Gestion des achats soutenus par l'IA, achat et contrôle: une analyse d'ACCIO.com et des alternatives de marché

Pour la gestion: la plate-forme d'IA offre aux petites et moyennes entreprises

L'importance stratégique de l'intelligence artificielle (IA) dans l'approvisionnement moderne augmente rapidement. Les technologies d'IA transforment les processus d'achat traditionnels, permettent des augmentations d'efficacité importantes, des économies de coûts et une prise de décision basée sur les données. Ce rapport analyse les compétences des outils basés sur l'IA, en particulier la plate-forme Accio.com, pour la gestion des achats, l'achat et le contrôle. ACCIO.com se positionne comme une plate-forme B2B basée sur l'IA qui vise à simplifier les processus d'approvisionnement complexes et utilise des technologies telles que les modèles de grandes langues (LLM) et les graphiques de connaissances. Les principaux avantages d'ACCIO.com comprennent des fonctions telles que "Perfect Match" pour trouver des idées et la sélection des fournisseurs ainsi que "Super comparaison" pour la comparaison des produits, qui peut être d'une grande valeur, en particulier pour les petites et moyennes entreprises (PME).

Le rapport éclaire les arguments de vente uniques d'ACCIO.com par rapport aux autres outils d'IA établis et répertoires traditionnels de fournisseurs. Il devient clair que des plateformes telles que Accio.com pourraient faire progresser la démocratisation de l'intelligence avancée des achats. Cela ouvre la PME, qui n'avait traditionnellement pas les ressources pour des études de marché approfondies et des examens des fournisseurs, de nouvelles opportunités et pourrait accroître la compétitivité au sein de leurs chaînes d'approvisionnement. Cependant, la mise en œuvre de telles solutions d'IA présente également des défis, notamment la qualité des données, les coûts, les lacunes de qualification et les aspects éthiques qui doivent être soigneusement abordés. Les rôles dans l'achat et le contrôle devraient se développer, loin de l'acquisition manuelle des données et des tâches de stratégie telles que la validation des connaissances générées par l'IA et la gestion des cas exceptionnels.

Le paysage changeant de l'approvisionnement: l'avance de l'intelligence artificielle

Le système d'approvisionnement est dans un changement fondamental, tiré par le développement progressif et la mise en œuvre de l'intelligence artificielle. Cette révolution technologique modifie non seulement les étapes des processus individuelles, mais aussi l'ensemble du paradigme de la façon dont les entreprises façonnent leurs fonctions d'achat, d'approvisionnement et de contrôle et s'alignent stratégiquement.

Effets transformateurs de l'IA sur l'approvisionnement, l'achat et le contrôle

L'intelligence artificielle agit comme un catalyseur qui transforme l'achat d'une fonction principalement tactique et axée sur les coûts en un partenaire stratégique et orienté vers la valeur dans l'entreprise. Un aspect essentiel est l'automatisation des tâches de routine. Des activités telles que l'apport de données manuelles, le traitement des commandes et la comparaison des factures peuvent être adoptées efficacement par les systèmes d'IA, qui libère le travail humain pour des tâches stratégiques de meilleure qualité.

De plus, les analyses basées sur l'IA permettent une utilisation considérablement améliorée des données. Les entreprises bénéficient d'une transparence accrue grâce à leurs dépenses (visibilité des dons), le potentiel d'optimisation pour réduire les coûts peut identifier plus précisément et reconnaître les risques à un stade précoce. La prise de décision est placée sur une base solide et basée sur les données par des analyses prédictives, des prévisions de demande plus précises et l'évaluation des tendances du marché. Cela conduit non seulement à de meilleures conditions d'achat, mais contribue également au développement de chaînes d'approvisionnement plus dynamiques et plus résilientes, car les systèmes d'IA sont capables de signaler les troubles potentiels à un stade précoce et de montrer d'autres options d'action.

La mise en œuvre de l'IA dans l'achat va au-delà de la simple optimisation des processus existants; Il crée la base de modèles d'approvisionnement complètement nouveaux. Des concepts tels que l'approvisionnement prédictif, dans lequel les besoins futurs et les changements de marché sont anticipés, ou l'établissement d'écosystèmes dynamiques des fournisseurs qui s'adaptent de manière flexible aux conditions modifiées ne peuvent être réalisées que par l'IA. La capacité de l'IA à modéliser les dépendances complexes dans les réseaux de livraison mondiale et le contrôle de manière proactive, comme décrit comme une vision des marchés contrôlés par l'IA et des agents autonomes, indique une refonte fondamentale de l'achat. Les entreprises qui n'utilisent pas ces possibilités technologiques courent le risque de prendre du retard en termes de rentabilité, d'agilité et de qualité de leurs relations stratégiques de fournisseurs. L'avantage concurrentiel sera de plus en plus parmi les organisations dont les fonctions d'approvisionnement sont élargies et renforcées par l'IA.

TECHNOLOGIES CLÉS AI dans l'approvisionnement (NLP, ML, Genai, Graphique de connaissances, agent AI)

La transformation du système d'approvisionnement par l'IA est basée sur un portefeuille de différentes technologies souvent liées:

Traitement du langage naturel (PNL)

La PNL permet aux systèmes informatiques de comprendre, d'interpréter et de générer un langage humain. La PNL est utilisée dans l'achat pour analyser des données non structurées telles que les contrats, la correspondance des fournisseurs et les rapports de marché. Il stimule les chatbots pour une communication interne et externe et permet aux utilisateurs de formuler des demandes de langage naturel, ce qui améliore considérablement la convivialité des outils d'approvisionnement. L'extraction des clauses pertinentes à partir de contrats ou l'analyse de l'humeur dans la rétroaction des fournisseurs est d'autres domaines d'application.

Apprentissage automatique (ML)

Les algorithmes ML sont le cœur de nombreuses applications d'IA en achat. Ils sont utilisés pour la reconnaissance des échantillons en grande quantité de données, pour les analyses prédictives (par exemple, les prévisions de demande, les évaluations des risques), pour l'évaluation et la classification des fournisseurs (score des fournisseurs) et pour la catégorisation automatique des dépenses (classification des dépenses). Les modèles ML apprennent des données historiques et peuvent continuellement améliorer vos prévisions et décisions.

AI génératif (Genai)

Genai, en particulier par le biais de LLMS, a le potentiel de révolutionner la création de contenu dans le processus d'approvisionnement. Les applications comprennent la conception des demandes d'offre (RFQ), la combinaison de rapports d'analyse, la génération de clauses contractuelles ou la communication personnalisée des fournisseurs. Genai peut également soutenir le développement de stratégies de négociation, par exemple en suggérant des lignes d'argumentation ou des scénarios alternatifs.

Graphiques de connaissances (graphiques de connaissances)

Les graphiques de connaissances servent à des informations complexes structurées sur les fournisseurs, les produits, les marchés et leurs relations les uns avec les autres. Ils permettent une vision holistique de l'environnement d'approvisionnement et peuvent générer des informations liées au contexte plus profondes qui vont au-delà des analyses de données simples. Accio.com, par exemple, utilise plus de 200 graphiques de connaissances spécifiques à l'industrie.

Agent AI (agents de l'IA)

Les agents de l'IA sont des entités logicielles (semi-) autonomes qui peuvent assumer des tâches spécifiques dans le processus d'approvisionnement. Cela comprend la recherche automatisée de livraison, la mise en œuvre des négociations (voir des agents de négociation autonomes), le suivi des risques ou le traitement des demandes.

La véritable force de ces technologies ne se déroule souvent que dans leur interaction. Par exemple, NLP permet à une application Gemai de comprendre la demande de langue naturelle d'un acheteur pour la création d'un projet de contrat, tandis que les modèles ML peuvent aider à affiner et à optimiser le contenu généré en fonction de l'analyse du succès du contrat passé. La plate-forme Accio.com illustre cette approche intégrative en combinant les LLM avec la NLP et les graphiques de connaissances pour modifier des demandes complexes. Cette interaction synergique est cruciale pour le développement de solutions AI avancées et ouvre la voie aux systèmes «AI agents» dans lesquels ces technologies combinées agissent avec une autonomie croissante. Pour les entreprises, cela signifie que la compréhension des technologies individuelles et de leurs interdépendances est essentielle pour développer des stratégies d'IA efficaces et sélectionner les outils appropriés. Une utilisation isolée de composants d'IA individuels développe rarement le même potentiel transformateur qu'une approche intégrée.

Deep Insight: ACCIO.com-AI APPROCACTION ET RÉSULITION DE SOURCE

Accio.com a droit à simplifier et à optimiser fondamentalement les processus d'approvisionnement et de recherche de source, en particulier pour les petites et moyennes entreprises (PME) en utilisant l'intelligence artificielle. Une vue détaillée de la plate-forme, de ses fonctions et de la technologie sous-jacente est cruciale pour comprendre votre potentiel et votre positionnement sur le marché.

Mission de base, vision et identités de plate-forme

La mission principale d'ACCIO.com, une plate-forme développée par le groupe Alibaba, est de simplifier l'achat de produits et d'accompagner les entreprises sur leur chemin de la première idée à la création finie. Inspiré par la magie disant «Accio» (lat. «J'appelle») de la série Harry Potter, la plate-forme vise à fournir aux utilisateurs des utilisateurs accédant rapidement et efficacement aux ressources de la chaîne d'approvisionnement pertinentes. Cet objectif s'adresse explicitement aux acheteurs mondiaux de PME, aux agents commerciaux et aux vendeurs transfrontaliers.

Accio.com définit son identité sur trois domaines principaux:

• Un moteur de recherche B2B basé sur l'IA.
• Un B2B-Wikipedia basé sur l'IA.
• Une plate-forme de commerce électronique de bout en bout.

Cette triple identité souligne l'effort à être bien plus qu'un simple outil d'approvisionnement simple. Accio.com souhaite créer un écosystème intégré pour le trading B2B qui combine la découverte d'informations (moteur de recherche), l'acquisition de connaissances (aspect Wikipedia, par exemple via les tendances du marché, les détails du produit) et le traitement des transactions (plate-forme de commerce électronique). La plate-forme est basée sur plus de 25 ans d'expérience dans l'industrie de sa société d'origine, le groupe Alibaba. Si Accio.com réussit à l'intégration réussie de ces trois identités, cela pourrait réduire considérablement les pertes de friction du commerce international pour les PME en offrant un point de contact central pour l'ensemble du processus. Cependant, la mise en œuvre d'une vision aussi complète comporte des défis et des risques considérables.

Fonctionnalités clés pour l'approvisionnement, l'achat et le contrôle

Accio.com propose un certain nombre de fonctionnalités contrôlées par l'IA qui sont adaptées aux besoins spécifiques de l'approvisionnement, de l'achat et du contrôle:

Recherche de source contrôlée par AI et Idées de "match parfait"

Une fonctionnalité exceptionnelle est la possibilité de permettre aux utilisateurs de formuler des idées commerciales ou des exigences complexes en langage naturel. Accio.com analyse ces entrées - que ce soit des textes, des images, des fichiers ou des URL - et les traduise en étapes concrètes et implémentables. Cela comprend l'identification des fournisseurs concernés, la fourniture de calculs des coûts et les détails d'expédition. Le processus "match parfait" vise à conceptualiser les idées commerciales et à trouver des produits et des fournisseurs appropriés et vérifiés. La plate-forme utilise un réseau de fournisseurs mondial avec plus d'un million de prestataires vérifiés, y compris des sources telles que Alibaba.com, 1688 et Europages. Une fonction de «recherche en profondeur» prend également en charge les exigences complexes et l'évaluation de la fiabilité des fournisseurs. Cette approche qui libère les utilisateurs de la recherche de mots clés purs et essaie plutôt de comprendre l'intention et le contexte de comprendre profondément de nouvelles options d'approvisionnement et en particulier de soutenir la phase précoce du développement de produits. Pour les entreprises qui explorent de nouvelles gammes de produits ou pour les start-ups, cela peut réduire considérablement les obstacles à l'entrée, car le travail de recherche initial est considérablement élargi par l'IA.

La fonction "super comparaison"

Cette fonction permet une comparaison immédiate et complète des produits sélectionnés. Il met en évidence les options les plus vendues et les plus compétitives de millions de produits et fournit des aperçus de comparaison détaillés.

Encyclopédie des produits et informations sur le marché

Accio.com agit comme une sorte de "b2b-wikipedia" en affichant des spécifications de produit dynamiquement, une tension de prix, des données de vente et d'autres informations multidimensionnelles. Les utilisateurs ont accès aux tendances des médias sociaux en temps réel et aux connaissances au détail. La plate-forme comprend plus de 200 graphiques de connaissances spécifiques à l'industrie qui sont continuellement mis à jour. Une fonction de «recherche commerciale» peut même créer des plans d'affaires professionnels, y compris les estimations des coûts et les recommandations des fournisseurs.

Agent ACIO AI

La plate-forme intègre quatre agents d'IA spécialisés pour le fonctionnement des produits, la réception intelligente, le soutien marketing et les conseils de risque. L '"agent de réception intelligent", par exemple, peut non seulement modifier les demandes des clients, mais également appeler des informations sur la logistique, clarifier les détails avec les acheteurs et les commandes de conception. L'utilisation de ces agents indique une tendance aux tâches d'achat autonomes, dans lesquelles l'IA informe non seulement mais participe activement au flux de travail. Cela promet des gains d'efficacité importants, mais en même temps soulève des questions concernant la surveillance, la responsabilité des actions des agents de l'IA et la nécessité de mécanismes robustes humains en boucle (HITL), en particulier dans le cas de processus critiques tels que les versions de l'ordre ou les examens des risques.

Contrôle des fonctions liées

Accio.com prend en charge le contrôle en consolidant les processus sur une seule plate-forme, ce qui facilite le contrôle des coûts et la gestion des dépenses. Des outils intégrés tels qu'une calculatrice de marge bénéficiaire et des modèles pour les commandes (commande d'achat) sont également disponibles. La plate-forme automatise également la création de demandes d'offre (RFQ) et la sélection des fournisseurs dans le but de recevoir des offres dans les 24 heures. La possibilité de recevoir des estimations des coûts et des analyses de faisabilité à un stade précoce est d'une grande valeur pour la planification budgétaire et les décisions d'investissement dans le contrôle.

Le tableau suivant résume les compétences de base et les fonctions basées sur l'IA d'ACCIO.com:

Compétences accio.com et fonctions basées sur l'IA

Compétences accio.com et fonctions basées sur l'IA: Xpert.digital

Accio.com propose des fonctions complètes basées sur l'IA pour l'approvisionnement, l'achat et le contrôle. La plate-forme permet des idées de langage naturellement avec une technologie de «correspondance parfaite», qui traitent les idées commerciales et identifient automatiquement les fournisseurs, les coûts et les options d'expédition appropriés. L'utilisation de grands modèles de langage, de traitement du langage naturel et de graphiques de connaissances est simplifiée et permet une estimation des coûts précoces.

La fonction «super comparaison» offre des comparaisons de produits immédiates et complètes et met en évidence les best-sellers et les options compétitives. Avec l'aide de l'apprentissage automatique et de l'analyse des données, les utilisateurs peuvent prendre des décisions de produits bien fondées et identifier les meilleures options de performance des prix.

Le réseau mondial des fournisseurs comprend plus d'un million de fournisseurs vérifiés de plateformes telles que Alibaba.com, 1688 et Europages. La fonction de «recherche profonde» contrôlée par l'IA permet également de répondre aux exigences complexes et d'élargir considérablement le pool de fournisseurs, tandis que la qualité et la fiabilité sont améliorées.

L'encyclopédie des produits intégrés propose des données de produits dynamiques, des gammes de prix, des tendances de vente et des tendances des médias sociaux en temps réel de plus de 200 graphiques de connaissances industrielles. Cela soutient les décisions stratégiques et aide à identifier les nouvelles tendances du marché et les opportunités commerciales.

Le plan d'affaires à travers la fonction «recherche commerciale» crée des plans d'affaires professionnels avec des estimations de coûts et des recommandations des fournisseurs utilisant une IA généstrice. Quatre agents d'IA spécialisés automatisent les tâches de routine dans les domaines du fonctionnement des produits, de la réception intelligente, du marketing et des conseils de risque, qui soulage le personnel et améliore l'interaction client.

RFQ Automation accélère considérablement les processus de l'offre, dans le but de recevoir des offres dans les 24 heures. L'offre est complétée par une calculatrice de marge bénéficiaire pour l'analyse des prix et de la rentabilité ainsi que des outils étendus de contrôle des coûts et de gestion des dépenses, qui permettent un meilleur aperçu des dépenses et identifier le potentiel d'économie.

La technologie sous-jacente de l'IA (Qwen LLM, NLP, Graphiques de connaissances, etc.)

Les performances d'Acicio.com sont basées sur des technologies AI avancées développées par le groupe Alibaba. Un élément central est le modèle propriétaire de grande langue (LLM) appelée qwen. Ce modèle constitue la base de la compréhension et de la génération du langage. En combinaison avec l'apprentissage en profondeur et le traitement du langage naturel (NLP), il permet à la plate-forme de traiter les demandes complexes des utilisateurs en langage naturel, de filtrer les informations des fournisseurs et de fournir des solutions précises.

Un autre élément de construction important est les graphiques de connaissances. Accio.com utilise plus de 200 graphiques de connaissances spécifiques à l'industrie qui sont mis à jour en temps réel. Ceux-ci structurent l'immense volume des données commerciales B2B, créent des relations entre les entités (par exemple, les fournisseurs, les produits, les matériaux, les tendances du marché) et permettent ainsi une analyse plus profonde et liée au contexte et des résultats de recherche plus précis. Pour garantir la fiabilité des données, Accio.com s'appuie sur la validation croisée basée sur l'IA et l'inclusion des scores de crédit des fournisseurs. L'IA de la plate-forme a également été formée sur la base de décennies d'expertise de l'industrie et d'un vaste écosystème de produit. Dans un contexte connexe de «l'intelligence artificielle de l'OE», une initiative plus large de l'IA à partir d'alibaba, des concepts avancés tels que «cadre neuronal adaptatif (début)» et «modèles quantum-enhanning» sont également mentionnés. Même si leur utilisation directe dans Accio.com n'est actuellement pas explicitement confirmée, ils indiquent l'état de l'environnement de recherche-art à partir de laquelle la plate-forme peut être tirée et ce que les développements futurs pourraient influencer.

L'utilisation d'un LLMS appartenant à l'entreprise telle que QWEN et du vaste graphique de connaissances spécifiques au domaine donne à Acci.com un avantage concurrentiel potentiel sur les outils ou plateformes génériques d'IA qui sont basés exclusivement sur les modèles accessibles au public. Les LLM généraux peuvent avoir des compétences générales, mais elles n'ont souvent pas le vocabulaire spécifique, le contexte et les relations de données qui sont cruciales pour l'achat B2B nuancé. La formation basée sur les «décennies de l'expertise de l'industrie» et les graphiques de connaissances spécialisés peuvent conduire à des résultats beaucoup plus pertinents et fiables. La qualité et la mise à jour continue de ces modèles propriétaires et graphiques de connaissances deviennent un facteur critique pour le succès à long terme et la différenciation d'ACCIO.com.

Groupe cible et promesse de valeur pour les PME

Accio.com est explicitement destiné aux sociétés mondiales et moyennes (PME), aux agents commerciaux et aux vendeurs croisés. La plate-forme vise à aider ces acteurs, en particulier, à avoir un accès rapide à des ressources de chaîne d'approvisionnement coûteuses. Une base d'utilisateurs de plus de 500 000 PME est appelée pour la plate-forme plus large, qui appartient à Accio.com ou représente un développement ultérieur.

La promesse de valeur pour les PME réside dans la simplification du commerce B2B traditionnellement complexe. Accio.com promet un fournisseur et une recherche de produits efficaces, le soutien de la mise en œuvre des idées commerciales («du concept à la création») et une expérience utilisateur qui vient des conseils d'un «spécialiste de produit professionnel». Cet focus sur les PME aborde un segment de marché qui est souvent négligé par un logiciel d'approvisionnement de qualité d'entreprise complexe et coûteux. La simulation d'un conseil d'experts vise à combler le lac de connaissances avec lequel de nombreuses PME sont confrontées car elles n'ont généralement pas de grandes cartes d'achat spécialisées. Un outil d'IA qui les conduit à travers des processus d'approvisionnement complexes, fournit des connaissances sur le marché et aide même à la création de plans d'affaires, offre une valeur supplémentaire considérable en élargissant ses ressources limitées. Cela pourrait permettre aux PME d'agir plus compétitives sur les marchés mondiaux. Cependant, l'acceptation dépendra de l'ami de l'utilisateur, de l'abordabilité et du retour sur investissement détectable (ROI) pour ce segment.

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Analyse comparative: Accio.com contre SAP Ariba, Coupa et autres leaders du marché dans l'approvisionnement

Afin d'évaluer de manière approfondie la valeur et le positionnement d'ACCIO.com, une comparaison avec d'autres solutions d'approvisionnement disponibles sur le marché est essentielle. Cela comprend à la fois d'autres plates-formes basées sur l'IA ainsi que les répertoires de fournisseurs traditionnels et les outils génériques d'IA.

Accio.com par rapport aux autres solutions d'approvisionnement en matière d'IA pris en charge

Le marché des logiciels d'approvisionnement basés sur l'IA est diversifié et comprend à la fois des suites complètes et des fournisseurs de niche spécialisés.

Comparaison avec des suites complètes (par exemple Sap Ariba, Coupa, GEP)

Des solutions établies telles que SAP Ariba, Coupa et GEP offrent souvent des fonctionnalités de source à jeu de bout en bout (S2P), une intégration profonde avec les systèmes ERP et une expérience à long terme dans le segment d'entreprise.

• SAP Ariba est solide dans l'automatisation des processus, l'intégration ERP (en particulier avec les systèmes SAP), dans la gestion des fournisseurs et offre un accès à un grand réseau mondial de fournisseurs.
• Coupa se positionne comme une plate-forme complète de gestion des dons avec des fonctions pour l'automatisation S2P, l'achat guidé (achat guidé), les flux de travail contrôlés par l'IA et la gestion des risques des fournisseurs.
• GP s'appuie sur un logiciel S2P «AI-First» qui se concentre sur la catégorie et la gestion des risques et se concentre sur l'innovation et le retour sur investissement.

En comparaison, l'accent d'ACCIO.com semble être davantage sur le «Source Intelligence» initial et la phase «de l'idée du produit». Accio.com pourrait servir d'outil complémentaire ou comme une alternative plus agile et plus adaptée aux PME aux suites d'entreprise souvent complexes.

Comparaison avec des outils de source d'IA spécialisés (par ex. ScoutBee)

Des plateformes telles que ScoutBee se concentrent sur les technologies de recherche et d'utilisation des fournisseurs basées sur l'IA telles que la technologie des graphiques, les analyses prédictives et normatives pour obtenir des informations approfondies sur les fournisseurs (par exemple en ce qui concerne les critères ESG, les risques, la diversité). Accio.com offre également des fonctions pour la recherche de fournisseurs, mais les intègre davantage dans un contexte plus large d'idées et de fonctionnalités de commerce électronique.

Comparaison avec les outils d'analyse des dépenses d'IA (ZG Suplari, Jaggaer)

Ces outils se spécialisent dans la classification des données de sortie, la détection des anomalies et l'identification du potentiel d'épargne. Accio.com a des fonctions de contrôle telles que des modèles d'ordinateur et de commande gagnants, mais n'est probablement pas aussi profond dans l'analyse des dépenses que les plateformes dédiées.

Caractéristiques de distinction essentielles de Acci.com

L'approche «Ideee-Bis Reality», le concept du «Ki-B2B-Wikipedia», l'intégration profonde potentielle avec l'écosystème du commerce électronique d'Alibaba et l'accent mis sur les PME accumulent Accumulate Accio.com à partir de nombreuses autres solutions.

Le marché des solutions d'approvisionnement en IA montre une tendance à la fragmentation dans de larges suites S2P d'une part et à des solutions de meilleure pause spécialisées d'autre part. Accio.com semble remplir une niche en combinant les achats intelligents avec des idées et un chemin direct vers la transaction, qui peut être particulièrement attrayant pour les PME. Des acteurs établis tels que SAP Ariba et Coupa offrent des plateformes S2P étendues, souvent complexes, tandis que ScoutBee est spécialisé dans le renseignement des fournisseurs profonds. Le argument de vente unique d'ACCIO.com réside dans l'idée en amont-Support d'entrave et la connexion à un énorme réseau de fournisseurs via Alibaba. Pour les entreprises, cela signifie un examen attentif de leurs besoins spécifiques. Une grande entreprise avec un système ERP existant pourrait préférer une suite S2P intégrée, tandis qu'une PME ou une entreprise qui se concentre sur l'innovation de produits peut percevoir l'approche d'ACCIO.com. La décision discutée par BCG entre «build vs. acheter» pour les fonctions AI est pertinente ici-accio.com propose une solution d'intelligence «prêt à l'emploi».

Accio.com par rapport aux répertoires des fournisseurs traditionnels (par exemple WLW.DE)

Les répertoires traditionnels des fournisseurs tels que «qui livre quoi» (wlw.de) sont depuis longtemps un point de contact pour la recherche de livraison. Cependant, la comparaison avec les plates-formes soutenues par l'IA telles que Accio.com révèle des différences significatives:

Fonctionnalité

Les répertoires traditionnels sont principalement des bases de données statiques qui peuvent être recherchées via des mots clés, des noms d'entreprise ou des catégories de produits. Ils offrent des profils d'entreprise, des coordonnées et des listes de produits. Accio.com, en revanche, propose une IA interactive et axée sur le dialogue qui comprend les besoins complexes, fait des comparaisons, fournit des informations sur le marché et peut même soutenir la création de plans d'affaires. Les répertoires traditionnels ne sont pas interactifs et fournissent des résultats de recherche unidirectionnels.

IA et interactivité

La différence fondamentale réside dans l'intelligence et l'interactivité. Alors que WLW.de fournit des listes basées sur des termes de recherche explicites, Acci.com vise à comprendre les besoins implicites et à générer des solutions - comme l'exemple "Je construis un domaine de ski dans un désert" illustré.

Profondeur et validation des données

Accio.com fait la publicité avec la validation croisée de l'IA, les cotes de crédit des fournisseurs et les données en temps réel. Les répertoires traditionnels peuvent avoir des données moins dynamiques ou validées.

Valeur stratégique

Accio.com se positionne comme un partenaire stratégique de la découverte d'idées à la mise en œuvre, tandis que les listes traditionnelles servent principalement à l'identification fondamentalement des fournisseurs.

La distance entre les plates-formes soutenues par l'IA telles qu'ACCIO.com et les répertoires traditionnelles est non seulement progressivement, mais représente également un paradigme qui se déplace de l'achat d'informations pures à la génération d'intelligence et de résolution de problèmes. Les répertoires traditionnels sont à risque de perdre de l'importance s'ils n'intégrent pas plus de fonctions IA. Pour les utilisateurs, les plateformes d'IA offrent une expérience d'approvisionnement beaucoup plus efficace, plus efficace et stratégiquement plus précieuse et peuvent potentiellement réduire la nécessité d'utiliser plusieurs outils disparates.

Accio.com par rapport aux outils d'IA génériques et aux approches logicielles traditionnelles

En plus des solutions et répertoires d'approvisionnement spécialisés, les entreprises sont également disponibles pour les outils d'IA génériques et les logiciels classiques.

Logiciel traditionnel

Le logiciel classique basé sur des règles est déterministe et inflexible. Les modifications pour les nouveaux scénarios nécessitent des ajustements manuels. Cependant, les processus d'approvisionnement comprennent souvent des données non structurées et des décisions complexes qui ne conviennent pas aux systèmes purement réguliers.

Outils d'IA génériques (par exemple LLMS généraux)

Des outils tels que les LLM disponibles gratuitement peuvent prendre en charge dans des tâches telles que la position texte ou la recherche fondamentale. Cependant, ils n'ont pas la formation spécifique au domaine, les données B2B organisées, les flux de travail intégrés et les mécanismes de validation des fournisseurs qui sont essentiels pour l'approvisionnement. La nécessité de former des LLM spécifiquement pour l'achat («affineur») est mise en évidence.

Avantages des outils d'approvisionnement spécialisés de l'IA comme Accio.com

• IA spécifique au domaine: s'entraîne sur les données d'approvisionnement, comprend le jargon de l'industrie, les propriétés des fournisseurs et la dynamique du marché. Accio.com déclare que son IA est basée sur «des décennies d'expertise de l'industrie».
• Flux de travail intégrés: combine différentes phases d'approvisionnement (idées, approvisionnement, comparaison, RFQ) sur une plate-forme.
• Données organisées et vérifiées: accès aux réseaux fournisseurs vérifiés et aux données validées.
• Fonctions liées à des périodes: Des fonctionnalités telles que «Super Comparaison», «Perfect Match» et Agents IA sont spécialement adaptées aux tâches d'approvisionnement.

Bien que l'IA générique ait des compétences générales, des outils d'IA spécialisés tels que Accio.com offrent des avantages importants dans l'approvisionnement en raison de leur expertise de domaine, des données organisées et des workflows sur mesure. Le «dernier mile» de l'approvisionnement nécessite une connaissance spécifique qui manque souvent des modèles génériques. Les entreprises devraient donc veiller à utiliser l'IA générique pour des tâches d'approvisionnement complexes sans efforts d'ajustement et d'intégration des données significatifs. Les plateformes spécialisées offrent probablement une valeur ajoutée plus rapide et des résultats plus fiables dans ce domaine.

Le tableau suivant propose une comparaison structurée d'ACCIO.com avec des alternatives sélectionnées:

Matrice comparative: Accio.com vs alternative clé

Matrice comparative: Accio.com vs Alternative clé - Image: xpert.digital

L'analyse comparative entre Accio.com et ses principales alternatives montre des différences significatives dans le positionnement et les compétences des différentes plateformes. Accio.com se concentre sur l'approvisionnement en intelligence avec une approche complète, de la recherche d'idées au produit fini et sur le commerce électronique B2B. La plate-forme utilise des technologies AI avancées telles que Qwen LLM, le traitement du langage naturel, plus de 200 graphiques de connaissances, l'apprentissage automatique et les agents d'IA. Les fonctions les plus importantes contrôlées par l'IA incluent les idées de recherche «Perfect Match», la «super comparaison», la «recherche profonde», un produit complet cyclopedia et des agents d'IA spécialisés.

En comparaison, ScoutBee est spécialisé dans les renseignements, la décharge et la qualification des fournisseurs profonds. La plate-forme s'appuie sur la technologie des graphiques, les analyses prédictives et normatives ainsi que l'apprentissage automatique et la PNL pour la découverte des fournisseurs intelligents, l'évaluation des risques et le dépistage de la diversité ESG. Coupa, en revanche, propose une suite complète de source à jeu sur l'IA en mettant l'accent sur la gestion et l'automatisation des dons. La plate-forme utilise des workflows contrôlés par l'IA, l'apprentissage automatique pour les analyses de dépenses, la détection de fraude et la PNL pour le traitement des factures. Le répertoire traditionnel WLW.de se concentre sur l'identification de base des fournisseurs avec des fonctions d'IA limitées ou non avancées.

Accio.com a un réseau mondial avec plus d'un million de fournisseurs vérifiés, de validation de l'IA et de cotes de crédit pour les capacités d'approvisionnement. ScoutBee propose une base de données mondiale de fournisseurs avec des profils détaillés et des processus de validation, tandis que Coupa fournit des outils de gestion des fournisseurs, l'accès au réseau et les notes de performances. Le support d'achat sur Accio.com comprend l'automatisation RFQ, les comparaisons, les modèles de commande et l'intégration potentielle du commerce électronique.

En ce qui concerne les fonctions de contrôle, Accio.com propose des marges bénéficiaires, le calcul des coûts dans le cadre de l'idée d'idées et un aperçu de la gestion des dons. Coupa scores ici avec une analyse détaillée des dons, un contrôle budgétaire et une surveillance de la conformité. Les groupes cibles diffèrent également: Accio.com s'adresse aux PME, aux agents commerciaux et aux vendeurs transfrontaliers, tandis que Scoutbee et Coupa s'adressent aux moyennes à grandes entreprises avec des exigences ou des sociétés d'approvisionnement complexes.

En termes de convivialité, Accio.com se concentre sur la simplification avec la contribution du langage naturel et une «expérience d'achat de type consommateur». Dans la validation des données et la fiabilité, la plate-forme repose sur la validation croisée de l'IA, les cotes de crédit des fournisseurs et les réseaux vérifiés, qui le distingue des autres fournisseurs, chacun poursuivant ses propres approches de la vérification des données et de l'évaluation des risques.

Avantages des outils basés sur l'IA tels que Accio.com dans l'approvisionnement et le contrôle

La mise en œuvre d'outils soutenus par l'IA tels que Accio.com dans les domaines de l'approvisionnement et du contrôle offre aux entreprises une variété d'avantages tangibles. Celles-ci vont des augmentations d'efficacité et des optimisations des coûts aux améliorations stratégiques de la gestion des fournisseurs et de la gestion des risques.

Efficacité accrue et tâches répétitives de l'automatisation

Un avantage principal de l'IA dans l'approvisionnement est l'augmentation massive de l'efficacité grâce à l'automatisation des tâches de routine et répétitives. Les systèmes d'IA peuvent accélérer considérablement l'acquisition, les entrées et le traitement des données. Accio.com, par exemple, automatise la création de demandes d'offre (RFQ) et la pré-sélection des fournisseurs. Les processus de travail pour les exigences de commande, les permis et la comparaison des factures peuvent être resserrés, par lequel les agents d'IA d'ACCIO.com peuvent même créer des conceptions de commande. Cela conduit à une réduction significative des efforts manuels et du temps, qui doivent être consacrés à des activités de routine. Cela libère des ressources de personnel précieuses qui peuvent plutôt se concentrer sur des tâches stratégiquement plus importantes, telles que des négociations complexes, le développement de stratégies d'innovation ou la gestion des relations critiques des fournisseurs. Des études sous-tendent ces gains d'efficacité: McKinsey rapporte que l'IA peut faire de moitié le temps de traitement des factures, et une étude Deloitte montre que les outils d'IA peuvent raccourcir le traitement des commandes et des factures de près de 30%. Ces augmentations d'efficacité signifient non seulement que les mêmes tâches sont effectuées plus rapidement, mais fondamentalement, elles modifient la nature du travail d'approvisionnement en déployant l'objectif de la transaction des activités stratégiques. Pour les entreprises, cela se traduit par la nécessité d'investir dans la formation ultérieure de leurs équipes d'approvisionnement afin d'utiliser de manière optimale ces nouveaux libres et de se concentrer sur des tâches telles que des négociations complexes, la promotion des innovations dans la relation des fournisseurs et la gestion des risques avancés.

Amélioration de l'analyse des données, de la transparence des dépenses et de l'optimisation des coûts

Les systèmes d'IA sont capables d'analyser des enregistrements de données énormes et complexes afin de découvrir les modèles de dépenses, les anomalies et le potentiel d'épargne qui peuvent rester cachés. Accio.com, par exemple, fournit des informations sur les équipes de prix du produit et les options compétitives. Cela permet une transparence presque en temps réel des dépenses et des analyses avancées. Cela permet que les soi-disant «achats non-conformes» (achats non conformes) et les possibilités de consolidation des fournisseurs. Des effets plus positifs sont des effets plus positifs, par lesquels Accio.com propose des outils tels que les calculs des coûts et une calculatrice de bénéfices. Les avantages quantifiables sont importants: McKinsey produit une réduction des coûts d'approvisionnement de 10% par utilisation de l'IA, un autre rapport de McKinsey mentionne jusqu'à 20% de réduction des coûts opérationnels. Les premiers utilisateurs de l'IA dans les achats ont enregistré un retour sur investissement jusqu'à cinq fois. Les analyses de dépenses soutenues par l'IA dépassent le passé et fournissent des connaissances prédictives et normatives. Cela permet une gestion proactive des coûts et une planification financière plus stratégique. Les départements de contrôle peuvent fonctionner plus étroitement avec les achats et utiliser des informations générées par l'IA pour des prévisions plus précises, des budgets et des examens des risques financiers. Le CFO Office reçoit ainsi un puissant allié lors du contrôle des dépenses à l'échelle de la société.

Aachat stratégique et gestion des relations avec les fournisseurs (SRM)

Les outils d'IA révolutionnent l'approvisionnement stratégique et le SRM. Ils permettent une recherche, une évaluation et une sélection plus intelligentes des fournisseurs basées sur une variété de critères tels que les coûts, la qualité, les risques, la conformité ESG (environnement, les affaires sociales et la gestion des entreprises) et le potentiel d'innovation. Accio.com prend en charge cela avec des fonctions telles que "Perfect Match" et "Deep Recherche". La surveillance des performances du fournisseur et l'évaluation des risques sont également améliorées par l'IA. De plus, KI peut aider aux négociations et à la gestion des contrats, par exemple en suggérant des clauses pertinentes ou en reconnaissant les écarts par rapport aux normes. La coopération et la transparence avec les fournisseurs peuvent être promues par des plateformes de données courantes et des aides de communication basées sur l'IA. McKinsey rapporte que l'IA peut accélérer la sélection des fournisseurs de 30%. L'IA transforme le SRM d'un processus réactif, souvent complexe administratif en une fonction stratégique proactive et contrôlée par les données. Cela peut créer une valeur ajoutée considérable au-delà des économies de coûts pures, par exemple grâce à l'identification des fournisseurs innovants ou à l'augmentation de la résilience de la chaîne d'approvisionnement. Les équipes d'approvisionnement peuvent utiliser l'IA pour construire des tribus de fournisseurs plus résistantes et diversifiées et pour travailler plus efficacement sur des objectifs communs, ce qui est d'une importance cruciale dans l'économie mondiale volatile d'aujourd'hui.

Gestion et conformité des risques avancés

La capacité de l'IA à identifier et à réduire de manière proactive les risques dans la chaîne d'approvisionnement est un autre avantage significatif. Cela comprend des risques tels que les défaillances des fournisseurs, les troubles géopolitiques ou la volatilité des prix. Accio.com offre un appétit global de risque spécial. L'IA permet des tests de conformité automatisés sur la base des contrats, des réglementations et des directives internes. La détection de fraude est également améliorée par les algorithmes de l'IA. Une transparence accrue et des chemins de test complets (sentiers d'audit) soutiennent la conformité aux exigences réglementaires. Des études indiquent que l'IA peut améliorer les taux de conformité par triple. L'IA déplace la gestion des risques d'un processus d'examen manuel périodique vers un système de surveillance et de prédictif automatisé continu. Cela améliore la capacité d'une entreprise à prédire et à réagir aux menaces et permet des chaînes d'approvisionnement plus agiles et plus résistantes. Pour le contrôle, cela signifie une meilleure quantification des effets financiers potentiels de divers risques et des dispositions supplémentaires. Compte tenu de la complexité croissante des réglementations mondiales, telles que la Loi sur l'IA de l'UE, la surveillance de la conformité basée sur l'IA devient de plus en plus importante.

Renforcement du contrôle à travers des vues en temps réel et des analyses prédictives

Le contrôle bénéficie également considérablement de l'utilisation de l'IA. L'IA donne aux contrôleurs un accès plus rapide à des données plus précises et plus granulaires pour les analyses financières et les rapports. Les données en temps réel permettent une réaction agile aux changements de marché et renforcent la compétitivité. Les analyses prédictives conduisent à des prévisions plus précises, à une amélioration de la budgétisation et à une gestion de scénarios plus éclairée. Les systèmes d'IA peuvent générer des recommandations d'action basées sur les données et améliorer la surveillance des flux de paiement et la détection précoce des risques de liquidité. L'IA se transforme en contrôle d'une fonction de rapport principalement orientée vers le passé en un rôle de conseil stratégique orienté vers l'avenir au sein de l'organisation. Les contrôleurs équipés d'outils d'IA peuvent fournir une gestion des informations stratégiques plus précieuses et influencer ainsi des décisions commerciales importantes en matière d'investissements, d'attribution des ressources et de risque de risque. La coopération entre l'approvisionnement et le contrôle devient plus dynamique et basée sur les données.

Le tableau suivant résume les avantages les plus importants de l'utilisation de l'IA dans l'approvisionnement et le contrôle:

Les principaux avantages de KI dans l'approvisionnement et le contrôle

KI Avantages clés de l'IA dans l'approvisionnement et le contrôle - Image: xpert.digital

La mise en œuvre de l'intelligence artificielle dans l'approvisionnement et le contrôle offre de nombreux avantages stratégiques aux entreprises. Dans le domaine de l'augmentation de l'efficacité, l'IA permet des tâches répétitives de l'automatisation telles que la saisie des données, la création de RFQ et la comparaison comptable, ce qui réduit le temps de traitement de la facture jusqu'à 50% et le traitement de la commande et de la facture peut être accéléré de près de 30%. Des solutions telles qu'ACCIO automatisent entièrement la création de RFQ et la sélection des fournisseurs.

Des économies de coûts importantes découlent de l'identification basée sur l'IA du potentiel d'épargne, de l'amélioration des positions de négociation et de la réduction de l'achat de non-conformes. Les entreprises peuvent réduire leurs coûts d'approvisionnement de 10% et réduire les coûts opérationnels jusqu'à 20%, les premiers utilisateurs atteignent cinq fois le retour sur investissement.

L'approvisionnement stratégique bénéficie de la recherche et de la sélection des fournisseurs intelligents, de l'amélioration de la surveillance des performances et des négociations basées sur l'IA. La sélection des fournisseurs peut être accélérée de 30%, prise en charge par des fonctions telles qu'Acimis «Perfect Match» et «Recherche en profondeur».

Dans la gestion des risques, KI permet la détection proactive de risques tels que les troubles de la chaîne d'approvisionnement ou les défaillances des fournisseurs ainsi que les tests de conformité automatisés, ce qui conduit à trois fois de meilleurs taux de conformité. L'agence ACCIO Risk Super Colon soutient une surveillance continue.

Le contrôle est renforcé par une fourniture de données plus rapide et plus précise pour les analyses et les rapports, complétées par des prévisions prédictives et des recommandations concretées pour l'action. Cela permet une réaction plus rapide aux changements de marché et à une amélioration de la planification des liquidités.

Enfin, l'IA révolutionne l'analyse des données et la transparence grâce au traitement de grandes quantités de données, à la visibilité du don en temps réel et à la découverte des modèles et des anomalies. Des outils tels que l'encyclopédie des produits Accio avec des informations sur le marché et le générateur Suplari Insight offrent un support analytique complet.

Procurement B2B: chaînes d'approvisionnement, trading, marchés et source soutenu par l'IA avec Accio.com-IMAGE: Xpert.Digital

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Défis et considérations dans la mise en œuvre de l'IA dans l'approvisionnement

Malgré les avantages importants, l'introduction de l'IA dans les achats est associée à des défis qui doivent prendre en compte et prendre en compte les entreprises de manière proactive. Une évaluation réaliste de ces obstacles est essentielle pour une mise en œuvre réussie et la réalisation du bénéfice attendu.

Qualité des données, disponibilité et obstacles à l'intégration

Les données sont l'élixir de vie des systèmes d'IA. Leur qualité, leur disponibilité et leur intégration représentent souvent les plus grands défis. Les modèles d'IA ont besoin de grandes quantités de données de haute qualité et bien structurées pour une formation efficace et un fonctionnement fiable. La qualité des données inadéquate est nommée l'un des principaux obstacles de l'introduction du KI. De nombreuses entreprises ont du mal à accéder et à intégrer des données de différents systèmes internes tels que les outils ERP et S2P ainsi que de sources externes. Les silos de données et le manque de normalisation rendent l'utilisation efficace de l'IA plus difficile.

Par conséquent, la création de cadres de gouvernance robuste des données est essentiel.

La quintessence est que les données sont également les plus importantes et le plus grand goulot d'étranglement pour l'IA en achat. Sans base de données solides, les initiatives de l'IA échoueront probablement ou resteront en dessous des attentes. Plusieurs sources mettent l'accent sur le rôle critique de la qualité des données. Des études telles que l'Ivalua cité et l'étude Bitkom sur les entreprises allemandes, la mauvaise gestion des données et le manque de disponibilité des données se répertorient explicitement comme des obstacles de mise en œuvre centraux. Les entreprises doivent donc hiérarchiser les stratégies de données, l'ajustement des données et les efforts d'intégration - avant ou parallèle à l'introduction des outils d'IA. Le «rangement pour l'IA» mentionné est une exigence de base.

Coûts de mise en œuvre et production de droit du retour sur investissement

L'introduction de l'IA est associée à des coûts considérables. Cela comprend les dépenses de développement ou d'achat du logiciel d'IA, de mise en œuvre et d'intégration dans les paysages système existants. En particulier, ces coûts élevés sont un défi majeur pour les entreprises allemandes. En outre, il y a la difficulté de quantifier le retour sur investissement attendu (ROI) à l'avance et de créer une analyse de rentabilisation convaincante, qui peut être un obstacle, en particulier pour les petites entreprises. Les coûts de fonctionnement pour la maintenance, les mises à jour et le personnel spécialisé ne doivent pas non plus être négligés.

Bien que l'IA promet un retour sur investissement important à long terme, les investissements initiaux et le défi de prédire les avantages peuvent être dissuasifs significatifs, en particulier pour les PME. Les études montrent en détail à quel point les coûts et les difficultés à quantifier les rendements représentent des obstacles importants pour les entreprises allemandes, en particulier pour les PME confrontées à des coûts fixes pour le développement de l'IA. Les entreprises ont donc besoin d'une approche de mise en œuvre progressive qui commence par des cas d'utilisation qui promettent des avantages élevés avec moins de complexité afin de démontrer le succès à un stade précoce et de créer l'acceptation. Des mesures claires pour la poursuite des performances de l'IA et du retour sur investissement sont essentielles.

Gaps de qualification et gestion du changement dans les organisations

L'utilisation réussie de l'IA nécessite non seulement la bonne technologie, mais aussi des employés qualifiés de manière appropriée et une gestion efficace du changement. Souvent, il y a un manque de savoir-faire technique et une expertise spécifique de l'IA dans les équipes d'approvisionnement. La formation des employés et les autres mesures de formation sont nécessaires pour permettre à la main-d'œuvre de travailler efficacement avec les nouveaux outils d'IA. La résistance aux changements et la peur de la perte d'emploi peuvent également se produire et doivent être traitées. L'importance des stratégies efficaces de gestion du changement et la communication claire des avantages et des objectifs de l'introduction de l'IA ne peuvent pas être suffisamment évaluées.

Le «facteur humain» est tout aussi important dans la mise en œuvre de l'IA que la technologie elle-même. Les outils d'IA sont des outils dont le succès dépend de l'acceptation humaine et de l'adaptabilité. Plusieurs sources mettent l'accent sur la nécessité d'équiper le marché du travail, de gérer la gestion du changement et de clarifier les employés sur la façon dont l'IA étend leurs rôles et non remplacés. La déclaration d'une enquête CPO est importante ici: "L'IA ne remplacera pas les gens, mais les personnes qui utilisent l'IA remplaceront les personnes qui ne le font pas." Les entreprises doivent investir dans le développement du personnel et créer une culture qui favorise la coopération entre les personnes et l'IA. Les rôles dans l'achat se développent et de nouvelles compétences dans les domaines de l'interprétation des données, de la gestion des outils d'IA et de la pensée stratégique nécessiteront.

Considérations éthiques: biais algorithmique et transparence

L'utilisation de l'IA soulève également des questions éthiques qui doivent être prises en compte. Un risque majeur est que les systèmes d'IA existant (biais), qui sont contenus dans les données de formation historiques, perpétuent ou même intensifient ou même s'intensifie. Cela peut conduire à une sélection de fournisseurs déloyaux ou à des analyses de marché déformées. Le soi-disant «problème de la boîte noire»-difficulté pour comprendre comment les modèles d'IA arrivent à vos décisions-internes de la responsabilité et de la confiance. La transparence, l'explication (IA explicable, XAI) et l'équité dans les algorithmes d'IA sont donc nécessaires. La supervision humaine est essentielle pour valider les recommandations de l'IA et réduire les biais.

L'IA éthique n'est pas seulement une question de conformité, mais une condition préalable fondamentale pour l'établissement de la confiance et la garantie d'une utilisation responsable de l'IA dans l'approvisionnement, un domaine qui gère des transactions financières importantes et des relations stratégiques. Les sources soulignent la transparence, l'expliabilité et l'équité en tant que principes principaux centraux. Les avertissements des biais algorithmiques dans la constatation du fournisseur sont explicitement. Les entreprises doivent donc mettre en œuvre des cadres gouvernementaux d'IA robustes (voir section VII.C), qui comprennent des mécanismes de reconnaissance des biais, des tests d'équité et des structures de responsabilité claires. La non-observation des préoccupations éthiques peut entraîner des dommages à la réputation, des problèmes juridiques et des décisions commerciales incorrectes.

Préoccupations de sécurité et de protection des données (y compris les effets de la Loi sur l'IA de l'UE sur le logiciel B2B)

La protection des données de l'approvisionnement sensibles, telles que les informations, les contrats et les prix - lorsque l'utilisation d'outils d'IA, en particulier des solutions basées sur le cloud, est de la plus haute importance. Les risques découlent également des composants de l'IA des fournisseurs tiers et de la chaîne d'approvisionnement des logiciels. La conformité aux réglementations sur la protection des données telles que le RGPD et la nouvelle législation spécifique à l'IA telle que la loi sur l'IA est impérative. L'UE AI Act classe les systèmes d'IA en fonction des niveaux de risque et soulage les opérateurs de systèmes à haut risque, qui se trouvent souvent dans les logiciels d'entreprise (par exemple dans le personnel ou la finance), des tâches strictes. Cela a un impact direct sur le logiciel d'approvisionnement B2B. Pour les systèmes à haut risque d'IKI, la loi sur l'UE AI appelle la transparence, la supervision humaine, la gouvernance des données et la surveillance après la mise en service.

Le paysage réglementaire de l'IA se développe rapidement, et la conformité (en particulier avec des réglementations complètes telles que la loi de l'UE AI) devient un facteur critique dans la sélection et l'utilisation des solutions d'approvisionnement en IA. Les sources décrivent explicitement les effets de la loi sur l'IA sur la technologie B2B, y compris les logiciels d'approvisionnement. L'approche basée sur les risques signifie que les prestataires et les utilisateurs d'outils d'approvisionnement en IA sont soumis à des obligations d'examen et de conformité différentes. Le responsable des achats doit travailler en étroite collaboration avec les services juridiques et informatiques afin d'évaluer la conformité des outils d'IA. Les fournisseurs d'IA qui répondent de manière proactive à ces exigences réglementaires et intègrent les fonctions de transparence, d'auditabilité et de protection des données auront un avantage concurrentiel. Cela affecte également les clauses contractuelles avec des fournisseurs d'IA.

Le tableau suivant résume les défis et considérations les plus importants lors de la mise en œuvre de l'IA dans les achats:

Défis et considérations clés dans la mise en œuvre de l'IA dans l'approvisionnement

Défis et considérations clés dans la mise en œuvre de l'IA dans l'image des achats: xpert.digital

La mise en œuvre de l'IA dans l'approvisionnement apporte à divers défis clés qui nécessitent des stratégies de solution bien-out. Dans le domaine des données, le manque de qualité des données, de disponibilité et d'intégration ainsi que les silos de données existants représentent des problèmes centraux qui peuvent être résolus en priant une stratégie de données complète, un ajustement systématique des données, des investissements dans des solutions d'intégration et la création d'une solide gouvernance des données.

Les défis liés aux coûts comprennent des coûts de mise en œuvre et de développement élevés ainsi que la quantification difficile du retour sur investissement. Ceci est recommandé ici dans la mise en œuvre des phases, en commençant par une utilisation avec une valeur élevée et une faible complexité, la définition des KPI clairs pour la mesure du retour sur investissement et l'examen minutieux de la décision «acheter vs build».

Dans le domaine des compétences et du personnel, l'expertise technique du savoir-faire et de l'IA manque souvent de résistance aux changements. Les approches de solution incluent des investissements dans la formation et une formation plus approfondie, une gestion efficace du changement, une communication claire des avantages et la promotion d'une culture de la collaboration humaine-KI.

Les considérations éthiques concernent les biais algorithmiques et le manque de transparence en raison des systèmes de «boîte noire». La mise en œuvre des cadres de gouvernance de l'IA, les contrôles d'équité réguliers, l'utilisation d'une IA explicable et la garantie de supervision humaine sont des mesures centrales ici.

Enfin, les aspects de sécurité et de droite tels que la protection des données conformément au RGPD, la sécurité des données pour l'utilisation du cloud, les risques par la conformité tiers de la loi KI et de l'UE AI doivent être prises en compte. Une coopération étroite avec les services juridiques et informatiques, une sélection minutieuse des prestataires, l'inclusion des clauses de conformité dans les contrats et les mesures de sécurité cyclaires robustes sont essentielles pour cela.

Recommandations stratégiques pour l'introduction de l'IA dans l'approvisionnement

L'intégration réussie de l'intelligence artificielle dans les processus d'approvisionnement et de contrôle nécessite une approche stratégique bien pensée. Les entreprises qui souhaitent utiliser l'IA pour augmenter leur efficacité, réduire les coûts et réaliser des avantages stratégiques devraient prendre en compte les recommandations suivantes.

Développement d'une stratégie d'introduction de l'IA pour l'approvisionnement

La mise en œuvre ad hoc des outils d'IA mène rarement au succès. Au lieu de cela, une stratégie complète est requise:

Niveau de maturité numérique

Tout d'abord, un inventaire honnête de la maturité numérique de l'entreprise et en particulier le service des achats devrait avoir lieu. Cela aide à identifier les faiblesses et à fixer des objectifs réalistes.

Définir des objectifs commerciaux clairs et des KPI

Il faut clairement défini quels objectifs commerciaux spécifiques devraient être atteints avec une utilisation de l'IA (par exemple, réduction des coûts de x%, réduction du temps de débit pour y en z jours). Les indicateurs de performance clés mesurables (KPI) sont essentiels pour poursuivre le succès.

Coordination avec la stratégie numérique à l'échelle de l'entreprise

La stratégie d'IA pour l'approvisionnement ne doit pas être considérée de manière isolée, mais doit être insérée dans le programme de transformation numérique global de l'entreprise.

Identification des applications avec de grands avantages

Au lieu d'essayer de tout transformer à la fois, des applications spécifiques doivent être identifiées dans lesquelles l'IA peut offrir la plus grande valeur ajoutée avec une complexité relativement faible. Cela crée les premiers succès et favorise l'acceptation.

Fondé des décisions "acheter versus-build"

Les entreprises doivent décider si elles souhaitent acheter des logiciels d'IA standard ou souhaitent développer des solutions sur mesure. Cette décision dépend de facteurs tels que la nécessité d'avantages compétitifs grâce à l'adaptation, au savoir-faire existant et au budget.

En phases, la mise en œuvre

Une approche étape par étape réduit les risques et permet à l'organisation d'apprendre des expériences initiales et d'adapter la stratégie si nécessaire.

Une introduction réussie de l'IA dans l'approvisionnement est moins une question de rejet de la technologie pure ainsi que de l'orientation stratégique vers les objectifs commerciaux et une compréhension claire de l'endroit où KI peut résoudre des problèmes spécifiques ou créer une nouvelle valeur. Le cadre proposé par BCG commence correctement par une évaluation de la maturité numérique et de la compréhension des faiblesses. Les recommandations de McKinsey mettent l'accent sur les cas d'utilisation de haute qualité et mettent en garde contre la recherche d'une transformation complète immédiatement. Les entreprises qui développent un calendrier stratégique clair pour l'introduction du KI, qui est adaptée à leur contexte et à leur maturité spécifiques, ont une plus grande probabilité d'obtenir les résultats souhaités et d'éviter les erreurs coûteuses.

Création d'une analyse de rentabilisation et de la mesure du retour sur investissement

Chaque investissement dans les nouvelles technologies nécessite une analyse de rentabilisation solide qui a quantifié le bénéfice attendu.

Définition de la contribution de valeur de l'IA

Il faut clairement défini quelle contribution de l'IA devrait apporter à l'approvisionnement - que ce soit une amélioration progressive des processus existants ou une refonte fondamentale des modèles d'approvisionnement.

Identification des avantages mesurables

Les avantages potentiels tels que les économies de coûts, l'augmentation de l'efficacité, la réduction des risques, l'amélioration de la conformité et les temps de débit plus rapides doivent être nommés en termes concrètes et, si possible, quantifiés.

Estimation des coûts

Les coûts de mise en œuvre et d'exploitation doivent être évalués de manière réaliste.

Suivi des effets

Après la mise en œuvre, les effets financiers et l'efficacité opérationnelle doivent être surveillés et mesurés en permanence. Des exemples de retour sur investissement sont jusqu'à cinq fois un retour sur investissement pour les premiers utilisateurs, une réduction des coûts opérationnels de 10 à 20% et une sélection de fournisseurs 30% plus rapide.

Une analyse de rentabilisation robuste pour l'IA dans l'approvisionnement doit aller au-delà de la vague promesse d'efficacité et contenir des objectifs spécifiques, mesurables, réalisables, pertinents et liés au temps (intelligents) et des KPI. Le besoin souligné de définir la «contribution de la valeur d'IA» et de poursuivre les effets financiers et l'efficacité opérationnelle est central ici. La difficulté de quantifier les avantages à l'avance rend une analyse de rentabilisation forte et basée sur des preuves d'autant plus importante. La garantie du soutien de la direction et du budget des initiatives de l'IA dépend en grande partie d'une analyse de rentabilisation convaincante qui explique clairement le retour sur investissement attendu et la valeur stratégique.

Aborder la gouvernance des données et les conditions de cadre éthique

Le traitement responsable des données et le respect des principes éthiques est d'une importance cruciale dans l'introduction du KI.

Établissement de fortes pratiques de gouvernance des données

Cela comprend la garantie de la qualité des données, de l'intégrité, de la sécurité et de la protection des données.

Mise en œuvre des cadres de gouvernance de l'IA

Ceux-ci devraient définir des principes clairs tels que la responsabilité, la transparence, l'équité et la gestion des risques.

Formation des conseils d'éthique de l'IA ou des comités de gouvernance

Ces organismes devraient inclure des représentants de l'approvisionnement, de l'informatique, du droit et de la gestion des risques et déterminer les directives et vérifier les initiatives d'IA plus importantes.

Définition de rôles et de responsabilités claires

Des responsabilités claires et des voies d'escalade pour les décisions liées à l'IA doivent être déterminées.

Mise en œuvre des examens des risques

De nouveaux outils d'IA doivent être évalués en termes de précision, de biais, de lacunes de sécurité et d'implications juridiques.

Assurer la supervision humaine

Les outils d'IA doivent permettre des mécanismes de revue humaine et d'intervention.

Un gouvernement d'IA proactif est non seulement essentiel pour le respect des réglementations et la réduction des risques, mais aussi pour le développement de la confiance dans les systèmes d'IA parmi les employés, les fournisseurs et les autres parties prenantes. La source souligne que moins d'un tiers des grandes entreprises permettent l'utilisation de l'IA sans restriction en raison de problèmes de sécurité et de conformité, ce qui fait de la gouvernance une priorité absolue. Il met également l'accent sur la responsabilité et garantit que les managers humains sont responsables des décisions. Les entreprises qui intègrent des considérations éthiques et une gouvernance robuste dans leur stratégie d'IA dès le début sont mieux positionnées afin d'utiliser les avantages de l'IA de manière responsable et durable et d'éviter les pièges potentiels en relation avec les biais, le manque de transparence ou la violence de données.

Promotion de la collaboration humaine-KI pour des résultats optimaux

L'IA ne doit pas être considérée comme un remplacement du travail humain, mais comme un outil qui se développe et améliore les compétences humaines.

Reconnaissance de l'IA comme outil de support:

L'IA sert à affirmer les compétences humaines, à ne pas les remplacer complètement.

Conception de workflows collaboratifs:

Les processus de travail doivent être conçus de telle manière qu'ils utilisent de manière optimale les forces des personnes (pensée critique, empathie, jugements éthiques complexes) et l'IA (traitement des données, reconnaissance des échantillons, vitesse).

Mise en œuvre des systèmes "Human in the-Boop" (HITL):

Ceux-ci permettent aux gens de diriger les décisions d'IA, de valider et, si nécessaire, de chevaucher.

Investissement dans la formation et la gestion du changement:

Les employés doivent être formés et préparés pour les nouveaux rôles et méthodes de travail avec l'IA.

Les implémentations d'IA les plus efficaces dans l'approvisionnement seront ceux qui promeuvent une relation symbiotique entre les humains et l'IA et créent une «main-d'œuvre étendue». Les sources fournissent des explications détaillées de HITL et soulignent la coopération. Gartner est cité: "Les entreprises qui ne combinent pas l'IA avec l'expertise humaine, le risque, prennent du retard". La nécessité de reconsidérer comment les équipes d'approvisionnement interagissent avec les systèmes contrôlés par l'IA sont également soulignés. Cela nécessite un changement culturel vers l'acceptation de l'IA en tant que partenaire. Le niveau de gestion doit faire progresser ce modèle collaboratif et investir dans le développement de la «compétence d'IA» dans toute la fonction d'approvisionnement. L'avenir n'est pas dans l'IA ou les humains, mais en IA avec l'homme.

L'avenir de l'approvisionnement: systèmes autonomes et développement de l'IA

L'influence de l'intelligence artificielle sur l'approvisionnement n'est qu'au début. Les développements futurs indiquent des changements encore plus profonds, avec le potentiel de systèmes autonomes et l'intégration de nouvelles technologies révolutionnaires.

La voie des achats autonomes et des agents de l'IA

Le développement dans la zone d'IA indique un chemin qui mène de l'IA assisté à AI-Augmentation à des processus d'approvisionnement potentiellement autonomes. Les agents de l'IA, tels que ceux prévus, par exemple, devraient faire face à une gamme croissante de tâches avec une indépendance croissante, par exemple. Cela comprend l'agrégation des données, la mise en œuvre des négociations, l'évaluation des risques et le suivi de la conformité ESG. Les visions des chaînes d'approvisionnement «d'auto-cicatrisation», qui peuvent s'adapter de manière autonome aux troubles, gagner du contour. Dans un tel scénario, les rôles des équipes d'approvisionnement pourraient passer à ceux des «architectes de valeur» qui conçoivent les stratégies globales, qui sont ensuite mises en œuvre par un noyau d'IA numérique.

Cependant, ce développement vers des systèmes autonomes est associé à des défis considérables. Cela comprend les aspects déjà discutés de la qualité des données et de la gestion du changement, mais également des questions éthiques spécifiques dans le traitement de l'IA cruciale autonome, des aspects de cybersécurité et des questions juridiques complexes concernant la responsabilité des actions des agents autonomes. L'approvisionnement autonome, bien que toujours un concept émergent, représente le potentiel à long terme de l'IA à gérer des cycles d'approvisionnement entiers pour certaines catégories ou tâches avec une intervention humaine minimale. Cela soulève des questions profondes sur l'obligation de responsabilité, le cadre juridique pour la capacité de l'IA et les compétences futures requises d'experts en achat qui peuvent devenir des concepteurs et surveillants de ces systèmes autonomes. La Loi sur l'UE AI aura également un impact significatif sur l'utilisation de ces systèmes autonomes à forage élevé.

Le rôle des ontologies et des normes de données (par exemple.

Pour que les systèmes d'IA développent leur plein potentiel, en particulier dans les environnements en réseau, les formats de données standardisés et les semi-stables sont essentiels. Les ontologies et les normes de données jouent un rôle clé dans l'interopérabilité et l'efficacité de l'IA.

• L'Ontology Eprodimentment (EPO), développée par le Bureau de l'UE pour les publications, vise à créer une base formelle et sémantique pour les données dans les marchés publics. Il garantit des termes, des définitions et des relations cohérents et vise à couvrir l'intégralité du processus d'approvisionnement de l'annonce au paiement.
• Des normes plus larges telles que les ontologies du noyau commun (CCO) et l'ontologie formelle de base (BFO) offrent un cadre pour la représentation des connaissances et l'opérabilité intérieure des données dans divers domaines.
• Les normes GS1 offrent un système universel pour identifier les produits (par exemple GTINS, codes à barres), afin d'assurer la précision des données, la traçabilité et l'échange transparent d'informations dans les chaînes d'approvisionnement. Ils prennent en charge les applications d'IA en fournissant des données de produit structurées et vérifiables et des technologies habilitantes telles que les jumeaux numériques ou les intégrations blockchain.

Ces normes peuvent améliorer la qualité des données pour les systèmes d'IA, faciliter l'échange de données entre différents systèmes et organisations et ainsi prendre en charge les analyses et l'automatisation plus exigeantes. Avec la propagation croissante de l'IA, la nécessité d'ontologies et de normes de données robustes devient de plus en plus importante pour s'assurer que les systèmes d'IA peuvent communiquer efficacement, interpréter les données de manière cohérente et fonctionner via diverses plateformes et organisations. L'ontologie de l'eprotrement traite directement de l'écart d'interopérabilité. Les normes GS1 fournissent la «base de référence commune» et les «blocs de construction» pour les opérations de l'IA dans les chaînes d'approvisionnement. Sans ces normes, les systèmes d'IA courent le risque de fonctionner dans des silos de données ou d'interpréter les données incorrectement. L'hypothèse de ces normes sera décisive afin d'exploiter le plein potentiel de l'IA lors de la création d'écosystèmes d'approvisionnement vraiment en réseau et intelligents. Cela peut nécessiter une coopération à l'échelle de l'industrie et des investissements dans des initiatives de normalisation des données.

Technologies émergentes (bref aperçu: informatique quantique, DAO)

En plus des technologies d'IA déjà établies, d'autres développements perturbateurs émergent à l'horizon qui pourraient affecter le système d'approvisionnement à long terme:

Informatique quantique

Cette technologie abrite le potentiel de résoudre des problèmes d'optimisation extrêmement complexes qui sont inaccessibles pour les ordinateurs classiques. Dans le domaine de la logistique et des achats, cela pourrait révolutionner l'optimisation des itinéraires, les prévisions de la demande et la gestion des entrepôts en analysant d'énormes quantités de données et de variables en même temps. Bien que l'informatique quantique soit encore à un stade précoce du développement, les entreprises devraient commencer à faire «prêt à quantum» et à observer les développements.

Organisations autonomes décentralisées (DAO)

Les DAO sont des communautés guidées par des membres qui sont gérés par des programmes informatiques décentralisés et la technologie de la blockchain. Ils pourraient potentiellement être utilisés pour la création de systèmes d'achat ou de chaîne d'approvisionnement ou de chaîne d'approvisionnement transparents, automatisés et conjointement. Cependant, le statut juridique et la mise en œuvre pratique des achats sont toujours extrêmement expérimentaux et associés à des obstacles considérables.

Bien que l'informatique quantique et les DAO soient toujours utilisés pour la large application dans l'approvisionnement, ils représentent des forces perturbatrices qui pourraient fondamentalement modifier les compétences d'optimisation à long terme et les modèles organisationnels. La capacité de l'informatique quantique à résoudre des problèmes complexes bien au-delà de la capacité des ordinateurs classiques pourrait permettre des augmentations d'efficacité sans précédent. Les DAO offrent un autre modèle de gouvernance radical qui pourrait théoriquement être appliqué à des consortiums d'approvisionnement décentralisés ou au financement des chaînes d'approvisionnement. La prévoyance stratégique oblige les gestionnaires des achats à être conscients de ces technologies, même si une introduction immédiate n'est pas possible. L'observation de leur développement et de leurs applications potentielles peut éclairer les efforts de planification et d'innovation à long terme.

Procurement 4.0: Lorsque l'intelligence artificielle fait du shopping un pilote de valeur stratégique

L'intégration de l'intelligence artificielle transforme la gestion des achats, l'achat et le contrôle fondamentalement et déplace ces fonctions des nécessités opérationnelles à des moteurs de valeur stratégique de l'entreprise. Les outils soutenus par l'IA offrent le potentiel d'augmenter l'efficacité, d'optimiser les coûts, de mieux gérer les risques et de prendre des décisions plus fondées sur des données.

L'analyse d'ACCIO.com a montré que la plate-forme avec son approche basée sur l'IA, en particulier à travers des fonctions telles que "Perfect Match" et "Super comparaison" ainsi que l'utilisation de technologies telles que les LLM et les graphiques de connaissances, brisant les moyens innovants pour trouver des sources et la gestion des fournisseurs. Surtout pour les petites et moyennes entreprises (PME), Accio.com peut être une ressource précieuse afin de naviguer dans la complexité des marchés mondiaux d'approvisionnement et d'avoir accès à un large réseau de fournisseurs. La plate-forme se positionne comme un outil qui ne recherche pas seulement, mais aussi conceptualisé et ouvre la voie de l'idée de réalisation.

Par rapport à des suites d'entreprise établies telles que SAP Ariba ou Coupa, qui couvrent souvent des processus complets de bout en bout, et des outils spécialisés tels que ScoutBee pour l'analyse profonde des fournisseurs, Acci.com semble occuper un créneau, les fonctions d'intégration de commerce intelligente connectées. Par rapport aux répertoires de fournisseurs traditionnels tels que wlw.de, accio.com offre une valeur ajoutée significative par l'interactivité, l'analyse des données plus approfondie et le support stratégique.

Cependant, l'utilisation de l'IA dans l'approvisionnement n'est pas un succès sûr. Les défis concernant la qualité et la disponibilité des données, les coûts de mise en œuvre, les ajustements de qualification nécessaires dans les employés ainsi que les considérations éthiques concernant le biais algorithmique et la transparence doivent être traités de manière proactive. Les aspects de la sécurité et de la protection des données, en particulier à la lumière de nouvelles réglementations telles que la loi sur l'UE AI, sont d'une importance cruciale.

L'avenir de l'approvisionnement sera inévitablement davantage de données, contrôlée, intelligente et collaborative - à la fois entre les systèmes et entre les humains et la machine. Le chemin vers des processus d'achat autonomes ou même autonomes partiels, soutenus par des agents d'IA et des analyses avancées, est prescrit. La standardisation des données par les ontologies telles que les normes d'ontologie EProcurement ou de GS1 jouera un rôle important pour assurer l'interopérabilité et la qualité des données.

Le voyage de l'IA dans l'approvisionnement est un développement continu, et non une implémentation à une seule. L'apprentissage continu, l'adaptation à de nouvelles options technologiques et l'accent mis sur l'innovation responsable sont essentiels au succès durable. Les entreprises qui promeuvent une culture d'agilité et l'amélioration continue de leurs fonctions d'approvisionnement seront mieux positionnées afin de naviguer efficacement et d'utiliser le paysage en développement de l'IA. La décision n'est pas de savoir si l'IA doit être introduite, mais comment cela peut se produire stratégiquement et de manière responsable afin d'obtenir un réel avantage concurrentiel. Des outils tels que Accio.com peuvent, s'ils sont soigneusement et mis en œuvre dans le cadre d'une stratégie claire, de soutenir les organisations dans la création d'opérations d'approvisionnement plus efficaces, plus résistantes et plus de valeur.

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Création ou réalignement de la stratégie de l'IA

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Konrad Wolfenstein

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