Rafforzare la capacità del procurement su larga scala con l’AI: le lezioni dalla trasformazione di Efficio

I team procurement sono chiamati a prendere decisioni sempre più rapide, coerenti e basate sui dati, spesso su larga scala. In una funzione che gestisce quotidianamente grandi quantità di informazioni, l’intelligenza artificiale offre un’opportunità concreta per accelerare le analisi, migliorare il processo decisionale e ampliare ciò che i professionisti del procurement possono realizzare.

Il vero punto, però, non è dimostrare che l’AI funziona. È riuscire a farla funzionare ogni giorno.

Singoli casi d’uso possono generare risultati significativi, ma la vera sfida emerge quando si cerca di passare dalla sperimentazione a un utilizzo sistematico. Senza un approccio strutturato, le iniziative rischiano di rimanere isolate, l’adozione di essere disomogenea e il valore generato difficile da replicare e sostenere nel tempo.

È una sfida che in Efficio conosciamo direttamente.

In qualità di società di consulenza specializzata in procurement e supply chain, con oltre 1.300 professionisti, operiamo per molti aspetti come una grande funzione procurement globale. Ogni giorno i nostri team analizzano dati di spesa complessi, sviluppano strategie di categoria, collaborano con i fornitori e supportano le organizzazioni nel generare valore misurabile in diversi settori e aree geografiche.

Quando, tre anni fa, abbiamo iniziato a integrare l’AI nelle nostre attività, abbiamo quindi scelto di partire da noi stessi. L’obiettivo era aumentare le capacità dei consulenti, migliorare il processo decisionale e aiutare i clienti a generare ulteriore valore. Ma con un team globale e numeroso, impegnato in contesti molto diversi tra loro, era chiaro fin dall’inizio che non sarebbe bastato introdurre nuovi strumenti. Per garantire insight coerenti e di qualità serviva un nuovo modo di lavorare.

Anziché aspettare che emergesse un modello di riferimento, abbiamo deciso di costruirlo. La Connected Platform, il nostro ambiente di delivery condiviso, è diventata la base del nostro modello operativo di procurement supportato dall’AI. 

L’intelligenza artificiale non è stata introdotta come uno strumento separato, da utilizzare occasionalmente, ma integrata direttamente nei flussi di lavoro, nella governance e nei processi attraverso cui gestiamo i progetti con i clienti. È un approccio nato non in laboratorio, ma dalla realtà quotidiana della delivery nel procurement: dati complessi, scadenze serrate e una chiara responsabilità sui risultati.

Il nostro percorso è stato guidato da sfide molto concrete. Molte sono comuni a qualsiasi grande organizzazione procurement; nel nostro caso, sono state amplificate dalla scala e dalla natura del nostro modello operativo.

Affrontarle ci ha permesso di capire cosa serve realmente per portare l’AI dalla sperimentazione all’utilizzo quotidiano e applicarla in modo efficace su larga scala.

Una delle sfide più ricorrenti nei progetti con i clienti è trasformare dati frammentati e disomogenei in insight utilizzabili. Le organizzazioni dispongono generalmente di grandi quantità di dati di procurement, ma strutturarli e analizzarli in modo efficace richiede spesso uno sforzo significativo.

Prima di poter utilizzare l’AI in modo affidabile, dovevamo quindi rafforzare le fondamenta. Ci siamo concentrati sulla capacità di acquisire, strutturare e riutilizzare i dati in modo più coerente nei diversi progetti, creando una base analitica più solida sulla quale gli strumenti di AI potessero operare efficacemente.

Il cambiamento è stato importante. Anziché iniziare ogni nuova analisi con un processo fortemente manuale di interpretazione e pulizia dei dati, i team hanno potuto lavorare a partire da una base analitica più coerente, generando insight in modo più sistematico, rapido e su scala più ampia.

La prima lezione è quindi semplice, ma fondamentale: prima di scalare l’AI, occorre creare le condizioni perché possa produrre risultati affidabili.

Una seconda sfida era capire dove l’AI potesse essere realmente utile all’interno dei flussi di lavoro del procurement. Molti casi d’uso apparivano promettenti in teoria, ma producevano un valore limitato una volta applicati alla realtà dei progetti.

Abbiamo quindi scelto di sperimentare partendo dal lavoro quotidiano. Un gruppo interfunzionale di circa 100 consulenti ha iniziato a testare gli strumenti di AI in ambienti controllati. Professionisti esperti di procurement hanno partecipato direttamente alla definizione dei casi d’uso, dei flussi di lavoro e dell’esperienza utente. Parallelamente, abbiamo messo a disposizione formazione e risorse condivise e creato una community collaborativa con incontri settimanali.

L’approccio combinava tre elementi:

• ambienti sicuri in cui sperimentare;
• applicazione pratica nei progetti reali;
• cicli rapidi di feedback sull’efficacia e sulla facilità d’uso.

Questo ci ha permesso di andare oltre una serie di progetti pilota isolati. Abbiamo costruito un patrimonio di esperienza trasversale a ruoli, regioni e casi d’uso, sviluppando contemporaneamente le competenze e la fiducia necessarie per utilizzare l’AI in modo efficace.

Con la progressiva diffusione dell’AI nei nostri team, è diventato più chiaro dove questa tecnologia fosse in grado di generare maggiore valore nel lavoro quotidiano del procurement – e dove, invece, il suo contributo fosse più limitato.

Una delle evidenze più importanti emerse dal percorso è che il principale valore dell’AI non consiste semplicemente nell’automatizzare le attività, ma nell’ampliare ciò che i professionisti del procurement possono realizzare.

I consulenti hanno potuto analizzare volumi maggiori di dati, ottenere insight più approfonditi e prendere decisioni più informate. Allo stesso tempo, il giudizio professionale, la gestione degli stakeholder e la negoziazione sono rimasti saldamente nelle mani delle persone.

Questa distinzione è importante. L’obiettivo non è sostituire le competenze di procurement, ma metterle nelle condizioni di operare su una scala e con una profondità prima difficili da raggiungere.

L’esperienza accumulata ci ha inoltre permesso di identificare i casi d’uso nei quali l’AI migliora in modo consistente i risultati, creando le basi per integrarli sistematicamente nel nostro modo di lavorare.

Individuare i casi d’uso giusti era solo una parte della sfida. Il passo successivo era renderli replicabili in tutta l’organizzazione. Abbiamo rapidamente compreso che il valore dell’AI nel procurement non deriva da strumenti isolati o da applicazioni una tantum. Per generare un impatto duraturo, doveva diventare parte integrante del modo in cui i team pianificano, gestiscono e realizzano le attività di procurement.

Per questo abbiamo integrato nella Connected Platform le soluzioni di AI che avevano dimostrato di generare maggiore valore. Incorporandole direttamente nei flussi di lavoro, abbiamo reso più semplice per i consulenti utilizzare gli strumenti giusti al momento giusto, assicurando allo stesso tempo maggiore coerenza tra team e progetti.

La piattaforma ci ha inoltre fornito un meccanismo concreto per estendere l’utilizzo dell’AI a tutta l’organizzazione. Anziché dipendere da singoli promotori o da strumenti scollegati tra loro, abbiamo potuto integrare modalità di lavoro collaudate nelle attività quotidiane e, contemporaneamente, ottenere maggiore visibilità su come l’AI veniva utilizzata e sugli ambiti in cui generava maggiore valore.

Questi insight sono diventati a loro volta parte del processo: li abbiamo utilizzati per perfezionare continuamente le soluzioni, aumentarne l’adozione e trasferire quanto appreso ai progetti successivi.

Integrare l’AI nei flussi di lavoro non significa automaticamente che venga utilizzata. Il valore reale dipende dalla capacità delle persone di adottare le nuove soluzioni in modo coerente e di utilizzarle per migliorare concretamente i risultati dei clienti.

Nel nostro percorso abbiamo capito rapidamente che l’adozione dipende soprattutto dalla fiducia. La formazione, da sola, non basta. I team devono poter confidare nell’affidabilità degli output, capire dove l’AI crea realmente valore e sapere come utilizzarla efficacemente nel contesto di un progetto di procurement. Abbiamo quindi trattato l’adozione come un vero programma di cambiamento. 

Ci siamo concentrati su casi d’uso concreti e ad alto valore, affiancando formazione mirata e linee guida operative. Feedback e dati di utilizzo ci hanno permesso di identificare le aree in cui era necessario ulteriore supporto, mentre i primi utilizzatori hanno avuto un ruolo fondamentale nel dimostrare il valore dell’AI nei progetti reali e nel costruire fiducia nel resto dell’organizzazione.

Progressivamente, l’AI è diventata parte integrante delle nostre modalità di delivery. Attività precedentemente molto manuali o dispendiose in termini di tempo sono state supportate dall’AI, consentendo ai consulenti di dedicare più tempo all’interpretazione, al processo decisionale, alla gestione degli stakeholder e alla creazione di valore.

Il risultato non è stato semplicemente un aumento dell’efficienza. È cambiato il modo in cui le competenze di procurement possono essere applicate su larga scala.

Tre anni dopo l’inizio del percorso, Efficio è passata da una sperimentazione frammentata a un modello di lavoro scalabile e supportato dall’AI, oggi integrato nelle attività quotidiane di procurement.

E i risultati iniziano a mostrare cosa questo può significare nella pratica.

La nostra esperienza degli ultimi tre anni ci ha mostrato che applicare l’AI al procurement su larga scala è possibile. Ma la tecnologia, da sola, non è sufficiente. Il valore emerge quando l’AI poggia su dati solidi, risponde a problemi reali, è integrata nei flussi di lavoro e supportata da una governance efficace. E, soprattutto, quando le persone che devono utilizzarla ne comprendono il valore e si fidano abbastanza da incorporarla nel proprio modo di lavorare. È questa combinazione a trasformare una serie di casi d’uso promettenti in un vero modello operativo.

Quello che per Efficio è iniziato come un percorso di trasformazione interno è diventato così un approccio replicabile: un’esperienza maturata sul campo che oggi contribuisce a definire il modo in cui supportiamo i nostri clienti nei rispettivi percorsi di adozione dell’AI.

La lezione più importante, forse, è proprio questa: la sfida non è introdurre l’AI nel procurement. È costruire le condizioni perché possa generare valore, su larga scala e nel tempo.