Интелигенција за проналажење извора: Зашто се 89% купаца у B2B сегменту ослања на вештачку интелигенцију – и даље тражи људску стручност

Човек против машине? Савршено окружење за глобално тржиште набавки

Глобална B2B набавка пролази кроз невиђену трансформацију. Токсична мешавина геополитичких тензија, рањивих ланаца снабдевања и строгих ESG захтева приморава компаније да радикално преиспитају своје стратегије снабдевања. Вештачка интелигенција (ВИ) се позиционира као наводни спасилац у овој нестабилној ери, обећавајући брзу анализу података, огромне уштеде трошкова и потпуно аутоматизоване процесе за неколико секунди. Преовлађујући наратив је да ће они који игноришу овај технолошки скок бити заостали. Међутим, еуфорија која окружује алгоритамску свемоћ открива опасну слепу тачку. ВИ системи изглађују нијансе, филтрирају есенцијалне емпиријске податке и не успевају управо тамо где је то најважније у сложеном свету набавки: у изградњи истинског поверења и процени непредвиђених криза. Овај чланак истражује зашто машинско савршенство може брзо постати конкурентски недостатак, зашто је истинска аутентичност валута будућности и како стратешка синтеза ВИ вођене подацима и људског просуђивања чини основу за успешно глобално снабдевање сутрашњице.

Зашто људска стручност остаје незаменљива на глобалном тржишту B2B набавки – и зашто углачано савршенство вештачке интелигенције постаје конкурентски недостатак

Ново подручје напетости: машине за податке наспрам тржишне интелигенције

Глобалне B2B набавке су претрпеле више промена у последње три године него у претходне две деценије. Конвергенција поремећаја у ланцу снабдевања повезаних са пандемијом, брзо сазревање генеративне вештачке интелигенције, строжи ESG прописи и фундаментална генерацијска промена у одељењима за набавку покренули су динамику која ниједну компанију не оставља нетакнутом. Дигиталне платформе обећавају потпуно аутоматизовано упаривање добављача за сате уместо недеља, системи вештачке интелигенције анализирају милионе података у реалном времену, а аутономни агенти за набавку преговарају о понудама без људске интервенције. Они који се и даље ослањају на искључиво аналогне процесе у овом окружењу несумњиво губе тло под ногама.

Али ова еуфорија која окружује алгоритамску свемоћ ствара слепу тачку која може бити скупа за компаније у глобалном снабдевању. Системи вештачке интелигенције изглађују разлике, изједначавају личности и производе беспрекоран просечан консензус. Они који се ослањају искључиво на машински генерисане обавештајне податке о набавкама ризикују да изгубе управо оно што је важно на нестабилним тржиштима: способност доношења процена заснованих на контексту, неговања односа и тумачења сигнала које ниједан скуп података не обухвата.

Топографија глобалног тржишта јавних набавки у 2026. години

Структурне силе које данас обликују глобално тржиште јавних набавки су вишеслојне и, у неким случајевима, контрадикторне. С једне стране, ту је континуирана доминација Кине: упркос царинским претњама и геополитичким тензијама, две трећине компанија широм света планирају да одрже или чак прошире своје пословање са Кином у 2025. години. Кина игра кључну улогу, посебно у области елемената ретких земаља и сировина за дигитализацију и енергетску транзицију; за производе рафинерије, Немачка и ЕУ тренутно имају мало могућности да се ослоне на Кину. Ово није краткорочна зависност, већ структурна основа која се, упркос европским контра-покретима, може померати само споро.

С друге стране, тржишта роба су под континуираним притиском. Геополитичке тензије, структурне промене и високи трошкови настављају да обликују глобална тржишта роба. Тржиште бакра је доживело екстремне флуктуације цена у другом кварталу 2025. године: Након пада на 8.540 долара по тони у априлу, цена је достигла годишњи максимум од 10.100 долара по тони у јуну – скок који директно одражава ескалацију трговине изазвану америчким тарифама до 50 процената на увоз бакра. Алуминијум послује у сличном нестабилном окружењу: глобалне залихе у јуну 2025. године биле су око 67 процената ниже него претходне године, док геополитички развоји и америчке тарифе изазивају додатне поремећаје на тржишту.

Ова нестабилност није привремена појава. За набавку робе, то значи да ценовни и валутни ризици расту паралелно и да се одлуке морају доносити под већим временским притиском. У овим условима, информације у реалном времену и алати за анализу података постају све важнији за доношење информисаних и флексибилних одлука. Међутим, подаци у реалном времену нису сами по себи разумљиви; они захтевају тумачење.

Ниршоринг, Френдшоринг и нова географија поверења

На питање како се компаније носе са овом крхкошћу, појављује се јасан одговор: кроз географско реструктурирање својих ланаца снабдевања. У светлу геополитичких криза, 80% компанија за производњу робе широке потрошње и малопродаје у Немачкој поново се више фокусира на регионално снабдевање, а 83% улаже у такозвани „френдшоринг“ – концентришући се на добављаче у политички савезничким земљама. У пракси, „ниршоринг“ често значи пресељење производних капацитета у Источну Европу, Турску или Северну Африку, што резултира знатно краћим роковима испоруке и повећаном брзином реаговања, али и поставља нове захтеве за граничне процесе, царињење и инфраструктуру.

Ово „френдшоринг“ је много више од логистичког прилагођавања. То је геополитичка ризична одлука која дубоко утиче на основне пословне операције. Реорганизација ланаца снабдевања дуж политичких оса поверења захтева темељ регионалног знања, мрежа и културне компетенције коју ниједан алгоритам не може спонтано да обезбеди. Диверзификација добављача ради смањења зависности од појединачних региона и земаља је стратешки одговор на дестабилизоване глобалне ланце снабдевања – и претпоставља знање коме веровати. Поверење се не гради на подацима, већ на искуству.

Европски креатори политике реагују Законом о критичним сировинама: Са минималним квотама од 10 процената за домаћу екстракцију стратешких сировина, 40 процената за прераду и 25 процената за рециклажу до 2030. године, ЕУ поставља јасне критеријуме за самодовољно снабдевање сировинама. Велике компаније са више од 500 запослених и преко 150 милиона евра годишњег прихода су обавезне од 24. маја 2025. године да спроводе процену ризика свог ланца снабдевања сировинама сваке три године. Ово ствара структурне захтеве за усклађеност који захтевају детаљну анализу и познавање тржишта – а не само агрегирање података.

Шта вештачка интелигенција заправо може да постигне у процесу набавке

Моћ вештачке интелигенције у набавкама је стварна и импресивна. Системи вештачке интелигенције следеће генерације користе моделе великих језика да би контекстуално разумели захтеве за набавку, користе графичке базе података за мапирање односа са добављачима и континуирано побољшавају квалитет подударања кроз учење са појачањем из повратних информација корисника. Оно што је некада трајало недељама – од дефинисања захтева и идентификације добављача до ужег избора – сада се може постићи за сате. 74 одсто менаџера набавки планира да повећа своја улагања у аутоматизацију до 2026. године, а аутоматизација може смањити време циклуса и до 50 одсто.

У области оптимизације трошкова, вештачка интелигенција даје опипљиве резултате. Према BCG анализи, доследна употреба вештачке интелигенције може постићи уштеде до 5 процената у директној набавци и 15 процената у индиректној набавци. вештачка интелигенција смањује трошкове набавке идентификовањем неефикасне потрошње, подржавањем динамичког одређивања цена и јачањем преговора са добављачима. Кроз праћење у реалном времену и предиктивну аналитику, вештачка интелигенција рано открива потенцијалне ризике код добављача, омогућавајући проактивно управљање поремећајима. B2B компаније имају користи од до 50 процената већих стопа закључивања послова кроз имплементацију коју подржава вештачка интелигенција – под условом да је квалитет основних података довољан. Ово последње упозорење је кључно.

Вештачка интелигенција аутоматизује задатке који одузимају много времена, као што су истраживање, анализа, преглед уговора и усклађивање фактура. Побољшава квалитет одлука кроз препознавање образаца у великим скуповима података о набавци, подржава тачније прогнозе и олакшава ране процене ризика. Тимови за набавку могу боље да процене односе са добављачима јер вештачка интелигенција континуирано прати учинке, поузданост и ризике. Додата вредност је очигледна и не треба је потцењивати.

Систематска ограничења машински заснованих обавештајних података о набавкама

Упркос овим индикаторима учинка, вештачка интелигенција у B2B набавкама сусреће се са структурним ограничењима која се често потцењују у пракси. Прво и најосновније ограничење тиче се способности формирања судова у ситуацијама које немају историјске преседане. Вештачка интелигенција може да анализира, структурира, сумира и формулише информације – али права оријентација настаје само кроз свесну мисао и људско просуђивање. У преговорима где репутација, историја односа и културни контексти играју улогу, алгоритми само представљају просечно понашање прошлих трансакција.

Друго ограничење је феномен алгоритамског изравнавања. Генеративни системи вештачке интелигенције теже неутралности, изглађујући разлике док не остане само површински просек. У платформама за набавку које користе вештачку интелигенцију за препоруке добављача, ово доводи до систематског филтрирања јаких карактеристика разликовања. За алгоритам, све без структуриране тачке података једноставно не постоји. Компаније које се ослањају на листе препорука генерисане од стране вештачке интелигенције стога редовно пропуштају добављаче који, иако немају савршено дигитално присуство, поседују ретко тржишно знање или привилеговане мреже добављача.

Трећа граница се тиче поверења и изградње односа. Седамдесет процената купаца у пословном сектору преферира добављаче са јасном, отвореном комуникацијом, посебно у временима неизвесности. Ова врста поверења се не гради само на технологији, већ на транспарентним процесима и одговорном руковању подацима. У одлукама о набавци у пословном сектору, које често укључују значајна улагања и дугорочне обавезе, 72 процента доносилаца одлука консултује најмање три различита референтна извора пре него што саставе ужи избор новог добављача. Овај процес провере је инхерентно људски: разговор са колегама, консултације са стручњацима и процена личних искустава.

Коначно, постоји и четврто, мање дискутоване ограничење: зависност од квалитета података. Ако је квалитет улазних података лош, чак ће и најсофистициранија вештачка интелигенција произвести погрешне препоруке. Око 18 процената B2B добављача и даље не види конкретне примене за вештачку интелигенцију у својим организацијама. Иако демократизација напредне интелигенције у јавним набавкама путем вештачке интелигенције ствара нове могућности – посебно за мала и средња предузећа – она такође представља изазове у областима квалитета података, трошкова, недостатка вештина и етичких разматрања која се морају пажљиво решити.

Најсавременији теретни авиони, оптимизоване транспортне руте и мултимодални логистички ланци су заменљиви – могу се купити, изнајмити или ангажовати спољне сараднике. Оно што се новцем не може купити су директни контакти са произвођачима у перуанским рудницима, поуздани односи снабдевања у земљама ЗНД и године изграђеног поверења на тржиштима која су непозната странцима. Одлучујућа конкурентска предност у глобалној трговини робом не лежи у транспорту робе од тачке А до тачке Б, већ у сазнању одакле роба долази, ко је производи и како јој приступити пре него што други уопште знају да тржиште постоји. Ко год поседује мрежу, тај одређује цену. Сви остали је плаћају.

Више информација овде:

• Интегрисана кућа за снабдевање и трговину: Сировине, глобално снабдевање и трговина

Аутентичност као конкурентски фактор: Шта уништава углађени језик вештачке интелигенције

Иако вештачка интелигенција несумњиво постиже повећање ефикасности у оперативним набавкама, нови проблем се јавља у области позиционирања на тржишту и изградње поверења: инфлација заменљивог садржаја. Што више компаније користе текстове генерисане вештачком интелигенцијом, евалуације добављача и комуникационе модуле, информационо окружење постаје хомогеније – и вреднији постају они који говоре из сопственог суда, искреног искуства и јасне личности.

Према недавној студији компаније Носто, 86 одсто потрошача каже да је аутентичност кључна при одлучивању које брендове подржати. Ова динамика је још израженија у B2B контексту. B2B одлуке о куповини су сложене, дугорочне и подразумевају високе трошкове. Поверење одређује да ли се поруџбине додељују, претпоставља се толеранција на ризик и дају се препоруке. Аутентичност, поузданост и стручност су неопходни за одрживе односе са купцима. У свету где чак и лидери на тржишту могу постати невидљиви због система вештачке интелигенције, јер су подаци о њиховим производима скривени у PDF-овима или постоје контрадикторне информације између њихове веб странице и саопштења за штампу, доследна суштина постаје стратешка предност.

Тврдње о позиционирању које нису поткрепљене одговарајућим достигнућима и истинским стручним знањем брзо се разоткривају као невероватне. Такође важи и обрнуто: они који заиста поседују ретку стручност у одређеним областима индустрије и комуницирају је са истинским стилом, уместо да је крију иза језика углађеног вештачком интелигенцијом, постижу диференцијацију која се не може алгоритамски реплицирати. Искреност и транспарентност су неопходни за изградњу поверења, а купци брзо препознају да ли је неко заиста посвећен партнерској сарадњи или једноставно користи оптимизован језик.

Стратешка конфигурација интелигенције за снабдевање: човек и машина

Право питање није да ли је вештачка интелигенција или људска стручност боља у глобалном снабдевању. Већ како се оба елемента могу конфигурисати да се оптимално допуњују. 71 одсто компанија планира да у будућности ближе сарађује са ИТ консултантима за снабдевање, делимично како би боље представљале своје интересе добављачима услуга у облаку. Ово одражава фундаментално разумевање да дигитална трансформација не функционише оптимално без људског вођства и надзора.

Најпродуктивнији приступ изгледа овако: вештачка интелигенција преузима задатке који захтевају много података, понављају се и критичне су за брзину – праћење тржишних цена, базе података добављача, рана упозорења на ризике и провере усклађености. Људска стручност се бави тумачењем зависним од контекста, изградњом односа, стратешком класификацијом и коначним судом. Одговорност остаје људска, јер свака одлука има последице, а последице увек утичу на људе. Ова подела рада није привремено стање на путу ка потпуној аутоматизацији – то је трајни модел за сложена тржишта.

Иако B2B купци користе генеративне алате вештачке интелигенције као полазну тачку за истраживање, они се све више окрећу колегама, стручњацима и самим добављачима како би потврдили резултате ових алата. Ова промена је фундаментална: вештачка интелигенција може да се носи са почетним нивоом прикупљања информација, али одлуке у изазовним ситуацијама набавке – преговарање током несташице робе, промена добављача у политички осетљивим регионима, процена дугорочне поузданости – захтевају оно што вештачка интелигенција не може структурно да пружи: уграђено знање изведено из животног искуства у одређеним индустријама и на одређеним тржиштима.

Стручност у индустрији као непоновљива предност

Оно што се често занемарује у актуелној дебати о поремећајима у вештачкој интелигенцији јесте да се специфично знање о домену на нишним индустријским тржиштима не може заменити подацима за обуку. Машинство, енергетска инфраструктура, интралогистика – то су области где развој тржишта, регулаторни сигнали и технолошке путање захтевају године анализе пре него што било какве процене буду поуздане. Тржишта сировина за критичне минерале као што су литијум, кобалт или ретки земни елементи прате геополитичку логику која застарева брже од било ког историјског скупа података.

B2B набавка у овим секторима је заснована на поверењу. Дуготрајни процеси доношења одлука који укључују више доносилаца одлука на страни клијента захтевају детаљну анализу. Недоследности између различитих комуникационих канала могу брзо поткопати кредибилитет позиционирања. Доследност – у језику, процени и ставу – не може се генерисати алгоритамски; она је резултат истинског уверења и чврсте стручности. У енергетском сектору, на пример, одлуку не доноси добављач са најбољим SEO профилом, већ онај чијем се стручном знању верује и за кога се верује да ће деловати на одговарајући начин чак и у непредвиђеним ситуацијама.

Овоме се додаје и тимска димензија. Добро координисан тим стручњака из различитих B2B области – машинства, енергетике, дигиталног пословања, логистике – може успоставити везе које остају невидљиве за једног стручњака или искључиво за систем вођен подацима. Међуфункционална стручност је сировина за прикупљање информација у најправом смислу: не пука обрада података, већ умрежено размишљање преко индустријских, технолошких и тржишних граница.

Видљивост у ери алгоритамске преселекције

Још један аспект који све више ставља компаније на B2B тржишту под притисак: 89% B2B купаца већ користи вештачку интелигенцију у свом процесу набавке. За њих, свако ко промаши резултате једноставно не постоји. Недавна студија компаније TrustRadius показује да 72% доносилаца одлука током свог истраживања наилази на прегледе засноване на вештачкој интелигенцији, а 90% њих приступа наведеним изворима како би проверило информације. То значи: Прва фаза селекције је алгоритамска, друга је људска – и управо у овој другој фази је прави суштински садржај пресудан.

Генеративни системи вештачке интелигенције имају за циљ да остану неутрални, изглађујући неслагања како би постигли чињенични просек. За стручњаке за набавке и платформе са истинским знањем о нишним тржиштима, ово представља прилику, а не претњу. Они који поседују структуриран, суштински и прецизан садржај о одређеним темама – тржиштима робе, поређењима трговинских платформи, добављачима машинства, усклађености са ESG стандардима – биће преференцијално цитирани од стране система вештачке интелигенције, надмашујући генералисте са површним садржајем. Видљивост у ери вештачке интелигенције није питање буџета, већ питање дубине.

ESG, усклађеност и нова димензија етичке набавке

Регулаторни развој је фундаментално променио захтеве за глобалне набавке. Закон ЕУ о критичним сировинама, CSDDD и Закон о спречавању присилног рада Ујгура у САД – ови прописи обавезују компаније да активно прате и обезбеђују транспарентност у својим ланцима снабдевања, далеко изван традиционалних ревизија добављача. Дигитализовани ланци снабдевања су двоструко транспарентнији и 30 процената тачнији од својих недигитализованих пандана, али буџетска ограничења и променљиви приоритети ометају напредак многих компанија.

Скривена опасност не вреба у познатом, већ у невидљивом: текуће санкције између ЕУ и Кине, изненадни поремећаји у ланцу снабдевања, зависност од сировина које могу постати недоступне током политичких тензија и растући сајбер ризици у критичној инфраструктури. Главном службенику за набавке, задуженом за предвиђање ових невидљивих ризика, моделирање сценарија и успостављање проактивних стратегија набавки, потребно је више од пуке контролне табле. Тишина није знак безбедности, већ сигнал упозорења. И овде је људско расуђивање незаменљиво – не зато што вештачка интелигенција не може да генерише сценарије, већ зато што је одмеравање последица поступака чин одговорности који се не може делегирати.

Одрживост у ланцу снабдевања 83 одсто немачких компанија види као конкурентску предност – међутим, само 57 одсто је покренуло одговарајуће иницијативе за стварну реализацију ове тежње. Овај јаз између тежње и стварности карактеристичан је за фазу трансформације у којој оперативни захтеви и даље засенчавају стратешка опредељења.

Синтеза: Прикупљање обавештајних података као комбинација података и процене

Оно што нас пракса учи је и отрежњујуће и инспиративно: Ниједна страна – ни машина вођена искључиво подацима нити изоловани стручњак – не може да пружи квалитет који глобално тржиште јавних набавки, у својој тренутној сложености, захтева. Синтеза је једини одрживи пут. Вештачка интелигенција пружа брзину, дубину података и скалабилност. Људска стручност пружа контекст, поверење и способност да се правилно протумачи неочекивано.

Интелигенција у проналажењу набавки, у свом најправеднијем смислу, стога није технологија, већ компетенција – организациона способност која комбинује структурирану анализу података са добрим разумевањем тржишта, истинским мрежама и јасним вредностима. Ова комбинација се не може произвољно репродуковати. Она се развија током времена, кроз искуство на одређеним тржиштима, кроз грешке и исправке, кроз успостављене односе и кроз дубинско знање индустрије. У ери када су системи вештачке интелигенције способни да аутоматизују генеричке услуге набавке за неколико минута, трајна конкурентска предност не лежи у самој аутоматизацији, већ у ономе што се не може аутоматизовати: аутентична компетенција, личност и добро успостављена интеракција различитих стручних знања у областима унутар тима.

Компаније које ово разумеју користе вештачку интелигенцију онаквом каква јесте: моћан алат у искусним рукама. Ништа више, али и ништа мање.

Било би ми драго да вам будем лични саветник.

Konrad Wolfenstein

Имејл: wolfenstein@xpert.Digital

ЛинкедИн

 

 

Фокус индустрије: B2B, дигитализација (од AI до XR), машинство, логистика, обновљиви извори енергије и индустрија

Више информација овде:

• Експертски пословни центар

Тематски центар који нуди увиде и стручност:

• Платформа знања која покрива глобалне и регионалне економије, иновације и трендове специфичне за индустрију
• Збирка анализа, увида и основних информација из наших кључних области фокуса
• Место за стручност и информације о актуелним дешавањима у пословању и технологији
• Чвориште за компаније које траже информације о тржиштима, дигитализацији и иновацијама у индустрији