Управління закупівлями, закупівля та контроль за допомогою штучного інтелекту: аналіз Accio.com та ринкових альтернатив

Для менеджменту: Платформа штучного інтелекту, яка надає малим та середнім підприємствам купівельну спроможність великих корпорацій

Стратегічне значення штучного інтелекту (ШІ) у сучасних закупівлях стрімко зростає. Технології ШІ трансформують традиційні процеси закупівель, забезпечуючи значне підвищення ефективності, економію коштів та прийняття рішень на основі даних. У цьому звіті аналізуються можливості інструментів на базі ШІ, зокрема платформи Accio.com, для управління закупівлями, їх закупівель та контролю. Accio.com позиціонує себе як B2B-платформа на основі ШІ, яка має на меті спростити складні процеси закупівель, використовуючи такі технології, як моделі великих мов програмування (LLM) та графи знань. Ключові переваги Accio.com включають такі функції, як «Ідеальна відповідність» для генерації ідей та вибору постачальників, а також «Суперпорівняння» для порівняння продуктів, що може бути особливо цінним для малих та середніх підприємств (МСП).

У звіті висвітлюються унікальні переваги Accio.com порівняно з іншими усталеними інструментами штучного інтелекту та традиційними довідниками постачальників. У ньому чітко зазначається, що такі платформи, як Accio.com, можуть демократизувати розширену аналітику закупівель. Це відкриває нові можливості для малих і середніх підприємств, яким традиційно бракує ресурсів для проведення масштабних досліджень ринку та перевірки постачальників, а також може підвищити конкурентоспроможність у їхніх ланцюгах поставок. Однак впровадження таких рішень на основі штучного інтелекту також створює проблеми, зокрема якість даних, витрати, прогалини в навичках та етичні міркування, які необхідно ретельно враховувати. Очікується, що ролі закупівель та контролю розвиватимуться, відходячи від ручного збору даних до більш стратегічних завдань, таких як перевірка аналітики, згенерованої штучним інтелектом, та управління винятками.

Зміна ландшафту закупівель: Зростання штучного інтелекту

Закупівлі переживають фундаментальну трансформацію, зумовлену, головним чином, постійним розвитком та впровадженням штучного інтелекту. Ця технологічна революція змінює не лише окремі етапи процесу, а й всю парадигму того, як компанії структурують та стратегічно узгоджують свої функції закупівель, постачання та контролю.

Трансформаційний вплив штучного інтелекту на закупівлі, закупівлі та контроль

Штучний інтелект діє як каталізатор, перетворюючи закупівлі з переважно тактичної, орієнтованої на витрати функції на стратегічного, ціннісного партнера всередині компанії. Ключовим аспектом є автоматизація рутинних завдань. Такі дії, як ручне введення даних, обробка замовлень та узгодження рахунків-фактур, можуть ефективно оброблятися системами штучного інтелекту, звільняючи людські ресурси для виконання цінніших, стратегічних завдань.

Крім того, аналітика на основі штучного інтелекту дозволяє значно покращити використання даних. Компанії отримують вигоду від підвищеної прозорості витрат, можуть точніше визначати потенціал оптимізації для скорочення витрат та виявляти ризики раніше. Прогнозна аналітика, точніші прогнози попиту та оцінка ринкових тенденцій ставлять прийняття рішень на більш міцну основу, засновану на даних. Це не лише призводить до кращих умов закупівель, але й сприяє розвитку більш динамічних та стійких ланцюгів поставок, оскільки системи штучного інтелекту здатні сигналізувати про потенційні збої на ранній стадії та пропонувати альтернативні варіанти дій.

Впровадження штучного інтелекту в закупівлі виходить за рамки простої оптимізації існуючих процесів; воно закладає основу для абсолютно нових моделей закупівель. Такі концепції, як прогнозне постачання, яке передбачає майбутні потреби та зміни ринку, або створення динамічних екосистем постачальників, які гнучко адаптуються до змінних умов, стають можливими лише завдяки ШІ. Здатність ШІ моделювати та проактивно керувати складними залежностями в глобальних мережах поставок, як описано в баченні ринків, керованих ШІ, та автономних агентів, вказує на фундаментальну переробку закупівель. Компанії, які не використовують ці технологічні можливості, ризикують відстати з точки зору економічної ефективності, гнучкості та якості своїх стратегічних відносин з постачальниками. Конкурентна перевага все більше належатиме тим організаціям, чиї функції закупівель будуть покращені та посилені ШІ.

Ключові технології штучного інтелекту в закупівлях (NLP, ML, GenAI, графи знань, агенти штучного інтелекту)

Трансформація закупівель за допомогою штучного інтелекту спирається на портфель різноманітних, часто взаємопов'язаних технологій:

Обробка природної мови (НЛП)

НЛП дозволяє комп'ютерним системам розуміти, інтерпретувати та генерувати людську мову. У сфері закупівель НЛП використовується для аналізу неструктурованих даних, таких як контракти, листування з постачальниками та ринкові звіти. Він забезпечує роботу чат-ботів для внутрішньої та зовнішньої комунікації та дозволяє користувачам формулювати запити природною мовою, що значно покращує зручність використання інструментів закупівель. Додатковими застосуваннями є вилучення відповідних пунктів з контрактів та аналіз настроїв у відгуках постачальників.

Машинне навчання (ML)

Алгоритми машинного навчання є основою багатьох застосувань штучного інтелекту в закупівлях. Вони використовуються для розпізнавання образів у великих наборах даних, прогнозної аналітики (наприклад, прогнозування попиту, оцінки ризиків), оцінки постачальників та класифікації витрат. Моделі машинного навчання навчаються на історичних даних і можуть постійно покращувати свої прогнози та рішення.

Генеративний ШІ (GenAI)

GenAI, особливо через LLM, має потенціал революціонізувати створення контенту в процесі закупівель. Приклади використання включають розробку запитів на котирування (RFQ), узагальнення аналітичних звітів, створення пунктів договорів та персоналізоване спілкування з постачальниками. GenAI також може підтримувати розробку стратегій переговорів, наприклад, пропонуючи лінії аргументації або альтернативні сценарії.

Графіки знань

Графи знань використовуються для структурованого представлення складної інформації про постачальників, продукти, ринки та їхні взаємовідносини. Вони дозволяють отримати цілісне уявлення про середовище закупівель і можуть генерувати глибші, контекстуально пов'язані висновки, які виходять за рамки простого аналізу даних. Наприклад, Accio.com використовує понад 200 галузевих графів знань.

Агенти штучного інтелекту

Агенти штучного інтелекту – це (напів)автономні програмні сутності, які можуть виконувати певні завдання в процесі закупівель. До них належать автоматизований пошук постачальників, ведення переговорів (див. автономні агенти переговорів), моніторинг ризиків та обробка запитів.

Справжня сила цих технологій часто розкривається лише тоді, коли вони працюють разом. Наприклад, NLP дозволяє застосунку GenAI розуміти запит покупця природною мовою щодо проекту договору, тоді як моделі машинного навчання (ML) можуть допомогти вдосконалити та оптимізувати згенерований контент на основі аналізу минулих успіхів у контрактах. Платформа Accio.com ілюструє цей інтегрований підхід, поєднуючи LLM з NLP та графами знань для обробки складних запитів. Ця синергетична взаємодія має вирішальне значення для розробки передових рішень на основі штучного інтелекту та прокладає шлях для «агентного штучного інтелекту» — систем, в яких ці комбіновані технології працюють зі зростаючою автономією. Для бізнесу це означає, що розуміння кожної технології та її взаємозалежностей є важливим для розробки ефективних стратегій ШІ та вибору правильних інструментів. Використання окремих компонентів ШІ окремо рідко розкриє той самий трансформаційний потенціал, що й інтегрований підхід.

Детальний огляд: Accio.com – закупівлі та пошук ресурсів на базі штучного інтелекту

Accio.com прагне фундаментально спростити та оптимізувати процеси закупівель та пошуку ресурсів, особливо для малих та середніх підприємств (МСП), за допомогою використання штучного інтелекту. Детальний аналіз платформи, її функцій та базової технології має вирішальне значення для розуміння її потенціалу та позиціонування на ринку.

Основна місія, бачення та ідентичності платформи

Основна місія Accio.com, платформи, розробленої Alibaba Group, полягає у спрощенні пошуку товарів та супроводі компаній від початкової ідеї до готового продукту. Натхненна заклинанням «Accio» (латинською мовою «Я викликаю») із серії про Гаррі Поттера, платформа має на меті забезпечити користувачам швидкий та ефективний доступ до відповідних ресурсів ланцюга поставок. Ця увага безпосередньо спрямована на глобальних покупців, торгових агентів та транскордонних продавців, що представляють малий та середній бізнес.

Accio.com визначає свою ідентичність через три основні напрямки:

• Пошукова система B2B на базі штучного інтелекту.
• B2B-Вікіпедія на базі штучного інтелекту.
• Комплексна платформа електронної комерції.

Ця потрійна ідентичність підкреслює амбіції бути набагато більшим, ніж просто інструментом пошуку ресурсів. Accio.com прагне створити інтегровану екосистему для торгівлі B2B, що об'єднує пошук інформації (пошукова система), отримання знань (аспект, подібний до Вікіпедії, наприклад, про ринкові тенденції та деталі продукту) та обробку транзакцій (платформа електронної комерції). Платформа спирається на понад 25-річний галузевий досвід своєї материнської компанії, Alibaba Group. Якщо Accio.com вдасться інтегрувати ці три ідентичності, це може значно зменшити тертя в міжнародній торгівлі для малих і середніх підприємств, забезпечивши центральну точку контакту для всього процесу. Однак реалізація такого комплексного бачення створює значні труднощі та ризики.

Ключові функції для закупівель, закупівель та контролю

Accio.com пропонує низку функцій на базі штучного інтелекту, адаптованих до конкретних потреб закупівель, постачання та контролю:

Пошук ресурсів на основі штучного інтелекту та генерація ідей «ідеального поєднання»

Видатною особливістю є можливість дозволити користувачам формулювати бізнес-ідеї або складні вимоги природною мовою. Accio.com аналізує ці дані — будь то текст, зображення, файли чи URL-адреси — і перетворює їх на конкретні, практичні кроки. Це включає визначення відповідних постачальників, надання оцінки вартості та окреслення деталей доставки. Процес «Ідеального збігу» спрямований на концептуалізацію бізнес-ідей та пошук відповідних, перевірених продуктів і постачальників. Платформа використовує глобальну мережу постачальників з понад мільйоном перевірених продавців, включаючи такі джерела, як Alibaba.com, 1688 та Europages. Функція «Глибокого пошуку» додатково допомагає зі складними вимогами та оцінкою надійності постачальників. Цей підхід, який звільняє користувачів від простого пошуку за ключовими словами та натомість прагне глибоко зрозуміти наміри та контекст, може відкрити нові можливості для пошуку постачальників і, зокрема, підтримати ранні стадії розробки продукту. Для компаній, які досліджують нові лінійки продуктів, або для стартапів це може значно знизити бар'єри для входу, оскільки початкова дослідницька робота суттєво розширюється завдяки штучному інтелекту.

Функція «Суперпорівняння»

Ця функція дозволяє миттєво та всебічно порівнювати вибрані товари. Вона виділяє найпопулярніші та найконкурентніші варіанти з мільйонів товарів і надає детальні огляди порівняння.

Енциклопедія продуктів та аналіз ринку

Accio.com функціонує як своєрідна «B2B Вікіпедія», динамічно відображаючи специфікації продуктів, цінові діапазони, дані про продажі та іншу багатовимірну інформацію. Користувачі отримують доступ до тенденцій соціальних мереж у режимі реального часу та аналітики роздрібної торгівлі. Платформа містить понад 200 галузевих графіків знань, які постійно оновлюються. Функція «Бізнес-дослідження» може навіть створювати професійні бізнес-плани, включаючи оцінки витрат та рекомендації постачальників.

Агенти штучного інтелекту Accio

Платформа інтегрує чотирьох спеціалізованих агентів штучного інтелекту для операцій з продуктами, інтелектуального прийому, маркетингової підтримки та консультування з питань ризиків. Наприклад, «Інтелектуальний агент прийому» може не лише обробляти запити клієнтів, але й отримувати логістичну інформацію, уточнювати деталі з покупцями та складати замовлення. Використання таких агентів свідчить про тенденцію до більш автономних завдань закупівель, де ШІ не лише надає інформацію, але й активно бере участь у робочому процесі. Це обіцяє значне підвищення ефективності, але водночас ставить питання щодо моніторингу, відповідальності за дії агентів ШІ та необхідності надійних механізмів взаємодії людини (HITL), особливо для критично важливих процесів, таких як затвердження замовлень або оцінка ризиків.

Функції, пов'язані з контролінгом

Accio.com підтримує контролінг шляхом консолідації процесів на єдиній платформі, спрощуючи контроль витрат та управління витратами. Також доступні інтегровані інструменти, такі як калькулятор норми прибутку та шаблони замовлень на купівлю. Платформа додатково автоматизує створення запитів на комерційні пропозиції (RFQ) та вибір постачальників, прагнучи отримати комерційні пропозиції протягом 24 годин. Можливість отримання ранніх оцінок витрат та аналізів доцільності є безцінною для планування бюджету та прийняття інвестиційних рішень у рамках контролінгу.

У наступній таблиці наведено основні можливості Accio.com та функції на базі штучного інтелекту:

Accio.com – Основні можливості та функції на базі штучного інтелекту

Accio.com – Основні можливості та функції на базі штучного інтелекту – Зображення: Xpert.Digital

Accio.com пропонує комплексні функції на базі штучного інтелекту для закупівель, закупівель та контролю. Платформа дозволяє вводити ідеї природною мовою за допомогою технології «Perfect Match», яка обробляє бізнес-ідеї та автоматично визначає відповідних постачальників, витрати та варіанти доставки. Завдяки використанню моделей великих мов, обробки природної мови та графів знань, генерування ідей спрощується, а також стає можливою рання оцінка витрат.

Функція «Суперпорівняння» пропонує миттєві, вичерпні порівняння продуктів, виділяючи бестселери та конкурентні варіанти. Завдяки машинному навчанню та аналітиці даних користувачі можуть приймати швидше та більш обґрунтовані рішення щодо продуктів і визначати найкращі варіанти за співвідношенням ціни та якості.

Глобальна мережа постачальників налічує понад мільйон перевірених постачальників з таких платформ, як Alibaba.com, 1688 та Europages. Функція «Глибокого пошуку» на базі штучного інтелекту дозволяє виконувати навіть складні вимоги та значно розширює пул постачальників, одночасно покращуючи якість та надійність.

Інтегрована енциклопедія продуктів пропонує динамічні дані про продукти, цінові діапазони, тенденції продажів та тенденції соціальних мереж у режимі реального часу з понад 200 графів галузевих знань. Це підтримує прийняття стратегічних рішень та допомагає виявляти тенденції ринку, що розвивається, та бізнес-можливості.

Функція генерації бізнес-планів, що базується на «Бізнес-дослідженнях», створює професійні бізнес-плани з оцінками витрат та рекомендаціями постачальників за допомогою генеративного штучного інтелекту. Чотири спеціалізовані агенти штучного інтелекту автоматизують рутинні завдання в операціях з продуктами, інтелектуальному прийомі, маркетингу та консультуванні з питань ризиків, тим самим розвантажуючи персонал та покращуючи взаємодію з клієнтами.

Автоматизація RFQ значно пришвидшує процеси котирування, прагнучи отримати котирування протягом 24 годин. Ця пропозиція доповнюється калькулятором норми прибутку для аналізу ціноутворення та прибутковості, а також комплексними інструментами контролю витрат та управління витратами, які забезпечують кращий огляд витрат та виявляють потенційну економію.

Базові технології штучного інтелекту (Qwen LLM, NLP, графи знань тощо)

Продуктивність Accio.com базується на передових технологіях штучного інтелекту, розроблених Alibaba Group. Ключовим елементом є власна модель великої мови (LLM) під назвою Qwen. Ця модель формує основу для розуміння та генерації мови. У поєднанні з глибоким навчанням та обробкою природної мови (NLP) вона дозволяє платформі обробляти складні запити користувачів природною мовою, фільтрувати інформацію про постачальників та надавати точні рішення.

Ще одним ключовим компонентом є графи знань. Accio.com використовує понад 200 галузевих графів знань, які оновлюються в режимі реального часу. Вони структурують величезний обсяг торгових даних B2B, встановлюють зв'язки між сутностями (наприклад, постачальниками, продуктами, матеріалами, ринковими тенденціями) і таким чином дозволяють глибший контекстний аналіз і точніші результати пошуку. Щоб забезпечити достовірність даних, Accio.com покладається на перехресну перевірку на основі штучного інтелекту та включення кредитних рейтингів постачальників. Штучний інтелект платформи також був навчений на основі багаторічного галузевого досвіду та розгалуженої екосистеми продуктів. У відповідному контексті «штучного інтелекту oe», ширшої ініціативи Alibaba у сфері штучного інтелекту, також згадуються передові концепції, такі як «адаптивна нейронна структура (ANF)» та «квантово-розширені моделі навчання». Хоча їхнє пряме використання в Accio.com наразі прямо не підтверджено, вони вказують на передове дослідницьке середовище, з якого черпає дані платформа і яке може вплинути на майбутній розвиток.

Використання власної LLM, такої як Qwen, та розширених, специфічних для предметної області графів знань дає Accio.com потенційну конкурентну перевагу над універсальними інструментами або платформами штучного інтелекту, які спираються виключно на загальнодоступні моделі. Хоча загальні LLM можуть мати широкі можливості, їм часто бракує специфічного словника, контексту та зв'язків між даними, що є вирішальними для тонких закупівель B2B. Навчання, засноване на багаторічному галузевому досвіді та спеціалізованих графах знань, може призвести до значно більш релевантних та надійних результатів. Тому якість та постійне оновлення цих власних моделей та графів знань є критичними факторами для довгострокового успіху та диференціації Accio.com.

Цільова група та ціннісна пропозиція для МСП

Accio.com безпосередньо орієнтований на глобальні малі та середні підприємства (МСП), торгових агентів та транскордонних продавців. Платформа має на меті допомогти, зокрема, тим гравцям, яким потрібен швидкий доступ до економічно ефективних ресурсів ланцюга поставок. Ширша платформа, частиною або розвитком якої є Accio.com, як повідомляється, має базу користувачів понад 500 000 представників МСП.

Цінність для малих і середніх підприємств полягає у спрощенні традиційно складного процесу B2B. Accio.com обіцяє ефективний пошук постачальників та продуктів, підтримку у впровадженні бізнес-ідей («від концепції до створення») та користувацький досвід, який дуже нагадує консультацію з професійним спеціалістом з продуктів. Ця зосередженість на малих і середніх підприємствах спрямована на сегмент ринку, який часто ігнорується складним та дорогим програмним забезпеченням для закупівель корпоративного рівня. Моделювання експертних консультацій має на меті усунути прогалину в знаннях, з якою стикаються багато малих і середніх підприємств, оскільки їм зазвичай не вистачає великих спеціалізованих команд із закупівель. Інструмент штучного інтелекту, який веде їх через складні процеси закупівель, надає ринкову інформацію та навіть допомагає в розробці бізнес-плану, пропонує значну додаткову цінність, збільшуючи їхні обмежені ресурси. Це може надати малим і середнім підприємствам можливість бути більш конкурентоспроможними на світових ринках. Однак впровадження залежатиме від простоти використання, доступності та демонстрованої рентабельності інвестицій (ROI) для цього сегмента.

Скористайтеся перевагами великого, п'ятикратного досвіду Xpert.Digital у комплексному пакеті послуг | Дослідження та розробки, XR, PR та оптимізація цифрової видимості - Зображення: Xpert.Digital

Xpert.Digital має глибокі знання в різних галузях. Це дозволяє нам розробляти індивідуальні стратегії, точно узгоджені з вимогами та викликами вашого конкретного сегмента ринку. Завдяки постійному аналізу ринкових тенденцій та моніторингу розвитку галузі ми можемо діяти проактивно та пропонувати інноваційні рішення. Поєднання досвіду та знань створює додаткову цінність та надає нашим клієнтам вирішальну конкурентну перевагу.

Більше інформації тут:

• Скористайтеся перевагами 5 галузей експертизи Xpert.Digital в одному пакеті – від €500/місяць

Порівняльний аналіз: Accio.com проти SAP Ariba, Coupa та інших лідерів ринку закупівель

Щоб повною мірою оцінити цінність та позиціонування Accio.com, важливо порівняти його з іншими рішеннями для закупівель, доступними на ринку. Це включає інші платформи на базі штучного інтелекту, а також традиційні довідники постачальників та універсальні інструменти штучного інтелекту.

Accio.com у порівнянні з іншими рішеннями для закупівель на базі штучного інтелекту

Ринок програмного забезпечення для закупівель на базі штучного інтелекту різноманітний і включає як комплексні пакети, так і спеціалізованих нішевих постачальників.

Порівняння з комплексними пакетами (наприклад, SAP Ariba, Coupa, GEP)

Такі визнані рішення, як SAP Ariba, Coupa та GEP, часто пропонують комплексні функції «від джерела до оплати» (S2P), глибоку інтеграцію з ERP-системами та довгий досвід успіху в корпоративному сегменті.

• SAP Ariba відмінно справляється з автоматизацією процесів, інтеграцією ERP (особливо з системами SAP), управлінням постачальниками та забезпечує доступ до великої глобальної мережі постачальників.
• Coupa позиціонує себе як комплексна платформа для управління витратами з функціями автоматизації S2P, керованих закупівель, робочих процесів на основі штучного інтелекту та управління ризиками постачальників.
• GEP спирається на програмне забезпечення S2P, засноване на принципах «AI-First», яке пріоритезує управління категоріями та ризиками й зосереджується на інноваціях та рентабельності інвестицій.

Для порівняння, Accio.com, здається, більше зосереджується на початковому пошуку джерел інформації та етапі «від ідеї до продукту». Accio.com може слугувати додатковим інструментом або більш гнучкою, зручною для малого та середнього бізнесу альтернативою часто складним корпоративним пакетам.

Порівняння зі спеціалізованими інструментами пошуку ресурсів на основі штучного інтелекту (наприклад, Scoutbee)

Такі платформи, як Scoutbee, зосереджуються на пошуку постачальників на базі штучного інтелекту, використовуючи такі технології, як графічна технологія, прогнозна та прескриптивна аналітика, для отримання глибокого розуміння постачальників (наприклад, щодо критеріїв ESG, ризиків, різноманітності). Accio.com також пропонує можливості пошуку постачальників, але тісніше інтегрує їх у ширший контекст генерування ідей та функціональності електронної комерції.

Порівняння з інструментами аналітики витрат на основі штучного інтелекту (наприклад, Suplari, JAGGAER)

Ці інструменти спеціалізуються на класифікації даних про витрати, виявленні аномалій та визначенні потенційної економії. Хоча Accio.com пропонує деякі функції, пов'язані з контролем, такі як калькулятор прибутку та шаблони замовлень, не очікується, що він буде настільки глибоким в аналізі витрат, як спеціалізовані платформи.

Ключові відмінні риси Accio.com

Підхід «від ідеї до реальності», концепція «AI-B2B-Вікіпедія», потенційна глибока інтеграція з екосистемою електронної комерції Alibaba та чіткий акцент на малий та середній бізнес виділяють Accio.com серед багатьох інших рішень.

Ринок рішень для закупівель на базі штучного інтелекту демонструє тенденцію до фрагментації на широкі пакети S2P з одного боку та спеціалізовані найкращі у своєму класі рішення з іншого. Accio.com, схоже, займає свою нішу, поєднуючи інтелектуальні закупівлі з генерацією ідей та прямим шляхом до транзакції, що може бути особливо привабливим для малого та середнього бізнесу. Такі відомі гравці, як SAP Ariba та Coupa, пропонують розширені, часто складні S2P-платформи, тоді як Scoutbee спеціалізується на поглибленій аналітиці постачальників. Унікальною перевагою Accio.com є підтримка генерації ідей та підключення до величезної мережі постачальників через Alibaba. Для компаній це означає ретельний розгляд їхніх конкретних потреб. Велике підприємство з існуючою ERP-системою може віддати перевагу інтегрованому пакету S2P, тоді як малому та середньому підприємству або компанії, що зосереджена на інноваціях продуктів, підхід Accio.com може бути кращим. Рішення «створювати проти купувати» для функцій штучного інтелекту, обговорене BCG, є тут доречним – Accio.com пропонує готове до використання аналітичне рішення.

Accio.com у порівнянні з традиційними каталогами постачальників (наприклад, wlw.de)

Традиційні довідники постачальників, такі як «Wer liefert was» (wlw.de), вже давно є основним ресурсом для їх пошуку. Однак порівняння з платформами на базі штучного інтелекту, такими як Accio.com, виявляє суттєві відмінності:

Функціональність

Традиційні довідники – це переважно статичні бази даних, які можна шукати за ключовими словами, назвами компаній або категоріями продуктів. Вони пропонують профілі компаній, контактну інформацію та списки продуктів. Accio.com, з іншого боку, пропонує інтерактивний, розмовний штучний інтелект, який розуміє складні потреби, проводить порівняння, надає ринкову аналітику та навіть може допомогти у створенні бізнес-планів. Традиційні довідники не є інтерактивними та надають односторонні результати пошуку.

Штучний інтелект та інтерактивність

Фундаментальна відмінність полягає в інтелекті та інтерактивності. У той час як wlw.de надає списки на основі явних пошукових термінів, Accio.com прагне зрозуміти неявні потреби та генерувати рішення – як показано на прикладі «Я будую гірськолижний курорт у пустелі».

Глибина даних та валідація

Accio.com рекламує перехресну перевірку штучного інтелекту, кредитні рейтинги постачальників та дані в режимі реального часу. Традиційні довідники можуть містити менш динамічні або перевірені дані.

Стратегічна цінність

Accio.com позиціонує себе як стратегічний партнер від ідеї до впровадження, тоді як традиційні довідники в основному служать для базової ідентифікації постачальників.

Розрив між платформами на базі штучного інтелекту, такими як Accio.com, та традиційними каталогами не є просто поступовим, а являє собою зміну парадигми – від простого збору інформації до генерування аналітичних даних та вирішення проблем. Традиційні каталоги ризикують застаріти, якщо вони не інтегрують більш просунуті можливості штучного інтелекту. Для користувачів платформи штучного інтелекту пропонують значно багатший, ефективніший та стратегічно цінніший досвід пошуку ресурсів і потенційно можуть зменшити необхідність покладатися на численні різні інструменти.

Accio.com у порівнянні із загальними інструментами штучного інтелекту та традиційними програмними підходами

Окрім спеціалізованих рішень та довідників із закупівель, компанії також мають доступ до універсальних інструментів штучного інтелекту та класичного програмного забезпечення.

Традиційне програмне забезпечення

Традиційне програмне забезпечення, що базується на правилах, є детермінованим та негнучким. Зміни для нових сценаріїв вимагають ручного налаштування. Однак процеси закупівель часто включають неструктуровані дані та складні рішення, які не підходять для виключно систем, що базуються на правилах.

Загальні інструменти штучного інтелекту (наприклад, загальні LLM)

Такі інструменти, як вільнодоступні LLM, можуть підтримувати такі завдання, як копірайтинг або базові дослідження. Однак їм бракує спеціалізованої підготовки, курованих даних B2B, інтегрованих робочих процесів та механізмів перевірки постачальників, які є важливими для закупівель. Наголошується на необхідності спеціального навчання LLM закупівлям («тонкого налаштування»).

Переваги спеціалізованих інструментів закупівель на основі штучного інтелекту, таких як Accio.com

• Доменно-орієнтований ШІ: навчений на даних закупівель, він розуміє галузевий жаргон, характеристики постачальників та динаміку ринку. Accio.com стверджує, що його ШІ базується на «десятиріччях галузевого досвіду».
• Інтегровані робочі процеси: об'єднує різні фази закупівель (генерація ідей, пошук постачальників, порівняння, запит цінових пропозицій) на одній платформі.
• Куровані та перевірені дані: доступ до перевірених мереж постачальників та валідованих даних.
• Спеціально розроблені функції: такі функції, як «Суперпорівняння», «Ідеальний збіг» та агенти зі штучним інтелектом, спеціально адаптовані до завдань закупівель.

Хоча універсальний ШІ має широкі можливості, спеціалізовані інструменти ШІ, такі як Accio.com, пропонують значні переваги в закупівлях завдяки своїй експертизі в предметній області, курованим даним та адаптованим робочим процесам. «Остання миля» закупівель вимагає специфічних знань, яких часто бракує універсальним моделям. Тому компаніям слід бути обережними щодо впровадження універсального ШІ для складних завдань закупівель без значних зусиль з налаштування та інтеграції даних. Спеціалізовані платформи, ймовірно, забезпечать швидший час отримання віддачі та надійніші результати в цій галузі.

У наступній таблиці наведено структуроване порівняння Accio.com з вибраними альтернативами:

Порівняльна матриця: Accio.com проти ключових альтернатив

Порівняльна матриця: Accio.com проти ключових альтернатив – Зображення: Xpert.Digital

Порівняльний аналіз Accio.com та його основних альтернатив виявляє суттєві відмінності в позиціонуванні та можливостях різних платформ. Accio.com зосереджується на пошуку аналітичних даних з комплексним підходом від ідеї до готового продукту, а також на електронній комерції B2B. Платформа використовує передові технології штучного інтелекту, такі як Qwen LLM, обробка природної мови, понад 200 графів знань, машинне навчання та агенти штучного інтелекту. Ключові функції на базі штучного інтелекту включають генерацію ідей «Ідеальна відповідність», «Суперпорівняння», «Глибокий пошук», комплексну енциклопедію продуктів та спеціалізовані агенти штучного інтелекту.

Для порівняння, Scoutbee спеціалізується на глибокому аналізі, виявленні та кваліфікації постачальників. Платформа використовує графічну технологію, прогнозну та прескриптивну аналітику, а також машинне навчання та NLP для розумного виявлення постачальників, оцінки ризиків та скринінгу різноманітності ESG. Coupa, з іншого боку, пропонує комплексний пакет на базі штучного інтелекту, орієнтований на управління витратами та автоматизацію. Платформа використовує робочі процеси на основі штучного інтелекту, машинне навчання для аналітики витрат, виявлення шахрайства та NLP для обробки рахунків-фактур. Традиційний каталог wlw.de зосереджується на базовій ідентифікації постачальників з обмеженими або відсутніми розширеними можливостями штучного інтелекту.

Що стосується можливостей постачання, Accio.com може похвалитися глобальною мережею з понад мільйона перевірених постачальників, перевіркою за допомогою штучного інтелекту та кредитними рейтингами. Scoutbee надає глобальну базу даних постачальників з детальними профілями та процесами перевірки, тоді як Coupa пропонує інструменти управління постачальниками, доступ до мережі та оцінку ефективності. Підтримка закупівель Accio.com включає автоматизацію запитів цінових пропозицій, порівняння цінових пропозицій, шаблони замовлень та потенційну інтеграцію з електронною комерцією.

Щодо функцій контролю, Accio.com пропонує калькулятори норми прибутку, розрахунок витрат як частину процесу генерування ідей та огляд управління витратами. Coupa тут наголошує на детальній аналітиці витрат, контролі бюджету та моніторингу відповідності. Цільові групи також відрізняються: Accio.com орієнтований на малий та середній бізнес, торгових агентів та транскордонних продавців, тоді як Scoutbee та Coupa орієнтовані на середні та великі компанії зі складними вимогами до поставок та корпорації відповідно.

Що стосується зручності використання, Accio.com зосереджується на спрощенні завдяки введенню природною мовою та «споживчому досвіду купівлі». Для перевірки даних та достовірності платформа спирається на перехресну перевірку штучного інтелекту, кредитні рейтинги постачальників та перевірені мережі, що відрізняє її від інших постачальників, кожен з яких використовує власні підходи до перевірки даних та оцінки ризиків.

Переваги інструментів на основі штучного інтелекту, таких як Accio.com, у закупівлях та контролі

Впровадження інструментів на базі штучного інтелекту, таких як Accio.com, у закупівлі та контролінг пропонує компаніям безліч відчутних переваг. Вони варіюються від підвищення ефективності та оптимізації витрат до стратегічних покращень в управлінні постачальниками та ризиками.

Підвищена ефективність та автоматизація повторюваних завдань

Основною перевагою штучного інтелекту в закупівлях є значне підвищення ефективності, яке він забезпечує завдяки автоматизації рутинних та повторюваних завдань. Системи штучного інтелекту можуть значно пришвидшити збір, введення та обробку даних. Accio.com, наприклад, автоматизує створення запитів на комерційні пропозиції (RFQ) та попередній вибір постачальників. Робочі процеси для заявок на закупівлю, затверджень та узгодження рахунків-фактур можна оптимізувати, а агенти штучного інтелекту Accio.com навіть здатні генерувати чернетки замовлень на закупівлю. Це призводить до суттєвого скорочення ручної роботи та часу, витраченого на рутинні завдання. Це звільняє цінні людські ресурси, які можуть натомість зосередитися на більш стратегічно важливих завданнях, таких як складні переговори, розробка інноваційних стратегій закупівель або управління критично важливими відносинами з постачальниками. Дослідження підтверджують це підвищення ефективності: McKinsey повідомляє, що штучний інтелект може вдвічі скоротити час обробки рахунків-фактур, а дослідження Deloitte показує, що інструменти штучного інтелекту можуть скоротити час обробки замовлень на закупівлю та рахунків-фактур майже на 30%. Це підвищення ефективності означає не лише те, що ті самі завдання виконуються швидше; воно фундаментально змінює характер роботи із закупівель, зміщуючи фокус з транзакційної на стратегічну діяльність. Це вимагає від компаній інвестувати в подальше навчання своїх команд із закупівель, щоб максимально використати цю новознайдену свободу та зосередитися на таких завданнях, як складні переговори, сприяння інноваціям у відносинах з постачальниками та вдосконалене управління ризиками.

Покращений аналіз даних, прозорість витрат та оптимізація витрат

Системи штучного інтелекту здатні аналізувати величезні та складні набори даних, щоб виявляти моделі витрат, аномалії та потенційну економію, які можуть залишатися прихованими від операторів. Наприклад, Accio.com надає інформацію про діапазони цін на продукцію та конкурентні варіанти. Це забезпечує прозорість витрат майже в режимі реального часу та розширену аналітику. В результаті можна виявити так звані «нестандартні покупки» (невідповідні покупки) та можливості для консолідації постачальників. Додатковими перевагами є точніші прогнози витрат та покращене управління бюджетом, оскільки Accio.com пропонує такі інструменти, як розрахунок витрат та калькулятор прибутку. Кількісні переваги є значними: McKinsey підкреслює 10% скорочення витрат на закупівлі завдяки використанню штучного інтелекту, тоді як в іншому звіті McKinsey зазначається скорочення операційних витрат до 20%. Ті, хто першими впроваджує штучний інтелект у закупівлях, отримують віддачу від інвестицій до п'яти разів. Аналітика витрат на основі штучного інтелекту виходить за рамки простого перегляду минулих показників, надаючи прогнозні та нормативні висновки. Це дозволяє проводити проактивне управління витратами та більш стратегічне фінансове планування. Таким чином, відділи контролю можуть тісніше співпрацювати з відділами закупівель та використовувати аналітику, згенеровану штучним інтелектом, для точнішого прогнозування, складання бюджету та оцінки фінансових ризиків. Таким чином, офіс фінансового директора отримує потужного союзника в управлінні витратами всієї компанії.

Стратегічні закупівлі та управління відносинами з постачальниками (SRM)

Інструменти штучного інтелекту революціонізують стратегічні закупівлі та управління відносинами з постачальниками (SRM). Вони дозволяють розумніше виявляти, оцінювати та вибирати постачальників на основі широкого спектру критеріїв, включаючи вартість, якість, ризик, відповідність екологічним, соціальним та управлінським стандартам (ESG) та інноваційний потенціал. Accio.com підтримує це за допомогою таких функцій, як «Ідеальне співпадіння» та «Глибокий пошук». ШІ також покращує моніторинг ефективності постачальників та оцінку ризиків. Крім того, ШІ може допомагати в переговорах та управлінні контрактами, наприклад, пропонуючи відповідні пункти або виявляючи відхилення від стандартів. Співпраця та прозорість з постачальниками можуть бути сприяні за допомогою спільних платформ даних та інструментів комунікації на базі ШІ. McKinsey повідомляє, що ШІ може пришвидшити вибір постачальників на 30%. ШІ перетворює SRM з реактивного, часто адміністративно обтяжливого процесу на проактивну, керовану даними стратегічну функцію. Це може створити значну додаткову цінність, що виходить за рамки простої економії коштів, наприклад, виявлення інноваційних постачальників або підвищення стійкості ланцюга поставок. Команди закупівель можуть використовувати ШІ для створення більш стійких та диверсифікованих баз постачальників та ефективнішої роботи над досягненням спільних цілей, що є вирішальним у сучасній нестабільній світовій економіці.

Розширене управління ризиками та дотримання вимог

Здатність штучного інтелекту проактивно виявляти та пом'якшувати ризики ланцюга поставок є ще однією значною перевагою. Це включає такі ризики, як збої постачальників, геополітичні збої та волатильність цін. Accio.com пропонує спеціального агента з консультування з питань ризиків для цієї мети. ШІ дозволяє автоматизувати перевірки відповідності контрактам, правилам та внутрішнім політикам. Алгоритми ШІ також покращують виявлення шахрайства. Підвищена прозорість та повні журнали аудиту підтримують дотримання нормативних вимог. Дослідження показують, що ШІ може потроїти показники дотримання вимог. ШІ переводить управління ризиками з періодичного ручного процесу перевірки на безперервну автоматизовану систему моніторингу та прогнозування. Це значно покращує здатність компанії передбачати та реагувати на загрози, забезпечуючи більш гнучкі та стійкі ланцюги поставок. Для контролю це означає кращу кількісну оцінку потенційного фінансового впливу різних ризиків та більш обґрунтовані положення. Враховуючи зростаючу складність глобальних правил, таких як Закон ЄС про ШІ, моніторинг відповідності за допомогою ШІ стає дедалі важливішим.

Посилення контролю за допомогою аналітики в режимі реального часу та прогнозної аналітики

Контролінг також отримує значні переваги від використання штучного інтелекту. ШІ надає контролерам швидший доступ до точніших та детальніших даних для фінансового аналізу та звітності. Дані в режимі реального часу дозволяють гнучко реагувати на зміни ринку та зміцнюють конкурентоспроможність. Прогнозна аналітика призводить до точніших прогнозів, покращеного бюджетування та більш обґрунтованого сценарного планування. Системи ШІ можуть генерувати рекомендації на основі даних та покращувати моніторинг грошових потоків, а також раннє виявлення ризиків ліквідності. ШІ перетворює контролінг з функції звітності, орієнтованої переважно на минуле, на орієнтовану на майбутнє, стратегічну консультативну роль в організації. Контролери, оснащені інструментами ШІ, можуть надавати керівництву ціннішу стратегічну інформацію та таким чином впливати на важливі бізнес-рішення щодо інвестицій, розподілу ресурсів та схильності до ризику. Це робить співпрацю між закупівлями та контролінгом більш динамічною та орієнтованою на дані.

У наступній таблиці підсумовано найважливіші переваги використання штучного інтелекту в закупівлях та контролі:

Ключові переваги штучного інтелекту в закупівлях та контролі

Ключові переваги штучного інтелекту в закупівлях та контролі – Зображення: Xpert.Digital

Впровадження штучного інтелекту (ШІ) у закупівлі та контролінг пропонує компаніям численні стратегічні переваги. З точки зору ефективності, ШІ дозволяє автоматизувати повторювані завдання, такі як введення даних, створення запитів цінових пропозицій (RFQ) та узгодження рахунків-фактур, тим самим скорочуючи час обробки рахунків-фактур до 50 відсотків та пришвидшуючи обробку замовлень та рахунків-фактур майже на 30 відсотків. Такі рішення, як Accio, повністю автоматизують створення запитів цінових пропозицій та вибір постачальників.

Значна економія коштів є результатом ідентифікації потенційних заощаджень за допомогою штучного інтелекту, покращення переговорних позицій та зменшення кількості нестандартних покупок. Компанії можуть скоротити свої витрати на закупівлі на 10 відсотків та операційні витрати до 20 відсотків, а ті, хто впроваджує технології раніше, отримують п'ятикратну рентабельність інвестицій.

Стратегічні закупівлі отримують переваги від розумнішого пошуку та вибору постачальників, покращеного моніторингу ефективності та переговорів за допомогою штучного інтелекту. Вибір постачальників може бути пришвидшений на 30 відсотків завдяки таким функціям, як «Ідеальне співпадіння» та «Глибокий пошук» від Accio.

В управлінні ризиками штучний інтелект дозволяє проактивно виявляти такі ризики, як перебої в ланцюжку поставок або збої постачальників, а також автоматизувати перевірки відповідності, що призводить до втричі кращих показників відповідності. Консультативний агент Accio Risk підтримує постійний моніторинг у цьому процесі.

Контроль посилюється завдяки швидшому та точнішому наданню даних для аналізу та звітності, доповнених прогнозами та конкретними рекомендаціями щодо дій. Це дозволяє швидше реагувати на зміни ринку та покращувати планування ліквідності.

Зрештою, штучний інтелект революціонізує аналіз даних та прозорість, обробляючи великі набори даних, забезпечуючи видимість витрат у режимі реального часу та виявляючи закономірності й аномалії. Такі інструменти, як енциклопедія продуктів Accio з ринковими аналітиками та генератор Suplari Insight, пропонують комплексну аналітичну підтримку в цій галузі.

Закупівлі B2B: Ланцюжки поставок, торгівля, торговельні майданчики та постачання на основі штучного інтелекту з ACCIO.com - Зображення: Xpert.Digital

Більше інформації тут:

• Знаходьте продукти та отримуйте аналітику B2B за допомогою штучного інтелекту / Консалтинг та підтримка

Проблеми та міркування щодо впровадження штучного інтелекту в закупівлях

Незважаючи на значні переваги, впровадження штучного інтелекту в закупівлі створює проблеми, які компанії повинні ретельно враховувати та проактивно вирішувати. Реалістична оцінка цих перешкод є важливою для успішного впровадження та досягнення очікуваних переваг.

Якість даних, доступність та перешкоди для інтеграції

Дані – це життєва сила систем штучного інтелекту. Їхня якість, доступність та інтеграція часто створюють найбільші проблеми. Моделі штучного інтелекту вимагають великої кількості високоякісних, добре структурованих даних для ефективного навчання та надійної роботи. Низька якість даних називається однією з головних перешкод для впровадження штучного інтелекту. Багато компаній мають труднощі з доступом та інтеграцією даних з різних внутрішніх систем, таких як інструменти ERP та S2P, а також із зовнішніх джерел. Ізольованість сховищ даних та відсутність стандартизації ще більше перешкоджають ефективному використанню штучного інтелекту.

Тому створення надійних систем управління даними є надзвичайно важливим.

Ключовий висновок полягає в тому, що дані є одночасно і найбільшим рушієм, і найбільшою перешкодою для ШІ в закупівлях. Без міцної бази даних ініціативи у сфері ШІ, ймовірно, зазнають невдачі або не виправдають очікувань. Кілька джерел наголошують на критичній ролі якості даних. Дослідження, такі як дослідження, на яке цитується Ivalua, та дослідження Bitkom про німецькі компанії, чітко називають погане управління даними та відсутність доступності даних ключовими перешкодами для впровадження. Тому компанії повинні пріоритезувати стратегії даних, очищення даних та зусилля з інтеграції — або до, або паралельно з впровадженням інструментів ШІ. Це «очищення для ШІ» є фундаментальною передумовою.

Витрати на впровадження та обґрунтування рентабельності інвестицій

Впровадження штучного інтелекту передбачає значні витрати. До них належать витрати на розробку або придбання програмного забезпечення для ШІ, впровадження та інтеграцію в існуючі системні ландшафти. Ці високі витрати створюють серйозну проблему, особливо для німецьких компаній. До труднощів додається проблема попередньої кількісної оцінки очікуваної рентабельності інвестицій (ROI) та створення переконливого бізнес-кейсу, що може бути значною перешкодою, особливо для невеликих компаній. Також не слід ігнорувати постійні витрати на обслуговування, оновлення та спеціалізований персонал.

Хоча ШІ обіцяє значну довгострокову рентабельність інвестицій, початкові інвестиції та проблеми точного прогнозування вигод можуть бути суттєвим стримуючим фактором, особливо для малих і середніх підприємств. У дослідженнях детально описано, як високі витрати та труднощі з кількісною оцінкою прибутковості становлять значні перешкоди для німецьких компаній, зокрема для малих і середніх підприємств, які стикаються з фіксованими витратами на розробку ШІ. Тому компаніям потрібен поетапний підхід до впровадження, починаючи з варіантів використання, які обіцяють високі вигоди з меншою складністю, щоб продемонструвати успіх на ранній стадії та забезпечити прийняття. Чіткі показники для відстеження ефективності ШІ та рентабельності інвестицій є надзвичайно важливими.

Дефіцит навичок та управління змінами в організаціях

Для успішного впровадження штучного інтелекту потрібні не лише правильні технології, але й відповідно кваліфіковані працівники та ефективне управління змінами. Командам закупівель часто бракує технічних ноу-хау та спеціальних знань у сфері штучного інтелекту. Програми навчання та розвитку співробітників необхідні, щоб робоча сила могла ефективно працювати з новими інструментами штучного інтелекту. Також може виникнути опір змінам та страх втратити роботу, і їх необхідно вирішувати. Важливість ефективних стратегій управління змінами та чіткого інформування про переваги та цілі впровадження штучного інтелекту неможливо переоцінити.

«Людський фактор» є таким же важливим, як і сама технологія у впровадженні ШІ. Інструменти ШІ – це інструменти, успіх яких залежить від прийняття та адаптивності людиною. Кілька джерел рішуче наголошують на необхідності оснащення робочої сили, впровадження управління змінами та навчання співробітників тому, як ШІ розширює, а не замінює їхні ролі. Заява з опитування CPO є красномовною: «ШІ не замінить людей, але люди, які використовують ШІ, замінять людей, які його не використовують». Компанії повинні інвестувати в розвиток співробітників та створювати культуру, яка сприяє співпраці між людьми та ШІ. Ролі у сфері закупівель розвиватимуться та вимагатимуть нових навичок інтерпретації даних, управління інструментами ШІ та стратегічного мислення.

Етичні міркування: алгоритмічна упередженість та прозорість

Використання ШІ також порушує етичні питання, які необхідно враховувати. Значний ризик полягає в тому, що системи ШІ можуть увічнювати або навіть посилювати існуючі упередження, що містяться в історичних даних навчання. Це може призвести до несправедливого вибору постачальників або спотвореного аналізу ринку. Так звана «проблема чорної скриньки» — складність розуміння того, як моделі ШІ приймають свої рішення — може підірвати підзвітність та довіру. Тому прозорість, пояснимість (поясний ШІ, XAI) та справедливість алгоритмів ШІ є важливими. Людський нагляд має вирішальне значення для перевірки рекомендацій ШІ та зменшення упередженості.

Етичний ШІ — це не просто питання дотримання вимог, а фундаментальна передумова для побудови довіри та забезпечення відповідального використання ШІ в закупівлях, сфері, яка керує значними фінансовими операціями та стратегічними відносинами. Джерела наголошують на прозорості, пояснимості та справедливості як ключових керівних принципах. Попередження про алгоритмічну упередженість у виборі постачальників чітко включені. Тому компанії повинні впроваджувати надійні системи управління ШІ (див. Розділ VII.C), які включають механізми виявлення упередженості, перевірки справедливості та чіткі структури підзвітності. Ігнорування етичних проблем може призвести до репутаційної шкоди, юридичних проблем та неправильних бізнес-рішень.

Проблеми безпеки та захисту даних (включаючи вплив Закону ЄС про штучний інтелект на програмне забезпечення B2B)

Захист конфіденційних даних про закупівлі, таких як інформація про постачальників, контракти та ціноутворення, під час використання інструментів штучного інтелекту, особливо хмарних рішень, має першорядне значення. Ризики також виникають через сторонні компоненти штучного інтелекту та ланцюжок поставок програмного забезпечення. Дотримання правил захисту даних, таких як GDPR та нового законодавства щодо штучного інтелекту, такого як Закон ЄС про штучний інтелект, є обов'язковим. Закон ЄС про штучний інтелект класифікує системи штучного інтелекту за рівнями ризику та накладає суворі зобов'язання на операторів систем високого ризику, які часто зустрічаються в корпоративному програмному забезпеченні (наприклад, у відділі кадрів або фінансів). Це має прямі наслідки для програмного забезпечення для закупівель B2B. Для систем штучного інтелекту високого ризику Закон ЄС про штучний інтелект вимагає прозорості, людського нагляду, управління даними та моніторингу після запуску.

Регуляторний ландшафт для штучного інтелекту швидко розвивається, і дотримання вимог (особливо комплексних нормативних актів, таких як Закон ЄС про штучний інтелект) стає критичним фактором у виборі та впровадженні рішень для закупівель на основі штучного інтелекту. Джерела чітко описують вплив Закону ЄС про штучний інтелект на технології B2B, включаючи програмне забезпечення для закупівель. Підхід, що базується на ризиках, означає, що постачальники та користувачі інструментів для закупівель на основі штучного інтелекту підлягатимуть різним зобов'язанням щодо аудиту та дотримання вимог. Керівники закупівель повинні тісно співпрацювати з юридичними та ІТ-відділами для оцінки відповідності інструментів штучного інтелекту. Постачальники послуг зі штучного інтелекту, які проактивно враховують ці регуляторні вимоги та інтегрують функції для прозорості, аудиту та захисту даних, матимуть конкурентну перевагу. Це також впливає на умови договорів з постачальниками послуг зі штучним інтелектом.

У наступній таблиці підсумовано основні проблеми та міркування щодо впровадження штучного інтелекту в закупівлях:

Ключові проблеми та міркування щодо впровадження штучного інтелекту в закупівлях

Ключові проблеми та міркування щодо впровадження штучного інтелекту в закупівлях – Зображення: Xpert.Digital

Впровадження штучного інтелекту в закупівлях створює кілька ключових проблем, які вимагають ретельно продуманих стратегій вирішення. У сфері даних недостатня якість, доступність та інтеграція даних, а також існуючі ізоляції даних створюють центральні проблеми, які можна вирішити, надаючи пріоритет комплексній стратегії даних, систематичному очищенню даних, інвестуючи в інтеграційні рішення та встановлюючи надійне управління даними.

Проблеми, пов'язані з витратами, включають високі витрати на впровадження та розробку, а також складність кількісної оцінки рентабельності інвестицій. Тут рекомендується поетапне впровадження, починаючи з високоцінних, не складних варіантів використання, визначаючи чіткі ключові показники ефективності (KPI) для вимірювання рентабельності інвестицій (ROI) та ретельно оцінюючи рішення «купити чи створити».

Що стосується навичок та персоналу, часто бракує технічних знань та експертизи у сфері штучного інтелекту, водночас існує опір змінам. Рішення включають інвестиції в навчання та подальшу освіту, ефективне управління змінами, чітке інформування про переваги та сприяння культурі співпраці людини та штучного інтелекту.

Етичні міркування стосуються алгоритмічної упередженості та відсутності прозорості через системи «чорних скриньок». Ключовими заходами в цьому відношенні є впровадження систем управління штучним інтелектом, регулярні перевірки справедливості, використання пояснимого штучного інтелекту та забезпечення людського контролю.

Зрештою, необхідно враховувати аспекти безпеки та правові аспекти, такі як захист даних відповідно до GDPR, безпека даних під час використання хмарних сервісів, ризики від стороннього штучного інтелекту та дотримання Закону ЄС про штучний інтелект. У цьому відношенні важливими є тісна співпраця з юридичним та ІТ-відділами, ретельний вибір постачальників, включення положень про відповідність вимогам до контрактів та надійні заходи кібербезпеки.

Стратегічні рекомендації щодо впровадження штучного інтелекту в закупівлі

Успішна інтеграція штучного інтелекту в процеси закупівель та контролю вимагає добре продуманого стратегічного підходу. Компанії, які хочуть використовувати штучний інтелект для підвищення своєї ефективності, зниження витрат та отримання стратегічних переваг, повинні враховувати наступні рекомендації.

Розробка стратегії впровадження штучного інтелекту для закупівель

Спеціальне впровадження інструментів штучного інтелекту рідко призводить до успіху. Натомість потрібна комплексна стратегія:

Оцінювання цифрової зрілості

По-перше, слід провести чесну оцінку цифрової зрілості компанії, і особливо відділу закупівель. Це допомагає виявити слабкі місця та поставити реалістичні цілі.

Визначте чіткі бізнес-цілі та ключові показники ефективності (KPI)

Повинно бути чітко визначено, яких конкретних бізнес-цілей потрібно досягти за допомогою штучного інтелекту (наприклад, зниження витрат на X%, скорочення часу виконання замовлення на Y на Z днів). Вимірювані ключові показники ефективності (KPI) є важливими для відстеження успіху.

Узгодженість із загальнокорпоративною цифровою стратегією

Стратегію штучного інтелекту для закупівель не слід розглядати ізольовано, а радше інтегрувати її в загальну програму цифрової трансформації компанії.

Визначення випадків використання з високою вигодою

Замість того, щоб намагатися трансформувати все одразу, слід визначити конкретні випадки використання, де ШІ може запропонувати найбільшу додану цінність з порівняно низькою складністю. Це забезпечує ранні успіхи та сприяє прийняттю.

Обґрунтовані рішення щодо «купівлі проти будівництва»

Компанії повинні вирішити, чи купувати стандартне програмне забезпечення для штучного інтелекту, чи розробляти (або замовляти розробку) індивідуальні рішення. Це рішення залежить від таких факторів, як потреба в конкурентних перевагах завдяки налаштуванню, наявний досвід та бюджет.

Поетапне впровадження

Покроковий підхід знижує ризики та дозволяє організації навчатися на початковому досвіді й адаптувати свою стратегію за потреби.

Успішне впровадження штучного інтелекту в закупівлях — це не стільки питання суто розгортання технологій, скільки стратегічна відповідність бізнес-цілям та чітке розуміння того, де ШІ може вирішити конкретні проблеми або створити нову цінність. Структура, запропонована BCG, справедливо починається з оцінки цифрової зрілості та розуміння вразливостей. Рекомендації McKinsey наголошують на зосередженні на високоцінних варіантах використання та застерігають від негайного здійснення повної трансформації. Компанії, які розробляють чітку стратегічну дорожню карту впровадження ШІ, адаптовану до їхнього конкретного контексту та рівня зрілості, мають більше шансів досягти бажаних результатів та уникнути дорогих помилок.

Створення бізнес-кейсу та вимірювання рентабельності інвестицій

Кожна інвестиція в нові технології вимагає вагомого бізнес-обґрунтування, яке кількісно визначає очікувані вигоди.

Визначення ціннісного внеску штучного інтелекту

Необхідно чітко визначити, яку цінність має принести штучний інтелект у закупівлі – будь то поступове вдосконалення існуючих процесів чи фундаментальне переосмислення моделей закупівель.

Визначення вимірних переваг

Потенційні переваги, такі як економія коштів, підвищення ефективності, зниження ризиків, покращення дотримання вимог та швидший час виконання робіт, повинні бути чітко визначені та, по можливості, кількісно оцінені.

Оцінка вартості

Витрати на впровадження та експлуатацію повинні бути реально оцінені.

Відстеження впливу

Після впровадження необхідно постійно контролювати та вимірювати фінансовий вплив та операційну ефективність. Прикладами рентабельності інвестицій є збільшення рентабельності інвестицій до п'яти разів для тих, хто впроваджує технології раніше, зниження операційних витрат на 10-20% та пришвидшення процесу вибору постачальників на 30%.

Міцне бізнес-обґрунтування ШІ в закупівлях має виходити за рамки розпливчастих обіцянок ефективності та включати конкретні, вимірювані, досяжні, релевантні та обмежені в часі (SMART) цілі та ключові показники ефективності (KPI). Підкреслена необхідність визначення «внеску ШІ в цінність» та відстеження фінансового впливу, а також операційної ефективності є тут центральною. Складність точної кількісної оцінки переваг заздалегідь робить вагоме, засноване на доказах бізнес-обґрунтування ще важливішим. Забезпечення підтримки керівництва та бюджету для ініціатив у сфері ШІ значною мірою залежить від переконливого бізнес-обґрунтування, яке чітко демонструє очікувану рентабельність інвестицій та стратегічну цінність.

Розгляд питань управління даними та етичних рамок

Відповідальне поводження з даними та дотримання етичних принципів мають вирішальне значення для впровадження штучного інтелекту.

Встановлення надійних практик управління даними

Це включає забезпечення якості, цілісності, безпеки та захисту даних.

Впровадження структур управління штучним інтелектом

Вони повинні визначати чіткі принципи, такі як підзвітність, прозорість, справедливість та управління ризиками.

Формування рад з етики або комітетів з управління ШІ

Ці органи повинні включати представників відділів закупівель, ІТ, юридичного відділу та відділу управління ризиками, а також повинні розробляти рекомендації та переглядати основні ініціативи у сфері штучного інтелекту.

Визначення чітких ролей та обов'язків

Необхідно встановити чіткі обов'язки та шляхи ескалації рішень, пов'язаних зі штучним інтелектом.

Проведення оцінки ризиків

Нові інструменти штучного інтелекту слід оцінювати з точки зору точності, упередженості, вразливостей безпеки та юридичних наслідків.

Забезпечення людського нагляду

Інструменти штучного інтелекту повинні передбачати механізми для перевірки та втручання людини.

Проактивне управління ШІ є важливим не лише для дотримання нормативних вимог та зменшення ризиків, але й для побудови довіри до систем ШІ серед співробітників, постачальників та інших зацікавлених сторін. Джерело підкреслює, що менше третини великих організацій дозволяють необмежене розгортання ШІ через проблеми безпеки та дотримання вимог, що робить управління головним пріоритетом. У ньому також наголошується на підзвітності, забезпечуючи відповідальність керівників-людей за рішення. Компанії, які з самого початку інтегрують етичні міркування та надійне управління у свою стратегію ШІ, мають кращі можливості для відповідального та сталого використання переваг ШІ, уникаючи потенційних пасток, пов'язаних з упередженістю, відсутністю прозорості або неправильним використанням даних.

Сприяння співпраці людини та штучного інтелекту для досягнення оптимальних результатів

Штучний інтелект не слід розглядати як заміну людської праці, а як інструмент, що розширює та вдосконалює людські можливості.

Визнання ШІ як допоміжного інструменту:

Штучний інтелект покликаний розширювати людські можливості, а не повністю їх замінювати.

Проектування спільних робочих процесів:

Робочі процеси повинні бути розроблені таким чином, щоб оптимально використовувати сильні сторони людини (критичне мислення, емпатія, складні етичні судження) та штучного інтелекту (обробка даних, розпізнавання образів, швидкість).

Впровадження систем "людина-в-циклі" (HITL):

Це дозволяє людям керувати, перевіряти та, за необхідності, скасовувати рішення ШІ.

Інвестиції в навчання та управління змінами:

Працівників потрібно навчити та підготувати до нових ролей та способів роботи зі штучним інтелектом.

Найефективнішим впровадженням ШІ в закупівлях буде те, що сприяє симбіотичним стосункам між людьми та ШІ, створюючи «розширену робочу силу». Джерела надають детальні пояснення концепції «Від людини до межі» (HITL) та наголошують на співпраці. Gartner цитує слова: «Компанії, які не поєднують ШІ з людським досвідом, ризикують відстати». Також підкреслюється необхідність переосмислення того, як команди закупівель взаємодіють із системами на базі ШІ. Це вимагає культурного зрушення в бік прийняття ШІ як партнера. Керівництво повинно підтримувати цю модель співпраці та інвестувати в розвиток «компетентності ШІ» в усій функції закупівель. Майбутнє не за ШІ чи людьми, а за ШІ з людьми.

Майбутнє закупівель: автономні системи та розвиток штучного інтелекту

Вплив штучного інтелекту на закупівлі лише починається. Майбутній розвиток вказує на ще глибші зміни, з потенціалом для автономних систем та інтеграції інших новаторських технологій.

Шлях до автономних закупівель та агентів зі штучним інтелектом

Розвиток штучного інтелекту вказує на шлях від штучного інтелекту до доповнених штучним інтелектом і, зрештою, до потенційно автономних процесів закупівель. Очікується, що агенти штучного інтелекту, такі як ті, що розглядаються на Accio.com, зможуть виконувати зростаючий спектр завдань зі зростаючою незалежністю. До них належать агрегація даних, переговори, оцінка ризиків та моніторинг дотримання ESG-прийнят. Формуються бачення «самовідновлюваних» ланцюгів поставок, які можуть автономно адаптуватися до збоїв. За такого сценарію ролі команд із закупівель можуть перетворитися на ролі «архітекторів цінностей», які розробляють загальні стратегії, що потім впроваджуються цифровим ядром штучного інтелекту.

Однак цей розвиток у напрямку автономних систем супроводжується значними викликами. До них належать раніше обговорені аспекти якості даних та управління змінами, а також конкретні етичні питання щодо використання автономно приймаючого рішення ШІ, аспекти кібербезпеки та складні правові питання щодо відповідальності за дії автономних агентів. Автономні закупівлі, хоча й все ще є новою концепцією, представляють довгостроковий потенціал ШІ для управління всіма циклами закупівель для певних категорій або завдань з мінімальним втручанням людини. Це ставить глибокі питання щодо підзвітності, правової бази для здатності ШІ діяти та майбутніх навичок, необхідних фахівцям із закупівель, які можуть стати розробниками та керівниками цих автономних систем. Закон ЄС про ШІ також матиме значний вплив на розгортання таких автономних систем з високим рівнем ризику.

Роль онтологій даних та стандартів (наприклад, онтологія електронних закупівель, GS1)

Стандартизовані формати даних та семантика є важливими для того, щоб системи штучного інтелекту могли повністю реалізувати свій потенціал, особливо в мережевих середовищах. Онтології даних та стандарти відіграють ключову роль у взаємодії та ефективності штучного інтелекту.

• Онтологія електронних закупівель (ePO), розроблена Управлінням публікацій ЄС, має на меті створити формальну, семантичну основу для даних у сфері державних закупівель. Вона забезпечує узгодженість термінів, визначень та зв'язків і має на меті охопити весь процес закупівель від оголошення до оплати.
• Ширші стандарти, такі як Common Core Ontologies (CCO) та Basic Formal Ontology (BFO), забезпечують рамки для представлення знань та взаємодії даних у різних областях.
• Стандарти GS1 пропонують універсальну систему ідентифікації продуктів (наприклад, GTIN, штрих-коди), що забезпечує точність даних, відстеження та безперебійний обмін інформацією в ланцюгах поставок. Вони підтримують застосування штучного інтелекту, надаючи структуровані, перевірені дані про продукти та сприяючи таким технологіям, як цифрові двійники або інтеграція блокчейну.

Ці стандарти можуть покращити якість даних для систем штучного інтелекту, полегшити обмін даними між різними системами та організаціями, а отже, підтримувати більш складний аналіз та автоматизацію. Зі зростанням поширення штучного інтелекту зростає потреба в надійних онтологіях та стандартах даних, щоб забезпечити ефективну взаємодію систем штучного інтелекту, узгоджену інтерпретацію даних та роботу на різних платформах та в різних організаціях. Онтологія електронних закупівель безпосередньо усуває розрив у сумісності. Стандарти GS1 забезпечують спільну точку відліку та будівельні блоки для операцій штучного інтелекту в ланцюгах поставок. Без таких стандартів системи штучного інтелекту ризикують працювати в ізольованих даних або неправильно інтерпретувати дані. Прийняття цих стандартів матиме вирішальне значення для розкриття повного потенціалу штучного інтелекту у створенні справді пов'язаних та інтелектуальних екосистем закупівель. Це може вимагати галузевої співпраці та інвестицій в ініціативи зі стандартизації даних.

Новітні технології (короткий огляд: квантові обчислення, DAO)

Окрім уже усталених технологій штучного інтелекту, на горизонті з'являються подальші революційні розробки, які можуть вплинути на закупівлі в довгостроковій перспективі:

Квантові обчислення

Ця технологія має потенціал для вирішення надзвичайно складних задач оптимізації, недосяжних для класичних комп'ютерів. У логістиці та закупівлях це може революціонізувати оптимізацію маршрутів, прогнозування попиту та управління складами завдяки одночасному аналізу величезних обсягів даних і змінних. Хоча квантові обчислення все ще перебувають на ранніх стадіях розвитку, компаніям слід почати готуватися до квантових обчислень і стежити за їх розвитком.

Децентралізовані автономні організації (DAO)

DAO (Державні організації з управління закупівлями) – це спільноти, що працюють під управлінням членів спільноти та керуються за допомогою децентралізованих комп'ютерних програм та технології блокчейн. Вони мають потенціал для створення прозорих, автоматизованих та керованих спільнотою систем закупівель або управління ланцюгами поставок. Однак їхній правовий статус та практичне впровадження у сфері закупівель залишаються дуже експериментальними та пов'язаними зі значними перешкодами.

Хоча квантові обчислення та DAO (діалогічні об'єкти з функцією передачі даних) ще далекі від широкого використання в закупівлях, вони являють собою руйнівні сили, які можуть фундаментально змінити можливості оптимізації та організаційні моделі в довгостроковій перспективі. Здатність квантових обчислень вирішувати складні проблеми, що далеко виходять за межі можливостей класичних комп'ютерів, може забезпечити безпрецедентне підвищення ефективності. DAO пропонують радикально іншу модель управління, яку теоретично можна застосувати до децентралізованих консорціумів закупівель або фінансування ланцюгів поставок. Стратегічне передбачення вимагає від керівників закупівель бути обізнаними з цими новими технологіями, навіть якщо негайне впровадження неможливе. Моніторинг їхнього розвитку та потенційних варіантів використання може бути основою для довгострокового планування та інноваційних зусиль.

Закупівлі 4.0: Коли штучний інтелект перетворює закупівлі на стратегічний фактор створення цінності

Інтеграція штучного інтелекту фундаментально трансформує управління закупівлями, закупівлі та контроль, перетворюючи ці функції з операційних потреб на стратегічні рушійні сили цінності всередині компанії. Інструменти на базі штучного інтелекту пропонують потенціал для підвищення ефективності, оптимізації витрат, кращого управління ризиками та прийняття більш обґрунтованих рішень на основі даних.

Аналіз Accio.com показав, що платформа, завдяки своєму підходу на базі штучного інтелекту, зокрема завдяки таким функціям, як «Ідеальне збігання» та «Суперпорівняння», а також використанню таких технологій, як LLM та графи знань, є піонером в інноваційних методах управління закупівлями та постачальниками. Accio.com може бути особливо цінним ресурсом для малих та середніх підприємств (МСП) для орієнтування у складнощах світових ринків закупівель та отримання доступу до широкої мережі постачальників. Платформа позиціонує себе як інструмент, який не лише шукає, але й концептуалізує та прокладає шлях від ідеї до реалізації.

Порівняно з усталеними корпоративними пакетами, такими як SAP Ariba або Coupa, які часто охоплюють комплексні процеси, та спеціалізованими інструментами, такими як Scoutbee, для поглибленого аналізу постачальників, Accio.com, схоже, займає нішу, яка поєднує інтелектуальні можливості пошуку постачальників з сильним акцентом на фазі генерації ідей та потенційній інтеграції електронної комерції. Порівняно з традиційними каталогами постачальників, такими як wlw.de, Accio.com пропонує значну додаткову цінність завдяки інтерактивності, глибшому аналізу даних та стратегічній підтримці.

Однак використання штучного інтелекту в закупівлях не є само собою зрозумілим. Проблеми щодо якості та доступності даних, витрат на впровадження, необхідного коригування навичок співробітників та етичних міркувань щодо алгоритмічної упередженості та прозорості повинні вирішуватися проактивно. Аспекти безпеки та захисту даних також є надзвичайно важливими, особливо з огляду на нові правила, такі як Закон ЄС про штучний інтелект.

Майбутнє закупівель неминуче буде більш орієнтованим на дані, інтелектуальним та спільним – як між системами, так і між людьми та машинами. Шлях до напівавтономних або навіть автономних процесів закупівель, що підтримуються агентами штучного інтелекту та передовою аналітикою, чітко визначений. Стандартизація даних за допомогою онтологій, таких як онтологія електронних закупівель або стандарти GS1, відіграватиме вирішальну роль у забезпеченні сумісності та якості даних.

Шлях штучного інтелекту в закупівлях – це безперервна еволюція, а не одноразове впровадження. Безперервне навчання, адаптація до нових технологічних можливостей та зосередженість на відповідальних інноваціях є ключем до сталого успіху. Компанії, які сприяють культурі гнучкості та постійного вдосконалення своїх функцій закупівель, будуть найкраще підготовлені до ефективної орієнтації та використання середовища штучного інтелекту, що розвивається. Рішення полягає не в тому, чи впроваджувати ШІ, а в тому, як зробити це стратегічно та відповідально, щоб отримати справжню конкурентну перевагу. Такі інструменти, як Accio.com, за умови ретельного впровадження та чіткої стратегії, можуть допомогти організаціям побудувати більш ефективні, стійкі та ціннісні операції із закупівель.

☑️ Підтримка МСП у стратегії, консалтингу, плануванні та впровадженні

☑️ Створення або переорієнтація стратегії ШІ

☑️ Розвиток бізнесу Pioneer

Konrad Wolfenstein

Я буду радий служити вашим особистим консультантом.

Ви можете зв'язатися зі мною, заповнивши контактну форму нижче, або просто зателефонувавши мені за номером +49 7348 4088 965 .

Я з нетерпінням чекаю нашого спільного проєкту.

Xpert.Digital – це галузевий центр, що спеціалізується на цифровізації, машинобудуванні, логістиці/інтралогістиці та фотоелектричній енергетиці.

Завдяки нашому комплексному рішенню для розвитку бізнесу на 360° ми підтримуємо відомі компанії, починаючи від нового бізнесу і закінчуючи післяпродажним обслуговуванням.

Ринкова аналітика, маркетинг, автоматизація маркетингу, розробка контенту, PR, поштові кампанії, персоналізовані соціальні мережі та підтримка лідів – це частина наших цифрових інструментів.

Більше інформації можна знайти за адресами: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus