Il futuro del procurement è predittivo: come trasformare gli acquisti con la AI. Parte 3.

Dagli ordini di acquisto alle fatture: procurement predittivo per migliorare i processi di approvvigionamento operativo

I processi di approvvigionamento operativo sono un'area in cui l'apprendimento automatico ha già offerto numerosi vantaggi alle grandi aziende gestendo grandi quantità di dati. Tuttavia, esiste ancora un notevole potenziale di espansione, in particolare nell'area delle capacità predittive.

L'implementazione dell'intelligenza artificiale nelle dashboard di approvvigionamento può migliorare il monitoraggio della spesa in corso fornendo approfondimenti specifici e solide capacità di drill-down con natura predittiva. Ciò consente agli utenti di comprendere ogni transazione rilevante e individuare dove esistono problemi, non solo quando tutto va secondo i piani, ma anche quando si verificano disturbi significativi dal mercato dei fornitori o piani di produzione alterati. Con l'aiuto dell'intelligenza artificiale , le organizzazioni possono identificare potenziali rischi sugli approvvigionamenti, mitigarli e spendere in modo più efficace su base continuativa.

Procurement predittivo e rilevamento delle frodi

Oltre a ciò, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale possono contemporaneamente avvantaggiare le organizzazioni nel rilevare comportamenti fraudolenti. Analizzando i dati transazionali, queste tecnologie possono identificare indicatori di attività fraudolente, come fatture duplicate o acquisti non autorizzati, consentendo alle organizzazioni di prevenire le frodi e proteggere il proprio benessere finanziario.

Un procurement predittivo ben strutturato non si limita solo a ottimizzare i costi, ma funge anche da scudo contro vulnerabilità interne ed esterne. Ad esempio, con l’analisi predittiva è possibile intercettare pattern anomali di spesa prima che diventino problematici, riducendo drasticamente i danni finanziari e reputazionali. Inoltre, sistemi basati su intelligenza artificiale possono evolvere nel tempo, aggiornandosi automaticamente grazie ai nuovi dati raccolti, aumentando la capacità di riconoscere comportamenti fraudolenti sempre più sofisticati.

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Le sfide del procurement predittivo: qualità dei dati e strategie di data governance

L'implementazione dell'intelligenza artificiale negli acquisti e negli appalti sta rapidamente trasformando il modo in cui le organizzazioni di approvvigionamento gestiscono i processi in questo campo. Attraverso l'utilizzo della tecnologia AI, i team di approvvigionamento possono ottenere maggiore agilità e precisione nel processo decisionale relativo a spese, fornitori e rischi, anche per attività che in precedenza erano ingestibili a causa dell'incapacità di elaborare numerosi fattori combinati con vasti set di dati.

L’implementazione di soluzioni predittive come quelle di Sapiens Analytics permette di valutare in anticipo la solidità e l’affidabilità dei fornitori, grazie all’analisi storica delle performance e a modelli predittivi che stimano la probabilità di ritardi, interruzioni o problemi qualitativi. Inoltre, si possono simulare scenari ipotetici (what-if analysis) per scegliere i partner più adatti in contesti mutevoli, come quelli segnati da tensioni geopolitiche o scarsità di materie prime

Tuttavia, come qualsiasi nuova tecnologia, l'adozione dell'IA nel procurement presenta sfide simili a quelle affrontate in altre aree di business. Ogni progetto di intelligenza artificiale o machine learning è unico: set di dati diversi con variabili diverse, integrazioni in o con software o hardware esistenti e diverse aspettative e obiettivi da perseguire. Un elemento è garantire la qualità dei dati ottenuti. Se i dati inseriti nei modelli predittivi non sono puliti, aggiornati o pertinenti, anche i migliori algoritmi falliranno nel fornire insights utili. È quindi necessario adottare strategie robuste di data governance, garantendo la coerenza e la tracciabilità delle informazioni lungo tutta la catena del valore.

Procurement predittivo: scegliere i partner giusti e costruire un vantaggio strategico

Per implementare con successo l'IA, le organizzazioni devono concentrarsi sulla selezione del provider che non solo deve garantire affidabilità, ma soprattutto deve possedere competenze specialistiche di Intelligenza Artificiale. Non basta infatti una software house tradizionale sia pure affermata, non bastano brevi corsi di aggiornamento: solo provider specializzati garantiscono la creazione di una solida base di dati, quadri di governance adeguati e, più ancora, soluzioni di Ai responsabile, AI spiegabile e a misura umana , capace di mettere le aziende al riparo dagli altissimi rischi insiti nelle soluzioni di AI.

La decisione su come impostare tecnicamente un business case nella pratica è un fattore importante per il suo successo finale. Tuttavia, guardando al futuro, è chiaro che il futuro degli acquisti è predittivo. Il procurement predittivo si inserisce come una realtà concreta che permette alle aziende di trasformare la funzione acquisti da un semplice centro di costo a un vero motore strategico di valore. Le organizzazioni che sapranno investire in queste tecnologie e sviluppare competenze interne adeguate potranno ottenere un vantaggio competitivo significativo, riuscendo a navigare mercati sempre più complessi e incerti con agilità, intelligenza e responsabilità.

Nei precedenti articoli:

Parte 1: Dall'analisi alle strategie di categoria: trasformare gli acquisti 

Parte 2:  Dalle specifiche ai contratti: come il procurement predittivo migliora i processi di approvvigionamento con l'intelligenza artificiale.

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