L'IA ha il potere di trasformare il procurement da centro di costo a funzione aziendale strategica. Tuttavia, molti Chief Procurement Officer non sanno come iniziare o faticano a scalare i progetti pilota e a sbloccare il pieno potenziale dell'IA.

Per aiutare i CPO a guardare oltre il clamore generato dall'IA e a trarne dei benefici concreti, questo articolo tratta i seguenti argomenti:

  1. Perché i CPO devono guardare al di là della riduzione dei costi quando si parla di IA e dare invece priorità al modo in cui l'IA può trasformare le competenze e l'influenza strategica del procurement.
  2. Tre esempi concreti di utilizzo dell'IA per generare elevato valore strategico nel breve periodo.
  3. Due approcci pratici all'implementazione dell'IA per aiutare i CPO a superare le barriere più comuni e a gettare le basi per un successo di lungo termine.

Un percorso efficace per l'adozione dell'IA da parte dei Procurement leader

I responsabili del Procurement indicano sempre tre ostacoli:

  1. Business case deboli, che non riescono a mettere l'IA in relazione ai risultati strategici
  2. Incertezza su dove iniziare
  3. Difficoltá organizzative: dalle carenze di competenze in materia di IA, ai problemi di governance, fino alla non chiara responsabilitá delle iniziative di IA (è in capo al CPO, all'IT, alle operations, al team di data science o a qualcun altro?)

Dietro queste barriere si nasconde un problema più profondo: una visione ristretta di ciò che l'IA può fare nel procurement. Questo modo di pensare comprende:

  • Un'attenzione ai risparmi sui costi che non tiene conto del potenziale dell'IA nel migliorare le competenze e l'influenza strategica del procurement.
  • L'adozione di un approccio "technology-first" che si concentra innanzitutto sulla modalitá di selezione degli strumenti di IA (svilupparli internamente, acquistarli o adottare un approccio ibrido) prima di valutare la disponibilità dei dati e di definire l'intento strategico, entrambi fondamentali per il successo dell'IA.
  • Perseguire l'automazione end-to-end troppo presto, saltando l’esecuzione di progetti pilota a basso rischio, una fase critica in grado di sviluppare le capacità interne soddisfando le esigenze specifiche dell'organizzazione.

Per superare queste barriere comuni e sbloccare il valore reale dell'IA, i responsabili del procurement devono essere proattivi, anche sfidando alcune idee preconcette e portando avanti le iniziative anche in assenza di chiarezza totale.

L'intelligenza artificiale può favorire decisioni migliori, un'esecuzione più rapida e un maggiore impatto strategico, ma per sbloccare questo valore è necessario un approccio basato su solide basi di dati, una fase sperimentale mirata e un chiaro intento strategico.

Oltre la riduzione dei costi: la value proposition strategica dell'IA


L'automazione attraverso l'IA può indubbiamente fornire preziosi guadagni di efficienza e risparmi sui costi per i team di procurement, che possono giustificare specifici investimenti nell'IA.

Use case spotlight

Compagnia assicurativa globale

Per prepararsi a un'ondata di rinnovi di contratti IT, il team di procurement ha utilizzato l'intelligenza artificiale per effettuare dei benchmark su oltre 50 dei 100 contratti principali in sole tre settimane. 

Confrontando rapidamente prezzi e condizioni, hanno identificato e realizzato un risparmio del 12%.

Use case spotlight

Catena di hotel

I buyer di una catena alberghiera globale faticavano a navigare tra i diversi sistemi di cataloghi e spesso non approfittavano delle offerte di sconto disponibili.

Per risolvere questo problema, l'azienda ha introdotto uno strumento di acquisto potenziato dall'intelligenza artificiale che ha reso più facile per i dipendenti trovare e acquistare articoli da cataloghi di fornitori approvati e collegati ad accordi di sconto.

Di conseguenza, la conformità agli accordi preferenziali é aumentata significativamente, raddoppiando l'utilizzo di sconti sulle transazioni globali e incrementando i risparmi realizzati.

Tuttavia, concentrarsi solo sui risparmi di costo quando si adotta l'IA puó portare i responsabili del procurement a sottovalutarne il potenziale di trasformazione. È come vedere un'automobile solo come un cavallo più veloce, invece di vederla come una tecnologia trasformativa che ha rimodellato economie e società. Le automobili non hanno semplicemente velocizzato gli spostamenti, ma hanno creato nuovi mercati, industrie e modi di vivere.

Allo stesso modo, l'intelligenza artificiale negli acquisti non è solo una questione di efficienza. Si tratta di fare cose che prima non si potevano fare, sbloccando approcci strategici prima irraggiungibili per molte organizzazioni.

Di seguito sono riportati alcuni modi in cui l'IA sta ridisegnando il ruolo del procurement.

Migliorare le decisioni attraverso l'analisi dei dati

L'IA può aiutare i team di procurement ad analizzare i modelli di spesa di migliaia di categorie, a rispondere più rapidamente ai cambiamenti del mercato e a identificare relazioni strategiche con i fornitori che creano vantaggi competitivi. Queste capacità, che in precedenza non erano alla portata della maggior parte delle organizzazioni senza investimenti significativi in tempo e risorse, sono ora accessibili grazie all'IA.

Passare dall'amministrazione alla creazione di valore aziendale

Quando le attività di routine vengono automatizzate e i dati sono più facili da utilizzare, i team di procurement hanno più tempo per concentrarsi su attività di maggior valore. Ad esempio, gestendo il rischio in modo più proattivo, creando partnership più forti con i fornitori e sostenendo gli obiettivi di sostenibilità e innovazione.

Anticipare le interruzioni: Costruire la resilienza della supply chain

I sistemi di intelligenza artificiale possono monitorare continuamente le reti di fornitori, identificare i primi segnali di allarme e consentire ai team di agire prima e pianificare meglio. Invece di reagire solo ai problemi, il procurement può adottare un approccio più proattivo e resiliente.

Il crescente potenziale dell'IA per espandere il ruolo del procurement al di là dei risparmi sui costi è illustrato dai seguenti tre casi d'uso.

Tre esempi di utilizzo dell'IA nel procurement con un elevato impatto

Il potenziale strategico dell'IA diventa più tangibile quando viene applicato alle sfide quotidiane del procurement senza richiedere una trasformazione end-to-end o un investimento iniziale significativo.

1. Gestione dei contratti: da collo di bottiglia a valore aggiunto

L'intelligenza artificiale può migliorare significativamente la gestione dei contratti nel procurement, accelerando i processi esistenti e ampliando le possibilità senza richiedere un sistema completamente nuovo o un training aggiuntivo.

L'esame di centinaia di contratti per estrarre i termini chiave richiede in genere mesi. Con l'IA, invece, è possibile completare l'operazione in pochi minuti. Ad esempio, laddove una persona potrebbe normalmente estrarre 12 clausole contrattuali chiave, l'IA può farne emergere 50 o più, portando potenzialmente alla luce rischi e opportunità che altrimenti potrebbero sfuggire. 

Una visione più completa dei contratti consente ai team di procurement di negoziare in modo più efficace e di gestire i rischi in modo proattivo.

Use case spotlight

Azienda farmaceutica globale

Gestire la continua evoluzione di oltre 3.000 contratti all'anno era diventata un grosso collo di bottiglia per un'azienda farmaceutica globale. 

Per risolvere questo problema, il team si è concentrato su sei punti critici specifici utilizzando modelli di intelligenza artificiale basati su transformer (progettati per un'analisi rapida e intelligente dei documenti) e flussi di lavoro strutturati.

Come risultato, hanno accelerato le analisi preliminari, ridotto l'impegno manuale in attività quali MSA e red-line review e semplificato la gestione dei contratti.

2. Tracciabilità e rintracciabilità: Rendere i dati accessibili e fruibili

Un punto cieco comune a molti team di procurement è ciò che accade una volta firmati i contratti: il monitoraggio di conformità, prestazioni e realizzazione del valore degli acquisti é spesso assente o poco costante.

L'intelligenza artificiale cambia questa dinamica trasformando i dati statici e spesso isolati relativi al procurement in informazioni disponibili in tutta l'organizzazione.

Il risultato non è solo una migliore reportistica. Si tratta di un cambiamento fondamentale nel modo di operare del Procurement: da report periodici si passa a un controllo continuo di ciò che accade tra i fornitori, che rende possibile un’azione immediata.

Use case spotlight

Azienda industriale globale

Un progetto di nuova costruzione da 300 milioni di euro ha dovuto affrontare notevoli imprecisioni nella stima dei costi a causa della scarsa qualità dei dati a sistema relativi ai prezzi.

Per risolvere questo problema, l'azienda ha eseguito un processo di arricchimento dei dati basato sull'intelligenza artificiale per migliorare la completezza e l'accuratezza delle informazioni sui prezzi.

Il risultato: un aumento del 20% della conformità dei contratti e un aumento di 10 punti percentuali del numero di componenti della distinta base precontrattualizzati.

3. Approfondimenti e insight: Trasformare le informazioni in vantaggio competitivo

Mentre i primi due casi si focalizzano sui dati interni, la raccolta di approfondimenti e insight espande la consapevolezza esterna del procurement. L'intelligenza artificiale consente ai team di raccogliere e distillare informazioni più ampie, dalle prestazioni dei fornitori all'esposizione al rischio, dalle tendenze di mercato ai prezzi delle materie prime, senza bisogno di strumenti specializzati.

Esempio di approccio

Unire i dati con l'IA per anticipare le interruzioni

Alcune organizzazioni utilizzano l'intelligenza artificiale per espandere la mappatura dei fornitori oltre il primo livello, integrando i dati di acquisto interni con segnali di rischio esterni, tra cui punteggi ESG, dati di salute finanziaria e tendenze geopolitiche. 

Il " segnale" univoco che ne deriva può identificare anomalie, individuare precocemente rischi reputazionali o finanziari e modellare scenari di interruzione, portando a un processo decisionale più rapido e sicuro.

Due modi pratici per superare le barriere e dare il via all'implementazione dell'IA

Per passare dall'aspirazione all'azione, i responsabili del procurement hanno bisogno di un approccio pratico all'implementazione dell'IA, che parta da solide basi di dati e cresca attraverso progetti pilota a basso rischio.

1. Iniziare con i fondamenti. L'intelligenza artificiale non è una scorciatoia, ma un amplificatore.

Prima che i responsabili del procurement scelgano di sviluppare soluzioni di IA internamente o di acquistarle sul mercato, devono eseguire tre passaggi essenziali:

  1. Valutare la realtà dei dati: Valutate quali sono i dati di acquisto attualmente in vostro possesso, la loro qualità e dove esistono lacune critiche
  2. Migliorare le fondamenta: Utilizzate la valutazione come trampolino di lancio per rafforzare le vostre pratiche sui dati, colmare le lacune e prepararvi all'uso significativo dell'IA.
  3. Definire obiettivi chiari: Stabilite quali risultati volete che l'intelligenza artificiale migliori, come una migliore visibilità della spesa, una selezione più intelligente dei fornitori o un'analisi più rapida dei contratti.

La promessa dell'IA di ottenere migliori informazioni e una maggiore velocità e scalabilità si basa sulla qualità dei dati sottostanti. Dati incoerenti o frammentati possono portare a intuizioni fuorvianti che potrebbero portare a decisioni di sourcing sbagliate. 

2. Creare una sandbox per l'IA: abilitare il team alla sperimentazione.

Assicurare solo che i dati siano pronti non è sufficiente; i team di procurement hanno bisogno di un ambiente a basso rischio per imparare, testare e acquisire fiducia.

A differenza delle precedenti ondate tecnologiche, che richiedevano competenze specialistiche di data science e investimenti infrastrutturali, gli attuali strumenti di IA generativa sono accessibili anche ai non esperti e non richiedono una trasformazione a livello aziendale.

L'esecuzione di progetti pilota iterativi e sperimentali in ambito IA offre ai team di procurement diversi vantaggi:

  • Sviluppa le capacità interne, fa emergere casistiche non riconosciute e consente ai team di perfezionare prima di scalare.
  • Riduce il rischio finanziario e aiuta a dimostrare il valore degli strumenti di IA e a rafforzarne i business case.
  • Consente una forte supervisione umana, garantendo l'allineamento con gli obiettivi aziendali.

L'intelligenza artificiale nel procurement: Un cambiamento strategico inizia con passi pratici

L'intelligenza artificiale può aiutare i team a prendere decisioni migliori, a velocizzare l'esecuzione e a ottenere un impatto strategico, ma per sbloccare questo valore è necessario un approccio ponderato basato su solide basi di dati, una sperimentazione mirata e un chiaro intento strategico.

Il percorso da seguire non richiede una trasformazione completa in una sola volta. Il successo deriva dall'iniziare in piccolo, con una mentalità pratica, un approccio concreto la disponibilità a imparare man mano che si procede.

Avete bisogno di supporto per trasformare l'aspirazione in realtà?

Per noi di Efficio, l'IA non è una bacchetta magica, ma uno strumento che può migliorare il contributo strategico del procurement. Aiutiamo i clienti a navigare in questa evoluzione in modo pragmatico, partendo da solide basi, obiettivi chiari e una mentalità di apprendimento. 

Contattateci per discutere di come possiamo aiutarvi a compiere azioni concrete per portare avanti la vostra trasformazione del procurement, utilizzando l'IA come leva. 

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