AI destekli tedarik yönetimi, satın alma ve kontrol etme: Accio.com ve pazar alternatiflerinin analizi

Yönetim için: Küçük ve orta ölçekli işletmelere büyük şirketlerin satın alma gücünü veren yapay zeka platformu

Modern tedarikte yapay zekanın (YZ) stratejik önemi hızla artmaktadır. YZ teknolojileri, geleneksel satın alma süreçlerini dönüştürerek önemli verimlilik artışları, maliyet tasarrufları ve veriye dayalı karar verme olanağı sağlamaktadır. Bu rapor, özellikle Accio.com platformu olmak üzere, YZ destekli araçların tedarik yönetimi, satın alma ve kontrol yeteneklerini analiz etmektedir. Accio.com, Büyük Dil Modelleri (LLM) ve bilgi grafikleri gibi teknolojilerden yararlanarak karmaşık tedarik süreçlerini basitleştirmeyi amaçlayan YZ tabanlı bir B2B platformu olarak konumlanmaktadır. Accio.com'un temel avantajları arasında, özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ'ler) için değerli olabilecek fikir üretme ve tedarikçi seçimi için "Mükemmel Eşleşme" ve ürün karşılaştırması için "Süper Karşılaştırma" gibi özellikler yer almaktadır.

Rapor, Accio.com'un diğer yerleşik yapay zeka araçlarına ve geleneksel tedarikçi dizinlerine kıyasla benzersiz satış noktalarını vurguluyor. Accio.com gibi platformların gelişmiş tedarik zekasını demokratikleştirebileceğini açıkça ortaya koyuyor. Bu, geleneksel olarak kapsamlı pazar araştırması ve tedarikçi durum tespiti için kaynaklardan yoksun olan KOBİ'ler için yeni fırsatlar yaratıyor ve tedarik zincirlerindeki rekabet gücünü artırabilir. Bununla birlikte, bu tür yapay zeka çözümlerinin uygulanması, veri kalitesi, maliyetler, beceri açıkları ve dikkatlice ele alınması gereken etik hususlar da dahil olmak üzere zorluklar da sunmaktadır. Satın alma ve kontrol rollerinin, manuel veri toplamadan uzaklaşarak yapay zeka tarafından üretilen içgörüleri doğrulama ve istisnaları yönetme gibi daha stratejik görevlere doğru evrilmesi bekleniyor.

Tedarik süreçlerinin değişen manzarası: Yapay zekanın yükselişi

Tedarik süreçleri, öncelikle yapay zekanın sürekli gelişimi ve uygulanmasıyla yönlendirilen temel bir dönüşümden geçiyor. Bu teknolojik devrim, yalnızca bireysel süreç adımlarını değil, şirketlerin satın alma, tedarik ve kontrol fonksiyonlarını nasıl yapılandırdığı ve stratejik olarak nasıl uyumlu hale getirdiği konusundaki tüm paradigmayı değiştiriyor.

Yapay zekanın tedarik, satın alma ve kontrol üzerindeki dönüştürücü etkisi

Yapay zekâ, tedarik sürecini öncelikle taktiksel ve maliyet odaklı bir işlev olmaktan çıkarıp, şirket içinde stratejik ve değer odaklı bir ortağa dönüştüren bir katalizör görevi görüyor. Bunun en önemli yönlerinden biri, rutin görevlerin otomasyonudur. Manuel veri girişi, sipariş işleme ve fatura mutabakatı gibi faaliyetler, yapay zekâ sistemleri tarafından verimli bir şekilde ele alınabilir ve insan kaynakları daha yüksek değerli, stratejik görevler için serbest bırakılabilir.

Dahası, yapay zeka destekli analitik, veri kullanımını önemli ölçüde iyileştirir. Şirketler, harcama görünürlüğünün artmasından, maliyet düşürme potansiyelini daha hassas bir şekilde belirlemekten ve riskleri daha erken tespit etmekten faydalanır. Tahmine dayalı analitik, daha doğru talep tahminleri ve pazar trendlerinin değerlendirilmesi, karar verme süreçlerini daha sağlam, veri odaklı bir temele oturtur. Bu, yalnızca daha iyi satın alma koşullarına yol açmakla kalmaz, aynı zamanda yapay zeka sistemlerinin potansiyel aksaklıkları erken aşamada işaret edebilmesi ve alternatif eylem planları önerebilmesi sayesinde daha dinamik ve dayanıklı tedarik zincirlerinin geliştirilmesine de katkıda bulunur.

Tedarik süreçlerinde yapay zekanın uygulanması, mevcut süreçleri optimize etmenin ötesine geçerek tamamen yeni tedarik modellerinin temelini atmaktadır. Gelecekteki ihtiyaçları ve pazar değişikliklerini öngören tahmine dayalı tedarik veya değişen koşullara esnek bir şekilde uyum sağlayan dinamik tedarikçi ekosistemlerinin kurulması gibi kavramlar, ancak yapay zeka sayesinde mümkün olmaktadır. Yapay zekanın, yapay zeka odaklı pazarlar ve otonom ajanlar vizyonunda açıklandığı gibi, küresel tedarik ağlarındaki karmaşık bağımlılıkları modelleme ve proaktif olarak yönetme yeteneği, tedarikin temelden yeniden tasarlanmasına işaret etmektedir. Bu teknolojik fırsatlardan yararlanamayan şirketler, maliyet verimliliği, çeviklik ve stratejik tedarikçi ilişkilerinin kalitesi açısından geride kalma riskiyle karşı karşıyadır. Rekabet avantajı giderek, tedarik fonksiyonları yapay zeka tarafından geliştirilen ve güçlendirilen kuruluşlarda olacaktır.

Tedarik süreçlerinde kullanılan temel yapay zeka teknolojileri (Doğal Dil İşleme, Makine Öğrenimi, GenAI, bilgi grafikleri, yapay zeka ajanları)

Yapay zekâ aracılığıyla tedarik süreçlerinin dönüşümü, genellikle birbirine bağlı çeşitli teknolojilerden oluşan bir portföye dayanmaktadır:

Doğal Dil İşleme (NLP)

Doğal Dil İşleme (NLP), bilgisayar sistemlerinin insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve üretmesini sağlar. Tedarik süreçlerinde NLP, sözleşmeler, tedarikçi yazışmaları ve pazar raporları gibi yapılandırılmamış verileri analiz etmek için kullanılır. İç ve dış iletişim için sohbet botlarına güç verir ve kullanıcıların doğal dilde sorgular oluşturmasına olanak tanıyarak tedarik araçlarının kullanılabilirliğini önemli ölçüde artırır. Sözleşmelerden ilgili maddeleri çıkarmak ve tedarikçi geri bildirimlerindeki duygu analizini yapmak da diğer uygulama alanlarıdır.

Makine Öğrenimi (ML)

Makine öğrenimi algoritmaları, tedarik süreçlerindeki birçok yapay zeka uygulamasının temelini oluşturmaktadır. Büyük veri kümelerinde kalıp tanıma, tahmine dayalı analiz (örneğin, talep tahmini, risk değerlendirmesi), tedarikçi puanlaması ve harcama sınıflandırması için kullanılırlar. Makine öğrenimi modelleri geçmiş verilerden öğrenir ve tahminlerini ve kararlarını sürekli olarak geliştirebilirler.

Üretken Yapay Zeka (GenAI)

GenAI, özellikle LLM'ler aracılığıyla, tedarik sürecinde içerik oluşturmada devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Kullanım alanları arasında teklif taleplerinin (RFQ) tasarlanması, analitik raporların özetlenmesi, sözleşme maddelerinin oluşturulması ve kişiselleştirilmiş tedarikçi iletişimi yer almaktadır. GenAI ayrıca, örneğin argüman hatları veya alternatif senaryolar önererek müzakere stratejilerinin geliştirilmesini de destekleyebilir.

Bilgi grafikleri

Bilgi grafikleri, tedarikçiler, ürünler, pazarlar ve bunların ilişkileri hakkında karmaşık bilgileri yapılandırılmış bir şekilde sunmak için kullanılır. Tedarik ortamına bütünsel bir bakış açısı sağlarlar ve basit veri analizinin ötesine geçen daha derin, bağlamla ilgili içgörüler üretebilirler. Örneğin, Accio.com 200'den fazla sektöre özgü bilgi grafiği kullanmaktadır.

Yapay Zeka Ajanları

Yapay zekâ ajanları, tedarik sürecinde belirli görevleri üstlenebilen (yarı)otonom yazılım varlıklarıdır. Bunlar arasında otomatik tedarikçi aramaları, müzakerelerin yürütülmesi (otonom müzakere ajanlarına bakınız), risklerin izlenmesi ve soruların işlenmesi yer almaktadır.

Bu teknolojilerin gerçek gücü genellikle ancak birlikte çalıştıklarında ortaya çıkar. Örneğin, doğal dil işleme (NLP), bir GenAI uygulamasının alıcının sözleşme taslağı için doğal dildeki talebini anlamasını sağlarken, makine öğrenimi (ML) modelleri geçmiş sözleşme başarılarının analizine dayanarak oluşturulan içeriği iyileştirmeye ve optimize etmeye yardımcı olabilir. Accio.com platformu, karmaşık talepleri ele almak için ML modellerini NLP ve bilgi grafikleriyle birleştirerek bu entegre yaklaşımı göstermektedir. Bu sinerjik etkileşim, gelişmiş yapay zeka çözümleri geliştirmek için çok önemlidir ve bu birleştirilmiş teknolojilerin artan özerklikle çalıştığı "ajansiyel yapay zeka" sistemlerinin yolunu açar. İşletmeler için bu, her teknolojiyi ve aralarındaki bağımlılıkları anlamanın, etkili yapay zeka stratejileri geliştirmek ve doğru araçları seçmek için gerekli olduğu anlamına gelir. Bireysel yapay zeka bileşenlerini izole bir şekilde kullanmak, entegre bir yaklaşımın sahip olduğu dönüştürücü potansiyeli nadiren ortaya çıkaracaktır.

Detaylı inceleme: Accio.com – Yapay zeka destekli tedarik ve kaynak bulma

Accio.com, yapay zekâ kullanımı yoluyla özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ'ler) için tedarik ve kaynak bulma süreçlerini temelden basitleştirmeyi ve optimize etmeyi amaçlamaktadır. Platformun potansiyelini ve pazar konumunu anlamak için platformun, işlevlerinin ve temel teknolojisinin ayrıntılı bir şekilde incelenmesi çok önemlidir.

Temel misyon, vizyon ve platform kimlikleri

Alibaba Grubu tarafından geliştirilen Accio.com platformunun temel misyonu, ürün tedarikini basitleştirmek ve şirketlere ilk fikirden nihai ürüne kadar rehberlik etmektir. Harry Potter serisindeki "Accio" (Latince "Çağırıyorum") büyüsünden ilham alan platform, kullanıcılara ilgili tedarik zinciri kaynaklarına hızlı ve verimli erişim sağlamayı amaçlamaktadır. Bu odak noktası özellikle küresel KOBİ alıcılarını, ticaret acentelerini ve sınır ötesi satıcıları hedeflemektedir.

Accio.com kimliğini üç temel alan üzerinden tanımlar:

• Yapay zekâ destekli bir B2B arama motoru.
• Yapay zekâ destekli bir B2B Wikipedia.
• Uçtan uca bir e-ticaret platformu.

Bu üçlü kimlik, basit bir tedarik aracından çok daha fazlası olma arzusunu vurguluyor. Accio.com, bilgi keşfi (arama motoru), bilgi edinimi (örneğin, piyasa trendleri ve ürün detayları hakkında Wikipedia benzeri bir özellik) ve işlem işleme (e-ticaret platformu) unsurlarını bir araya getiren, B2B ticareti için entegre bir ekosistem oluşturmayı hedefliyor. Platform, ana şirketi Alibaba Grubu'nun 25 yılı aşkın sektör deneyiminden yararlanıyor. Accio.com bu üç kimliği entegre etmeyi başarırsa, tüm süreç için merkezi bir iletişim noktası sağlayarak KOBİ'ler için uluslararası ticaretteki sürtünmeyi önemli ölçüde azaltabilir. Ancak, bu kadar kapsamlı bir vizyonun uygulanması önemli zorluklar ve riskler içeriyor.

Tedarik, satın alma ve kontrol için temel işlevler

Accio.com, tedarik, satın alma ve kontrol süreçlerinin özel ihtiyaçlarına göre uyarlanmış bir dizi yapay zeka destekli işlev sunmaktadır:

Yapay zekâ destekli tedarik ve "Mükemmel Eşleşme" fikir üretimi

Öne çıkan bir özellik, kullanıcıların iş fikirlerini veya karmaşık gereksinimleri doğal dilde formüle etmelerine olanak sağlamasıdır. Accio.com, metin, resim, dosya veya URL olsun, bu girdiyi analiz eder ve somut, uygulanabilir adımlara dönüştürür. Bu, ilgili tedarikçilerin belirlenmesini, maliyet tahminlerinin sağlanmasını ve gönderim ayrıntılarının özetlenmesini içerir. "Mükemmel Eşleşme" süreci, iş fikirlerini kavramsallaştırmayı ve uygun, doğrulanmış ürünler ve tedarikçiler bulmayı amaçlar. Platform, Alibaba.com, 1688 ve Europages gibi kaynaklar da dahil olmak üzere bir milyondan fazla doğrulanmış satıcıdan oluşan küresel bir tedarikçi ağından yararlanır. "Derin Arama" işlevi, karmaşık gereksinimler ve tedarikçi güvenilirliğinin değerlendirilmesinde daha da yardımcı olur. Kullanıcıları yalnızca anahtar kelime aramalarından kurtaran ve bunun yerine niyet ve bağlamı derinlemesine anlamayı amaçlayan bu yaklaşım, yeni tedarik fırsatlarının önünü açabilir ve özellikle ürün geliştirmenin erken aşamalarını destekleyebilir. Yeni ürün hatları araştıran şirketler veya yeni girişimler için, ilk araştırma çalışmaları yapay zeka aracılığıyla önemli ölçüde genişletildiğinden, giriş engellerini önemli ölçüde düşürebilir.

“Süper Karşılaştırma” fonksiyonu

Bu özellik, seçilen ürünlerin anında ve kapsamlı bir şekilde karşılaştırılmasını sağlar. Milyonlarca ürün arasından en çok satan ve en rekabetçi seçenekleri öne çıkarır ve ayrıntılı karşılaştırma özetleri sunar.

Ürün ansiklopedisi ve pazar analizleri

Accio.com, ürün özelliklerini, fiyat aralıklarını, satış verilerini ve diğer çok boyutlu bilgileri dinamik olarak görüntüleyen bir tür "B2B Vikipedisi" gibi işlev görüyor. Kullanıcılar gerçek zamanlı sosyal medya trendlerine ve perakende sektörüne dair bilgilere erişebiliyor. Platform, sürekli güncellenen 200'den fazla sektöre özgü bilgi grafiği içeriyor. "İş Araştırması" özelliği, maliyet tahminleri ve tedarikçi önerileri de dahil olmak üzere profesyonel iş planları oluşturabiliyor.

Accio Yapay Zeka Ajanları

Platform, ürün operasyonları, akıllı resepsiyon, pazarlama desteği ve risk danışmanlığı için dört özel yapay zeka ajanını entegre ediyor. Örneğin, "Akıllı Resepsiyon Ajanı" yalnızca müşteri sorularını yanıtlamakla kalmıyor, aynı zamanda lojistik bilgilerini alabiliyor, alıcılarla detayları netleştirebiliyor ve sipariş taslakları oluşturabiliyor. Bu tür ajanların kullanımı, yapay zekanın yalnızca bilgi sağlamakla kalmayıp aynı zamanda iş akışına aktif olarak katıldığı daha otonom tedarik görevlerine doğru bir eğilimi gösteriyor. Bu, önemli verimlilik kazanımları vaat ederken, aynı zamanda izleme, yapay zeka ajanlarının eylemlerinden sorumlu olma ve özellikle sipariş onayları veya risk değerlendirmeleri gibi kritik süreçler için sağlam insan müdahalesi (HITL) mekanizmalarına duyulan ihtiyaç konusunda soruları da gündeme getiriyor.

Kontrol ile ilgili fonksiyonlar

Accio.com, süreçleri tek bir platformda birleştirerek, maliyet kontrolünü ve gider yönetimini basitleştirerek kontrol süreçlerini destekler. Kar marjı hesaplayıcısı ve satın alma siparişi şablonları gibi entegre araçlar da mevcuttur. Platform ayrıca, teklif taleplerinin (RFQ) oluşturulmasını ve tedarikçi seçimini otomatikleştirerek 24 saat içinde teklif alınmasını hedefler. Erken maliyet tahminleri ve fizibilite analizleri elde etme yeteneği, kontrol süreçlerinde bütçe planlaması ve yatırım kararları için paha biçilmezdir.

Aşağıdaki tablo, Accio.com'un temel yeteneklerini ve yapay zeka destekli özelliklerini özetlemektedir:

Accio.com – Temel yetenekler ve yapay zeka destekli özellikler

Accio.com – Temel yetenekler ve yapay zeka destekli özellikler – Resim: Xpert.Digital

Accio.com, tedarik, satın alma ve kontrol süreçleri için kapsamlı yapay zeka destekli özellikler sunmaktadır. Platform, iş fikirlerini işleyen ve uygun tedarikçileri, maliyetleri ve nakliye seçeneklerini otomatik olarak belirleyen "Mükemmel Eşleşme" teknolojisi ile doğal dil fikir girişi sağlar. Büyük Dil Modelleri, Doğal Dil İşleme ve bilgi grafikleri kullanılarak fikir üretimi basitleştirilir ve erken maliyet tahmini mümkün hale getirilir.

“Süper Karşılaştırma” özelliği, en çok satan ürünleri ve rakip seçenekleri vurgulayarak anında ve kapsamlı ürün karşılaştırmaları sunar. Makine öğrenimi ve veri analitiği kullanarak, kullanıcılar daha hızlı ve bilinçli ürün kararları verebilir ve en iyi fiyat/performans seçeneklerini belirleyebilirler.

Küresel tedarikçi ağı, Alibaba.com, 1688 ve Europages gibi platformlardan bir milyondan fazla doğrulanmış tedarikçiyi içermektedir. Yapay zeka destekli "Derin Arama" işlevi, karmaşık gereksinimlerin bile karşılanmasını sağlar ve tedarikçi havuzunu önemli ölçüde genişletirken aynı zamanda kalite ve güvenilirliği de artırır.

Entegre ürün ansiklopedisi, 200'den fazla sektör bilgi grafiğinden elde edilen dinamik ürün verileri, fiyat aralıkları, satış trendleri ve gerçek zamanlı sosyal medya trendlerini sunar. Bu, stratejik karar alma süreçlerini destekler ve ortaya çıkan pazar trendlerini ve iş fırsatlarını belirlemeye yardımcı olur.

"İş Araştırması" tarafından desteklenen iş planı oluşturma işlevi, üretken yapay zeka kullanarak maliyet tahminleri ve tedarikçi önerileri içeren profesyonel iş planları oluşturur. Dört uzmanlaşmış yapay zeka ajanı, ürün operasyonları, akıllı resepsiyon, pazarlama ve risk danışmanlığı alanlarındaki rutin görevleri otomatikleştirerek personelin iş yükünü azaltır ve müşteri etkileşimini iyileştirir.

RFQ otomasyonu, teklif süreçlerini önemli ölçüde hızlandırarak 24 saat içinde teklif alınmasını hedefliyor. Bu özellik, fiyatlandırma ve karlılık analizi için bir kar marjı hesaplayıcısı ile birlikte, giderlere daha iyi bir genel bakış sağlayan ve potansiyel tasarrufları belirleyen kapsamlı maliyet kontrolü ve harcama yönetimi araçlarıyla tamamlanmaktadır.

Temel yapay zeka teknolojisi (Qwen LLM, NLP, bilgi grafikleri, vb.)

Accio.com'un performansı, Alibaba Grubu tarafından geliştirilen gelişmiş yapay zeka teknolojilerine dayanmaktadır. Temel unsurlardan biri, Qwen adı verilen tescilli Büyük Dil Modeli (LLM)'dir. Bu model, dil anlama ve üretmenin temelini oluşturur. Derin öğrenme ve doğal dil işleme (NLP) ile birleştiğinde, platformun doğal dildeki karmaşık kullanıcı sorgularını işlemesini, tedarikçi bilgilerini filtrelemesini ve hassas çözümler sunmasını sağlar.

Bir diğer önemli bileşen ise bilgi grafikleridir. Accio.com, gerçek zamanlı olarak güncellenen 200'den fazla sektöre özgü bilgi grafiği kullanmaktadır. Bunlar, muazzam miktardaki B2B ticaret verisini yapılandırır, varlıklar (örneğin, tedarikçiler, ürünler, malzemeler, pazar trendleri) arasında ilişkiler kurar ve böylece daha derin, bağlamsal analiz ve daha hassas arama sonuçları sağlar. Veri güvenilirliğini sağlamak için Accio.com, yapay zeka destekli çapraz doğrulama ve tedarikçi kredi puanlarının dahil edilmesine güvenmektedir. Platformun yapay zekası ayrıca, onlarca yıllık sektör uzmanlığı ve kapsamlı bir ürün ekosistemi temel alınarak eğitilmiştir. Alibaba'nın daha geniş bir yapay zeka girişimi olan "oe Yapay Zeka" bağlamında, "Uyarlanabilir Sinir Ağı Çerçevesi (ANF)" ve "Kuantum Destekli Öğrenme Modelleri" gibi gelişmiş kavramlardan da bahsedilmektedir. Bunların Accio.com'da doğrudan kullanımı şu anda açıkça doğrulanmamış olsa da, platformun yararlandığı ve gelecekteki gelişmeleri etkileyebilecek en ileri araştırma ortamına işaret etmektedirler.

Accio.com'un Qwen gibi tescilli bir LLM'yi ve kapsamlı, alana özgü bilgi grafiklerini kullanması, şirkete yalnızca halka açık modellere dayanan genel yapay zeka araçlarına veya platformlarına göre potansiyel bir rekabet avantajı sağlıyor. Genel LLM'ler geniş yeteneklere sahip olsa da, genellikle incelikli B2B tedariki için kritik öneme sahip özel kelime dağarcığı, bağlam ve veri ilişkilerinden yoksundurlar. On yıllarca süren sektör uzmanlığına ve özel bilgi grafiklerine dayalı eğitim, önemli ölçüde daha alakalı ve güvenilir sonuçlara yol açabilir. Bu nedenle, bu tescilli modellerin ve bilgi grafiklerinin kalitesi ve sürekli güncellenmesi, Accio.com'un uzun vadeli başarısı ve farklılaşması için kritik faktörlerdir.

KOBİ'ler için hedef grup ve değer önerisi

Accio.com, özellikle küresel küçük ve orta ölçekli işletmeleri (KOBİ'ler), ticaret acentelerini ve sınır ötesi satıcıları hedeflemektedir. Platform, özellikle uygun maliyetli tedarik zinciri kaynaklarına hızlı erişime ihtiyaç duyan bu oyunculara yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Accio.com'un bir parçası veya evrimi olduğu daha geniş platformun, 500.000'den fazla KOBİ'den oluşan bir kullanıcı tabanına sahip olduğu bildirilmektedir.

KOBİ'ler için değer önerisi, geleneksel olarak karmaşık olan B2B sürecini basitleştirmekte yatmaktadır. Accio.com, verimli tedarikçi ve ürün keşfi, iş fikirlerinin uygulanmasında destek ("konseptten yaratıma") ve profesyonel bir ürün uzmanıyla yapılan danışmanlığa çok benzeyen bir kullanıcı deneyimi vaat ediyor. KOBİ'lere odaklanma, karmaşık ve pahalı kurumsal düzeydeki tedarik yazılımları tarafından genellikle ihmal edilen bir pazar segmentine hitap ediyor. Uzman danışmanlığını simüle etmek, genellikle büyük, uzmanlaşmış satın alma ekiplerine sahip olmayan birçok KOBİ'nin karşılaştığı bilgi açığını kapatmayı amaçlıyor. Karmaşık tedarik süreçlerinde onlara rehberlik eden, pazar içgörüleri sağlayan ve hatta iş planı geliştirme konusunda yardımcı olan bir yapay zeka aracı, sınırlı kaynaklarını artırarak önemli bir katma değer sunuyor. Bu, KOBİ'lerin küresel pazarlarda daha rekabetçi olmalarını sağlayabilir. Bununla birlikte, benimsenme, kullanım kolaylığına, uygun fiyatlılığa ve bu segment için kanıtlanabilir bir yatırım getirisine (ROI) bağlı olacaktır.

Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketinde sunduğu beş katlı uzmanlığından yararlanın | Ar-Ge, XR, PR ve Dijital Görünürlük Optimizasyonu - Görsel: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla

Karşılaştırmalı analiz: Accio.com ile SAP Ariba, Coupa ve diğer pazar liderlerinin tedarik alanındaki performansı

Accio.com'un değerini ve konumunu tam olarak değerlendirmek için, piyasada bulunan diğer tedarik çözümleriyle karşılaştırma yapmak şarttır. Bu, diğer yapay zeka destekli platformların yanı sıra geleneksel tedarikçi dizinlerini ve genel yapay zeka araçlarını da içerir.

Accio.com, diğer yapay zeka destekli tedarik çözümleriyle karşılaştırıldığında

Yapay zekâ destekli tedarik yazılımı pazarı çeşitlidir ve hem kapsamlı yazılım paketlerini hem de uzmanlaşmış niş sağlayıcıları içermektedir.

Kapsamlı yazılım paketleriyle karşılaştırma (ör. SAP Ariba, Coupa, GEP)

SAP Ariba, Coupa ve GEP gibi köklü çözümler genellikle uçtan uca tedarikten ödemeye (S2P) işlevleri, ERP sistemleriyle derin entegrasyon ve kurumsal segmentte uzun bir başarı geçmişi sunmaktadır.

• SAP Ariba, süreç otomasyonu, ERP entegrasyonu (özellikle SAP sistemleriyle), tedarikçi yönetimi konularında üstün performans gösterir ve geniş bir küresel tedarikçi ağına erişim sağlar.
• Coupa, S2P otomasyonu, yönlendirmeli satın alma, yapay zeka destekli iş akışları ve tedarikçi risk yönetimi özelliklerine sahip kapsamlı bir harcama yönetimi platformu olarak konumlanıyor.
• GEP, kategori ve risk yönetimine öncelik veren ve inovasyon ile yatırım getirisini (ROI) hedefleyen "Yapay Zeka Odaklı" bir S2P yazılımına güvenmektedir.

Buna karşılık, Accio.com daha çok ilk kaynak bulma zekasına ve "fikirden ürüne" aşamasına odaklanmış gibi görünüyor. Accio.com, genellikle karmaşık olan kurumsal paketlere tamamlayıcı bir araç veya daha çevik, KOBİ dostu bir alternatif olarak hizmet edebilir.

Uzmanlaşmış yapay zeka kaynak bulma araçlarıyla (örneğin Scoutbee) karşılaştırma

Scoutbee gibi platformlar, tedarikçiler hakkında derinlemesine bilgi edinmek için (örneğin, ESG kriterleri, riskler, çeşitlilik konularında) grafik teknolojisi, tahmine dayalı ve kuralcı analiz gibi teknolojilerden yararlanarak yapay zeka destekli tedarikçi keşfine odaklanmaktadır. Accio.com da tedarikçi keşif yetenekleri sunmakla birlikte, bunları daha geniş bir fikir geliştirme ve e-ticaret işlevselliği bağlamına daha güçlü bir şekilde entegre etmektedir.

Yapay zeka harcama analizi araçlarıyla (örneğin, Suplari, JAGGAER) karşılaştırma

Bu araçlar, harcama verilerini sınıflandırma, anormallikleri tespit etme ve potansiyel tasarrufları belirleme konusunda uzmanlaşmıştır. Accio.com, kar hesaplayıcı ve sipariş şablonları gibi kontrolle ilgili bazı özellikler sunsa da, özel platformlar kadar derinlemesine harcama analizi yapması beklenmemektedir.

Accio.com'un başlıca ayırt edici özellikleri

“Fikirden gerçeğe” yaklaşımı, “Yapay Zeka-B2B-Wikipedia” konsepti, Alibaba’nın e-ticaret ekosistemiyle potansiyel derin entegrasyonu ve KOBİ’lere net bir şekilde odaklanması, Accio.com’u diğer birçok çözümden ayırıyor.

Yapay zekâ destekli tedarik çözümleri pazarı, bir yandan geniş kapsamlı S2P paketleri, diğer yandan ise uzmanlaşmış en iyi çözümler şeklinde ikiye ayrılma eğilimi gösteriyor. Accio.com, akıllı tedariği fikir üretimi ve doğrudan işlem yoluyla birleştirerek, özellikle KOBİ'ler için cazip olabilecek bir niş oluşturuyor. SAP Ariba ve Coupa gibi köklü oyuncular, genellikle karmaşık olan kapsamlı S2P platformları sunarken, Scoutbee derinlemesine tedarikçi istihbaratı konusunda uzmanlaşmıştır. Accio.com'un benzersiz satış noktası, yukarı yönlü fikir üretimi desteği ve Alibaba aracılığıyla geniş bir tedarikçi ağına bağlantısında yatmaktadır. Şirketler için bu, özel ihtiyaçlarını dikkatlice değerlendirmek anlamına gelir. Mevcut bir ERP sistemine sahip büyük bir işletme entegre bir S2P paketini tercih edebilirken, bir KOBİ veya ürün inovasyonuna odaklanan bir şirket Accio.com'un yaklaşımını daha uygun bulabilir. BCG tarafından tartışılan yapay zekâ fonksiyonları için "Yapmak mı, Satın Almak mı" kararı burada geçerlidir – Accio.com "hazır" bir istihbarat çözümü sunmaktadır.

Accio.com, geleneksel tedarikçi dizinleriyle (örneğin wlw.de) karşılaştırıldığında

“Wer liefert was” (wlw.de) gibi geleneksel tedarikçi rehberleri, tedarikçi bulmak için uzun zamandır başvurulan bir kaynak olmuştur. Bununla birlikte, Accio.com gibi yapay zeka destekli platformlarla yapılan bir karşılaştırma, önemli farklılıkları ortaya koymaktadır:

İşlevsellik

Geleneksel dizinler, anahtar kelimeler, şirket adları veya ürün kategorileri kullanılarak aranabilen, esasen statik veritabanlarıdır. Şirket profilleri, iletişim bilgileri ve ürün listeleri sunarlar. Öte yandan Accio.com, karmaşık ihtiyaçları anlayan, karşılaştırmalar yapan, pazar içgörüleri sağlayan ve hatta iş planları oluşturmaya yardımcı olabilen etkileşimli, konuşma tabanlı bir yapay zeka sunar. Geleneksel dizinler etkileşimli değildir ve tek yönlü arama sonuçları sunar.

Yapay Zeka ve Etkileşim

Temel fark zeka ve etkileşimde yatmaktadır. wlw.de açık arama terimlerine dayalı listeler sunarken, Accio.com örtük ihtiyaçları anlamayı ve çözümler üretmeyi amaçlamaktadır; bu durum "Çölde bir kayak merkezi inşa ediyorum" örneğiyle gösterilmektedir.

Veri derinliği ve doğrulama

Accio.com, yapay zeka destekli çapraz doğrulama, tedarikçi kredi puanları ve gerçek zamanlı veriler sunmaktadır. Geleneksel dizinlerde ise bu veriler daha az dinamik veya doğrulanmış olabilir.

Stratejik değer

Accio.com, fikir aşamasından uygulamaya kadar stratejik bir ortak olarak konumlanırken, geleneksel dizinler esas olarak temel tedarikçi tanımlama hizmeti sunmaktadır.

Accio.com gibi yapay zeka destekli platformlar ile geleneksel dizinler arasındaki fark sadece kademeli değil, bilgi toplamaktan zeka üretmeye ve sorunları çözmeye doğru bir paradigma değişimini temsil ediyor. Geleneksel dizinler, daha gelişmiş yapay zeka yeteneklerini entegre etmezlerse, geçerliliğini yitirme riskiyle karşı karşıya kalıyor. Kullanıcılar için yapay zeka platformları, önemli ölçüde daha zengin, daha verimli ve stratejik olarak daha değerli bir kaynak bulma deneyimi sunuyor ve potansiyel olarak birden fazla farklı araca güvenme ihtiyacını azaltabiliyor.

Accio.com, genel yapay zeka araçları ve geleneksel yazılım yaklaşımlarıyla karşılaştırıldığında

Şirketler, uzmanlaşmış tedarik çözümleri ve rehberlerinin yanı sıra genel yapay zeka araçlarına ve klasik yazılımlara da erişebilirler.

Geleneksel yazılım

Geleneksel, kural tabanlı yazılımlar deterministik ve esnek değildir. Yeni senaryolar için değişiklikler manuel ayarlamalar gerektirir. Bununla birlikte, tedarik süreçleri genellikle yapılandırılmamış veriler ve karmaşık kararlar içerir ve bu da tamamen kural tabanlı sistemler için uygun değildir.

Genel yapay zeka araçları (örneğin, genel LLM'ler)

Ücretsiz olarak erişilebilen LLM'ler gibi araçlar, metin yazarlığı veya temel araştırma gibi görevleri destekleyebilir. Bununla birlikte, satın alma için gerekli olan alana özgü eğitim, derlenmiş B2B verileri, entegre iş akışları ve tedarikçi doğrulama mekanizmalarından yoksundurlar. LLM'lerin satın alma için özel olarak eğitilmesi ("ince ayar") ihtiyacı vurgulanmaktadır.

Accio.com gibi özel yapay zeka tabanlı tedarik araçlarının avantajları

• Alan odaklı yapay zeka: Tedarik verileri üzerinde eğitilen bu yapay zeka, sektör jargonunu, tedarikçi özelliklerini ve piyasa dinamiklerini anlıyor. Accio.com, yapay zekasının "on yıllarca süren sektörel uzmanlığa" dayandığını belirtiyor.
• Entegre iş akışları: Farklı tedarik aşamalarını (fikir üretimi, kaynak bulma, karşılaştırma, teklif talebi) tek bir platformda birleştirir.
• Özenle seçilmiş ve doğrulanmış veriler: Doğrulanmış tedarikçi ağlarına ve onaylanmış verilere erişim.
• Amaca yönelik geliştirilmiş fonksiyonlar: "Süper Karşılaştırma", "Mükemmel Eşleşme" ve yapay zeka ajanları gibi özellikler, özellikle tedarik görevlerine göre uyarlanmıştır.

Genel yapay zekâ geniş yeteneklere sahip olsa da, Accio.com gibi özel yapay zekâ araçları, alan uzmanlıkları, derlenmiş verileri ve özel olarak tasarlanmış iş akışları sayesinde tedarik süreçlerinde önemli avantajlar sunmaktadır. Tedarikin "son aşaması", genel modellerin genellikle sahip olmadığı özel bilgi gerektirir. Bu nedenle, şirketler önemli özelleştirme ve veri entegrasyonu çalışmaları yapılmadan karmaşık tedarik görevleri için genel yapay zekâyı kullanma konusunda dikkatli olmalıdır. Bu alanda uzmanlaşmış platformların daha hızlı değer yaratma ve daha güvenilir sonuçlar sunma olasılığı daha yüksektir.

Aşağıdaki tablo, Accio.com'un seçilen alternatiflerle yapılandırılmış bir karşılaştırmasını sunmaktadır:

Karşılaştırmalı matris: Accio.com ve başlıca alternatifleri

Karşılaştırmalı matris: Accio.com ve başlıca alternatifleri – Resim: Xpert.Digital

Accio.com ile başlıca alternatifleri arasındaki karşılaştırmalı analiz, çeşitli platformların konumlandırma ve yeteneklerinde önemli farklılıklar ortaya koymaktadır. Accio.com, fikir aşamasından nihai ürüne kadar kapsamlı bir yaklaşımla kaynak zekasına ve B2B e-ticarete odaklanmaktadır. Platform, Qwen LLM, doğal dil işleme, 200'den fazla bilgi grafiği, makine öğrenimi ve yapay zeka ajanları gibi gelişmiş yapay zeka teknolojilerini kullanmaktadır. Temel yapay zeka destekli özellikler arasında "Mükemmel Eşleşme" fikir üretimi, "Süper Karşılaştırma", "Derin Arama", kapsamlı bir ürün ansiklopedisi ve özel yapay zeka ajanları yer almaktadır.

Buna karşılık, Scoutbee derinlemesine tedarikçi istihbaratı, keşif ve nitelendirme konusunda uzmanlaşmıştır. Platform, akıllı tedarikçi keşfi, risk değerlendirmesi ve ESG çeşitlilik taraması için grafik teknolojisi, tahmine dayalı ve kuralcı analitiklerin yanı sıra makine öğrenimi ve doğal dil işleme (NLP) kullanmaktadır. Öte yandan Coupa, harcama yönetimi ve otomasyona odaklanan kapsamlı bir yapay zeka destekli kaynak-ödeme paketi sunmaktadır. Platform, yapay zeka destekli iş akışları, harcama analitiği için makine öğrenimi, dolandırıcılık tespiti ve fatura işleme için NLP kullanmaktadır. Geleneksel dizin wlw.de ise sınırlı veya hiç gelişmiş yapay zeka yeteneği olmadan temel tedarikçi tanımlamasına odaklanmaktadır.

Tedarik yetenekleri açısından Accio.com, bir milyondan fazla doğrulanmış tedarikçiden oluşan küresel bir ağa, yapay zeka doğrulamasına ve kredi puanlarına sahiptir. Scoutbee, ayrıntılı profiller ve doğrulama süreçleriyle küresel bir tedarikçi veritabanı sağlarken, Coupa tedarikçi yönetim araçları, ağ erişimi ve performans değerlendirmeleri sunmaktadır. Accio.com'un tedarik desteği, teklif talebi otomasyonu, teklif karşılaştırmaları, sipariş şablonları ve potansiyel e-ticaret entegrasyonunu içermektedir.

Kontrol fonksiyonlarına gelince, Accio.com kar marjı hesaplayıcıları, fikir geliştirme sürecinin bir parçası olarak maliyet hesaplamaları ve harcama yönetimi genel görünümü sunuyor. Coupa ise detaylı harcama analizi, bütçe kontrolü ve uyumluluk izleme ile burada öne çıkıyor. Hedef gruplar da farklılık gösteriyor: Accio.com KOBİ'leri, satış temsilcilerini ve sınır ötesi satıcıları hedeflerken, Scoutbee ve Coupa sırasıyla karmaşık tedarik gereksinimlerine sahip orta ve büyük ölçekli şirketleri ve kurumsal şirketleri hedefliyor.

Kullanıcı dostu olma açısından Accio.com, doğal dil girişi ve "tüketici benzeri bir satın alma deneyimi" ile basitleştirmeye odaklanmaktadır. Veri doğrulama ve güvenilirlik için platform, yapay zeka çapraz doğrulama, tedarikçi kredi puanları ve doğrulanmış ağlara güvenmektedir; bu da onu, her biri veri doğrulama ve risk değerlendirmesine kendi yaklaşımlarını izleyen diğer sağlayıcılardan farklı kılmaktadır.

Tedarik ve kontrol süreçlerinde Accio.com gibi yapay zeka destekli araçların avantajları

Accio.com gibi yapay zeka destekli araçların tedarik ve kontrol süreçlerine entegre edilmesi, şirketlere çok sayıda somut fayda sağlıyor. Bunlar arasında verimlilik artışı ve maliyet optimizasyonundan, tedarikçi yönetimi ve risk yönetiminde stratejik iyileştirmelere kadar birçok avantaj yer alıyor.

Tekrarlayan görevlerin verimliliğinin ve otomasyonunun artırılması

Tedarik süreçlerinde yapay zekanın en önemli faydalarından biri, rutin ve tekrarlayan görevlerin otomasyonu yoluyla sağladığı muazzam verimlilik artışıdır. Yapay zeka sistemleri, veri toplama, giriş ve işleme süreçlerini önemli ölçüde hızlandırabilir. Örneğin, Accio.com, teklif taleplerinin (RFQ) oluşturulmasını ve tedarikçilerin ön seçimini otomatikleştirir. Satın alma talepleri, onaylar ve fatura mutabakatı için iş akışları kolaylaştırılabilir ve Accio.com'un yapay zeka ajanları taslak satın alma siparişleri bile oluşturabilir. Bu, manuel çabada ve rutin görevlere harcanan sürede önemli bir azalmaya yol açar. Bu, değerli insan kaynaklarını daha stratejik olarak önemli görevlere, örneğin karmaşık müzakerelere, yenilikçi tedarik stratejileri geliştirmeye veya kritik tedarikçi ilişkilerini yönetmeye odaklanabilecek şekilde serbest bırakır. Çalışmalar bu verimlilik kazanımlarını desteklemektedir: McKinsey, yapay zekanın fatura işleme süresini yarıya indirebileceğini bildirirken, bir Deloitte çalışması, yapay zeka araçlarının satın alma siparişleri ve faturalar için işleme süresini yaklaşık %30 oranında azaltabileceğini göstermektedir. Bu verimlilik kazanımları sadece aynı görevlerin daha hızlı tamamlanması anlamına gelmez; Bu durum, odak noktasını işlemsel faaliyetlerden stratejik faaliyetlere kaydırarak tedarik çalışmalarının doğasını temelden değiştirir. Bu da şirketlerin, bu yeni kazanılan özgürlükten en iyi şekilde yararlanmak ve karmaşık müzakereler, tedarikçi ilişkilerinde yeniliği teşvik etme ve gelişmiş risk yönetimi gibi görevlere odaklanmak için tedarik ekiplerinin daha fazla eğitimine yatırım yapmasını gerektirir.

Veri analizinin iyileştirilmesi, harcama şeffaflığı ve maliyet optimizasyonu

Yapay zekâ sistemleri, insan operatörlerin gözünden kaçabilecek harcama kalıplarını, anormallikleri ve potansiyel tasarrufları ortaya çıkarmak için büyük ve karmaşık veri kümelerini analiz edebiliyor. Örneğin, Accio.com ürün fiyat aralıkları ve rekabetçi seçenekler hakkında bilgi sağlıyor. Bu, harcamalarda neredeyse gerçek zamanlı şeffaflık ve gelişmiş analizler sağlıyor. Sonuç olarak, "kurallara aykırı satın almalar" (uyumsuz satın alımlar) ve tedarikçi konsolidasyonu fırsatları belirlenebiliyor. Daha doğru maliyet tahminleri ve iyileştirilmiş bütçe yönetimi de diğer faydalar arasında yer alıyor; Accio.com maliyet hesaplamaları ve kar hesaplayıcı gibi araçlar sunuyor. Ölçülebilir avantajlar önemli: McKinsey, yapay zekâ kullanımıyla tedarik maliyetlerinde %10'luk bir azalmayı vurgularken, başka bir McKinsey raporu operasyonel maliyetlerde %20'ye varan bir azalmadan bahsediyor. Tedarikte yapay zekâyı erken benimseyenler, yatırım getirilerinde beş kata kadar artış görüyor. Yapay zekâ destekli harcama analizi, geçmiş performansı incelemenin ötesine geçerek, tahmine dayalı ve reçeteye yönelik bilgiler sunuyor. Bu, proaktif maliyet yönetimi ve daha stratejik finansal planlama sağlıyor. Bu sayede kontrol departmanları, satın alma birimiyle daha yakın iş birliği yapabilir ve daha doğru tahminler, bütçeleme ve finansal risk değerlendirmeleri için yapay zeka tarafından üretilen içgörülerden yararlanabilir. Bu da CFO'nun ofisine şirket genelindeki harcamaları yönetmede güçlü bir müttefik kazandırır.

Stratejik tedarik ve tedarikçi ilişkileri yönetimi (SRM)

Yapay zekâ araçları, stratejik tedarik ve tedarikçi ilişkileri yönetimini (SRM) devrim niteliğinde değiştiriyor. Maliyet, kalite, risk, ESG (çevresel, sosyal ve yönetişim) uyumluluğu ve inovasyon potansiyeli de dahil olmak üzere çok çeşitli kriterlere dayalı olarak daha akıllı tedarikçi keşfi, değerlendirmesi ve seçimi sağlıyorlar. Accio.com, "Mükemmel Eşleşme" ve "Derin Arama" gibi özelliklerle bunu destekliyor. Yapay zekâ ayrıca tedarikçi performans izleme ve risk değerlendirmesini de geliştiriyor. Dahası, yapay zekâ, örneğin ilgili maddeleri önererek veya standartlardan sapmaları belirleyerek müzakerelere ve sözleşme yönetimine yardımcı olabilir. Paylaşılan veri platformları ve yapay zekâ destekli iletişim araçları aracılığıyla tedarikçilerle iş birliği ve şeffaflık teşvik edilebilir. McKinsey, yapay zekânın tedarikçi seçimini %30 oranında hızlandırabileceğini bildiriyor. Yapay zekâ, SRM'yi reaktif, genellikle idari açıdan külfetli bir süreçten proaktif, veri odaklı stratejik bir fonksiyona dönüştürüyor. Bu, yalnızca maliyet tasarruflarının ötesinde, yenilikçi tedarikçilerin belirlenmesi veya tedarik zinciri dayanıklılığının artırılması gibi önemli bir katma değer yaratabilir. Tedarik ekipleri, yapay zekayı kullanarak daha dayanıklı ve çeşitlendirilmiş tedarikçi tabanları oluşturabilir ve ortak hedeflere daha etkili bir şekilde ulaşabilir; bu da günümüzün istikrarsız küresel ekonomisinde çok önemlidir.

Gelişmiş risk yönetimi ve uyumluluk

Yapay zekanın, tedarik zinciri risklerini proaktif olarak belirleme ve azaltma yeteneği de önemli bir avantajdır. Bu, tedarikçi başarısızlıkları, jeopolitik aksaklıklar ve fiyat dalgalanmaları gibi riskleri içerir. Accio.com bu amaçla özel bir risk danışmanlık temsilcisi sunmaktadır. Yapay zeka, sözleşmelere, düzenlemelere ve iç politikalara karşı otomatik uyumluluk kontrolleri sağlar. Yapay zeka algoritmaları sayesinde dolandırıcılık tespiti de iyileştirilir. Artan şeffaflık ve eksiksiz denetim izleri, düzenleyici uyumluluğu destekler. Çalışmalar, yapay zekanın uyumluluk oranlarını üç katına çıkarabileceğini göstermektedir. Yapay zeka, risk yönetimini periyodik, manuel bir inceleme sürecinden sürekli, otomatik bir izleme ve tahmin sistemine dönüştürür. Bu, bir şirketin tehditleri öngörme ve bunlara yanıt verme yeteneğini önemli ölçüde geliştirerek daha çevik ve dayanıklı tedarik zincirleri sağlar. Kontrol açısından bu, çeşitli risklerin potansiyel finansal etkisinin daha iyi ölçülmesine ve daha bilinçli önlemler alınmasına dönüşür. AB Yapay Zeka Yasası gibi küresel düzenlemelerin artan karmaşıklığı göz önüne alındığında, yapay zeka destekli uyumluluk izleme giderek daha önemli hale gelmektedir.

Gerçek zamanlı içgörüler ve tahmine dayalı analizler yoluyla kontrol mekanizmalarının güçlendirilmesi

Yapay zekâ kullanımı, kontrol süreçlerine de önemli ölçüde fayda sağlıyor. Yapay zekâ, kontrolörlere finansal analiz ve raporlama için daha doğru ve ayrıntılı verilere daha hızlı erişim imkanı sunuyor. Gerçek zamanlı veriler, piyasa değişikliklerine çevik yanıtlar verilmesini ve rekabet gücünün artırılmasını sağlıyor. Tahmine dayalı analizler, daha hassas tahminlere, iyileştirilmiş bütçelemeye ve daha bilinçli senaryo planlamasına yol açıyor. Yapay zekâ sistemleri, veriye dayalı öneriler üretebiliyor ve nakit akışlarının izlenmesinin yanı sıra likidite risklerinin erken tespitini de iyileştirebiliyor. Yapay zekâ, kontrol süreçlerini öncelikle geçmişe yönelik bir raporlama işlevinden, kuruluş içinde geleceğe yönelik, stratejik danışmanlık rolüne dönüştürüyor. Yapay zekâ araçlarıyla donatılmış kontrolörler, yönetime daha değerli stratejik bilgiler sağlayarak yatırımlar, kaynak tahsisi ve risk iştahı ile ilgili önemli iş kararlarını etkileyebiliyor. Bu da satın alma ve kontrol arasındaki iş birliğini daha dinamik ve veriye dayalı hale getiriyor.

Aşağıdaki tablo, tedarik ve kontrol süreçlerinde yapay zekanın kullanımının en önemli avantajlarını özetlemektedir:

Tedarik ve kontrol süreçlerinde yapay zekanın temel faydaları

Tedarik ve kontrol süreçlerinde yapay zekanın temel faydaları – Görsel: Xpert.Digital

Tedarik ve kontrol süreçlerinde yapay zekanın (YZ) uygulanması, şirketler için sayısız stratejik avantaj sunmaktadır. Verimlilik açısından YZ, veri girişi, teklif talebi oluşturma ve fatura mutabakatı gibi tekrarlayan görevlerin otomasyonunu sağlayarak fatura işleme süresini %50'ye kadar azaltır ve sipariş ve fatura işlemeyi yaklaşık %30 hızlandırır. Accio gibi çözümler, teklif talebi oluşturma ve tedarikçi seçimini tamamen otomatikleştirir.

Yapay zekâ destekli potansiyel tasarrufların belirlenmesi, müzakere pozisyonlarının iyileştirilmesi ve kontrolsüz satın almaların azaltılması sonucunda önemli maliyet tasarrufları elde edilir. Şirketler tedarik maliyetlerini %10, işletme maliyetlerini ise %20'ye kadar azaltabilir; erken benimseyenler ise yatırım getirisinde beş kat artış elde edebilir.

Stratejik tedarik, daha akıllı tedarikçi keşfi ve seçimi, iyileştirilmiş performans izleme ve yapay zeka destekli müzakerelerden fayda sağlar. Accio'nun "Mükemmel Eşleşme" ve "Derin Arama" gibi özellikleriyle desteklenen tedarikçi seçimi %30 oranında hızlandırılabilir.

Risk yönetiminde yapay zeka, tedarik zinciri aksamaları veya tedarikçi başarısızlıkları gibi risklerin proaktif olarak tespit edilmesini ve otomatik uyumluluk kontrollerinin yapılmasını sağlayarak uyumluluk oranlarında üç kat artışa yol açar. Accio Risk Advisory Agent, bu süreçte sürekli izlemeyi destekler.

Daha hızlı ve doğru veri sağlama yoluyla analiz ve raporlama güçlendirilir; bu da öngörücü tahminler ve somut eylem önerileriyle desteklenir. Bu sayede piyasa değişikliklerine daha hızlı yanıt verilir ve likidite planlaması iyileştirilir.

Son olarak, yapay zeka, büyük veri kümelerini işleyerek, gerçek zamanlı harcama görünürlüğü sağlayarak ve kalıpları ve anormallikleri ortaya çıkararak veri analizini ve şeffaflığı devrim niteliğinde değiştiriyor. Accio Ürün Ansiklopedisi ve Piyasa Analizleri ile Suplari Analiz Oluşturucu gibi araçlar, bu alanda kapsamlı analitik destek sunmaktadır.

B2B Tedarik: Tedarik Zincirleri, Ticaret, Pazara Yerleri ve ACIS.com-image ile AI destekli kaynak kullanımı: Xpert.digital

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• AI / Tavsiye ve Destek ile Ürünler ve B2B Insights Bulun

Tedarik süreçlerinde yapay zekanın uygulanmasında karşılaşılan zorluklar ve dikkate alınması gereken hususlar

Yapay zekanın tedarik süreçlerine entegrasyonunun önemli avantajlarına rağmen, şirketlerin dikkatle değerlendirmesi ve proaktif bir şekilde ele alması gereken zorluklar da bulunmaktadır. Bu engellerin gerçekçi bir şekilde değerlendirilmesi, başarılı bir uygulama ve beklenen faydaların elde edilmesi için şarttır.

Veri kalitesi, erişilebilirliği ve entegrasyon engelleri

Veri, yapay zekâ sistemlerinin can damarıdır. Kalitesi, erişilebilirliği ve entegrasyonu genellikle en büyük zorlukları oluşturur. Yapay zekâ modelleri, etkili eğitim ve güvenilir çalışma için büyük miktarda yüksek kaliteli, iyi yapılandırılmış veriye ihtiyaç duyar. Veri kalitesinin düşük olması, yapay zekâ kullanımının önündeki en büyük engellerden biri olarak gösterilmektedir. Birçok şirket, ERP ve S2P araçları gibi farklı iç sistemlerden ve dış kaynaklardan gelen verilere erişme ve bunları entegre etme konusunda zorluk yaşamaktadır. Veri siloları ve standardizasyon eksikliği, yapay zekânın etkili kullanımını daha da engellemektedir.

Bu nedenle, sağlam veri yönetişimi çerçevelerinin oluşturulması şarttır.

Özetle, veri, tedarik süreçlerinde yapay zeka için hem en büyük kolaylaştırıcı hem de en büyük darboğazdır. Sağlam bir veri temeli olmadan, yapay zeka girişimlerinin başarısız olma veya beklentilerin altında kalma olasılığı yüksektir. Birçok kaynak, veri kalitesinin kritik rolünü vurgulamaktadır. Ivalua'nın alıntıladığı çalışma ve Bitkom'un Alman şirketleri üzerine yaptığı çalışma gibi araştırmalar, kötü veri yönetimini ve veri erişilebilirliğinin eksikliğini temel uygulama engelleri olarak açıkça listelemektedir. Bu nedenle şirketler, yapay zeka araçlarının tanıtımından önce veya eş zamanlı olarak veri stratejilerine, veri temizliğine ve entegrasyon çalışmalarına öncelik vermelidir. Bu "yapay zeka için temizlik", temel bir ön koşuldur.

Uygulama maliyetleri ve yatırım getirisi gerekçelendirmesi

Yapay zekanın 도입u önemli maliyetler gerektirir. Bunlar arasında yapay zeka yazılımının geliştirilmesi veya edinilmesi, uygulanması ve mevcut sistem ortamlarına entegrasyonu için yapılan harcamalar yer almaktadır. Bu yüksek maliyetler, özellikle Alman şirketleri için büyük bir zorluk teşkil etmektedir. Zorluğu artıran bir diğer unsur ise, beklenen yatırım getirisini (ROI) önceden hesaplamak ve özellikle küçük şirketler için engel teşkil edebilecek ikna edici bir iş planı oluşturmaktır. Bakım, güncellemeler ve uzman personel için devam eden maliyetler de göz ardı edilmemelidir.

Yapay zekâ uzun vadede önemli bir yatırım getirisi vaat etse de, özellikle KOBİ'ler için başlangıç ​​yatırımları ve faydaların doğru bir şekilde tahmin edilmesinin zorluğu önemli bir caydırıcı unsur olabilir. Çalışmalar, yüksek maliyetlerin ve getirilerin nicelleştirilmesindeki zorlukların, özellikle yapay zekâ geliştirme için sabit maliyetlerle karşı karşıya kalan Alman şirketleri, özellikle KOBİ'ler için önemli engeller oluşturduğunu detaylandırıyor. Bu nedenle, şirketlerin başarıyı erken göstermek ve kabulü sağlamak için, düşük karmaşıklıkla yüksek fayda vaat eden kullanım durumlarıyla başlayarak aşamalı bir uygulama yaklaşımına ihtiyaçları vardır. Yapay zekâ performansını ve yatırım getirisini izlemek için net ölçütler şarttır.

Organizasyonlarda beceri açıkları ve değişim yönetimi

Yapay zekanın başarılı bir şekilde uygulanması, yalnızca doğru teknolojiyi değil, aynı zamanda uygun niteliklere sahip çalışanları ve etkili değişim yönetimini de gerektirir. Satın alma ekipleri genellikle teknik bilgi birikiminden ve özel yapay zeka uzmanlığından yoksundur. Çalışanların yeni yapay zeka araçlarıyla etkili bir şekilde çalışabilmeleri için çalışan eğitim ve geliştirme programları gereklidir. Değişime direnç ve iş kaybı korkusu da ortaya çıkabilir ve ele alınmalıdır. Etkili değişim yönetimi stratejilerinin ve yapay zeka uygulamasının faydaları ve hedeflerinin açık bir şekilde iletilmesinin önemi abartılamaz.

Yapay zekâ uygulamalarında “insan faktörü”, teknolojinin kendisi kadar önemlidir. Yapay zekâ araçlarının başarısı, insan kabulüne ve uyum yeteneğine bağlıdır. Birçok kaynak, iş gücünü donatmanın, değişim yönetimini uygulamanın ve çalışanları yapay zekânın rollerini nasıl genişlettiği, yerini almadığı konusunda eğitmenin gerekliliğini güçlü bir şekilde vurgulamaktadır. Bir CPO anketinden elde edilen bir ifade oldukça anlamlıdır: “Yapay zekâ insanları yerini almayacak, ancak yapay zekâ kullanan insanlar, kullanmayan insanların yerini alacak.” Şirketler, çalışan gelişimine yatırım yapmalı ve insanlar ile yapay zekâ arasında iş birliğini teşvik eden bir kültür oluşturmalıdır. Satın alma rolleri gelişecek ve veri yorumlama, yapay zekâ araç yönetimi ve stratejik düşünme konularında yeni beceriler gerektirecektir.

Etik hususlar: Algoritmik önyargı ve şeffaflık

Yapay zekânın kullanımı, dikkate alınması gereken etik soruları da gündeme getiriyor. Önemli bir risk, yapay zekâ sistemlerinin geçmiş eğitim verilerinde bulunan mevcut önyargıları sürdürmesi veya hatta güçlendirmesidir. Bu, adil olmayan tedarikçi seçimine veya çarpıtılmış pazar analizlerine yol açabilir. "Kara kutu problemi" olarak adlandırılan, yapay zekâ modellerinin kararlarına nasıl vardığını anlamanın zorluğu, hesap verebilirliği ve güveni zedeleyebilir. Bu nedenle, yapay zekâ algoritmalarında şeffaflık, açıklanabilirlik (Açıklanabilir Yapay Zekâ, XAI) ve adalet esastır. Yapay zekâ önerilerini doğrulamak ve önyargıyı azaltmak için insan gözetimi çok önemlidir.

Etik yapay zeka, yalnızca uyumluluk meselesi değil, aynı zamanda güven oluşturmanın ve önemli finansal işlemleri ve stratejik ilişkileri yöneten bir alan olan tedarikte yapay zekanın sorumlu kullanımını sağlamanın temel bir ön koşuludur. Kaynaklar, şeffaflığı, açıklanabilirliği ve adaleti temel yol gösterici ilkeler olarak vurgulamaktadır. Tedarikçi seçiminde algoritmik önyargıya ilişkin uyarılar açıkça yer almaktadır. Bu nedenle şirketler, önyargıyı tespit etme mekanizmalarını, adalet kontrollerini ve net hesap verebilirlik yapılarını içeren sağlam yapay zeka yönetişim çerçeveleri (bkz. Bölüm VII.C) uygulamalıdır. Etik kaygıları göz ardı etmek, itibar kaybına, yasal sorunlara ve hatalı iş kararlarına yol açabilir.

Güvenlik ve veri koruma endişeleri (AB Yapay Zeka Yasası'nın B2B yazılımları üzerindeki etkisi dahil)

Özellikle bulut tabanlı çözümler olmak üzere yapay zeka araçları kullanılırken, tedarikçi bilgileri, sözleşmeler ve fiyatlandırma gibi hassas tedarik verilerinin korunması son derece önemlidir. Üçüncü taraf yapay zeka bileşenlerinden ve yazılım tedarik zincirinden de riskler ortaya çıkmaktadır. GDPR gibi veri koruma düzenlemelerine ve AB Yapay Zeka Yasası gibi yeni yapay zekaya özgü mevzuata uyum zorunludur. AB Yapay Zeka Yasası, yapay zeka sistemlerini risk seviyelerine göre sınıflandırır ve genellikle kurumsal yazılımlarda (örneğin insan kaynakları veya finans alanında) bulunan yüksek riskli sistemlerin operatörlerine katı yükümlülükler getirir. Bu durum, B2B tedarik yazılımları için doğrudan sonuçlar doğurmaktadır. Yüksek riskli yapay zeka sistemleri için AB Yapay Zeka Yasası, şeffaflık, insan gözetimi, veri yönetimi ve lansman sonrası izleme gerektirmektedir.

Yapay zekâya ilişkin düzenleyici ortam hızla gelişiyor ve uyumluluk (özellikle AB Yapay Zekâ Yasası gibi kapsamlı düzenlemelerle) yapay zekâ tedarik çözümlerinin seçimi ve uygulanmasında kritik bir faktör haline geliyor. Kaynaklar, AB Yapay Zekâ Yasası'nın tedarik yazılımları da dahil olmak üzere B2B teknolojisi üzerindeki etkisini açıkça belirtiyor. Risk tabanlı yaklaşım, yapay zekâ tedarik araçlarının sağlayıcılarının ve kullanıcılarının çeşitli denetim ve uyumluluk yükümlülüklerine tabi olacağı anlamına geliyor. Tedarik liderleri, yapay zekâ araçlarının uyumluluğunu değerlendirmek için hukuk ve BT departmanlarıyla yakın işbirliği içinde çalışmalıdır. Bu düzenleyici gereklilikleri proaktif olarak ele alan ve şeffaflık, denetlenebilirlik ve veri koruma özelliklerini entegre eden yapay zekâ sağlayıcıları rekabet avantajına sahip olacaktır. Bu durum, yapay zekâ sağlayıcılarıyla yapılan sözleşme şartlarını da etkiliyor.

Aşağıdaki tablo, tedarik süreçlerinde yapay zekanın uygulanmasında karşılaşılan başlıca zorlukları ve dikkate alınması gereken hususları özetlemektedir:

Tedarik süreçlerinde yapay zekanın uygulanmasına ilişkin temel zorluklar ve hususlar

Tedarik süreçlerinde yapay zekanın uygulanmasına ilişkin temel zorluklar ve hususlar – Resim: Xpert.Digital

Tedarik süreçlerinde yapay zekanın uygulanması, iyi düşünülmüş çözüm stratejileri gerektiren çeşitli önemli zorluklar ortaya koymaktadır. Veri alanında, yetersiz veri kalitesi, erişilebilirliği ve entegrasyonu ile mevcut veri siloları, kapsamlı bir veri stratejisine öncelik verilmesi, sistematik veri temizliği, entegrasyon çözümlerine yatırım yapılması ve sağlam veri yönetişiminin kurulmasıyla ele alınabilecek temel sorunları oluşturmaktadır.

Maliyetle ilgili zorluklar arasında yüksek uygulama ve geliştirme maliyetleri ile yatırım getirisinin ölçülmesindeki zorluk yer almaktadır. Burada, yüksek değerli, düşük karmaşıklıkta kullanım durumlarıyla başlayarak, yatırım getirisini ölçmek için net KPI'lar tanımlayarak ve "satın alma mı, geliştirme mi" kararını dikkatlice değerlendirerek aşamalı bir uygulama önerilmektedir.

Beceri ve personel açısından, genellikle teknik bilgi birikimi ve yapay zeka uzmanlığı eksikliği yaşanırken, aynı zamanda değişime karşı direnç de mevcuttur. Çözümler arasında eğitim ve ileri eğitim yatırımları, etkili değişim yönetimi, faydaların açık bir şekilde iletilmesi ve insan-yapay zeka iş birliği kültürünün teşvik edilmesi yer almaktadır.

Etik hususlar, algoritmik önyargı ve "kara kutu" sistemlerinden kaynaklanan şeffaflık eksikliğiyle ilgilidir. Yapay zeka yönetişim çerçevelerinin uygulanması, düzenli adalet kontrolleri, açıklanabilir yapay zeka kullanımı ve insan gözetiminin sağlanması bu bağlamda önemli önlemlerdir.

Son olarak, GDPR'ye uygun veri koruma, bulut hizmetleri kullanılırken veri güvenliği, üçüncü taraf yapay zekâdan kaynaklanan riskler ve AB Yapay Zekâ Yasası'na uyumluluk gibi güvenlik ve yasal hususlar dikkate alınmalıdır. Bu bağlamda, hukuk ve BT departmanlarıyla yakın işbirliği, dikkatli tedarikçi seçimi, sözleşmelere uyumluluk maddelerinin eklenmesi ve sağlam siber güvenlik önlemleri şarttır.

Tedarik süreçlerinde yapay zekanın kullanımına yönelik stratejik öneriler

Yapay zekanın tedarik ve kontrol süreçlerine başarılı bir şekilde entegre edilmesi, iyi düşünülmüş, stratejik bir yaklaşım gerektirir. Yapay zekayı verimliliklerini artırmak, maliyetleri düşürmek ve stratejik avantajlar elde etmek için kullanmak isteyen şirketler aşağıdaki önerileri dikkate almalıdır.

Tedarik süreçleri için yapay zeka uygulama stratejisi geliştirme

Yapay zekâ araçlarının plansız ve gelişigüzel uygulanması nadiren başarıya götürür. Bunun yerine kapsamlı bir strateji gereklidir:

Dijital Olgunluk Değerlendirmesi

Öncelikle, şirketin ve özellikle de satın alma departmanının dijital olgunluk düzeyine ilişkin dürüst bir değerlendirme yapılmalıdır. Bu, zayıf noktaları belirlemeye ve gerçekçi hedefler koymaya yardımcı olur.

Net iş hedefleri ve performans göstergeleri belirleyin

Yapay zekâ kullanımıyla hangi spesifik iş hedeflerine ulaşılacağının açıkça tanımlanması gerekir (örneğin, maliyetlerde %X oranında azalma, Y ürünü için teslim süresinin Z gün kısaltılması). Başarıyı izlemek için ölçülebilir Temel Performans Göstergeleri (KPI'lar) şarttır.

Şirket genelindeki dijital stratejiyle uyum

Tedarik süreçlerine yönelik yapay zeka stratejisi, tek başına ele alınmamalı, şirketin genel dijital dönüşüm gündemine entegre edilmelidir.

Yüksek fayda sağlayan kullanım durumlarının belirlenmesi

Her şeyi bir anda dönüştürmeye çalışmak yerine, yapay zekanın nispeten düşük karmaşıklıkla en büyük katma değeri sunabileceği belirli kullanım durumları belirlenmelidir. Bu, erken başarılar yaratır ve kabulü teşvik eder.

Bilgilendirilmiş "satın alma mı, inşa etme mi" kararları

Şirketler, standart yapay zeka yazılımı satın alıp almamaya veya özelleştirilmiş çözümler geliştirip geliştirmemeye (veya geliştirtmemeye) karar vermelidir. Bu karar, özelleştirme yoluyla rekabet avantajı elde etme ihtiyacı, mevcut uzmanlık ve bütçe gibi faktörlere bağlıdır.

Aşamalı uygulama

Aşamalı bir yaklaşım riskleri azaltır ve kuruluşun ilk deneyimlerden ders çıkarmasına ve stratejisini gerektiği gibi uyarlamasına olanak tanır.

Tedarik süreçlerinde başarılı yapay zeka uygulaması, salt teknoloji dağıtımından ziyade, iş hedefleriyle stratejik uyum ve yapay zekanın belirli sorunları çözebileceği veya yeni değer yaratabileceği alanların net bir şekilde anlaşılmasıyla ilgilidir. BCG tarafından önerilen çerçeve, haklı olarak dijital olgunluk değerlendirmesi ve güvenlik açıklarının anlaşılmasıyla başlar. McKinsey'nin önerileri, yüksek değerli kullanım durumlarına odaklanmayı vurgular ve hemen tam bir dönüşüme gidilmemesi konusunda uyarıda bulunur. Kendi özel bağlamlarına ve olgunluk düzeylerine göre uyarlanmış, net ve stratejik bir yapay zeka benimseme yol haritası geliştiren şirketlerin, istenen sonuçlara ulaşma ve maliyetli hatalardan kaçınma olasılıkları daha yüksektir.

İş planı oluşturmak ve yatırım getirisini ölçmek

Yeni teknolojilere yapılan her yatırım, beklenen faydaları nicel olarak ortaya koyan sağlam bir iş planı gerektirir.

Yapay zekanın değer katkısının tanımı

Yapay zekanın tedarik süreçlerine ne gibi bir değer katması gerektiği açıkça tanımlanmalıdır; bu, mevcut süreçlerde kademeli bir iyileştirme mi yoksa tedarik modellerinin temelden yeniden tasarlanması mı olmalıdır.

Ölçülebilir faydaların belirlenmesi

Maliyet tasarrufu, verimlilik artışı, risk azaltma, uyumluluğun iyileştirilmesi ve daha hızlı işlem süreleri gibi potansiyel faydalar spesifik olarak belirlenmeli ve mümkünse nicel olarak ifade edilmelidir.

Maliyet tahmini

Uygulama ve işletme maliyetleri gerçekçi bir şekilde değerlendirilmelidir.

Etki takibi

Uygulamanın hayata geçirilmesinin ardından, finansal etki ve operasyonel verimlilik sürekli olarak izlenmeli ve ölçülmelidir. Yatırım getirisinin örnekleri arasında, erken benimseyenler için beş kata kadar yatırım getirisi, işletme maliyetlerinde %10-20 azalma ve tedarikçi seçim sürecinde %30 hızlanma yer almaktadır.

Tedarik süreçlerinde yapay zekâ için sağlam bir iş gerekçesi, belirsiz verimlilik vaatlerinin ötesine geçmeli ve belirli, ölçülebilir, ulaşılabilir, ilgili ve zaman sınırlı (SMART) hedefler ve KPI'lar içermelidir. Burada, "yapay zekâ değer katkısı"nın tanımlanması ve operasyonel verimliliğin yanı sıra finansal etkinin izlenmesi ihtiyacı vurgulanmaktadır. Faydaları önceden doğru bir şekilde ölçmenin zorluğu, güçlü, kanıta dayalı bir iş gerekçesini daha da önemli kılmaktadır. Yapay zekâ girişimleri için yönetim desteği ve bütçe sağlanması, beklenen yatırım getirisini ve stratejik değeri açıkça gösteren ikna edici bir iş gerekçesine büyük ölçüde bağlıdır.

Veri yönetimi ve etik çerçevelerine değinmek

Verilerin sorumlu bir şekilde işlenmesi ve etik ilkelere uyulması, yapay zekanın kullanıma sunulması için hayati önem taşımaktadır.

Güçlü veri yönetimi uygulamaları oluşturmak

Bu, veri kalitesinin, bütünlüğünün, güvenliğinin ve veri korumasının sağlanmasını içerir.

Yapay zeka yönetişim çerçevelerinin uygulanması

Bunlar, hesap verebilirlik, şeffaflık, adalet ve risk yönetimi gibi net ilkeleri tanımlamalıdır.

Yapay zeka etik konseylerinin veya yönetim komitelerinin oluşturulması

Bu organlar, tedarik, bilişim teknolojileri, hukuk ve risk yönetimi temsilcilerini içermeli ve önemli yapay zeka girişimlerine ilişkin yönergeler oluşturmalı ve bunları gözden geçirmelidir.

Rollerin ve sorumlulukların net bir şekilde tanımlanması

Yapay zekâ ile ilgili kararlar için net sorumluluklar ve çözüm yolları belirlenmelidir.

Risk değerlendirmeleri yürütmek

Yeni yapay zeka araçları doğruluk, önyargı, güvenlik açıkları ve yasal sonuçlar açısından değerlendirilmelidir.

İnsan gözetiminin sağlanması

Yapay zeka araçları, insan incelemesi ve müdahalesi için mekanizmalar içermelidir.

Proaktif yapay zeka yönetişimi, yalnızca mevzuata uyum ve risk azaltma için değil, aynı zamanda çalışanlar, tedarikçiler ve diğer paydaşlar arasında yapay zeka sistemlerine olan güveni oluşturmak için de çok önemlidir. Kaynak, büyük kuruluşların üçte birinden azının güvenlik ve uyumluluk endişeleri nedeniyle sınırsız yapay zeka kullanımına izin verdiğini vurgulayarak, yönetişimi en önemli öncelik haline getiriyor. Ayrıca, insan liderlerin kararlardan sorumlu olmasını sağlayarak hesap verebilirliğin önemini de vurguluyor. Etik hususları ve sağlam yönetişimi en başından itibaren yapay zeka stratejilerine entegre eden şirketler, önyargı, şeffaflık eksikliği veya veri kötüye kullanımıyla ilgili potansiyel tuzaklardan kaçınarak, yapay zekanın faydalarından sorumlu ve sürdürülebilir bir şekilde yararlanmak için daha iyi konumdadır.

En iyi sonuçlar için insan-yapay zeka işbirliğini teşvik etmek

Yapay zekâ, insan emeğinin yerini alacak bir şey olarak değil, insan yeteneklerini genişleten ve geliştiren bir araç olarak görülmelidir.

Yapay zekanın destekleyici bir araç olarak kabul edilmesi:

Yapay zekâ, insan yeteneklerini tamamen değiştirmek için değil, onları desteklemek için tasarlanmıştır.

İşbirliğine dayalı iş akışları tasarlama:

İş süreçleri, insan gücünün (eleştirel düşünme, empati, karmaşık etik yargılar) ve yapay zekanın (veri işleme, örüntü tanıma, hız) güçlü yönlerinden en iyi şekilde yararlanacak şekilde tasarlanmalıdır.

"İnsan Müdahalesi İçeren" (HITL) sistemlerin uygulanması:

Bunlar, insanların yapay zekâ kararlarını yönlendirmesine, doğrulamasına ve gerekirse geçersiz kılmasına olanak tanır.

Eğitim ve değişim yönetimine yatırım:

Çalışanların yapay zekâ ile çalışma biçimleri ve yeni roller için eğitilmesi ve hazırlanması gerekiyor.

Tedarik süreçlerinde en etkili yapay zeka uygulamaları, insan ve yapay zeka arasında simbiyotik bir ilişkiyi teşvik eden ve “genişletilmiş bir iş gücü” yaratan uygulamalar olacaktır. Kaynaklar, İnsan-Sınır (HITL) yaklaşımının ayrıntılı açıklamalarını sunmakta ve iş birliğinin önemini vurgulamaktadır. Gartner'ın şu sözü aktarılıyor: “Yapay zekayı insan uzmanlığıyla birleştirmeyi başaramayan şirketler geride kalma riskiyle karşı karşıyadır.” Tedarik ekiplerinin yapay zeka odaklı sistemlerle nasıl etkileşim kurduğunu yeniden düşünme ihtiyacı da vurgulanmaktadır. Bu, yapay zekayı bir ortak olarak benimseme yönünde kültürel bir değişimi gerektirir. Liderlik, bu iş birliğine dayalı modeli desteklemeli ve tüm tedarik fonksiyonunda “yapay zeka yetkinliği” geliştirmeye yatırım yapmalıdır. Gelecek, yapay zekada veya insanlarda değil, insanlarla birlikte yapay zekada yatmaktadır.

Tedarik süreçlerinin geleceği: Otonom sistemler ve gelişen yapay zeka

Yapay zekanın tedarik süreçleri üzerindeki etkisi henüz başlangıç ​​aşamasında. Gelecekteki gelişmeler, otonom sistemler ve diğer çığır açan teknolojilerin entegrasyonu potansiyeliyle birlikte daha da derin değişikliklere işaret ediyor.

Otonom tedarik ve yapay zeka ajanlarına giden yol

Yapay zekâ alanındaki gelişmeler, yapay zekâ destekli süreçlerden yapay zekâ ile güçlendirilmiş süreçlere ve nihayetinde potansiyel olarak otonom tedarik süreçlerine giden bir yolu işaret ediyor. Accio.com'da öngörülenler gibi yapay zekâ ajanlarının, giderek artan bir bağımsızlıkla çok çeşitli görevleri yerine getirebilmesi bekleniyor. Bunlar arasında veri toplama, müzakere, risk değerlendirmesi ve ESG uyumluluk izleme yer alıyor. Otonom olarak aksaklıklara uyum sağlayabilen "kendini onaran" tedarik zincirleri vizyonları şekilleniyor. Böyle bir senaryoda, tedarik ekiplerinin rolleri, daha sonra dijital bir yapay zekâ çekirdeği tarafından uygulanan genel stratejileri tasarlayan "değer mimarları"na dönüşebilir.

Otonom sistemlere doğru bu gelişme, önemli zorluklarla da birlikte geliyor. Bunlar arasında daha önce tartışılan veri kalitesi ve değişiklik yönetimi konuları, ayrıca otonom karar veren yapay zekanın kullanımıyla ilgili özel etik sorular, siber güvenlik yönleri ve otonom ajanların eylemlerinden doğacak sorumlulukla ilgili karmaşık yasal sorunlar yer alıyor. Otonom tedarik, henüz gelişmekte olan bir kavram olsa da, yapay zekanın belirli kategoriler veya görevler için tüm tedarik döngülerini minimum insan müdahalesiyle yönetme potansiyelini uzun vadede temsil ediyor. Bu durum, hesap verebilirlik, yapay zekanın hareket etme yeteneği için yasal çerçeve ve bu otonom sistemlerin tasarımcıları ve denetleyicileri olabilecek tedarik uzmanlarından beklenen gelecekteki beceriler hakkında derin soruları gündeme getiriyor. AB Yapay Zeka Yasası da bu tür yüksek riskli otonom sistemlerin kullanımını önemli ölçüde etkileyecektir.

Veri ontolojilerinin ve standartlarının rolü (örneğin, e-Tedarik Ontolojisi, GS1)

Özellikle ağ ortamlarında, yapay zeka sistemlerinin tam potansiyellerine ulaşabilmeleri için standartlaştırılmış veri formatları ve anlambilim şarttır. Veri ontolojileri ve standartları, yapay zekanın birlikte çalışabilirliği ve etkinliğinde kilit rol oynamaktadır.

• AB Yayınlar Ofisi tarafından geliştirilen e-Tedarik Ontolojisi (ePO), kamu tedarikinde veriler için resmi, anlamsal bir temel oluşturmayı amaçlamaktadır. Tutarlı terimler, tanımlar ve ilişkiler sağlar ve duyurudan ödemeye kadar tüm tedarik sürecini kapsamayı hedeflemektedir.
• Ortak Çekirdek Ontolojileri (CCO) ve Temel Biçimsel Ontoloji (BFO) gibi daha geniş kapsamlı standartlar, farklı alanlarda bilgi gösterimi ve veri birlikte çalışabilirliği için çerçeveler sağlar.
• GS1 standartları, ürün tanımlaması için evrensel bir sistem (örneğin, GTIN'ler, barkodlar) sunarak tedarik zincirlerinde veri doğruluğunu, izlenebilirliği ve sorunsuz bilgi alışverişini sağlar. Yapılandırılmış, doğrulanabilir ürün verileri sağlayarak ve dijital ikizler veya blok zinciri entegrasyonları gibi teknolojileri etkinleştirerek yapay zeka uygulamalarını destekler.

Bu standartlar, yapay zeka sistemleri için veri kalitesini iyileştirebilir, farklı sistemler ve kuruluşlar arasında veri alışverişini kolaylaştırabilir ve böylece daha gelişmiş analizleri ve otomasyonları destekleyebilir. Yapay zeka daha yaygın hale geldikçe, yapay zeka sistemlerinin etkili bir şekilde iletişim kurabilmesini, verileri tutarlı bir şekilde yorumlayabilmesini ve farklı platformlar ve kuruluşlar arasında çalışabilmesini sağlamak için sağlam veri ontolojilerine ve standartlarına olan ihtiyaç artmaktadır. e-Tedarik Ontolojisi, birlikte çalışabilirlik açığını doğrudan ele almaktadır. GS1 standartları, tedarik zincirlerindeki yapay zeka operasyonları için ortak referans noktası ve yapı taşları sağlar. Bu tür standartlar olmadan, yapay zeka sistemleri veri silolarında çalışma veya verileri yanlış yorumlama riskiyle karşı karşıya kalır. Bu standartların benimsenmesi, gerçekten bağlantılı ve akıllı tedarik ekosistemleri oluşturmada yapay zekanın tüm potansiyelini ortaya çıkarmak için çok önemli olacaktır. Bu, sektör genelinde iş birliği ve veri standardizasyon girişimlerine yatırım gerektirebilir.

Gelişen teknolojiler (kısa genel bakış: kuantum hesaplama, DAO'lar)

Hali hazırda yerleşik yapay zeka teknolojilerinin ötesinde, uzun vadede tedarik süreçlerini etkileyebilecek daha da çığır açıcı gelişmeler ufukta beliriyor:

Kuantum hesaplama

Bu teknoloji, klasik bilgisayarlar için ulaşılamayan son derece karmaşık optimizasyon problemlerini çözme potansiyeline sahiptir. Lojistik ve tedarik alanında, bu teknoloji, büyük miktarda veri ve değişkeni eş zamanlı olarak analiz ederek rota optimizasyonu, talep tahmini ve depo yönetiminde devrim yaratabilir. Kuantum hesaplama henüz gelişiminin erken aşamalarında olsa da, şirketler kuantum hesaplamaya hazırlanmaya ve gelişmelerini takip etmeye başlamalıdır.

Merkezi Olmayan Otonom Organizasyonlar (DAO'lar)

DAO'lar, merkeziyetsiz bilgisayar programları ve blok zinciri teknolojisi aracılığıyla yönetilen, üyeler tarafından işletilen topluluklardır. Şeffaf, otomatik ve topluluk tarafından yönetilen tedarik veya tedarik zinciri yönetim sistemleri oluşturma potansiyeline sahiptirler. Bununla birlikte, yasal statüleri ve tedarik için pratik uygulamaları hala oldukça deneyseldir ve önemli engellerle doludur.

Kuantum hesaplama ve DAO'lar, tedarik süreçlerinde yaygın kullanımdan henüz uzakta olsalar da, uzun vadede optimizasyon yeteneklerini ve organizasyon modellerini temelden değiştirebilecek yıkıcı güçleri temsil ediyorlar. Kuantum hesaplamanın, klasik bilgisayarların yeteneklerinin çok ötesinde karmaşık problemleri çözme yeteneği, benzeri görülmemiş verimlilik kazanımları sağlayabilir. DAO'lar, teorik olarak merkezi olmayan tedarik konsorsiyumlarına veya tedarik zinciri finansmanına uygulanabilecek radikal olarak farklı bir yönetim modeli sunmaktadır. Stratejik öngörü, tedarik liderlerinin, hemen benimseme mümkün olmasa bile, bu gelişmekte olan teknolojilerin farkında olmasını gerektirir. Gelişimlerini ve potansiyel kullanım alanlarını izlemek, uzun vadeli planlama ve inovasyon çabalarına bilgi sağlayabilir.

Tedarik 4.0: Yapay zekâ, satın almayı stratejik bir değer yaratıcısına dönüştürdüğünde

Yapay zekanın entegrasyonu, tedarik yönetimi, satın alma ve kontrol süreçlerini temelden dönüştürerek, bu işlevleri operasyonel gerekliliklerden şirket içindeki stratejik değer yaratıcı unsurlara dönüştürüyor. Yapay zeka destekli araçlar, verimliliği artırma, maliyetleri optimize etme, riskleri daha iyi yönetme ve daha bilinçli, veriye dayalı kararlar alma potansiyeli sunuyor.

Accio.com'un analizi, özellikle "Mükemmel Eşleşme" ve "Süper Karşılaştırma" gibi özelliklerin yanı sıra LLM'ler ve bilgi grafikleri gibi teknolojilerin kullanımıyla yapay zeka destekli yaklaşımı sayesinde, tedarik ve tedarikçi yönetiminde yenilikçi yöntemlere öncülük ettiğini göstermiştir. Accio.com, özellikle küçük ve orta ölçekli işletmelerin (KOBİ'ler) küresel tedarik pazarlarının karmaşıklığında yol alabilmeleri ve geniş bir tedarikçi ağına erişebilmeleri için son derece değerli bir kaynak olabilir. Platform, yalnızca arama yapmakla kalmayıp, aynı zamanda fikir aşamasından uygulamaya kadar olan süreci kavramsallaştıran ve hazırlayan bir araç olarak konumlanmaktadır.

Genellikle kapsamlı uçtan uca süreçleri kapsayan SAP Ariba veya Coupa gibi yerleşik kurumsal paketlere ve derinlemesine tedarikçi analizi için Scoutbee gibi özel araçlara kıyasla, Accio.com, akıllı tedarik yeteneklerini fikir geliştirme aşamasına ve potansiyel e-ticaret entegrasyonuna güçlü bir vurguyla birleştiren bir niş oluşturuyor gibi görünüyor. wlw.de gibi geleneksel tedarikçi dizinlerine kıyasla, Accio.com etkileşim, daha derin veri analizi ve stratejik destek yoluyla önemli bir katma değer sunuyor.

Ancak, tedarik süreçlerinde yapay zekanın kullanımı kesin bir sonuç değildir. Veri kalitesi ve erişilebilirliği, uygulama maliyetleri, çalışan becerilerinde gerekli ayarlamalar ve algoritmik önyargı ve şeffaflıkla ilgili etik hususlar gibi zorlukların proaktif bir şekilde ele alınması gerekmektedir. Özellikle AB Yapay Zeka Yasası gibi yeni düzenlemeler ışığında, güvenlik ve veri koruma yönleri de çok önemlidir.

Tedarik süreçlerinin geleceği kaçınılmaz olarak daha veri odaklı, akıllı ve işbirlikçi olacak; hem sistemler arasında hem de insanlar ve makineler arasında. Yapay zeka ajanları ve gelişmiş analitiklerle desteklenen yarı otonom veya hatta otonom tedarik süreçlerine giden yol açıkça belirlenmiştir. eProcurement Ontology veya GS1 standartları gibi ontolojiler aracılığıyla veri standardizasyonu, birlikte çalışabilirlik ve veri kalitesinin sağlanmasında çok önemli bir rol oynayacaktır.

Tedarik süreçlerinde yapay zekanın yolculuğu, tek seferlik bir uygulama değil, sürekli bir evrimdir. Sürekli öğrenme, yeni teknolojik olanaklara uyum sağlama ve sorumlu inovasyona odaklanma, sürdürülebilir başarı için kilit öneme sahiptir. Tedarik fonksiyonlarında çeviklik ve sürekli iyileştirme kültürünü destekleyen şirketler, gelişen yapay zeka ortamında etkili bir şekilde yol almak ve bundan faydalanmak için en iyi konumda olacaktır. Karar, yapay zekayı benimseyip benimsememek değil, gerçek bir rekabet avantajı elde etmek için bunu stratejik ve sorumlu bir şekilde nasıl yapmak gerektiğidir. Accio.com gibi araçlar, dikkatli bir şekilde ve net bir strateji çerçevesinde uygulandığında, kuruluşların daha verimli, dayanıklı ve değer yaratan tedarik operasyonları oluşturmasına yardımcı olabilir.

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

AI stratejisinin yaratılması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus