ניהול רכש, רכישה ובקרה של AI הנתמכת על ידי AI: ניתוח של Accio.com וחלופות שוק

לניהול: פלטפורמת AI מעניקה לחברות קטנות ובינוניות כוח קניות גדול

החשיבות האסטרטגית של בינה מלאכותית (AI) ברכש המודרני עולה במהירות. AI Technologies הופכות תהליכי רכישה מסורתיים, מאפשרים עליית יעילות משמעותית, חיסכון בעלויות וקבלת החלטות מבוססות נתונים. דוח זה מנתח את כישורי כלים מבוססי AI, ובמיוחד פלטפורמת Accio.com, לניהול רכש, רכישה ובקרה. Accio.com מציבה את עצמה כפלטפורמת B2B מבוססת AI שמטרתה לפשט תהליכי רכש מורכבים ומשתמשת בטכנולוגיות כמו מודלים גדולים בשפה (LLMS) וגרפי ידע. היתרונות העיקריים של Accio.com כוללים פונקציות כמו "התאמה מושלמת" למציאת רעיונות ובחירת ספקים וכן "השוואה סופר" להשוואת המוצר, שיכולה להיות בעלת ערך רב, במיוחד עבור חברות קטנות ובינוניות (SME).

הדו"ח מאיר את נקודות המכירה הייחודיות של Accio.com בהשוואה לכלי AI מבוססים אחרים וספריות ספקים מסורתיים. מתברר כי פלטפורמות כמו Accio.com עלולות לקדם דמוקרטיזציה של מודיעין רכש מתקדם. זה פותח את SME, שבאופן מסורתי לא היה המשאבים למחקר שוק נרחב ובדיקת ספקים, הזדמנויות חדשות ויכולים להגביר את התחרותיות ברשתות האספקה ​​שלהם. עם זאת, ליישום פתרונות AI כאלה יש גם אתגרים, כולל איכות נתונים, עלויות, פערים בהסמכה והיבטים אתיים שיש לטפל בזהירות. תפקידים ברכישה ובקרה צפויים להתפתח, הרחק מרכישת נתונים ידנית ומשימות אסטרטגיות כמו אימות של ידע שנוצר ב- AI וניהול מקרים חריגים.

הנוף המשתנה של רכש: התקדמות הבינה המלאכותית

מערכת הרכש נמצאת בשינוי מהותי, מונע על ידי פיתוח מתקדם ויישום בינה מלאכותית. מהפכה טכנולוגית זו לא רק משנה את שלבי תהליכים פרטניים, אלא גם את הפרדיגמה כולה של האופן בו חברות מעצבות את הפונקציות של קניות, רכש ושליטה שלהן ומתיישרות אסטרטגית.

השפעות טרנספורמטיביות של AI על רכש, רכישה ובקרה

בינה מלאכותית משמשת כזרז ההופך את רכש של פונקציה טקטית וממוקדת בעיקר לשותף אסטרטגי ומכוון לערך בחברה. היבט חיוני הוא אוטומציה של משימות שגרתיות. פעילויות כמו קלט נתונים ידני, עיבוד הזמנות והשוואה בין חשבוניות ניתן לאמץ ביעילות על ידי מערכות AI, המשחררות את העבודה האנושית למשימות אסטרטגיות באיכות גבוהה יותר.

בנוסף, ניתוחים מבוססי AI מאפשרים שימוש משמעותי בשימוש בנתונים. חברות נהנות מהגברת השקיפות באמצעות הוצאותיהן (ראות תרומה), פוטנציאל האופטימיזציה להפחתת עלויות יכול לזהות בצורה מדויקת יותר ולהכיר בסיכונים בשלב מוקדם. קבלת ההחלטות ממוקמת על בסיס מוצק מבוסס נתונים על ידי ניתוחים חזויים, תחזיות דרישה מדויקות יותר והערכת מגמות השוק. זה לא רק מוביל לתנאי רכישה טובים יותר, אלא גם תורם לפיתוח שרשראות אספקה ​​דינאמיות וגמישות יותר, מכיוון שמערכות AI מסוגלות לאותת על הפרעות פוטנציאליות בשלב מוקדם ולהראות אפשרויות אלטרנטיביות לפעולה.

יישום ה- AI ברכישה חורג מעצם האופטימיזציה של התהליכים הקיימים; זה יוצר בסיס לדגמי רכש חדשים לחלוטין. מושגים כמו מקור חזוי, בהם צפויים צרכים עתידיים ושינויים בשוק, או הקמת מערכות אקולוגיות של ספקים דינמיים המתאימים באופן גמיש לתנאים שהשתנו יכולים להתממש רק על ידי AI. היכולת של AI לדגמן תלות מורכבת ברשתות משלוחים גלובליות ושליטה באופן יזום, כמתואר כחזון לשוק בשליטת AI וסוכנים אוטונומיים, מעיד על עיצוב מחדש מהותי של הרכש. חברות שאינן משתמשות באפשרויות הטכנולוגיות הללו מסתכנות בסיכון ליפול מאחור מבחינת יעילות עלות, זריזות ואיכות יחסי הספקים האסטרטגיים שלהן. היתרון התחרותי יהיה יותר ויותר בקרב אותם ארגונים שתפקידי הרכש שלהם מורחבים ומתחזקים על ידי AI.

מפתח טכנולוגיות AI ברכש (NLP, ML, GENAI, גרף ידע, סוכן AI)

הטרנספורמציה של מערכת הרכש על ידי AI מבוססת על תיק טכנולוגיות שונות, מקושרות לעיתים קרובות:

עיבוד שפה טבעית (NLP)

NLP מאפשר למערכות מחשב להבין, לפרש ולייצר שפה אנושית. NLP משמש לרכישה לניתוח נתונים לא מובנים כמו חוזים, התכתבויות של ספקים ודוחות שוק. זה מניע צ'אט בוטים לתקשורת פנימית וחיצונית ומאפשר למשתמשים לנסח פניות בשפה טבעית, מה שמשפר משמעותית את השימושיות של כלי רכש. מיצוי סעיפים רלוונטיים מחוזים או ניתוח מצב הרוח במשוב ספקים הם שדות יישום אחרים.

למידת מכונה (ML)

אלגוריתמים ML הם ליבם של יישומי AI רבים ברכש. הם משמשים לזיהוי מדגמים בכמויות גדולות של נתונים, לניתוחים חזויים (למשל תחזיות ביקוש, הערכות סיכונים), לצורך הערכה וסיווג של ספקים (ציון ספקים) ולסיווג אוטומטי של הוצאות (סיווג הוצאות). מודלים של ML לומדים מנתונים היסטוריים ויכולים לשפר ברציפות את התחזיות וההחלטות שלך.

AI Generative (Genai)

ל- GENAI, במיוחד באמצעות LLMS, יש פוטנציאל לחולל מהפכה ביצירת תוכן בתהליך הרכש. היישומים כוללים תכנון של פניות הצעה (RFQS), שילוב דוחות ניתוח, יצירת סעיפים חוזיים או תקשורת ספקים בהתאמה אישית. ג'נאי יכול גם לתמוך בפיתוח אסטרטגיות משא ומתן, למשל על ידי הצעת קווי טיעון או תרחישים אלטרנטיביים.

גרפי ידע (גרפי ידע)

גרפי ידע משמשים למידע מורכב מובנה על ספקים, מוצרים, שווקים ויחסים ביניהם זה עם זה. הם מאפשרים מבט הוליסטי של סביבת הרכש ויכולים לייצר תובנות עמוקות יותר הקשורות להקשר החורגות מניתוח נתונים פשוטים. Accio.com, למשל, משתמש במעל 200 גרפי ידע ספציפיים לתעשייה.

AI סוכן (סוכני AI)

סוכני AI הם ישויות תוכנה אוטונומיות (חצי) שיכולות לקחת משימות ספציפיות בתהליך הרכש. זה כולל חיפוש אוטומטי אחר משלוח, יישום משא ומתן (ראה סוכני משא ומתן אוטונומיים), פיקוח על סיכונים או עיבוד פניות.

הכוח האמיתי של טכנולוגיות אלה נפרש לעתים קרובות רק באינטראקציה שלהן. לדוגמה, NLP מאפשרת ליישום GEMAI להבין את בקשת השפה הטבעית של קונה ליצירת טיוטת חוזה, בעוד שמודלים של ML יכולים לעזור לעדן ולייעל את התוכן שנוצר על בסיס ניתוח הצלחת החוזה בעבר. פלטפורמת Accio.com ממחישה גישה אינטגרטיבית זו על ידי שילוב LLMS עם NLP וגרפי ידע לעריכת פניות מורכבות. אינטראקציה סינרגטית זו היא מכריעה לפיתוח פתרונות AI מתקדמים וסוללת את הדרך למערכות "סוכנות AI" בהן טכנולוגיות משולבות אלה פועלות עם הגדלת האוטונומיה. עבור חברות פירוש הדבר כי הבנת הטכנולוגיות האישיות ותלותן הדדית חיונית לפיתוח אסטרטגיות AI יעילות ולבחירת הכלים המתאימים. שימוש מבודד ברכיבי AI בודדים הוא לעיתים רחוקות מפתח את אותו הפוטנציאל הטרנספורמטיבי כמו גישה משולבת.

תובנה עמוקה: Accio.com-AI רכש ומציאת מקור

Accio.com רשאית לפשט ולייעל באופן מהותי את תהליכי הרכש ומציאת המקור, במיוחד עבור חברות קטנות ובינוניות (SME) באמצעות בינה מלאכותית. מבט מפורט של הפלטפורמה, פונקציותיה והטכנולוגיה הבסיסית היא מכריעה להבנת הפוטנציאל והמיקום שלך בשוק.

משימת ליבה, חזון וזהות פלטפורמה

משימת הליבה של Accio.com, פלטפורמה שפותחה על ידי קבוצת עליבאבא, היא לפשט את רכש המוצר וללוות חברות בדרכם מהרעיון הראשון ליצירה המוגמרת. בהשראת הקסם שאומר "Accio" (Lat. "אני קורא") מסדרת הארי פוטר, הפלטפורמה שמה לה למטרה לספק למשתמשים גישה במהירות וביעילות למשאבי שרשרת האספקה ​​הרלוונטית. מיקוד זה מכוון במפורש לקונים עולמיים של SME, סוכני סחר ומוכרים חוצה גבולות.

Accio.com מגדיר את זהותו על פני שלושה תחומי ליבה:

• מנוע חיפוש B2B מבוסס AI.
• B2B-Wikipedia מבוסס AI.
• פלטפורמת מסחר אלקטרוני מקצה לקצה.

זהות משולשת זו מדגישה את המאמץ להיות הרבה יותר מסתם כלי מקור פשוט. Accio.com רוצה ליצור מערכת אקולוגית משולבת למסחר B2B המשלב גילוי מידע (מנוע חיפוש), רכישת ידע (Wikipedia היבט, למשל באמצעות מגמות שוק, פרטי מוצר) ועיבוד עסקאות (פלטפורמת מסחר אלקטרוני). הפלטפורמה מבוססת על למעלה מ 25 שנות ניסיון בתעשייה מהחברה המקורית שלה, קבוצת עליבאבא. אם Accio.com יצליח לשלב מוצלח של שלוש זהויות אלה, הדבר יכול להפחית משמעותית את הפסדי החיכוך בסחר בינלאומי עבור חברות קטנות ובינוניות על ידי הצעת נקודת קשר מרכזית לכל התהליך. עם זאת, יישום חזון כה מקיף נושא אתגרים וסיכונים ניכרים בביצוע.

פונקציות מפתח לרכש, רכישה ובקרה

Accio.com מציעה מספר פונקציות בשליטת AI המותאמות לצרכים הספציפיים של רכש, רכישה ובקרה:

ממצא מקור מבוקר AI ומציאת רעיונות "התאמה מושלמת"

תכונה יוצאת מן הכלל היא היכולת לאפשר למשתמשים לנסח רעיונות עסקיים או דרישות מורכבות בשפה טבעית. Accio.com מנתח את הערכים הללו - בין אם מדובר בטקסטים, תמונות, קבצים או כתובות אתרים - ומתרגם אותם לשלבים קונקרטיים וניתנים ליישום. זה כולל זיהוי של ספקים רלוונטיים, מתן חישובי עלות ופרטי משלוח. תהליך "ההתאמה המושלם" נועד להממש רעיונות עסקיים ולמצוא מוצרים וספקים מתאימים ומאומתים. הפלטפורמה משתמשת ברשת ספקים גלובלית עם למעלה ממיליון ספקים מאומתים, כולל מקורות כמו Alibaba.com, 1688 ואירופיות. פונקציה "חיפוש עמוק" תומכת גם בדרישות מורכבות והערכת אמינות הספקים. גישה זו שמשחררת משתמשים מחיפוש מילות מפתח טהור ובמקום זאת מנסה להבין את הכוונה וההקשר של להבין באופן עמוק אפשרויות מקור חדשות ובמיוחד תומכת בשלב המוקדם של פיתוח המוצר. עבור חברות החוקרות קווי מוצרים חדשים או עבור סטארט-אפים, זה יכול להפחית משמעותית את מכשולי הכניסה, מכיוון שעבודת המחקר הראשונית מורחבת משמעותית על ידי AI.

פונקציית "השוואת העל"

פונקציה זו מאפשרת השוואה מיידית ומקיפה של מוצרים נבחרים. זה מדגיש את האפשרויות הטובות ביותר -המכירה והתחרותית ביותר ממיליוני מוצרים ומספק סקירות השוואה מפורטות.

אנציקלופדיה של מוצר ותובנות שוק

Accio.com משמש כסוג של "B2B-Wikipedia" על ידי הצגת מפרטי מוצרים דינאמיים, מתח מחירים, נתוני מכירות ומידע רב ממדי אחר. משתמשים מקבלים גישה למגמות מדיה חברתית בזמן אמת וידע קמעונאי. הפלטפורמה כוללת למעלה מ -200 גרפי ידע ספציפיים לתעשייה שמתעדכנים ברציפות. פונקציה "מחקר עסקי" יכולה אפילו ליצור תוכניות עסקיות מקצועיות הכוללות אומדני עלות והמלצות ספקים.

Accio AI סוכן

הפלטפורמה משלבת ארבעה סוכני AI המתמחים להפעלת מוצרים, קבלת פנים חכמה, תמיכה שיווקית וייעוץ סיכונים. "סוכן הקבלה החכמה", למשל, לא יכול רק לערוך פניות לקוחות, אלא גם להתקשר למידע לוגיסטי, להבהיר פרטים עם קונים והזמנות עיצוב. השימוש בסוכנים כאלה מעיד על מגמה למשימות רכש אוטונומיות, בהן ה- AI לא רק מודיע אלא משתתף באופן פעיל בזרימת העבודה. זה מבטיח רווחי יעילות משמעותיים, אך יחד עם זאת מעלה שאלות הנוגעות למעקב, אחריות על פעולותיהם של סוכני ה- AI והצורך במנגנוני אנוש-לולאה (HITL), במיוחד במקרה של תהליכים קריטיים כמו שחרור סדר או ביקורות סיכון.

פונקציות הקשורות לשליטה

Accio.com תומך בשליטה על ידי איחוד תהליכים בפלטפורמה יחידה, המאפשרת בקרת עלויות וניהול הוצאות. ניתן להשיג גם כלים משולבים כמו מחשבון שולי רווח ותבניות להזמנות (הזמנת רכש). הפלטפורמה גם אוטומטית יצירת פניות הצעה (RFQ) ובחירת הספק במטרה לקבל הצעות תוך 24 שעות. האפשרות לקבל אומדני עלות וניתוח היתכנות בשלב מוקדם היא בעלת ערך רב לתכנון תקציב והחלטות השקעה בבקרה.

הטבלה הבאה מסכמת את כישורי הליבה ואת הפונקציות מבוססות AI של Accio.com:

מיומנויות Accio.com-Core ופונקציות מבוססות AI

מיומנויות Accio.com-ליבה ופונקציות מבוססות AI-דימוי: xpert.digital

Accio.com מציע פונקציות מבוססות AI מקיפות לרכש, רכישה ובקרה. הפלטפורמה מאפשרת רעיונות לשפה טבעית עם טכנולוגיית "התאמה מושלמת", המעבדים רעיונות עסקיים ומזהים אוטומטית ספקים, עלויות ואפשרויות משלוח מתאימות. השימוש במודלים בשפה גדולה, עיבוד שפות טבעיות וגרשי ידע הוא מפושט ומאפשר אומדן עלות מוקדם.

פונקציית "השוואת העל" מציעה השוואות מוצרים מיידיות ומקיפות ומדגישות רבי מכר ואפשרויות תחרותיות. בעזרת למידת מכונות וניתוח נתונים, המשתמשים יכולים לקבל החלטות מוצרים מבוססות טוב ולזהות את האפשרויות הטובות ביותר לביצועי מחיר.

רשת הספקים העולמית כוללת למעלה ממיליון ספקים מאומתים של פלטפורמות כמו Alibaba.com, 1688 ואירופיות. פונקציית "חיפוש עמוק" מבוקרת AI מאפשרת גם לעמוד בדרישות מורכבות ולהרחיב משמעותית את מאגר הספקים, ובמקביל משופרים את האיכות והאמינות.

אנציקלופדיה של המוצר המשולב מציעה נתוני מוצרים דינמיים, טווחי מחירים, מגמות מכירות ומגמות מדיה חברתית בזמן אמת ממעל 200 גרפי ידע תעשייתיים. זה תומך בהחלטות אסטרטגיות ומסייע בזיהוי מגמות שוק חדשות והזדמנויות עסקיות.

התוכנית העסקית באמצעות פונקציית "מחקר עסקי" יוצרת תוכניות עסקיות מקצועיות עם אומדני עלויות והמלצות ספקים באמצעות AI נוצר. ארבעה סוכני AI המתמחים אוטומטיים משימות שגרתיות בתחומי פעולת המוצר, קבלת פנים חכמה, שיווק וייעוץ סיכונים, שמקלה על הצוות ומשפרת את האינטראקציה של הלקוחות.

RFQ Automation מאיצה את תהליכי ההצעה במידה ניכרת, במטרה לקבל הצעות תוך 24 שעות. ההצעה מתווספת על ידי מחשבון שולי רווחים לניתוח תמחור וניתוח רווחיות וכן כלי ביקור עלויות וניהול הוצאות נרחבים, המאפשרים סקירה טובה יותר של הוצאות ומזהים פוטנציאל חיסכון.

טכנולוגיית AI בבסיס (Qwen LLM, NLP, גרפי ידע וכו ')

הביצועים של Accio.com מבוססים על טכנולוגיות AI מתקדמות שפותחו על ידי קבוצת עליבאבא. אלמנט מרכזי הוא מודל השפה הגדולה הקניינית (LLM) הנקרא Qwen. מודל זה מהווה את הבסיס להבנה וייצור שפה. בשילוב עם למידה עמוקה ועיבוד שפה טבעית (NLP), הוא מאפשר לפלטפורמה לעבד פניות משתמשים מורכבות בשפה טבעית, לסנן מידע על ספקים ולספק פתרונות מדויקים.

אבן בניין חשובה נוספת הם גרפי ידע. Accio.com משתמש במעל 200 גרפי ידע ספציפיים לתעשייה שמתעדכנים בזמן אמת. אלה מבנים את הנפח העצום של נתוני סחר B2B, יוצרים קשרים בין ישויות (למשל ספקים, מוצרים, חומרים, מגמות שוק) ובכך מאפשרים ניתוח עמוק יותר, הקשור בהקשר ותוצאות חיפוש מדויקות יותר. כדי להבטיח את אמינות הנתונים, Accio.com מסתמך על אימות צולב מבוסס AI והכללת ציוני האשראי של הספקים. ה- AI של הפלטפורמה הוכשר גם על בסיס עשרות שנים של מומחיות בתעשייה ומערכת אקולוגית נרחבת של מוצרים. בהקשר קשור של "בינה מלאכותית OE", מוזכרים גם יוזמה רחבה יותר של AI של עליבאבא, מושגים מתקדמים כמו "מסגרת עצבית אדפטיבית (התחלה) ו"מודלים מעשרים קוונטיים". גם אם השימוש הישיר שלהם ב- Accio.com אינו מאושר במפורש, הם מציינים את סביבת המחקר -ארט שממנה ניתן לשרטט את הפלטפורמה ואילו התפתחויות עתידיות יכולות להשפיע.

השימוש ב- LLMs בבעלות חברה כמו Qwen וגרף ידע נרחב וספציפי לתחום מעניק ל- ACCI.com יתרון תחרותי פוטנציאלי על פני כלים או פלטפורמות AI גנריות המבוססות אך ורק על דגמים זמינים לציבור. ל- LLMs כלליים עשויים להיות מיומנויות רחבות, אך לעתים קרובות הם חסרים את אוצר המילים הספציפי, ההקשר ויחסי הנתונים שהם מכריעים לרכישת B2B הניואנס. ההכשרה המבוססת על "עשרות שנים של מומחיות בתעשייה" וגרפי ידע מיוחדים יכולים להוביל לתוצאות רלוונטיות ואמינות משמעותית יותר. האיכות והעדכון הרציף של מודלים קנייניים אלה ותרשימי ידע הופכים לגורם קריטי להצלחה לטווח הארוך וההבדלה של Accio.com.

קבוצת יעד והבטחה לערך עבור חברות קטנות ובינוניות

Accio.com מכוון במפורש לחברות גלובליות ובינוניות (SME), סוכני סחר ומוכרים חוצה גבולות. הפלטפורמה שמה לה למטרה לעזור לאותם שחקנים, בפרט, זקוקים לגישה מהירה למשאבי שרשרת אספקה ​​יעילה. בסיס משתמשים של מעל 500,000 חברות קטנות ובינוניות נקרא לפלטפורמה הרחבה יותר, השייכת ל- Accio.com או מייצגת פיתוח נוסף.

ההבטחה לערך עבור חברות קטנות ובינוניות נעוצה בפישוט הסחר B2B המורכב באופן מסורתי. Accio.com מבטיח ספק יעיל ומציאת מוצרים, תמיכה ביישום רעיונות עסקיים ("מקונספט ליצירה") וחווית משתמש שמגיעה לייעוץ של "מומחה למוצרים מקצועיים". התמקדות זו ב- SME מטפלת בפלח שוק שלעתים קרובות מוזנח על ידי תוכנת רכש מורכבת ויקרה בכיתה ארגונית. הדמיה של ייעוץ מומחה נועדה לסגור את פער הידע שאיתו מתמודדים עם חברות קטנות ובינוניות רבות מכיוון שבדרך כלל אין להן כרטיסי קניות גדולים ומתמחים. כלי AI המוביל אותם באמצעות תהליכי רכש מורכבים, מספק ידע בשוק ואף מסייע ביצירת תוכניות עסקיות, מציע ערך מוסף ניכר על ידי הרחבת המשאבים המוגבלים שלו. זה יכול להעצים חברות קטנות ובינוניות לפעול יותר תחרותיות בשווקים גלובליים. עם זאת, קבלה תהיה תלויה בידידות המשתמש, בזכות הזמינות ובהחזר ההשקעה הניתן לגילוי (ROI) עבור מגזר זה.

AI & XR-3D-Rendering Machine: חמש פעמים מומחיות מ- xpert.digital בחבילת שירות מקיפה, R&D XR, PR & SEM-Image: Xpert.Digital

ל- xpert.digital ידע עמוק בענפים שונים. זה מאפשר לנו לפתח אסטרטגיות התאמה המותאמות לדרישות ולאתגרים של פלח השוק הספציפי שלך. על ידי ניתוח מתמיד של מגמות שוק ורדיפת פיתוחים בתעשייה, אנו יכולים לפעול עם ראיית הנולד ולהציע פתרונות חדשניים. עם שילוב של ניסיון וידע, אנו מייצרים ערך מוסף ומעניקים ללקוחותינו יתרון תחרותי מכריע.

עוד על זה כאן:

• השתמש ביכולת 5 של xpert.digital בחבילה אחת - מ- 500 € לחודש

ניתוח השוואתי: Accio.com מול SAP Ariba, Coupa ומנהיגי שוק אחרים ברכש

על מנת להעריך באופן מקיף את הערך והמיקום של Accio.com, השוואה עם פתרונות רכש אחרים הקיימים בשוק היא חיונית. זה כולל גם פלטפורמות אחרות מבוססות AI כמו גם ספריות ספקים מסורתיות וכלי AI גנריים.

Accio.com בהשוואה לפתרונות רכש אחרים הנתמכים ב- AI

השוק לתוכנת רכש מבוססת AI הוא מגוון וכולל גם סוויטות מקיפות וגם ספקי נישה מיוחדים.

השוואה עם סוויטות מקיפות (למשל Sap Ariba, Coupa, GEP)

פתרונות מבוססים כמו SAP ARIBA, CUPA ו- GEP מציעים לעתים קרובות פונקציות מקור לקצה מקור למשחק (S2P), שילוב עמוק עם מערכות ERP ורקורד ארוך טווח בתחום הארגון.

• SAP Ariba חזק באוטומציה של תהליכים, שילוב ERP (במיוחד עם SAP Systems), בניהול ספקים ומציע גישה לרשת ספקים עולמית גדולה.
• קופה ממקמת את עצמה כפלטפורמת ניהול תרומות מקיפה עם פונקציות לאוטומציה של S2P, רכישה מודרכת (קנייה מודרכת), זרימות עבודה בשליטת AI וניהול סיכוני ספקים.
• GP מסתמך על תוכנת S2P "AI-First" המתמקדת בקטגוריה וניהול סיכונים ומתמקדת בחדשנות וב- ROI.

לשם השוואה, נראה כי המוקד של Accio.com יותר ב"אינטליגנציה המקורית "הראשונית ובשלב" מהרעיון למוצר ". Accio.com יכול לשמש ככלי משלים או כחלופה זריזה וידידותית יותר ל- SME לסוויטות הארגון המורכבות לעיתים קרובות.

השוואה עם כלי המקור המתמחים ב- AI (למשל Scoutbee)

פלטפורמות כמו Scoutbee מתמקדות במציאת ספקים מבוססי AI ושימוש בטכנולוגיות כמו טכנולוגיית גרפים, ניתוחים חזויים ומרקם כדי לקבל תובנות עמוקות על ספקים (למשל בכל הקשור לקריטריונים של ESG, סיכונים, גיוון). Accio.com מציע גם פונקציות למציאת ספקים, אך משלב אותם יותר בהקשר רחב יותר של רעיונות ופונקציות מסחר אלקטרוני.

השוואה עם AI מוציאים כלי ניתוח (ZG Suplari, Jaggaer)

כלים אלה מתמחים בסיווג נתוני הפלט, איתור חריגות וזיהוי פוטנציאל החיסכון. ל- Accio.com יש כמה פונקציות שליטה כמו מחשב מנצח ותבניות הזמנה, אך ככל הנראה אינן עמוקות בניתוח ההוצאות כמו פלטפורמות ייעודיות.

תכונות הבחנה חיוניות של Acci.com

גישת "Ideee-bis reality", המושג "Ki-B2B-Wikipedia", האינטגרציה העמוקה הפוטנציאלית עם המערכת האקולוגית המסחר האלקטרוני מאליבאבא והמיקוד הברור בחברות קטנות ובינוניות צוברות את Accio.com מפתרונות רבים אחרים.

השוק לפתרונות רכש AI מראה נטייה לפיצול בסוויטות S2P רחבות מצד אחד ופתרונות הטובים ביותר של הפריצה מצד שני. נראה כי Accio.com ממלא נישה על ידי שילוב רכש אינטליגנטי עם רעיונות ונתיב ישיר לעסקה, שיכולה להיות אטרקטיבית במיוחד עבור חברות קטנות ובינוניות. שחקנים מבוססים כמו SAP Ariba ו- Coupa מציעים פלטפורמות S2P מורכבות ומורכבות לרוב, ואילו Scoutbee מתמחה במודיעין של ספקים עמוקים. נקודת המכירה הייחודית מ- Accio.com נעוצה בתמיכה ברעיון במעלה הזרם והחיבור לרשת ספקים ענקית באמצעות עליבאבא. עבור חברות, פירוש הדבר קפדני בצרכים הספציפיים שלהן. חברה גדולה עם מערכת ERP קיימת יכולה להעדיף חבילת S2P משולבת, ואילו SME או חברה המתמקדת בחדשנות מוצרים עשויים לתפוס את הגישה של Accio.com. ההחלטה שנדונה על ידי BCG בין "Build vs. Buy" לפונקציות AI רלוונטי כאן-accio.com מציעה פיתרון אינטליגנציה "מחוץ לתיבה".

Accio.com בהשוואה לספריות הספקים המסורתיות (למשל wlw.de)

ספריות ספקים מסורתיות כמו "מי מספק מה" (wlw.de) היו מזמן נקודת קשר לחיפוש אחר משלוח. עם זאת, ההשוואה לפלטפורמות הנתמכות על ידי AI כמו Accio.com חושפת הבדלים משמעותיים:

פונקציונליות

ספריות מסורתיות הן בעיקר מסדי נתונים סטטיים שניתן לחפש באמצעות מילות מפתח, שמות של חברות או קטגוריות מוצרים. הם מציעים פרופילי חברות, פרטי קשר ורשימות מוצרים. לעומת זאת, Accio.com מציע AI אינטראקטיבי ומכוון דיאלוג שמבין צרכים מורכבים, עושה השוואה, מספק מידע בשוק ואף יכול לתמוך ביצירת תוכניות עסקיות. ספריות מסורתיות אינן אינטראקטיביות ומספקות תוצאות חיפוש חד כיווניות.

AI ואינטראקטיביות

ההבדל הבסיסי טמון באינטליגנציה ובאינטראקטיביות. בעוד WLW.DE מספק רשימות המבוססות על מונחי חיפוש מפורשים, ACCI.com נועד להבין צרכים מרומזים ולייצר פתרונות - כדוגמה "אני בונה אזור סקי במדבר" מאויר.

עומק ואימות נתונים

Accio.com מפרסם עם אימות צולב AI, ציוני אשראי של ספקים ונתונים בזמן אמת. לספריות מסורתיות עשויות להיות נתונים פחות דינאמיים או מאומתים.

ערך אסטרטגי

Accio.com מציב את עצמו כשותף אסטרטגי מממצא רעיונות ליישום, בעוד שרשימות מסורתיות משמשות בעיקר לזיהוי ספקים ביסוד.

המרחק בין פלטפורמות הנתמכות על ידי AI כמו Accio.com וספריות מסורתיות הוא לא רק בהדרגה, אלא גם מייצג רכישת מידע טהורה של פרדיגמה-לרכישת מידע טהורה לייצור אינטליגנציה ופתרון בעיות. ספריות מסורתיות מסתכנות באיבוד חשיבות אם אינן משלבות יותר פונקציות AI. עבור המשתמשים, פלטפורמות AI מציעות חווית מקור יעילה יותר, יעילה יותר ואסטרטגית יותר ויותר בעלת ערך ויכולה להפחית את הצורך להשתמש בכמה כלים שונים.

Accio.com בהשוואה לכלי AI גנריים וגישות תוכנה מסורתיות

בנוסף לפתרונות וספריות רכש מיוחדים, חברות זמינות גם לכלי AI גנריים ותוכנה קלאסית.

תוכנה מסורתית

תוכנה מבוססת כללים קלאסית היא דטרמיניסטית ולא גמישה. שינויים בתרחישים חדשים דורשים התאמות ידניות. עם זאת, תהליכי רכש כוללים לרוב נתונים לא מובנים והחלטות מורכבות שאינן מתאימות למערכות מבוססות רגילות בלבד.

כלי AI גנריים (למשל LLMS General)

כלים כמו LLMs הזמינים באופן חופשי יכולים לתמוך במשימות כמו מיקום טקסט או מחקר בסיסי. עם זאת, הם חסרים את ההכשרה הספציפית לתחום, נתוני B2B אוצרים, זרימות עבודה משולבות ומנגנוני אימות ספקים החיוניים לרכש. הצורך להכשיר LLMs באופן ספציפי לרכישה ("כוונון עדין") מודגש.

יתרונות של כלי רכש מתמחים ב- AI כמו Accio.com

• AI ספציפי לתחום: רכבות על נתוני רכש, מבין ז'רגון בתעשייה, נכסי ספקים ודינמיקת שוק. Accio.com קובע כי ה- AI שלו מבוסס על "עשרות שנים של מומחיות בתעשייה".
• זרימות עבודה משולבות: משלב שלבי רכש שונים (רעיונות, מקור, השוואה, RFQ) בפלטפורמה.
• נתונים אוצרים ומאומתים: גישה לרשתות ספקים מאומתות ונתונים מאומתים.
• פונקציות קשורות לתקופה: תכונות כמו "השוואה סופר", "התאמה מושלמת" וסוכני AI מותאמים במיוחד למשימות רכש.

למרות של- AI גנרי יש מיומנויות רחבות, כלי AI מיוחדים כמו Accio.com מציעים יתרונות משמעותיים ברכש בגלל מומחיותם בתחום, הנתונים האוצרים וזרימות עבודה בהתאמה אישית. "הקילומטר האחרון" של הרכש דורש ידע ספציפי שלעתים קרובות חסרים מודלים גנריים. לפיכך, חברות צריכות להקפיד להשתמש ב- AI גנרי למשימות רכש מורכבות ללא מאמצי התאמה ושילוב נתונים משמעותיים. פלטפורמות מיוחדות ככל הנראה מציעות ערך מוסף מהיר יותר ותוצאות אמינות יותר בתחום זה.

הטבלה הבאה מציעה השוואה מובנית של Accio.com עם אלטרנטיבות נבחרות:

מטריצה ​​השוואתית: Accio.com לעומת אלטרנטיבה מרכזית

מטריצה ​​השוואתית: Accio.com לעומת אלטרנטיבה מרכזית - תמונה: xpert.digital

הניתוח ההשוואתי בין Accio.com לבין האלטרנטיבות העיקריות שלו מראה הבדלים משמעותיים במיקום ובמיומנויות של הפלטפורמות השונות. Accio.com מתמקד במיקור אינטליגנציה בגישה מקיפה, ממציאת רעיונות ועד המוצר המוגמר ובמסחר אלקטרוני B2B. הפלטפורמה משתמשת בטכנולוגיות AI מתקדמות כמו Qwen LLM, עיבוד שפה טבעית, מעל 200 גרפי ידע, למידת מכונות וסוכני AI. הפונקציות החשובות ביותר בשליטת AI כוללות רעיונות למציאת "התאמה מושלמת", "השוואה סופר", "חיפוש עמוק", ציקלופדיה מקיפה של מוצר וסוכני AI המתמחים.

לשם השוואה, Scoutbee מתמחה במודיעין, שחרור והסמכה של ספקים עמוקים. הפלטפורמה מסתמכת על טכנולוגיית גרפים, ניתוחים חזויים ומרקמים כמו גם על למידת מכונות ו- NLP לגילוי ספקים חכמים, הערכת סיכונים וסינון גיוון ESG. קופה, לעומת זאת, מציעה חבילת מקור להפעלה מקיפה מבוססת AI עם דגש על ניהול תרומות ואוטומציה. הפלטפורמה משתמשת בזרימות עבודה מבוקרות AI, למידת מכונות לניתוח הוצאות, גילוי הונאה ו- NLP לעיבוד חשבוניות. הספרייה המסורתית wlw.de מתמקדת בזיהוי ספקים בסיסי עם פונקציות AI מוגבלות או ללא מתקדמות.

ל- Accio.com רשת גלובלית עם יותר ממיליון ספקים מאומתים, אימות AI וציוני אשראי בגין יכולות המקור. Scoutbee מציעה מסד נתונים של ספקים גלובליים עם פרופילים מפורטים ותהליכי אימות, ואילו קופה מספקת כלי ניהול ספקים, גישה לרשת ודירוג ביצועים. תמיכת הרכישה ב- Accio.com כוללת אוטומציה של RFQ, הצעה השוואה, תבניות הזמנה ושילוב פוטנציאלי למסחר אלקטרוני.

ביחס לפונקציות השליטה, Accio.com מציע שולי רווח, חישוב עלות כחלק מהרעיון של רעיונות וסקירה כללית של ניהול תרומות. ציוני קופה כאן עם ניתוח תרומות מפורט, בקרת תקציב ומעקב אחר ציות. גם קבוצות היעד נבדלות זו מזו: Accio.com מכוון לעסקים קטנים ובינוניים, סוכני מסחר ומוכרים חוצה גבולות, ואילו Scoutbee ו- Cupa מתייחסים לחברות בינוניות עד גדולות עם דרישות מקור מורכבות או תאגידים.

מבחינת ידידותיות למשתמש, Accio.com מתמקד בפישוט עם קלט שפה טבעית ו"חוויית רכישה דמוית צרכנים ". באימות נתונים ואמינות נתונים, הפלטפורמה מסתמכת על אימות צולב AI, ציוני אשראי של ספקים ורשתות מאומתות, המבדילה אותה מהספקים האחרים, שכל אחד מהם רודף גישות משלה לאימות נתונים והערכת סיכונים.

היתרונות של כלים מבוססי AI כמו Accio.com ברכש ובקרה

יישום כלים הנתמכים על ידי AI כמו Accio.com בתחומי הרכש ובקרה מציע לחברות מגוון יתרונות מוחשיים. אלה נעים בין עליית היעילות ואופטימיזציות עלויות לשיפורים אסטרטגיים בניהול ספקים וניהול סיכונים.

יעילות מוגברת ואוטומציה משימות חוזרות ונשנות

היתרון העיקרי של AI ברכש הוא העלייה האדירה ביעילות באמצעות אוטומציה של משימות שגרתיות וחוזרות על עצמן. מערכות AI יכולות להאיץ משמעותית את רכישת הנתונים, קלט ועיבוד. Accio.com, למשל, אוטומציה של יצירת פניות הצעה (RFQ) ואת בחירתם של הספקים לפני כן. ניתן להדק את תהליכי העבודה לדרישות הזמנה, אישורים והשוואה בין חשבוניות, לפיהם סוכני AI מ- Accio.com יכולים אפילו ליצור עיצובים בהזמנה. זה מוביל להפחתה משמעותית במאמץ הידני והזמן, שיש להקדיש לפעילויות שגרתיות. זה משחרר משאבי כוח אדם יקרי ערך שיכולים להתרכז במקום במשימות חשובות יותר מבחינה אסטרטגית, כמו משא ומתן מורכב, פיתוח אסטרטגיות רכש חדשניות או ניהול קשרי ספקים קריטיים. מחקרים עומדים בבסיס רווחי יעילות זו: מקינזי מדווח כי AI יכול לחצות את זמן העיבוד של חשבוניות, ומחקר של Deloitte מראה כי כלי AI יכולים לקצר את עיבוד ההזמנות והחשבוניות בכמעט 30%. עלייה זו ביעילות לא רק שמשמעותה שאותן משימות נעשות מהר יותר, אלא ביסודן הן משנות את אופי עבודת הרכש על ידי העברת מוקד העסקה לפעילויות אסטרטגיות. עבור חברות, הדבר מביא לצורך להשקיע בהכשרה נוספת של צוותי הרכש שלהם על מנת להשתמש בצורה אופטימלית על חופש שהושג לאחרונה ולהתמקד במשימות כמו משא ומתן מורכב, קידום חידושים ביחסי הספקים וניהול סיכונים מתקדם.

ניתוח נתונים משופר, שקיפות הוצאות ואופטימיזציה של עלויות

מערכות AI מסוגלות לנתח רשומות נתונים ענקיות ומורכבות על מנת לחשוף דפוסי הוצאות, חריגות ופוטנציאל חיסכון שעשויים להישאר מוסתרים. Accio.com, למשל, מספק מידע על צוותי מחירי מוצר ואפשרויות תחרותיות. זה מאפשר שקיפות כמעט בזמן אמת של ההוצאה וניתוחים מתקדמים. זה מאפשר מה שמכונה "קניית מאבריק" (רכישות לא תואמות) ואפשרויות לגיבוש ספקים. השפעות חיוביות יותר הן השפעות חיוביות יותר, לפיה Accio.com מציעה כלים כמו חישובי עלות ומחשבון רווחים. היתרונות הניתנים לכימות הם משמעותיים: מקינזי מייצר הפחתה בעלויות הרכש ב -10% על ידי שימוש ב- AI, דו"ח נוסף של מקינזי מזכיר עד 20% הפחתת עלויות תפעוליות. משתמשים מוקדמים מ- AI ברכש רשמו החזר השקעה עד חמש פעמים. ניתוחי הוצאות הנתמכות על ידי AI חורגים בעבר בעבר ומספקים ידע חזוי ומרשם. זה מאפשר ניהול עלויות פרואקטיביות ותכנון פיננסי אסטרטגי יותר. מחלקות שליטה יכולות לעבוד יותר יחד עם הרכש ולהשתמש בתובנות שנוצרו על ידי AI לקבלת תחזיות מדויקות יותר, תקציבים וביקורות סיכונים פיננסיים. משרד סמנכ"ל הכספים מקבל אפוא בעל ברית אדיר בעת שליטה בהוצאות רחבות של החברה.

רכש אסטרטגי וניהול קשרי ספקים (SRM)

כלי AI מהפכים מהפכה ברכש אסטרטגי ו- SRM. הם מאפשרים ממצא, הערכה ובחירה של ספקים אינטליגנטים יותר על בסיס מגוון קריטריונים כמו עלויות, איכות, סיכון, התאמת ESG (סביבה, עניינים סוציאליים וניהול תאגידי) ופוטנציאל חדשנות. Accio.com תומך בכך עם פונקציות כמו "התאמה מושלמת" ו"חיפוש עמוק ". מעקב אחר ביצועי הספק והערכת הסיכונים משופרים גם הם על ידי AI. בנוסף, KI יכול לסייע במשא ומתן וניהול חוזים, למשל על ידי הצעת סעיפים רלוונטיים או הכרה בסטייה מהסטנדרטים. ניתן לקדם שיתוף פעולה ושקיפות עם ספקים על ידי פלטפורמות נתונים נפוצות ועזרי תקשורת מבוססי AI. מקינזי מדווח כי AI יכול להאיץ את בחירת הספק ב -30%. AI הופך את ה- SRM מתהליך תגובתי, לעתים קרובות מורכב מינהלי לפונקציה אסטרטגית פרואקטיבית ובשליטת נתונים. זה יכול ליצור ערך מוסף ניכר מעבר לחיסכון בעלויות טהורות, למשל באמצעות זיהוי של ספקים חדשניים או עלייה בחוסן בשרשרת האספקה. צוותי רכש יכולים להשתמש ב- AI כדי לבנות שבטי ספקים עמידים ומגוונים יותר וכדי לעבוד בצורה יעילה יותר על יעדים משותפים, וזה חשוב מכריע בכלכלה הגלובלית הפכפכה של ימינו.

ניהול סיכונים מתקדם ותאימות

היכולת של AI לזהות ולהקטין באופן יזום את הסיכונים בשרשרת האספקה ​​היא יתרון משמעותי נוסף. זה כולל סיכונים כמו כשלים של ספקים, הפרעות גיאו -פוליטיות או תנודתיות במחירים. Accio.com מציע סיכון מיוחד תיאבון כולל. AI מאפשר בדיקות ציות אוטומטיות המבוססות על חוזים, תקנות והנחיות פנימיות. גילוי ההונאה משופר גם על ידי אלגוריתמי AI. שקיפות מוגברת ונתיבי בדיקה מלאים (מסלולי ביקורת) תומכים בעמידה בדרישות הרגולציה. מחקרים מצביעים על כך ש- AI יכול לשפר את שיעורי הציות על ידי משולש. AI מעביר ניהול סיכונים מתהליך בדיקה תקופתי ומדריך למערכת מעקב וחיזוי אוטומטית רציפה. זה משפר את יכולתה של חברה לחזות ולהגיב לאיומים ומאפשר שרשראות אספקה ​​זריזות ועמידות יותר. לבקרה, פירוש הדבר הוא כימות טוב יותר של השפעות פיננסיות פוטנציאליות של סיכונים שונים והפרשות קוליות יותר. לאור המורכבות ההולכת וגוברת של התקנות הגלובליות, כמו חוק AI של האיחוד האירופי, ניטור ציות מבוסס AI הופך להיות חשוב יותר ויותר.

חיזוק השליטה באמצעות השקפות בזמן אמת וניתוחים חזויים

השליטה נהנית גם באופן משמעותי משימוש ב- AI. AI מעניק לבקרים גישה מהירה יותר לנתונים מדויקים יותר וגרגירים יותר לניתוחים ודיווח פיננסי. נתוני זמן אמיתי מאפשרים תגובה זריזה לשינויי שוק ומחזקים את התחרותיות. ניתוחים חזויים מובילים לתחזיות מדויקות יותר, שיפור התקצוב וניהול תרחישים מושכלים יותר. מערכות AI יכולות לייצר המלצות פעולה מבוססות נתונים ולשפר את ניטור תזרימי התשלומים ואת הגילוי המוקדם של סיכוני הנזילות. AI הופך את השליטה מפונקציית דוח מונחה בעבר בעיקר לתפקיד מייעץ אסטרטגי בעתיד, בארגון. בקרים המצוידים בכלי AI יכולים לספק לניהול תובנות אסטרטגיות חשובות יותר ובכך להשפיע על החלטות עסקיות חשובות ביחס להשקעות, הקצאת משאבים וסיכון לסיכון. שיתוף הפעולה בין רכש לשליטה הופך לדינאמי יותר ומבוסס נתונים.

הטבלה הבאה מסכמת את היתרונות החשובים ביותר של שימוש ב- AI ברכש ובקרה:

היתרונות העיקריים של KI ברכש ובקרה

יתרונות מפתח של KI של AI ברכש ובקרה - תמונה: xpert.digital

יישום בינה מלאכותית ברכש ובקרה מציע יתרונות אסטרטגיים רבים עבור חברות. בתחום ההגברת היעילות, AI מאפשר משימות חוזרות על אוטומציה כמו הזנת נתונים, יצירת RFQ והשוואה בחשבונאות, מה שמקטין את זמן עיבוד החשבונית בעד 50 אחוז וניתן להאיץ את עיבוד הסדר והחשבוניות בכמעט 30 אחוז. פתרונות כמו Accio אוטומטיים באופן מלא יצירה RFQ ובחירת ספקים.

חיסכון משמעותי בעלויות נובע מהזיהוי מבוסס AI של פוטנציאל החיסכון, שיפור עמדות המשא ומתן והפחתת קניית מאבריק. חברות יכולות להפחית את עלויות הרכש שלהן בעשרה אחוזים ולהפחית את עלויות התפעול בעד 20 אחוזים, כאשר משתמשים מוקדמים משיגים החזר השקעה פי חמישה.

הרכש האסטרטגי נהנה ממציאת ובחירה של ספקים חכמים, שיפור ניטור הביצועים והמשא ומתן מבוסס AI. ניתן להאיץ את בחירת הספק ב -30 אחוזים, הנתמכים על ידי פונקציות כמו Accios "Mefefe Memal" ו- "Search Deep".

בניהול סיכונים, KI מאפשר גילוי יזום של סיכונים כמו הפרעות בשרשרת האספקה ​​או כשלים בספקים וכן בדיקות ציות אוטומטיות, מה שמוביל לשיעורי ציות טובים פי שלושה. סוכנות ה- Accio Risk Super Colon תומך במעקב רציף.

השליטה מתחזקת על ידי אספקת נתונים מהירה ומדויקת יותר לניתוחים ודיווח, בתוספת תחזיות חזויות והמלצות קונקרטיות לפעולה. זה מאפשר תגובה מהירה יותר לשינויים בשוק ולשיפור תכנון הנזילות.

לבסוף, AI מהפכה בניתוח ושקיפות נתונים באמצעות עיבוד כמויות גדולות של נתונים, נראות תרומה בזמן אמת וחשיפת דפוסים וחריגות. כלים כמו אנציקלופדיה של מוצר Accio עם תובנות שוק וגנרטור Suplari Insight מציעים תמיכה אנליטית מקיפה.

רכש B2B: שרשראות אספקה, מסחר, מקומות שוק ומקור נתמך על ידי AI עם Accio.com- image: xpert.digital

עוד על זה כאן:

• מצא מוצרים ותובנות B2B עם AI / ייעוץ ותמיכה

אתגרים ושיקולים ביישום AI ברכש

למרות היתרונות המשמעותיים, הצגת AI ברכש קשורה לאתגרים שצריכים לקחת בחשבון ולהתחשב בחברות יזום. הערכה מציאותית של מכשולים אלה חיונית ליישום מוצלח ולהשגת התועלת הצפויה.

איכות נתונים, זמינות ומכשולי אינטגרציה

נתונים הם Elixir Life of AI Systems. האיכות, הזמינות והאינטגרציה שלהם מייצגים לעתים קרובות את האתגרים הגדולים ביותר. דגמי AI זקוקים לכמויות גדולות של נתונים איכותיים ומובנים היטב לצורך אימונים יעילים ותפעול אמין. איכות נתונים לא מספקת נקראת כאחד המכשולים העיקריים במבוא KI. חברות רבות נאבקות גישה ושילוב נתונים ממערכות פנימיות שונות כמו כלי ERP ו- S2P וכן ממקורות חיצוניים. ממגורות נתונים וחוסר סטנדרטיזציה מקשות על השימוש היעיל ב- AI.

לפיכך, הקמת מסגרות ממשל נתונים חזקות היא חיונית.

המשיכה היא שנתונים הם גם המסוגלים הגדולים ביותר וצוואר הבקבוק הגדול ביותר עבור AI ברכש. ללא בסיס נתונים מוצק, יוזמות AI ככל הנראה ייכשלו או יישארו מתחת לציפיות. מספר מקורות מדגישים את התפקיד הקריטי של איכות הנתונים. מחקרים כמו האוולואה שצוטטו ומחקר Bitkom על חברות גרמניות, ניהול נתונים גרוע וחוסר זמינות נתונים רשימה במפורש כמכשול יישום מרכזי. לפיכך על חברות לתעדף אסטרטגיות נתונים, התאמת נתונים ומאמצי אינטגרציה- לפני או במקביל להכנסת כלי AI. "הסדר עבור ה- AI" שהוזכר הוא דרישה בסיסית.

עלויות יישום וייצור חוק החזר ROI

הצגת AI קשורה בעלויות ניכרות. זה כולל הוצאות לפיתוח או רכישה של תוכנת AI, יישום ושילוב בנופי המערכת הקיימים. בפרט, עלויות גבוהות אלה מהוות אתגר גדול עבור חברות גרמניות. בנוסף, יש את הקושי לכמת מראש את ההחזר ההשקעה הצפוי (ROI) וליצור מקרה עסקי משכנע, שיכול להוות מכשול, במיוחד עבור חברות קטנות יותר. אסור גם להזניח גם עלויות הפעלה לתחזוקה, עדכונים וצוות מתמחה.

למרות ש- AI מבטיח החזר ROI משמעותי לטווח הארוך, ההשקעות הראשוניות והאתגר לחזות את היתרונות יכולים להיות הרתעה משמעותית, במיוחד עבור חברות קטנות ובינוניות. המחקרים מראים בפירוט כיצד עלויות וקשיים גבוהים בכימות התשואות מייצגים חסמים משמעותיים עבור חברות גרמניות, במיוחד עבור חברות קטנות ובינוניות העומדות בפני עלויות קבועות לפיתוח AI. לפיכך חברות זקוקות לגישת יישום הדרגתית המתחילה במקרי שימוש המבטיחים תועלות גבוהות עם פחות מורכבות על מנת להפגין הצלחה בשלב מוקדם וליצור קבלה. מדדים ברורים למרדף אחר ביצועי AI והחזר ה- ROI הם חיוניים.

פערים בהסמכה וניהול שינויים בארגונים

השימוש המוצלח ב- AI לא רק דורש את הטכנולוגיה הנכונה, אלא גם עובדים מוסמכים כראוי וניהול שינויים אפקטיבי. לעתים קרובות יש חוסר בידע טכני ומומחיות AI ספציפית בצוותי הרכש. הכשרת עובדים ואמצעי הכשרה נוספים נחוצים כדי לאפשר לכוח העבודה לעבוד ביעילות עם כלי ה- AI החדשים. התנגדות לשינויים והפחד מאובדן עבודה יכולה להתרחש גם ויש להתייחס אליה. לא ניתן להעריך את החשיבות של אסטרטגיות אפקטיביות לניהול שינויים ותקשורת ברורה של היתרונות והיעדים של מבוא ה- AI.

"הגורם האנושי" חשוב באותה מידה ביישום AI כמו הטכנולוגיה עצמה. כלי AI הם כלים שההצלחה שלהם תלויה בקבלה וביכולת ההסתגלות האנושית. מספר מקורות מדגישים את הצורך לצייד את כוח העבודה, להפעיל ניהול שינויים ולהבהיר את העובדים כיצד AI מרחיב את תפקידיהם ולא מוחלפים. ההצהרה מסקר CPO משמעותית כאן: "AI לא יחליף אנשים, אך אנשים המשתמשים ב- AI יחליפו אנשים שלא." חברות צריכות להשקיע בפיתוח כוח אדם וליצור תרבות המקדמת שיתוף פעולה בין אנשים ל- AI. תפקידים ברכישה יפתחו וכישורים חדשים בתחומי פרשנות הנתונים, ניהול כלים AI וחשיבה אסטרטגית ידרשו.

שיקולים אתיים: הטיה ושקיפות אלגוריתמית

השימוש ב- AI מעלה גם שאלות אתיות שיש לקחת בחשבון. סיכון עיקרי הוא שמערכות AI הקיימות (הטיה), הכלולות בנתוני ההדרכה ההיסטוריים, מנציחים או אפילו מתעצמים או אפילו מתעצמים. זה יכול להוביל לבחירת ספקים לא הוגנים או לניתוחי שוק מעוותים. מה שמכונה "בעיית הקופסא השחורה"-קושי כדי להבין כיצד מודלים של AI מגיעים להחלטות שלך-יכולות לערער את האחריות והאמון. שקיפות, הסבר (AI, XAI) והגינות באלגוריתמי AI נדרשים אפוא. פיקוח אנושי חיוני כדי לאמת המלצות AI ולהפחתת הטיה.

AI אתי הוא לא רק שאלה של ציות, אלא תנאי מוקדם מהותי להקמת אמון ולהבטיח שימוש אחראי ב- AI ברכש, תחום שמנהל עסקאות פיננסיות משמעותיות ויחסים אסטרטגיים. המקורות מדגישים שקיפות, הסבר והגינות כעקרונות מובילים מרכזיים. אזהרות מפני הטיה אלגוריתמית בממצא הספקים הן במפורש. לפיכך על חברות ליישם מסגרות ממשלתיות AI חזקות (ראה סעיף VII.C), הכוללות מנגנונים להכרה בהטיה, בדיקות הגינות ומבני אחריות ברורים. אי -הצוות של חששות אתיים יכול להוביל לנזק למוניטין, בעיות משפטיות והחלטות עסקיות שגויות.

חששות לאבטחה והגנת נתונים (כולל השפעות חוק AI של האיחוד האירופי על תוכנת B2B)

יש חשיבות עליונה להגנה על נתוני רכש רגישים לנתוני רכש רגישים-כמידע על ספקים, חוזים ותמחור-תוך שימוש בכלי AI, בפרט פתרונות מבוססי ענן. סיכונים נובעים גם מרכיבי AI של ספקי צד ג 'ושרשרת אספקת התוכנה. עמידה בתקנות להגנת נתונים כמו ה- GDPR וחקיקה חדשה ספציפית ל- AI כמו חוק האיחוד האירופי AI היא הכרחית. חוק ה- AI של האיחוד האירופי מסווג מערכות AI בהתאם לרמות הסיכון ומקל על מפעילי מערכות בסיכון גבוה, שנמצאות לעתים קרובות בתוכנה ארגונית (למשל באנשי צוות או במימון), חובות קפדניות. יש לכך השפעה ישירה על תוכנת רכש B2B. עבור מערכות KI בסיכון גבוה, חוק ה- AI של האיחוד האירופי מכנה שקיפות, פיקוח אנושי, ממשל נתונים ומעקב לאחר הזמנתו.

הנוף הרגולטורי של AI מתפתח במהירות, והתאמה (במיוחד עם תקנות מקיפות כמו חוק AI של האיחוד האירופי) הופכת לגורם קריטי לבחירה ושימוש בפתרונות רכש AI. המקורות מתארים במפורש את ההשפעות של חוק AI של האיחוד האירופי על טכנולוגיית B2B, כולל תוכנת רכש. הגישה מבוססת הסיכון פירושה שספקים ומשתמשים בכלי רכש AI כפופים לחובות בדיקה ותאימות שונות. על מנהל הרכש לעבוד בשיתוף פעולה הדוק עם מחלקות משפטיות ו- IT על מנת להעריך את ההתאמה של כלי AI. לספקי AI העוסקים באופן יזום בדרישות הרגולציה הללו ומשלבים פונקציות לשקיפות, ביקורת והגנה על נתונים יהיו בעלי יתרון תחרותי. זה משפיע גם על סעיפים חוזיים עם ספקי AI.

הטבלה הבאה מסכמת את האתגרים והשיקולים החשובים ביותר בעת יישום AI ברכש:

אתגרים ושיקולים מרכזיים ביישום AI ברכש

אתגרים ושיקולים מרכזיים ביישום AI בתמונת רכש: xpert.digital

יישום AI ברכש מביא אתגרי מפתח שונים הדורשים אסטרטגיות פתרונות מחושבות היטב. בתחום הנתונים, היעדר איכות נתונים, זמינות ושילוב וכן ממגורות נתונים קיימות מייצגות בעיות מרכזיות שניתן לטפל בהן על ידי סיום אסטרטגיית נתונים מקיפה, התאמת נתונים שיטתית, השקעות בפתרונות אינטגרציה והקמת ממשל נתונים מוצק.

אתגרים הקשורים בעלויות כוללים עלויות יישום ופיתוח גבוהות כמו גם הכימות הקשה של החזר ההשקעה. זה מומלץ כאן ביישום שלבים, החל משימוש עם ערך גבוה ומורכבות נמוכה, ההגדרה של KPIs ברורים למדידת החזר ROI ובדיקה מדוקדקת של החלטת "קנה לעומת בנייה".

בתחום המיומנויות והצוות, המומחיות הטכנית של הידע והמומחיות של AI חסרים לעיתים קרובות התנגדות לשינויים. גישות הפתרונות כוללות השקעות בהכשרה והחינוך נוסף, ניהול שינויים אפקטיבי, תקשורת ברורה של היתרונות וקידום תרבות של שיתוף פעולה אנושי-KI.

שיקולים אתיים נוגעים להטיה אלגוריתמית וחוסר שקיפות כתוצאה ממערכות "קופסא שחורה". יישום מסגרות ממשל AI, בדיקות הגינות קבועות, השימוש ב- AI הניתן להסבר והבטחת פיקוח אנושי הם צעדים מרכזיים כאן.

לבסוף, יש לקחת בחשבון היבטי אבטחה וימין כגון הגנת נתונים בהתאם ל- GDPR, אבטחת מידע לשימוש בענן, סיכונים על ידי תאימות ACT של CI ו- EU AI. שיתוף פעולה הדוק עם מחלקות משפטיות ו- IT, בחירה מדוקדקת של ספקים, הכללת סעיפי ציות בחוזים ואמצעי אבטחה בסיידר חזקים הם חיוניים לכך.

המלצות אסטרטגיות להצגת AI ברכש

שילוב מוצלח של בינה מלאכותית בתהליכי רכש ובקרה דורש גישה אסטרטגית מחושבת היטב. חברות שרוצות להשתמש ב- AI כדי להגדיל את היעילות שלהן, להפחית את העלויות ולהשיג יתרונות אסטרטגיים צריכים לקחת בחשבון את ההמלצות הבאות.

פיתוח אסטרטגיית מבוא AI לרכש

יישום אד-הוק של כלי AI כמעט ולא מוביל להצלחה. במקום זאת, נדרשת אסטרטגיה מקיפה:

דירוג רמת בגרות דיגיטלית

ראשית, מלאי כנה של בגרותה הדיגיטלית של החברה ובמיוחד על מחלקת הרכש. זה עוזר לזהות חולשות ולציב יעדים מציאותיים.

הגדר יעדים עסקיים ברורים ו- KPI

יש להגדיר בבירור אילו יעדים עסקיים ספציפיים יש להשיג בעזרת שימוש ב- AI (למשל הפחתת עלויות ב- x%, הפחתת זמן התפוקה לימי Z). אינדיקטורים לביצועי מפתח ניתנים למדידה (KPI) חיוניים כדי להמשיך בהצלחה.

תיאום עם האסטרטגיה הדיגיטלית -רחבה של החברה

אסור לשקול את אסטרטגיית ה- AI לרכש בבידוד, אלא יש להכניס לסדר היום של טרנספורמציה דיגיטלית של החברה.

זיהוי יישומים עם יתרונות גדולים

במקום לנסות לשנות הכל בבת אחת, יש לזהות יישומים ספציפיים בהם AI יכול להציע את הערך המוסף הגדול ביותר עם מורכבות נמוכה יחסית. זה יוצר הצלחות מוקדמות ומקדם קבלה.

הוקמו החלטות "קנה לעומת בונה"

חברות צריכות להחליט אם הן רוצה לקנות תוכנת AI סטנדרטית או רוצה לפתח פתרונות בהתאמה אישית. החלטה זו תלויה בגורמים כמו הצורך ביתרונות תחרותיים באמצעות התאמה, הידע הקיים והתקציב.

בשלבים, יישום

גישה צעד -שלבי מפחיתה את הסיכונים ומאפשרת לארגון ללמוד מחוויות ראשוניות ולהתאים את האסטרטגיה במידת הצורך.

מבוא AI מוצלח ברכש הוא פחות שאלה של דחיית טכנולוגיה טהורה כמו גם האוריינטציה האסטרטגית כלפי יעדים עסקיים והבנה ברורה של היכן KI יכול לפתור בעיות ספציפיות או ליצור ערך חדש. המסגרת המוצעת על ידי BCG מתחילה נכון מהערכה של הבגרות הדיגיטלית והבנת החולשות. המלצותיו של מקינזי מדגישות את המיקוד במקרים של שימוש באיכות גבוהה ומזהירים מפני חתירה לשינוי מוחלט באופן מיידי. לחברות המפתחות לוח זמנים אסטרטגי ברור עבור מבוא KI, המותאם להקשר ובגרותם הספציפיים, יש סבירות גבוהה יותר להשיג את התוצאות הרצויות ולהימנע מטעויות יקרות.

יצירת מקרה עסקי ומדידת החזר ה- ROI

כל השקעה בטכנולוגיות חדשות דורשות מקרה עסקי מוצק שכימות את התועלת הצפויה.

הגדרת התרומה הערך של ה- AI

יש להגדיר בבירור איזו תרומה על ה- AI על הרכש - בין אם מדובר בשיפור מצטבר של התהליכים הקיימים או עיצוב מחדש בסיסי של מודלים לרכש.

זיהוי יתרונות מדידים

יש למנות את היתרונות הפוטנציאליים כמו חיסכון בעלויות, יעילות עולה, הפחתת סיכונים, תאימות משופרת וזמני תפוקה מהירים יותר במונחים קונקרטיים ובמידת האפשר, לכמת.

הערכת העלויות

יש להעריך באופן מציאותי את עלויות היישום והתפעול.

מעקב אחר השפעות

לאחר היישום, יש לעקוב אחר ההשפעות הכספיות והיעילות התפעולית ברציפות. דוגמאות לחזר ROI הן עד חמש פעמים החזר ROI למשתמשים מוקדמים, הפחתה בעלויות התפעול ב 10-20% ובחירת ספקים מהירה יותר של 30%.

מקרה עסקי חזק עבור AI ברכש חייב לחרוג מבטיחה מעורפלת של יעילות ולהכיל יעדים ספציפיים, מדידים, בר השגה, רלוונטיים וזמן (חכמים) ו- KPIs. הצורך המודגש להגדיר את "תרומת הערך של AI" וכדי להמשיך בהשפעות הכספיות והיעילות התפעולית הוא מרכזי כאן. הקושי לכמת את היתרונות מראש הופך למקרה עסקי חזק ומבוסס על עדויות חשוב יותר. אבטחת התמיכה מהניהול והתקציב ליוזמות AI תלויה במידה רבה במקרה עסקי משכנע שמסביר בבירור את ההחזר על ההשקעה הצפוי ואת הערך האסטרטגי.

התייחסות לממשל נתונים ותנאי מסגרת אתית

הטיפול האחראי בנתונים ועמידה בעקרונות אתיים הם בעלי חשיבות מכרעת במבוא KI.

הקמת נוהלי ממשל נתונים חזקים

זה כולל הבטחת איכות נתונים, יושרה, אבטחה והגנה על נתונים.

יישום מסגרות ממשל AI

אלה צריכים להגדיר עקרונות ברורים כמו אחריות, שקיפות, הגינות וניהול סיכונים.

הקמת מועצות אתיקה של AI או ועדות ממשל

גופים אלה צריכים לכלול נציגים מרכש, IT, משפט וניהול סיכונים ולקבוע הנחיות ולבדוק יוזמות AI גדולות יותר.

הגדרת תפקידים ואחריות ברורים

יש לקבוע אחריות ברורה ונתיבי הסלמה להחלטות הקשורות ל- AI.

יישום ביקורות סיכונים

יש להעריך כלי AI חדשים מבחינת דיוק, הטיה, פערי אבטחה והשלכות משפטיות.

הבטחת פיקוח אנושי

כלי AI חייבים לאפשר מנגנונים לבדיקה והתערבות אנושית.

ממשלת AI פרואקטיבית אינה רק חיונית לעמידה בתקנות ולהפחתת הסיכון, אלא גם לפיתוח אמון במערכות AI בקרב עובדים, ספקים ובעלי עניין אחרים. המקור מדגיש כי פחות משליש מהחברות הגדולות מאפשרות שימוש ב- AI בלתי מוגבל בגלל חששות אבטחה ותאימות, מה שהופך את הממשל לעדיפות בראש סדר העדיפויות. זה גם מדגיש אחריות ומבטיח שמנהלי אנוש אחראים להחלטות. חברות המשלבות שיקולים אתיים וממשל חזק באסטרטגיית ה- AI שלהן מההתחלה ממוקמות טוב יותר על מנת להשתמש ביתרונות של AI באחריות ובקיימות ולהימנע ממלכודות פוטנציאליות בקשר להטיה, חוסר שקיפות או שימוש לרעה בנתונים.

קידום שיתוף פעולה אנושי-KI לתוצאות אופטימליות

אין לראות ב- AI כתחליף לעבודה אנושית, אלא ככלי המרחיב ומשפר את כישורי האדם.

הכרה ב- AI ככלי תומך:

AI משמשת לטענת מיומנויות אנושיות, לא להחליף אותם לחלוטין.

תכנון זרימות עבודה שיתופיות:

יש לתכנן תהליכי עבודה בצורה כזו שהם משתמשים באופן אופטימלי בחוזקות של אנשים (חשיבה ביקורתית, אמפתיה, פסקי דין אתיים מורכבים) ו- AI (עיבוד נתונים, זיהוי מדגם, מהירות).

יישום מערכות "אנושי-בולאה" (HITL):

אלה מאפשרים לאנשים לכוון את החלטות ה- AI, לאמת ובמידת הצורך לחפוף.

השקעה בהדרכה וניהול שינויים:

עובדים חייבים להיות מאומנים ולהכין לתפקידים החדשים ושיטות העבודה עם AI.

יישומי ה- AI היעילים ביותר ברכש יהיו אלה המקדמים קשר סימביוטי בין בני אדם ל- AI ויוצרים "כוח עבודה מורחב". המקורות מספקים הסברים מפורטים על HITL ומדגישים את שיתוף הפעולה. גרטנר מצוטט: "חברות שלא מצליחות לשלב AI עם מומחיות אנושית, סיכון, מסתובבות מאחור." מודגש גם הצורך לשקול מחדש כיצד צוותי רכש מתקשרים עם מערכות בשליטת AI. זה דורש שינוי תרבותי לקראת קבלת AI כשותף. על רמת הניהול לקדם מודל שיתופי זה ולהשקיע בפיתוח "יכולת AI" בכל פונקציית הרכש. העתיד אינו נמצא ב- AI או בבני אדם, אלא ב- AI עם האדם.

עתיד הרכש: מערכות אוטונומיות ופיתוח AI

השפעת הבינה המלאכותית על הרכש היא רק בהתחלה. התפתחויות עתידיות מצביעות על שינויים עמוקים עוד יותר, עם הפוטנציאל למערכות אוטונומיות ושילוב של טכנולוגיות פורצות דרך נוספות.

הדרך לרכש אוטונומי וסוכני AI

ההתפתחות באזור AI מצביעה על דרך המובילה מ- AI בסיוע AI- Audmented לתהליכי רכש אוטונומיים שעלולים להיות. סוכני AI, כמו אלה המיועדים, למשל, צפויים להתמודד עם מגוון הולך וגדל של משימות עם עצמאות הולכת וגוברת, למשל. זה כולל צבירת נתונים, יישום משא ומתן, הערכת סיכונים ומעקב אחר התאמת ESG. חזיונות של שרשראות אספקה ​​"ריפוי עצמי", שיכולות להסתגל באופן אוטונומי להפרעות, להשיג קווי מתאר. בתרחיש כזה, תפקידי צוותי הרכש יכולים להשתנות לאלה של "אדריכלי ערכים" המעצבים את האסטרטגיות הכלליות, אשר מיושמות אז על ידי ליבת AI דיגיטלית.

עם זאת, התפתחות זו למערכות אוטונומיות קשורה לאתגרים ניכרים. זה כולל את ההיבטים שנדונו כבר באיכות הנתונים וניהול שינויים, אך גם שאלות אתיות ספציפיות בהתמודדות עם AI מכריע באופן אוטונומי, היבטי אבטחת סייבר ושאלות משפטיות מורכבות הנוגעות לחבות לפעולות של סוכנים אוטונומיים. רכש אוטונומי, אף שהוא עדיין מושג מתעורר, מייצג את הפוטנציאל לטווח הארוך של AI לניהול מחזורי רכש שלמים עבור קטגוריות או משימות מסוימות עם מינימום התערבות אנושית. זה מעלה שאלות עמוקות לגבי התחייבות האחריות, המסגרת המשפטית ליכולתם של AI והעתיד נדרשו מיומנויות של מומחי רכש העשויים להפוך למעצבים ומשגיחים של מערכות אוטונומיות אלה. לחוק ה- AI של האיחוד האירופי ישפיעו גם באופן משמעותי על השימוש במערכות אוטונומיות כה גבוהות.

תפקידם של אונטולוגיות וסטנדרטים של נתונים (למשל אונטולוגיה של אפרוקציה, GS1)

על מנת שמערכות AI יפתחו את מלוא הפוטנציאל שלהן, במיוחד בסביבות ברשת, פורמטים של נתונים סטנדרטיים וסביבת חצי הם חיוניים. אונטולוגיות וסטנדרטים של נתונים ממלאים תפקיד מפתח ביכולת ההפעלה הדדית של AI.

• אונטולוגיית ה- eProcourment (EPO), שפותחה על ידי משרד הפרסומים של האיחוד האירופי, נועדה ליצור בסיס סמנטי רשמי לנתונים ברכש ציבורי. זה מבטיח מונחים, הגדרות ומערכות יחסים עקביים ונועד לכסות את כל תהליך הרכש מההודעה לתשלום.
• סטנדרטים רחבים יותר כמו אונטולוגיות ליבה נפוצות (CCO) והאונטולוגיה הפורמלית הבסיסית (BFO) מציעים מסגרת לייצוג ידע ולפעילות פנים נתונים בתחומים שונים.
• תקני GS1 מציעים מערכת אוניברסלית לזיהוי מוצרים (למשל GTINs, Barcodes), כדי להבטיח דיוק נתונים, עקיבות וחילופי מידע חלקים ברשתות האספקה. הם תומכים ביישומי AI על ידי מתן נתוני מוצר מובנים וניתנים לאימות ומאפשרים טכנולוגיות כמו תאומים דיגיטליים או שילוב של blockchain.

סטנדרטים אלה יכולים לשפר את איכות הנתונים עבור מערכות AI, להקל על חילופי נתונים בין מערכות וארגונים שונים ובכך לתמוך בניתוחים ואוטומציה תובעניים יותר. עם התפשטותה הגוברת של AI, הצורך באונטולוגיות ותקני נתונים חזקים הופך להיות חשוב יותר ויותר כדי להבטיח שמערכות AI יכולות לתקשר ביעילות, לפרש נתונים בעקביות ולפעול באמצעות פלטפורמות וארגונים שונים. אונטולוגיה של אפרוקציה עוסקת ישירות בפער יכולת ההפעלה הדדית. תקני GS1 מספקים את "בסיס הייחוס המשותף" ואת "אבני הבניין" לפעולות AI ברשתות האספקה. ללא סטנדרטים כאלה, מערכות AI מסתכנות בפעילות בממגורות נתונים או לפרש נתונים בצורה שגויה. ההנחה של סטנדרטים אלה תהיה מכרעת על מנת לנצל את מלוא הפוטנציאל של ה- AI בעת יצירת מערכות אקולוגיות רכש ממש מחוננות ואינטליגנטיות. זה יכול לדרוש שיתוף פעולה עם תעשייה והשקעות ביוזמות סטנדרטיזציה של נתונים.

טכנולוגיות מתפתחות (סקירה קצרה: מחשוב קוונטי, DAOS)

בנוסף לטכנולוגיות ה- AI שהוקמו כבר, התפתחויות משבשות אחרות מתעוררות באופק שיכולות להשפיע על מערכת הרכש בטווח הארוך:

מחשוב קוונטי

טכנולוגיה זו טומנת בחובה פוטנציאל לפתור בעיות אופטימיזציה מורכבות במיוחד שאינן ניתנות להשגה למחשבים קלאסיים. בתחום הלוגיסטיקה והרכש, הדבר יכול לחולל מהפכה באופטימיזציה של מסלול, תחזית דרישה וניהול מחסנים על ידי ניתוח כמויות אדירות של נתונים ומשתנים בו זמנית. למרות שמחשוב קוונטי עדיין נמצא בשלב מוקדם של פיתוח, חברות צריכות להתחיל להפוך את "מוכנות לקוונטים" ולצפות בהתפתחויות.

ארגונים אוטונומיים מבוזרים (DAOS)

DAOs הם קהילות המונחות על ידי חברים המנוהלים על ידי תוכנות מחשב מבוזרות וטכנולוגיית blockchain. ניתן להשתמש בהם ליצירת מערכות ניהול שרשרת אספקה ​​שקופות, אוטומטיות ומבוקרות במשותף. עם זאת, המצב החוקי והיישום המעשי לרכש הם עדיין ניסיוניים במיוחד וקשורים למכשולים ניכרים.

למרות שמחשוב קוונטי ו- DAOs הם עדיין משמשים עוד יותר ליישום הרחב ברכש, הם מייצגים כוחות משבשים שיכולים לשנות באופן מהותי את כישורי האופטימיזציה לטווח הארוך ואת המודלים הארגוניים. היכולת של מחשוב קוונטי לפתור בעיות מורכבות הרבה מעבר ליכולת של מחשבים קלאסיים עשויה לאפשר יעילות חסרת תקדים עולה. DAOs מציעים מודל ממשל אחר רדיקלי שניתן ליישם תיאורטית על קונסורציוני רכש מבוזרים או על מימון שרשראות האספקה. ראיית הנולד האסטרטגית מחייבת את מנהלי הרכש להיות מודעים לטכנולוגיות אלה, גם אם מבוא מיידי אינו אפשרי. התבוננות בפיתוחם וביישומים הפוטנציאליים שלהם יכולה ליידע מאמצי תכנון וחדשנות לטווח הארוך.

רכש 4.0: כאשר בינה מלאכותית הופכת את הקניות לנהג ערך אסטרטגי

שילוב של בינה מלאכותית הופך את ניהול הרכש, רכישה ובקרה באופן מהותי ומעביר פונקציות אלה מצרכים תפעוליים ועד נהגי ערך אסטרטגיים בחברה. כלים הנתמכים ב- AI מציעים פוטנציאל להגדיל את היעילות, לייעל את העלויות, לניהול טוב יותר סיכונים ולקבל החלטות מבוססות יותר מבוססות נתונים.

הניתוח של Accio.com הראה כי הפלטפורמה עם הגישה המבוססת על AI שלה, בפרט באמצעות פונקציות כמו "התאמה מושלמת" ו"השוואה סופר "וכן שימוש בטכנולוגיות כמו LLMs וגרשי ידע, שוברת דרכים חדשניות במציאת מקורות וניהול ספקים. במיוחד עבור חברות קטנות ובינוניות (SME), Accio.com יכול להיות משאב יקר ערך על מנת לנווט במורכבות של שוקי הרכש העולמי ולקבל גישה לרשת ספקית רחבה. הפלטפורמה ממקמת את עצמה ככלי שלא רק מחפש, אלא גם ממושג ומסלל את הדרך מהרעיון למימוש.

בהשוואה לסוויטות ארגוניות מבוססות כמו SAP Ariba או Coupa, המכסים לעתים קרובות תהליכים מקיפים מקצה לקצה, וכלים מיוחדים כמו Scoutbee לניתוח הספקים העמוק, נראה כי Acci.com תופסת נישה, פונקציות המקור החכמות עם דגש חזק על שלב ייצור הרעיון ושילוב אלקטרוני פוטנציאלי המחובר. בהשוואה לספריות ספקים מסורתיות כמו WLW.DE, Accio.com מציע ערך מוסף משמעותי באמצעות אינטראקטיביות, ניתוח נתונים עמוק יותר ותמיכה אסטרטגית.

עם זאת, השימוש ב- AI ברכש אינו מהווה הצלחה בטוחה. יש לטפל באתגרים ביחס לאיכות הנתונים וזמינות, עלויות יישום, התאמות הסמכה הכרחיות בעובדים וכן בשיקולים אתיים ביחס להטיה אלגוריתמית ושקיפות. יש חשיבות מכרעת בהיבטי הבטיחות והגנת נתונים, במיוחד לאור תקנות חדשות כמו חוק AI של האיחוד האירופי.

עתיד הרכש יהיה בהכרח יותר מבוקר, אינטליגנטי ושיתופי פעולה - הן בין מערכות והן בין בני אדם למכונה. נקבע הדרך לעבר תהליכי רכש אוטונומיים או אפילו אוטונומיים, הנתמכים על ידי סוכני AI וניתוחים מתקדמים. סטנדרטיזציה של נתונים על ידי אונטולוגיות כמו אונטולוגיה של אפרוקרטמנט או תקני GS1 תמלא תפקיד חשוב בהבטחת יכולת פעולה הדדית ואיכות הנתונים.

המסע של AI ברכש הוא פיתוח מתמשך, ולא יישום אחד. למידה רציפה, התאמה לאפשרויות טכנולוגיות חדשות והתמקדות בחדשנות אחראית הם המפתח להצלחה בת -קיימא. חברות המקדמות תרבות של זריזות ושיפור מתמיד בפונקציות הרכש שלהן יוצבו בצורה הטובה ביותר על מנת לנווט ביעילות ולהשתמש בנוף ה- AI המתפתח. ההחלטה היא לא אם יש להציג AI, אלא כיצד זה יכול לקרות אסטרטגית ואחראית כדי להשיג יתרון תחרותי אמיתי. כלים כמו Accio.com יכולים, אם הם מיושמים בקפידה ומיישמים כחלק מאסטרטגיה ברורה, לתמוך בארגונים בבניית פעולות רכש יעילות יותר, עמידות יותר וערכות יותר.

☑️ תמיכה ב- SME באסטרטגיה, ייעוץ, תכנון ויישום

☑️ יצירה או התאמה מחדש של אסטרטגיית AI

פיתוח עסקי חלוץ

קונרד וולפנשטיין

אני שמח לעזור לך כיועץ אישי.

אתה יכול ליצור איתי קשר על ידי מילוי טופס יצירת הקשר למטה או פשוט להתקשר אליי בטלפון +49 89 674 804 (מינכן) .

אני מצפה לפרויקט המשותף שלנו.

Xpert.Digital הוא מוקד לתעשייה עם מיקוד, דיגיטציה, הנדסת מכונות, לוגיסטיקה/אינטרלוגיסטיקה ופוטו -וולטאים.

עם פיתרון הפיתוח העסקי של 360 ° שלנו, אנו תומכים בחברות ידועות מעסקים חדשים למכירות.

מודיעין שוק, סמוקינג, אוטומציה שיווקית, פיתוח תוכן, יחסי ציבור, קמפיינים בדואר, מדיה חברתית בהתאמה אישית וטיפוח עופרת הם חלק מהכלים הדיגיטליים שלנו.

אתה יכול למצוא עוד בכתובת: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus