L’IA puo’ supportare il buyer…? certo!

Nelle aziende “Best in Class” lo sta già facendo… vediamo come

Per questo approfondimento si ringrazia Sergio Giordano

L'Intelligenza Artificiale (IA) sta rivoluzionando la gestione di tutte le aree di gestione industriale e quindi anche del Procurement, apportando significativi miglioramenti in termini di efficienza, precisione e capacità decisionale. L'adozione di tecnologie IA consente di ottimizzare l'intero ciclo di approvvigionamento, dalla selezione dei fornitori alla gestione dei contratti, e di affrontare sfide critiche come la riduzione dei costi, la mitigazione dei rischi e la gestione di supply chain complesse.

Vediamo quindi qui di seguito una sintesi delle applicazioni, i vantaggi, le sfide e gli impatti a lungo termine che l’uso dell’IA può avere nella gestione del Procurement

1 - Applicazioni dell'IA nel Procurement

Ecco alcune aree chiave in cui l'IA può avere un impatto significativo:

1.1 - Automazione dei processi di approvvigionamento

• Automazione delle attività ripetitive:

• L'IA può gestire compiti amministrativi come la creazione di ordini di acquisto, la raccolta di offerte e il monitoraggio delle scadenze.

• Smart Contracts:

• Contratti basati su blockchain e IA automatizzano l'esecuzione delle clausole contrattuali

1.2 - Analisi predittiva

• Previsione della domanda:

• Algoritmi di machine learning analizzano i dati storici e le tendenze per prevedere i fabbisogni futuri, riducendo sprechi e migliorando la pianificazione.

• Identificazione dei rischi:

• L'IA identifica potenziali interruzioni nella supply chain (ad esempio, ritardi o crisi geopolitiche) in base a dati in tempo reale che possono avere già in fase di approvvigionamento un impatto importante

1.3 - Selezione e valutazione dei fornitori

• Classificazione e qualificazione automatizzata:

• Algoritmi analizzano i fornitori in base a criteri come performance passata, affidabilità, conformità normativa, impatto ambientale e naturalmente affidabilità finanziaria.

• Analisi delle offerte:

• L'IA può confrontare rapidamente centinaia di offerte, evidenziando quelle più convenienti non solo dal punto di vista del prezzo, ma anche di qualità e tempi di consegna.

1.4 -  Ottimizzazione dei costi

• Dynamic pricing:

• L'IA analizza le variazioni di mercato in tempo reale dando dei riferimenti utilissima al buyer  per negoziare prezzi migliori con i fornitori.

• Ottimizzazione del budget:

• Strumenti basati su IA evidenziano aree di risparmio, come forniture ridondanti o inefficienze nei contratti.

1.5 - Gestione della supply chain

• Tracciamento e monitoraggio:

• Sensori IoT e IA monitorano lo stato della consegna dei materiali e delle attrezzature.

• Decision-making in tempo reale:

• Algoritmi ottimizzano le rotte di trasporto e rispondono rapidamente a interruzioni logistiche.

1.6 -  Analisi dei dati e reporting

• Data-driven decision making:

• Dashboard intelligenti basati su IA offrono insight dettagliati sulla spesa, le performance dei fornitori e i KPI del Procurement.

• Valutazione dei contratti:
  • L'IA analizza i contratti in corso per individuare opportunità di miglioramento o rischi latenti.

2 - Vantaggi dell'IA nel Procurement

L'adozione dell'intelligenza artificiale offre una serie di vantaggi tangibili per le aziende industriali:

2.1 -  Efficienza operativa

• Riduzione del carico di lavoro per il personale grazie all'automazione.

• Accorciamento dei tempi per completare gare, negoziazioni e approvvigionamenti.

2.2 -  Riduzione dei costi

• Maggiore trasparenza nei costi e possibilità di identificare risparmi nascosti.

• Ottimizzazione dei volumi di acquisto per evitare sprechi.

2.3 -  Migliore gestione dei rischi

• Anticipazione di possibili problemi nella supply chain (ad esempio, aumento dei costi delle materie prime o insolvenza di fornitori).

• Maggiore conformità normativa grazie all'analisi automatizzata della documentazione.

2.4 -  Miglioramento della qualità

• Valutazione più accurata dei fornitori in base a metriche multiple.
• Riduzione degli errori umani nei processi di acquisto e gestione.

3 - Sfide dell'IA nel Procurement

Nonostante i vantaggi, ci sono alcune sfide da affrontare per implementare l'IA con successo:

3.1 -  Investimenti iniziali

• L'implementazione di tecnologie IA richiede investimenti significativi in software, formazione e integrazione dei sistemi.

3.2 -  Qualità dei dati

• L'efficacia degli algoritmi di IA dipende dalla disponibilità di dati completi e accurati. Dati incompleti o errati possono portare a decisioni sbagliate.

3.3 -  Resistenza al cambiamento

• Il personale potrebbe essere riluttante a adottare nuove tecnologie, temendo una perdita di controllo o di posti di lavoro.

3.4 -  Complessità della supply chain

• Le supply chain globali sono spesso estremamente complesse, il che rende difficile sviluppare modelli IA che considerino tutti i fattori rilevanti.

4 - Impatti nel Lungo Termine

• Strategia basata sui dati: Il procurement diventerà sempre più strategico, con decisioni guidate da insight dettagliati piuttosto che da intuizioni.
• Supply chain resiliente: L'IA permetterà di costruire catene di fornitura più flessibili e pronte a reagire a cambiamenti improvvisi nel mercato.
• Sostenibilità: Analisi avanzate consentiranno di scegliere fornitori più sostenibili, contribuendo agli obiettivi ESG (Environmental, Social, and Governance).

Vediamo infine alcuni esempi concreti di applicazioni dell'intelligenza artificiale (IA) nel procurement, suddivisi per funzione operativa. Questi casi illustrano come l'IA possa trasformare i processi di approvvigionamento in settori complessi come manifatturiero, farmaceutico, energia e logistica.

1 - Sourcing e Selezione dei Fornitori

Esempi:

A - Classificazione automatica dei fornitori:

• Un'azienda può utilizzare algoritmi di machine learning per analizzare grandi volumi di dati relativi ai fornitori, classificandoli in base a criteri come performance passata, qualità delle consegne e conformità normativa.
• Esempio reale: Un produttore automobilistico può utilizzare l'IA per identificare fornitori certificati ISO 9001 per componenti di alta precisione.

B - Ricerca di nuovi fornitori con modelli di analisi semantica:

• L'IA può analizzare milioni di pagine web o database pubblici per identificare nuovi fornitori in base alle specifiche tecniche richieste.
• Esempio reale: Una multinazionale del settore farmaceutico può cercare fornitori di principi attivi innovativi per un nuovo farmaco.

C - Scoring dinamico dei fornitori:

• L'IA valuta i fornitori in tempo reale in base a parametri aggiornati (come tempi di consegna o feedback dei clienti).
• Esempio reale: Un'azienda di logistica può monitorare continuamente le performance dei fornitori di trasporto e riassegnare le rotte ai migliori performer.

2 - Gestione delle Offerte (Tendering)

Esempi:

A - Analisi delle offerte tramite Natural Language Processing (NLP):

• L'IA può leggere e confrontare automaticamente le proposte dei fornitori, identificando i vantaggi e i rischi in ciascuna offerta.
• Esempio reale: In una gara per macchinari industriali, l'IA può confrontare specifiche tecniche e termini di garanzia di più fornitori.

B - Ottimizzazione del mix di offerte:

• Modelli di IA possono calcolare il mix ottimale di fornitori per ottenere il miglior equilibrio tra costo, qualità e tempi di consegna.
• Esempio reale: Un'azienda nel settore alimentare può ottimizzare la scelta dei fornitori di materie prime per garantire sia il costo competitivo che la sostenibilità.

3 - Spend Analysis e Controllo dei Costi

Esempi:

A - Identificazione di opportunità di risparmio:

• L'IA analizza i dati di spesa storici e identifica aree in cui è possibile ridurre i costi, ad esempio tramite consolidamento dei fornitori.
• Esempio reale: Una società energetica può individuare ridondanze negli ordini di attrezzature per impianti fotovoltaici.

B - Rilevazione di anomalie nei costi:

• Algoritmi di IA possono individuare errori nei pagamenti o costi sproporzionati rispetto ai benchmark di mercato.
• Esempio reale: Una società di costruzioni può scoprire discrepanze nei costi di materiali tra diversi cantieri.

C - Previsione del budget:

• L'IA utilizza modelli predittivi per stimare i costi futuri basandosi su dati storici e variabili di mercato.
• Esempio reale: Un'azienda manifatturiera può prevedere l'aumento dei prezzi delle materie prime in base a trend globali.

4 - Gestione della Supply Chain

Esempi:

A - Tracciamento della supply chain con IoT e IA:

• Sensori IoT combinati con algoritmi di IA monitorano la posizione e le condizioni dei materiali durante il trasporto, avvisando in caso di ritardi o problemi.
• Esempio reale: Un'azienda di beni di consumo può monitorare la temperatura dei prodotti sensibili (es. alimenti surgelati) durante la distribuzione.

B - Mitigazione dei rischi della supply chain:

• L'IA analizza eventi globali (es. disastri naturali, guerre, crisi geopolitiche) per anticipare potenziali interruzioni.
• Esempio reale: Una multinazionale può anticipare un blocco nelle forniture dalla Cina e trovare soluzioni alternative.

C - Ottimizzazione delle rotte logistiche:

• Algoritmi di IA ottimizzano il trasporto delle merci per minimizzare i tempi e i costi.
• Esempio reale: Un corriere espresso utilizza l'IA per definire i percorsi più efficienti durante i periodi di picco, come il Black Friday.

5 - Contratti e Conformità

Esempi:

A - Analisi e gestione dei contratti tramite NLP:

• L'IA analizza automaticamente contratti complessi per identificare clausole critiche o rischiose.
• Esempio reale: Una banca utilizza l'IA per analizzare i contratti con i fornitori di servizi IT, individuando clausole con impatti finanziari rilevanti.

B - Automazione della conformità normativa:

• Algoritmi di IA verificano che fornitori e contratti rispettino normative specifiche (es. regolamenti ambientali o di sicurezza).
• Esempio reale: Una società petrolifera può utilizzare l'IA per garantire che i fornitori rispettino le normative sulla riduzione delle emissioni di CO₂.

6 - Innovazione e Sostenibilità

Esempi:

A - Valutazione dell'impatto ambientale dei fornitori:

• L'IA analizza i dati relativi ai fornitori per calcolare il loro impatto ambientale e selezionare quelli più sostenibili.
• Esempio reale: Un'azienda del settore moda può scegliere fornitori di tessuti che utilizzano processi di produzione a basse emissioni.

B - Identificazione di fornitori innovativi:

• L'IA esamina brevetti, pubblicazioni e dati di mercato per identificare fornitori che offrono tecnologie innovative.
• Esempio reale: Un produttore di auto elettriche può individuare fornitori all'avanguardia nella produzione di batterie ad alta capacità.

Questi esempi dimostrano come l'IA possa essere fondamentale per migliorare l'efficienza, ridurre i rischi e supportare decisioni più strategiche in una gestione moderna del Procurement industriale. Quindi, le aziende che adottano soluzioni basate sull'IA possono beneficiare di numerosi vantaggi, dalla riduzione dei costi all'ottimizzazione dei processi, contribuendo al loro successo a lungo termine.

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