Sztuczna inteligencja (AI) nadal rewolucjonizuje różne branże, jej wpływ na zakupy staje się coraz bardziej widoczny. Podczas gdy AI oferuje liczne korzyści w automatyzacji procesów, poprawie podejmowania decyzji i zwiększeniu efektywności, istnieją także różne wyzwania, z którymi organizacje mogą się spotkać podczas wdrażania AI w zakupach.
Od obaw dotyczących bezpieczeństwa i prywatności danych po potencjalne zagrożenia dla miejsc pracy i potrzebę podnoszenia kwalifikacji pracowników, istnieje wiele przeszkód, z którymi organizacje muszą się zmierzyć, aby pomyślnie zintegrować AI w swoje operacje zakupowe. Zrozumienie i pokonanie tych wyzwań jest kluczowe dla organizacji, które chcą wykorzystać AI w celu optymalizacji swoich procesów zakupowych i generowania wartości dla swojego biznesu.
W tym artykule przeanalizujemy niektóre z kluczowych wyzwań AI w zakupach i omówimy strategie ich łagodzenia, aby maksymalnie wykorzystać korzyści z technologii AI w funkcji zakupowej. Zobacz też Zastosowanie AI i ML w zakupach
1. Jakość i dostępność danych 📄
Aby rozwiązać to wyzwanie, organizacje powinny skupić się na poprawie jakości i dostępności danych poprzez wdrożenie praktyk zarządzania danymi, ustalenie standardów danych oraz inwestowanie w narzędzia do czyszczenia i wzbogacania danych. Ważne jest priorytetowe traktowanie inicjatyw dotyczących jakości danych, aby zapewnić, że algorytmy AI podejmują decyzje na podstawie dokładnych i wiarygodnych informacji.
Dodatkowo, organizacje mogą rozważyć wdrożenie rozwiązań integracyjnych danych w celu usprawnienia procesu zakupowego zbierania i konsolidacji danych z różnych źródeł do zastosowania w aplikacjach AI. Poprzez rozwiązanie problemów z jakością i dostępnością danych, organizacje mogą zwiększyć skuteczność AI w zakupach i osiągnąć lepsze wyniki.
Skorzystaj z naszych usług AI w zakupach już teraz!
2. Brak standaryzacji 📑
Aby rozwiązać to wyzwanie, organizacje powinny dążyć do standaryzacji swoich procesów zakupowych. Może to obejmować wdrożenie wspólnych formatów i struktur danych oraz promowanie współpracy i zgodności z innymi organizacjami w branży. Poprzez ustanowienie standardów i wytycznych dotyczących zarządzania danymi i praktyk zakupowych, organizacje mogą ułatwić analizę i optymalizację procesów zakupowych przez systemy AI.
Dodatkowo, współpraca z dostawcami AI, którzy rozumieją znaczenie standaryzacji i posiadają zdolność do dostosowania się do różnych formatów danych, może również pomóc w przezwyciężeniu tego wyzwania.
3. Kwestie etyczne 🎭
Aby rozwiązać te kwestie etyczne, organizacje muszą priorytetowo traktować różnorodność i włączanie w swoich procesach zakupowych. Obejmuje to aktywne monitorowanie i ocenę algorytmów AI, aby zapewnić, że nie perpetuują one uprzedzeń, oraz zapewnienie szkoleń i edukacji na temat etycznych praktyk AI dla profesjonalistów w zakupach.
Dodatkowo, wdrożenie środków przejrzystości i odpowiedzialności w systemach AI może pomóc zmniejszyć potencjalne ryzyka i zapewnić uczciwe i równoważne podejmowanie decyzji. Poprzez proaktywne podejście do rozwiązywania tych wyzwań, organizacje mogą wykorzystać korzyści z AI w zakupach, jednocześnie przestrzegając standardów etycznych.
4. Integracja z istniejącymi systemami 🖥️
Aby przezwyciężyć to wyzwanie, kluczowe jest dokładne zrozumienie obecnych systemów i procesów zakupowych w organizacji. Pracuj blisko z zespołem IT i dostawcą AI, aby zapewnić płynną integrację. Komunikacja jest kluczowa w tym procesie, więc upewnij się, że wszyscy interesariusze są na tym samym poziomie i rozumieją korzyści z integracji AI w zakupach.
Inwestuj czas i zasoby w szkolenie i wsparcie dla swojego zespołu, aby skutecznie wykorzystać nową technologię i maksymalizować jej potencjał w istniejących systemach. Przyjmując systematyczne podejście i rozwiązując ewentualne przeszkody proaktywnie, możesz pomyślnie zintegrować AI w swoje procesy zakupowe.
5. Ograniczone kompetencje i zrozumienie 👓
Aby przezwyciężyć to wyzwanie, organizacje mogą inwestować w programy szkoleniowe i rozwojowe, aby podnosić kwalifikacje swoich specjalistów ds. zakupów w technologiach AI. Dodatkowo, tworzenie zespołów wielodyscyplinarnych z ekspertami zarówno w zakupach, jak i AI, może pomóc zniwelować luki i zapewnić pomyślne wdrożenie AI w procesach zakupowych.
Ważne jest, aby edukować i zaangażować specjalistów ds. zakupów w proces podejmowania decyzji zakupowych, aby rozwiązać wszelkie opory i sceptycyzm wobec technologii AI. Tworząc kulturę ciągłego uczenia się i współpracy, organizacje mogą pokonać wyzwanie
ograniczonych kompetencji i zrozumienia w wdrażaniu AI w zakupach.
6. Koszty i zwrot z inwestycji (ROI) 💵
Jednym z głównych wyzwań AI w zakupach jest określenie kosztów i zwrotu z inwestycji (ROI). Wdrożenie technologii AI w zakupach może wiązać się z znacznymi kosztami początkowymi, takimi jak inwestycje w technologię, infrastrukturę i szkolenie pracowników.
Dodatkowo, obliczenie ROI AI w zakupach może być skomplikowane, ponieważ korzyści mogą być trudne do zmierzenia i dokładnego oszacowania. Dla organizacji istotne jest dokładne ocenienie kosztów i potencjalnych korzyści z wdrożenia AI w zakupach, aby zapewnić pomyślne i opłacalne wdrożenie.
7. Cyberbezpieczeństwo i prywatność danych 🔒
Aby rozwiązać te wyzwania, organizacje muszą inwestować w solidne środki cyberbezpieczeństwa, w tym szyfrowanie, zapory sieciowe i kontrolę dostępu. Regularne audyty bezpieczeństwa i aktualizacje są również niezbędne, aby być krok przed potencjalnymi zagrożeniami. Dodatkowo, organizacje powinny ustanowić klarowne polityki i procedury dotyczące prywatności danych, aby zapewnić zgodność z przepisami i budować zaufanie z dostawcami i klientami.
Szkolenie pracowników w zakresie najlepszych praktyk cyberbezpieczeństwa i wdrażanie rozwiązań AI z wbudowanymi funkcjami bezpieczeństwa również mogą pomóc w ograniczeniu ryzyka. Poprzez priorytetowe traktowanie cyberbezpieczeństwa i prywatności danych w procesach zakupowych wspieranych przez AI, organizacje mogą wykorzystać korzyści AI, jednocześnie chroniąc wrażliwe informacje.
8. Szkolenie pracowników 👥
Organizacje muszą skupić się na skutecznej komunikacji, szkoleniach i wsparciu, aby pomóc pracownikom zrozumieć korzyści z AI w zakupach i złagodzić ewentualne obawy dotyczące bezpieczeństwa pracy. Podkreślanie sposobów, w jakie AI może zwiększyć ich pracę, poprawić efektywność i prowadzić do lepszych wyników, może pomóc pracownikom pokonać opory i zaakceptować zmiany związane z włączeniem AI do ich procesów zakupowych.
Dodatkowo, zapewnienie ciągłej edukacji i możliwości szkolenia może pomóc pracownikom rozwijać swoje umiejętności i pewność siebie w pracy obok technologii AI. Poprzez skuteczne rozwiązywanie wyzwań związanych z zarządzaniem zmianą, organizacje mogą pomyślnie integrować AI w swoje praktyki zakupowe i odblokować pełny potencjał tej nowoczesnej technologii.
⚠️ Podstawy AI/ML w zakupach ⚠️
AI/ML (sztuczna inteligencja/maszynowe uczenie się) przekształciły dziedzinę zakupów, usprawniając procesy i wspierając podejmowanie decyzji. Tutaj zgłębiamy jej podstawy, zwracając uwagę na jej szeroki zakres i wpływowe zastosowania, takie jak automatyzacja zadań, analiza wydatków i zarządzanie ryzykiem.
👉 Zakres AI/ML w zakupach jest szeroki, obejmując analizę danych w celu wyciągnięcia wniosków i prognoz, umożliwiając specjalistom optymalizowanie procesów i oszczędzanie kosztów. Algorytmy AI/ML dostosowują się do zmieniających się potrzeb, ciągle doskonaląc podejmowanie decyzji poprzez uczenie się na podstawie wzorców historycznych danych.
👉 Automatyzacja zadań to kluczowe zastosowanie, uwalniając profesjonalistów ds. zakupów od powtarzalnych zadań, takich jak przetwarzanie zamówień zakupu i wdrażanie dostawców. Systemy zakupowe zasilane przez AI skutecznie obsługują transakcje, pozwalając skoncentrować się na działaniach strategicznych.
👉 Analiza wydatków korzysta znacznie z AI/ML, przesiewając dane w celu identyfikacji wzorców, anomalii i przewidywań wydatków w przyszłości. Ten holistyczny widok pomaga oszczędzać koszty, negocjować umowy i zapewniać zgodność.
👉 Zarządzanie ryzykiem jest usprawnione, ponieważ systemy zakupowe zasilane przez AI monitorują czynniki, takie jak wydajność dostawcy i warunki rynkowe, oferując wczesne ostrzeżenia i wspierając proaktywne zarządzanie ryzykiem.
👉 Przykłady z życia rzeczywistego ilustrują skuteczność AI/ML. Globalny producent zautomatyzował weryfikację umów, skracając czas o 90%, jednocześnie zapewniając zgodność. Gigant handlowy wykorzystał algorytmy AI do analizy wydatków, generując znaczne oszczędności kosztów i poprawiając efektywność. Firmy motoryzacyjne wykorzystały AI do zarządzania ryzykiem w łańcuchu dostaw, umożliwiając proaktywne rozwiązanie problemów i zwiększając odporność łańcucha dostaw.
AI/ML optymalizuje zakupy poprzez automatyzację zadań, ulepszając analizę wydatków i wzmacniając zarządzanie ryzykiem. Jego zastosowanie we wszystkich aspektach zakupów zwiększa efektywność, dokładność i zgodność. Sukcesy w życiu rzeczywistym podkreślają jego transformacyjny wpływ, obiecując dalszy rozwój i doskonałość organizacyjną w zakupach.
✅ Korzyści AI w zakupach ✅
✔️ Poprawiona analiza danych i podejmowanie decyzji: Technologie AI, takie jak uczenie maszynowe, mogą szybko analizować duże ilości danych zakupowych i identyfikować wzorce i wnioski, które mogą być pominięte przez ludzi. To pozwala organizacjom podejmować bardziej świadome i oparte na danych decyzje zakupowe, prowadząc do poprawy efektywności i oszczędności kosztów.
✔️ Ulepszone zarządzanie dostawcami: AI może pomóc w selekcji i ocenie dostawców poprzez analizę danych dotyczących wydajności dostawcy, w tym czasów dostawy, jakości i historii cenowej. Systemy zasilane przez AI mogą identyfikować i rekomendować najbardziej odpowiednich dostawców na podstawie określonych kryteriów, zapewniając lepsze zarządzanie dostawcami i budowanie silniejszych relacji.
✔️ Zautomatyzowane i usprawnione procesy: AI może automatyzować powtarzalne i czasochłonne zadania w zakupach, takie jak przetwarzanie faktur, generowanie zamówień zakupu czy zarządzanie umowami. Poprzez redukcję pracy manualnej, organizacje mogą usprawnić swoje procesy zakupowe, zwiększyć efektywność i zwolnić cenny czas dla specjalistów ds. zakupów, aby skupili się na działaniach strategicznych.
✔️ Prognozowanie popytu i optymalizacja zapasów: Algorytmy AI mogą analizować dane historyczne i trendy rynkowe, aby dokładnie prognozować popyt. Pomaga to organizacjom optymalizować poziomy zapasów, unikać braków w dostawach lub nadmiernego zapasu oraz poprawić ogólnie zarządzanie łańcuchem dostaw.
✔️ Ulepszone zarządzanie ryzykiem: AI może analizować dane dostawcy, wiadomości branżowe i trendy rynkowe, aby zidentyfikować potencjalne ryzyka lub zakłócenia w łańcuchu dostaw. Pozwala to organizacjom proaktywnie zarządzać ryzykiem, identyfikować alternatywnych dostawców i ograniczać potencjalne zakłócenia, zapewniając ciągłość dostaw.
✔️ Oszczędności kosztów i optymalizacja negocjacji: Systemy zasilane przez AI mogą analizować historyczne dane cenowe, trendy rynkowe i profile dostawców, aby wspierać strategiczne zaokupy i negocjacje. Specjaliści ds. zakupów mogą wykorzystać te wnioski, aby optymalizować negocjacje, osiągnąć oszczędności kosztów i uzyskać korzystniejsze warunki umowy.
✔️ Zwiększona zgodność i zmniejszenie oszustw: AI może pomóc w wykrywaniu i zapobieganiu oszustwom w zakupach, takim jak duplikowane faktury czy podejrzane zachowanie dostawców. Poprzez analizę danych i wzorców, systemy AI mogą sygnalizować potencjalne transakcje oszukańcze, poprawiając zgodność i zmniejszając ryzyka finansowe.
✔️ Ciągłe doskonalenie i optymalizacja: Systemy AI mogą uczyć się na podstawie przeszłych danych zakupowych i opinii użytkowników, aby ciągle poprawiać swoje osiągnięcia i rekomendacje. Pozwala to organizacjom iteracyjnie optymalizować swoje procesy zakupowe i wykorzystywać możliwości AI do ciągłego doskonalenia.
Ogólnie rzecz biorąc, AI w zakupach oferuje potencjał większej efektywności, oszczędności kosztów, poprawy podejmowania decyzji i lepszego zarządzania dostawcami, co w rezultacie przyczynia się do ogólnej skuteczności funkcji zakupowej.
❓Jak liderzy w dziedzinie zakupów mogą wybierać właściwą technologię AI/ML❓
Liderzy w dziedzinie zakupów coraz częściej zwracają się ku technologiom AI/ML, aby zoptymalizować swoje operacje, ale wybór odpowiedniej spośród wielu opcji może być przytłaczający. Aby dokonać najlepszego wyboru, liderzy muszą najpierw zidentyfikować swoje konkretne bolączki i potrzeby, skupiając się na obszarach takich jak zakupy, zarządzanie umowami, zarządzanie ryzykiem i ceny.
➡️ W zakupach skuteczne narzędzia AI/ML powinny wyróżniać się w identyfikacji, ocenie i podejmowaniu decyzji dotyczących dostawców. Liderzy powinni zapytać o metody gromadzenia i analizy danych przez technologię, jej zdolność do oferowania prognoz wydajności i dostarczania w czasie rzeczywistym wniosków.
➡️ W przypadku zarządznia umowami rozwiązania AI/ML powinny usprawnić procesy tworzenia, przeglądania i negocjowania umów. Liderzy powinni ocenić, w jaki sposób technologia upraszcza tworzenie umów, identyfikuje ryzyka i pomaga w negocjacjach w celu uzyskania korzystnych warunków.
➡️ W zarządzaniu ryzykiem narzędzia AI/ML powinny wykrywać i ograniczać potencjalne ryzyka poprzez analizę danych wewnętrznych i zewnętrznych. Liderzy powinni ocenić zdolności narzędzia do analizy danych, jego dostarczanie ostrzeżeń o ryzyku w czasie rzeczywistym oraz wsparcie dla działań łagodzenia i zgodności.
➡️ W pricingu rozwiązania AI/ML powinny optymalizować decyzje poprzez analizę danych rynkowych i trendów historycznych. Liderzy powinni zwrócić uwagę na to, w jaki sposób narzędzie wykorzystuje dane do podejmowania decyzji cenowych, oferuje wnioski na temat trendów rynkowych oraz umożliwia analizę scenariuszy.
Poprzez rozwiązanie tych kluczowych obszarów i zadawanie odpowiednich pytań, liderzy w dziedzinie zakupów mogą zidentyfikować najbardziej odpowiednią technologię AI/ML dla potrzeb swojej organizacji. Wybór odpowiedniej technologii może znacząco poprawić operacje zakupowe, poprawić podejmowanie decyzji i zwiększyć efektywność operacyjną w dzisiejszym dynamicznym środowisku biznesowym.