati per suggerire modifiche proattive alle strategie di procurement, aiutando le aziende a rimanere sempre aggiornate in un contesto in rapido cambiamento.
  • Valutazioni olistiche della sostenibilità: gli strumenti di intelligenza artificiale svolgeranno un ruolo fondamentale nelle valutazioni olistiche della sostenibilità. Oltre all’impatto ambientale dei fornitori, questi strumenti consentono di analizzare diversi insiemi di dati relativi alle pratiche commerciali etiche, alla responsabilità sociale e ai valori aziendali in generale. Le aziende saranno in grado di prendere decisioni basate sui dati per allineare i processi di procurement con gli obiettivi di responsabilità sociale d’impresa e sostenibilità ambientale di più ampio respiro.

Con l’automazione delle attività di routine, i professionisti del procurement saranno esonerati dallo svolgere mansioni amministrative e ripetitive per concentrarsi maggiormente su attività a più alto valore, come la pianificazione strategica, la creazione di relazioni e un approccio creativo alla risoluzione dei problemi.

Un timore diffuso sull’intelligenza artificiale è il suo impatto sull’occupazione. Tuttavia, le componenti umane del procurement, come la creazione e il mantenimento di relazioni con fornitori e funzioni interne all’azienda, rimarranno cruciali. Nel lungo termine, poiché l’intelligenza artificiale completerà sempre più mansioni, i ruoli del procurement richiederanno principalmente competenze incentrate sulle persone, come l’abilità di navigare processi decisionali complessi, intelligenza emotiva e creazione e gestione delle relazioni. In altre parole, il cambiamento dovrebbe riguardare le competenze necessarie per contribuire al successo della funzione di procurement. Se da un lato con l’avvento dell’automazione alcune competenze potrebbero diventare meno importanti, dall’altro potrebbe verificarsi un aumento della domanda di competenze tecnologiche, pensiero strategico e collaborazione. La capacità di adattamento sarà fondamentale.

In sintesi, la tecnologia e i dati possono aiutare, ma solo fino a un certo punto. Il procurement dovrebbe considerare l’intelligenza artificiale come un’alleata per consentire di ottenere risultati migliori con i fornitori e affrontare trattative complesse. Dall’unione dell’intelligenza umana e quella artificiale si otterranno risultati migliori e, come per ogni trasformazione, sono necessarie procedure e attività di formazione adeguate volte a favorire il cambiamento.

 

Attuare l’intelligenza artificiale: rischi, sfide e approcci consigliati  

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle aziende offre diverse opportunità, ma comporta anche una serie di rischi che le organizzazioni sono chiamate ad affrontare in anticipo. Le attività di minimizzazione dei rischi dovrebbero essere incentrate sul fornire le basi per l’utilizzo adeguato prima dell’implementazione vera e propria.

Non sottovalutare l'importanza della formazione e delle conoscenze

Probabilmente il livello di comprensione e utilizzo degli strumenti di intelligenza artificiale all’interno dell’azienda sarà eterogeneo. I rischi derivanti dall’uso improprio o non adeguatamente informato dell’intelligenza artificiale (e delle possibili opportunità offerte da un corretto utilizzo) richiedono la messa a punto di strutture di formazione specifiche per sviluppare una conoscenza comune delle implicazioni dell’uso dell’intelligenza artificiale.

Prendiamo ad esempio i chatbot di IA come ChatGPT o Gemini di Google. È opportuno avvisare i dipendenti di non inserire informazioni sensibili o riservate (salvo in caso di uso privato): nel mondo degli affari si sono già verificati casi di fughe di informazioni attraverso tali strumenti. Prima di mettere a disposizione gli strumenti di intelligenza artificiale è bene assicurarsi che i team siano stati informati dei rischi e di come utilizzarli in sicurezza. Inoltre, i team devono essere consapevoli che i risultati prodotti dall’intelligenza artificiale non sono perfetti. Per convalidare i risultati è bene applicare sempre il giudizio umano, in particolare se i risultati sono utilizzati per prendere importanti decisioni aziendali.

Dati e governance: creare solide fondamenta

I risultati generati dagli strumenti di intelligenza artificiale dipendono dalla qualità dei dati disponibili. Dati incompleti o di bassa qualità danno origine a rischi etici e di prestazione, come la scelta non obiettiva dei fornitori, valutazioni errate delle tendenze di mercato o ipotesi non corrette sulle prestazioni dei fornitori. Per garantire che i dati utilizzati siano accurati e pronti all’uso è necessario adottare una serie di controlli per evitare il rischio di prendere decisioni aziendali basate su informazioni fuorvianti. Inoltre, sorge anche la questione se sia più opportuno “costruire” o “acquistare”, dato che gli strumenti di terze parti possono essere una sorta di scatola nera. Pertanto, suggeriamo alle aziende di valutare l'importanza del ruolo e dei risultati di uno strumento rispetto alla trasparenza offerta e all'investimento richiesto.

È importante mettere in atto misure di governance adeguate prima di implementare o integrare gli strumenti, oltre ad avere un’ottima conoscenza dei casi d'uso, dei rischi, delle misure di protezione e dell'accesso a dati e contenuti. Prima di iniziare occorre inoltre conoscere i modelli di costo e le risorse necessarie. Coinvolgere i dirigenti aziendali senior e gli stakeholder giusti (in ambito legale, tecnologico, finanziario) nei processi decisionali e di attuazione è chiave, così come valutare se sono presenti risorse adeguate internamente o se è necessario ricorrere a esperti indipendenti.

Iniziate in piccolo con un’implementazione graduale dell’intelligenza artificiale, e assicuratevi di rivedere continuamente l’utilizzo e gli effetti.

Primi passi

Il procurement è all’apice di una vera e propria rivoluzione, in cui l’intelligenza artificiale generativa non è più solo un’espressione alla moda ma inizia a diventare un alleato strategico. Se adottata e implementata correttamente, l’intelligenza artificiale potrebbe accelerare la trasformazione del procurement e diventare persino un partner strategico per le aziende. Ma se i team di procurement non si adeguano rapidamente, rischiano di rimanere indietro e di perdere terreno. L'implementazione e l'adozione, così come l'evoluzione del modo di pensare e delle competenze, non possono avvenire da un giorno all'altro: il segreto è iniziare ora per migliorare il futuro degli acquisti.