Майбутнє закупівель завтрашнього дня
Закупівлі знаходяться на переломній точці. Те, що раніше покладалося на стосунки, досвід і старанно підготовлені електронні таблиці, порушується машинним навчанням, прогнозною аналітикою та штучним інтелектом, які обробляють зі швидкістю, яку жодна людина не наважиться досягти.
Революція вже не за горами. Це розгортається сьогодні. Прогресивні компанії використовують штучний інтелект, щоб передбачати загрози від своїх постачальників тижнями наперед, автоматизувати вибір закупівель і надійно оцінювати збої або попит.
Відповідно до Gartner (2024)закінчено 60% закупівель у 2027 році включатиме в себе інформацію, наповнену штучним інтелектом, а прогнозна аналітика стане основою половини всіх стратегічних ініціатив із пошуку джерел.
Новий розділ про закупівлі не замінює експертів автоматизацією. Він доповнює людські рішення технологічними інструментами, відкриваючи нові стратегічні цінності. Ця еволюція також зміцнює управління ланцюгом поставок сприяючи розумнішому прийняттю рішень на основі даних у всіх операційних процесах.
Прогнозна аналітика: від огляду назад до передбачення
Історичний аналіз витрат на закупівлі озирнувся назад із запитанням: «Що сталося?» Дальновидні витрати на закупівлі, керовані машинним навчанням, дивляться уперед і запитують: «Що станеться і як нам до цього підготуватися?»
Створені комп’ютером моделі прогнозування вводять дані про тенденції постачальників, попередні індикатори транспорту, тенденції на ринках і внутрішні сили, такі як інфляція чи погодні умови.
Досягнуто світового технологічного лідера з прогнозування попиту, керованого ШІ 85% точність прогнозу цін на напівпровідники і ґрунтувалися на цьому у своїх обґрунтованих рішеннях щодо пошуку, заощадивши мільйони.
C3 AI (2024) папери досягають подібної точності 70–100% зменшення похибки прогнозу а також с 7% зниження вартості запасів.
Промислове прогнозування за допомогою ШІ зменшило неефективність у середньому на 55%мінімізуючи відходи та оптимізуючи бюджети закупівель.
ШІ в стратегічному пошуку та прийнятті рішень
Автоматизація загальних типів
Сьогодні система обробляє закупівлі стандартизованих, заснованих на правилах категорій товарів, таких як канцелярське приладдя та загальні матеріали.
Такі системи активно шукають вимоги, оцінюють постачальників, узгоджують умови та укладають угоди за години, а не за тижні.
Це дозрівання дає змогу керівникам відділу закупівель займатися тим, що є найважливішим: стратегічними категоріями, які вимагають креативності, переговорів та інноваційного партнерства.
Інтелектуальна ідентифікація постачальника
ШІ робить пошук постачальників інтелектуальним і передбачуваним процесом. Алгоритми програмного забезпечення постійно обстежують мережі постачальників по всьому світу, патентні магазини та сертифікати в пошуках оптимальних відповідностей для нових проектів.
Відповідно до а Опитування Veridion, проведене у 2024 році, 45% груп закупівель активізує процес прийняття рішень щодо постачальників на основі ШІ протягом року 80% з'явиться через два роки.
Автоматизована обробка інформації про постачальників дозволяє системам зі штучним інтелектом узгоджувати потреби організації з потенціалом постачальника набагато швидше та ефективніше, ніж пошук людьми.
Узгодження з доповненням AI
Більше не потрібно вести переговори за таблицею та здогадками. Сучасний штучний інтелект у режимі реального часу зчитує моделі цін постачальника, контрольні показники та стратегію конкурентів і пропонує переговори, які досягають найкращих результатів.
Деякі організації вже давно дозволяють системам штучного інтелекту виступати посередником у початку переговорів у звичайних закупівлях, тоді як окремі особи керують балансом ефективності та якості відносин. Цей процес поєднує в собі точність і швидкість. Люди сприймають довіру та співпереживання, тоді як штучний інтелект виконує інтенсивний аналіз даних.
Автономний ланцюг поставок: куди ми йдемо?
Логічним наступним кроком після розгортання ШІ є автономні ланцюжки поставок. Автономний ланцюг поставок — це набір самооптимізованих мереж, які сприймають, прогнозують і реагують із мінімальним людським втручанням.
ШІ враховує попит, прогнозує збої, вибирає постачальників, робить замовлення, контролює поставки та самостійно починає процес відновлення.
Потім вони звертаються до людських груп у спланований, реляційний та винятковий спосіб, який залучає критичне мислення.
Навіть гігантські інтернет-магазини використовують алгоритми під час зміни запасів, коли коригується траєкторія продажів. Другий часовий горизонт — наскрізна автоматизація закупівель, логістики та виробництва.
У поєднанні з блокчейном ці системи також стають надійними та доступними для відстеження завдяки застосуванню смарт-контрактів, які призводять до оплати, штрафу або резервного джерела автоматичного вивільнення в момент зміни умов.
Була одна фармацевтична фірма, яка запровадила систему раннього попередження, яка відстежувала проблеми з боку постачальників у разі неминучості банкрутства приблизно за три місяці, автоматично переводячи закупівлі та забезпечуючи безперервність виробництва, поки конкуренти закінчувалися.
Підготовка до епохи, якою керує ШІ
- Інвестиції в бази даних
ШІ вимагає інтегрованих чистих даних. Запустіть управління даними, стандартизацію та управління основними даними вже сьогодні, перш ніж функції ШІ вийдуть на орбіту.
- Розвивайте можливості ШІ в усіх організаціях
Фахівці з закупівель не обов’язково повинні бути науковцями з обробки даних, але вони повинні бути знайомі з ШІ, розуміти, як далеко можна просунути ШІ, і знати, коли їм потрібно прийняти чи поставити під сумнів пропозиції.
- Реконцептуалізація процесів
Переконструюйте процес таким чином, щоб повторювані та аналітичні завдання виконувалися ШІ, а люди проявляли творчість, будували стосунки та судили.
- Сприяти управлінню змінами
Зробіть прозорим вплив технологій, зробіть ставку на навчання для отримання нових компетенцій і створіть культуру, яка сприйматиме ШІ як колегу, а не заміну.
- Виберіть Strategic Partnerings
Співпрацюйте з технологічними компаніями, які продемонстрували кваліфікацію ШІ, інноваційні дорожні карти та досвід інтеграції. Ідеальний партнер прискорює трансформацію, врівноважуючи ризик.
Попереду серйозні виклики
Алгоритмічний зсув: Машинне навчання може відтворити упередженість людини зі старих даних. Щоденний аудит і різноманітні команди дизайнерів можуть зробити це справедливим.
Зрозумілість: Вибір ШІ має бути прозорим. Приклад: «Постачальника А було обрано на основі 30% якості, 25% вартості, 25% стійкості та 20% ризику».
Розвиток навичок: Людям необхідно набути незамінних навичок штучного інтелекту, таких як емпатія, ведення переговорів, творче вирішення проблем і моральне лідерство.
Висновок
Прогностична аналітика та епоха штучного інтелекту не в якомусь далекому часі. Вони є сьогоденням.
Відділи закупівель, які сьогодні інвестують у дані, автоматизацію та співпрацю людини та штучного інтелекту, збережуть більше доларів. Вони розроблять стійкі, динамічні мережі постачання, які оптимізуються самостійно. Ті, хто чекає пізнішого часу, щоб зробити інвестиції, будуть відставати від своїх конкурентів, які інвестували в дані та штучний інтелект задовго до того, як керували своїми відносинами з джерелами та постачальниками.
Майбутнє належить компаніям, які навчаться інтегрувати технології та людський інтелект, щоб штучний інтелект забезпечував точність, а люди – цілеспрямованість.
Дізнайтеся більше про закупівлі наступного покоління за адресою GEP.com.
Часті запитання
- Чим програмне забезпечення для закупівель відрізняється від систем ERP?
ERP-системи включають загальнокорпоративні функції, такі як фінанси та кадри. Програмне забезпечення закупівель спеціалізується на автоматизації пошуку джерел, управління постачальниками та укладання контрактів. Комплекти закупівель із штучним інтелектом включають спеціалізований інтелект, якого не вистачає модулям ERP. - Як швидко фірми можуть отримати рентабельність інвестицій за допомогою рішень закупівель на основі ШІ?
Більшість фірм отримують вартість 3–6 місяцівяк-от швидше планування та покращене розуміння постачальників. Хороша рентабельність інвестицій зазвичай йде після 12–18 місяцівколи прогностичні моделі є зрілими. - Чи стануть фахівці з закупівель застарілими через ШІ?
Ні. AI автоматизує роботу, керовану даними та надлишкову роботу, а не людське судження, креативність чи переговори. Професіонали із закупівель із навичками роботи зі штучним інтелектом будуть ще яскравішими. - У які терміни можливе масштабне впровадження автономного ланцюга поставок?
Пілотні проекти автономного ланцюжка поставок на ранніх стадіях у всьому світі будуть розширюватися 2028 і 2030 рокизокрема в таких галузях, як технології, фармацевтика та автомобілебудування, як цитує McKinsey (2024). - Як підприємства повинні підготуватися зараз?
Почніть із кращої якості даних, прогнозної аналітики та навчання спеціалістів із закупівель грамотності ШІ. Продемонструйте приклади практичного використання, такі як управління ризиками та планування попиту на стороні постачальника, перш ніж масштабувати масштаб до автономності.
**'Думки, висловлені в статті, належать виключно автору і не відображають погляди чи переконання порталу'**
Перегляди публікації: 593
