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Nozioni di base sull'intelligenza artificiale nel mondo degli affari
12 ore
Il procurement è il processo di approvvigionamento, acquisto, ricezione e ispezione di tutti i beni e servizi necessari a un’azienda per operare. Indipendentemente dall’azienda o dal governo, ogni attore economico fa affidamento, in una certa misura, su altri attori per portare a termine la propria missione.
Negli ultimi anni, il procurement ha subito cambiamenti profondi. In primo luogo, le aziende devono adottare nuovi obblighi normativi approvati dai governi per promuovere obiettivi sociali e di sostenibilità. In secondo luogo, la crisi climatica e le tensioni economiche tra Paesi stanno disturbando le catene di fornitura tradizionali, rendendo i processi di approvvigionamento più complessi e, spesso, più costosi. Infine, i recenti progressi tecnologici stanno cambiando rapidamente il settore, aprendo la strada a nuove possibilità.
L’IA nel procurement è probabilmente la tecnologia più dirompente che incide sul settore. Grazie alle sue capacità uniche e potenti, l’IA può automatizzare e snellire i processi e le negoziazioni di procurement, ridurre i costi e migliorare il processo decisionale negli acquisti.
In questo articolo parleremo del ruolo dell’IA nel procurement. Analizzeremo come questa tecnologia innovativa sta cambiando la disciplina, i principali benefici e le sfide, casi d’uso esemplificativi e le tendenze future.
Puoi anche approfondire l’impatto dell’IA nelle organizzazioni con il nostro webinar, The Learning Leader's Guide to AI Literacy.
Capire l’IA nel procurement
L’intelligenza artificiale è un sottoinsieme dell’informatica che si concentra sulla creazione di agenti intelligenti in grado di svolgere compiti che normalmente richiederebbero livelli di intelligenza umana. Questi compiti includono, tra gli altri, problem solving, riconoscimento vocale e processo decisionale.
Nel contesto del procurement, l’IA è considerata una tecnologia strategica in grado di automatizzare e migliorare processi come la negoziazione dei contratti e il sourcing. Allo stesso modo, l’IA può portare a importanti guadagni di efficienza, riducendo i costi di approvvigionamento e migliorando le decisioni aziendali. Infine, le tecnologie di IA sono fondamentali anche per ridurre i rischi legati al procurement e creare catene di fornitura robuste.
Di seguito trovi un elenco di alcune delle tecnologie di IA più rilevanti per il procurement:
Machine learning
Uno dei temi più rilevanti nell’IA è il machine learning, un sottoinsieme che si concentra su come i computer possano apprendere dai dati e prendere decisioni senza essere programmati in modo esplicito. Pensalo come insegnare ai computer a imparare dall’esperienza, un po’ come fanno gli umani. In sostanza, il machine learning è il metodo attraverso cui l’IA acquisisce la parte di "intelligenza" del suo nome. Puoi approfondire l’argomento nel nostro corso Understanding Machine Learning.
Deep learning
Un altro ambito importante dell’IA è il deep learning. Il deep learning è un tipo di machine learning che si concentra su una forma di apprendimento automatico chiamata reti neurali, che imitano il funzionamento del nostro cervello. Le reti neurali permettono ai computer di imparare dall’esperienza e comprendere il mondo in termini di una gerarchia di concetti. Grazie alle reti neurali, i ricercatori sono riusciti a risolvere alcuni dei problemi più complessi, tra cui l’elaborazione di immagini e video. Allo stesso modo, un tipo di rete neurale chiamata transformer è fondamentale per comprendere lo sviluppo e l’ascesa dell’IA generativa.
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
Un campo dell’IA che si concentra sull’interazione tra computer e umani attraverso il linguaggio naturale. L’obiettivo finale dell’NLP è consentire ai computer di comprendere, interpretare e generare linguaggi umani in modo significativo e utile. Dai un’occhiata al nostro corso Introduction to Natural Language Processing in Python per saperne di più.
Robotica
L’IA è fondamentale per lo sviluppo della robotica. Le tecnologie di IA possono essere integrate nella cosiddetta RPA (robotic process automation) per potenziarne le capacità e permettere l’esecuzione di compiti più complessi. L’IA nella robotica consente ai robot di imparare dall’esperienza, adattarsi a nuove situazioni e prendere decisioni basate sui dati dei sensori.
IA generativa nel procurement
Quando parliamo di IA per il procurement, dobbiamo parlare di IA generativa. I sistemi di IA generativa, come ChatGPT o Google Gemini, possono aumentare sensibilmente produttività ed efficienza nei processi aziendali (ascolta questa conversazione con Bernard Marr nel nostro podcast DataFramed per scoprire come l’IA generativa sta cambiando il business e la società). Nel contesto del procurement, l’IA può essere usata in vari ambiti, tra cui:
- Automazione della redazione e revisione dei contratti. Grazie alla capacità di generare testo, l’IA generativa può essere usata per creare rapidamente bozze di contratti di procurement e per controllare documenti legali, verificando la correttezza e individuando potenziali rischi e problemi di conformità.
- Generazione di report e insight sul procurement. Questi strumenti possono analizzare senza soluzione di continuità grandi quantità di dati e riassumere documenti estesi per produrre informazioni utili sotto forma di report, briefing o presentazioni.
- Miglioramento delle negoziazioni con i fornitori tramite simulazioni di scenario. L’IA generativa può anche simulare un processo decisionale simile a quello umano, elaborando strategie di negoziazione e generando risposte che rispecchiano da vicino le tattiche di un negoziatore esperto. Ad esempio, la gen AI può interpretare ruoli diversi in negoziazioni simulate per pianificare una strategia esaminando argomentazioni e controargomentazioni.
Casi d’uso dell’IA nel procurement
Nelle sezioni seguenti tratteremo alcuni dei casi d’uso più promettenti dell’IA negli acquisti.
Negoziazioni di procurement
Quando si parla di sourcing, le negoziazioni tradizionali spesso implicano attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo, analisi ricche di dati e infinite interazioni tra fornitori e team di procurement per ottenere l’accordo giusto.
L’IA e, in particolare, l’IA generativa, stanno cambiando rapidamente il modo in cui gli esperti di procurement affrontano queste negoziazioni. Strumenti come ChatGPT possono essere utilizzati per automatizzare le valutazioni delle proposte, estrarre insight chiave da grandi volumi di dati e recuperare informazioni pertinenti e aggiornate in preparazione alle negoziazioni.
Se ben progettati, gli assistenti basati sull’IA possono persino condurre negoziazioni autonome con i fornitori sulla base di dati storici e parametri predefiniti. In pratica, gli assistenti di IA generativa possono migliorare le relazioni interne ed esterne eliminando le frizioni dovute a fusi orari diversi, agende piene e dati travolgenti. Al contrario, supportano le conversazioni con punti chiave che riflettono meglio le priorità della controparte.
Insieme, queste applicazioni consentono negoziazioni di procurement più informate, efficienti e dinamiche, riducendo sensibilmente lo sforzo manuale durante le trattative.
Analisi e ottimizzazione della spesa
La spend analysis è il processo di analisi dei dati di spesa per trovare schemi ricorrenti, identificare colli di bottiglia e opportunità di risparmio, migliorare le prestazioni e ottimizzare le strategie di procurement. L’IA e il machine learning possono aiutare ad automatizzare e velocizzare ogni fase della spend analysis, dalla raccolta e pulizia dei dati da varie fonti alla classificazione e all’analisi per estrarre insight di valore.
Valutazione e gestione del rischio dei fornitori
Uno dei casi d’uso più rappresentativi dell’IA nel procurement è la valutazione dei profili di rischio dei fornitori. Modelli di machine learning e deep learning vengono utilizzati per creare categorie granulose di fornitori e prevedere esiti basati su dati, come controlli di sicurezza e privacy, finanze, pratiche ESG, politiche aziendali, programmi di risposta agli incidenti, relazioni con terze parti e altri fattori che possono influire sulla continuità e resilienza del fornitore.
Previsione della domanda e gestione dell’inventario
Un’altra applicazione preziosa dell’IA è la gestione dell’inventario. I modelli di machine learning analizzano dati storici di vendita, tendenze dei clienti e altri fattori per prevedere la domanda futura e ridurre al minimo il rischio di overstock. Allo stesso modo, l’IA può prevedere la domanda dei clienti sulla base di registri precedenti, tendenze di mercato e persino informazioni in tempo reale.
Rilevamento delle frodi nel procurement
L’IA sta anche migliorando il rilevamento e la prevenzione delle frodi nei processi di approvvigionamento. Sfruttando i registri storici dei dati dei fornitori, i modelli di machine learning possono analizzare milioni di transazioni per individuare schemi sottili che indicano frodi, in modo più rapido e accurato rispetto agli umani. Le aziende possono utilizzare queste analisi per intercettare in tempo reale transazioni fraudolente, riducendo le perdite.
Casi studio di IA nel sourcing e nel procurement
Aziende in tutto il mondo stanno iniziando a implementare soluzioni di IA per migliorare le loro operazioni di procurement. Di seguito trovi due casi d’uso di aziende di settori diversi:
Zara
Zara è un rivenditore internazionale di moda con sede in Spagna. L’azienda ha integrato l’IA in vari aspetti delle sue operazioni aziendali. Questo include non solo il comportamento dei consumatori, ma anche il procurement. In particolare, ha adottato un approccio olistico che prevede l’uso dell’IA in ogni fase della catena di fornitura.
Probabilmente l’esempio più innovativo di questo approccio è l’uso di microchip nelle etichette di sicurezza di tutti i capi di abbigliamento. Questi microchip consentono il tracciamento in tempo reale di tutti i prodotti, dalla produzione alla vendita, permettendo a Zara di avere un’idea completa e precisa dello stato del suo inventario.
Di conseguenza, Zara può controllare accuratamente i livelli di stock, riducendo overstock e stockout e, allo stesso tempo, aumentando l’efficienza operativa. Ad esempio, Zara può individuare immediatamente un articolo in esaurimento in un negozio specifico e rifornirlo rapidamente dal magazzino o da un altro punto vendita.
Coca-Cola
Coca-Cola ha recentemente siglato una partnership con Microsoft per sfruttarne le capacità cloud e di IA al fine di ottimizzare le sue catene di fornitura.
Sfruttando Azure OpenAI Service di Microsoft, Coca-Cola si sta concentrando sull’ottimizzazione di vari processi della supply chain. In particolare, con questa partnership l’azienda punta a prevedere la domanda, migliorare la gestione dell’inventario e snellire la logistica distributiva. Tutti questi miglioramenti consentiranno a Coca-Cola di ridurre i costi operativi e aumentare l’efficienza complessiva della supply chain.
Sfide e considerazioni
Sebbene i benefici dell’IA nel procurement siano evidenti, implementare una soluzione di IA di successo non è sempre semplice, soprattutto in un settore come quello assicurativo, dove sono coinvolti molti dati sensibili. Analizziamo le sfide più importanti.
Sfide etiche e normative
Nonostante le capacità uniche dell’IA, è importante considerarne i potenziali rischi e le preoccupazioni normative nel procurement. Nel caso dell’IA generativa, nonostante le grandi promesse, questa tecnologia introduce anche nuovi rischi, come la disinformazione e potenziali truffe negli approvvigionamenti.
Inoltre, la conformità a un quadro giuridico in rapida evoluzione è obbligatoria per gli esperti di procurement, così da garantire la protezione dei dati e un uso dell’IA equo e sicuro. Un ottimo esempio di come potrebbe essere il futuro della compliance è il recente AI Act dell’UE, una normativa completa che richiede alle aziende, incluse quelle assicurative, di adottare misure regolatorie rigorose.
Scopri il nostro Percorso di competenze EU AI Act Fundamentals per conoscere questa norma innovativa e ambiziosa e come rimanere conformi.
Integrazioni e scalabilità
L’integrazione delle soluzioni di IA con i sistemi esistenti e la loro scalabilità possono essere complesse e richiedere un’infrastruttura moderna, che molte aziende non hanno. La maggior parte, infatti, si affida a pratiche e software di procurement legacy che potrebbero non interfacciarsi facilmente con strumenti di IA all’avanguardia.
Combinare tecnologie di machine learning e intelligenza artificiale in questi processi consolidati richiede una pianificazione attenta e personalizzazioni per evitare interruzioni. Le compagnie assicurative devono valutare l’infrastruttura attuale, identificare le possibili sfide di integrazione e investire negli aggiornamenti necessari per garantire che i nuovi sistemi funzionino in armonia con le tecnologie esistenti.
Se vuoi saperne di più su come implementare strumenti di IA nel tuo stack tecnologico, ti consigliamo vivamente di leggere la nostra guida dedicata all’integrazione dell’IA.
Upskilling di team e persone
Costruire una strategia di IA di successo richiede notevoli sforzi e risorse, ma anche aziende con grandi budget spesso faticano a implementare soluzioni di IA. Perché? Perché mancano dipendenti sufficientemente qualificati con un’adeguata alfabetizzazione all’IA.
Secondo un sondaggio condotto da McKinsey, le aziende best-in-class collocano il 22% dei dipendenti del procurement nei team di analytics. Ciò suggerisce che le aziende dovranno investire e aumentare il numero di profili data-driven disponibili per scalare, tramite assunzioni esterne di profili esperti di dati o il reskilling dei team esistenti.
Tuttavia, reclutare e trattenere talenti con le competenze adeguate può essere impegnativo, soprattutto dato il mercato competitivo per i professionisti tech. Investire in upskilling e reskilling del personale esistente può anche aiutare a colmare il divario di competenze e garantire che l’organizzazione possa sfruttare appieno le capacità dell’IA.
Per fortuna, DataCamp è qui per aiutare i team di procurement. Con la nostra soluzione DataCamp for Business, possiamo aiutare la tua azienda a diventare competente in dati e IA. Con una soluzione scalabile adatta a team di qualsiasi dimensione, percorsi di apprendimento personalizzabili e reportistica dettagliata, DataCamp for Business può aiutarti a trasformare il tuo business e a diventare pronto per l’IA.
Tendenze future di IA e procurement
Guardando al futuro, l’importanza dell’IA nel procurement è destinata a crescere in modo esponenziale.
Secondo una ricerca di Gartner, pubblicata a gennaio 2024, oltre la metà delle organizzazioni della supply chain ha in programma di implementare la Gen AI nel prossimo anno. È probabile che questa tendenza persista nei prossimi anni, man mano che gli attuali strumenti di IA diventeranno più potenti e nuove soluzioni specifiche per il procurement arriveranno sul mercato.
Il crescente interesse dei leader del procurement per l’IA non riguarda solo l’efficienza operativa; riguarda anche la sostenibilità e gli obblighi normativi. Con un numero sempre maggiore di governi intenzionati a promuovere obiettivi di sostenibilità tramite regolamenti sugli acquisti, l’IA è considerata uno strumento chiave per aiutare le aziende a valutare i fornitori sulla base di parametri ESG (ambientali, sociali e di governance), assicurando che i metodi di procurement siano allineati agli obiettivi di sostenibilità.
Tuttavia, lo stesso report di Gartner rileva che solo il 14% dei leader del procurement intervistati ha fiducia nelle capacità dei propri team di integrare l’IA nei processi di acquisto. Conosciamo già il motivo. Come abbiamo riscontrato nel nostro State of Data & AI Literacy 2024 Report, il gap di competenze in alfabetizzazione all’IA è acuto in tutti i settori, con il 62% dei leader intervistati che ritiene che la propria organizzazione presenti un divario di competenze in questo ambito.
Ecco perché l’alfabetizzazione all’IA giocherà un ruolo fondamentale nell’avanzare e accelerare l’integrazione dell’IA nel procurement. DataCamp for Business può aiutare la tua azienda a colmare questo gap di competenze in ambito IA, con percorsi di apprendimento personalizzabili e scalabili, adatti a organizzazioni di tutte le dimensioni. Inizia oggi richiedendo una demo.
Conclusione
L’IA è uno dei principali motori di cambiamento nel settore del procurement. L’applicazione dell’IA e del machine learning negli acquisti ha il potenziale per automatizzare molte attività che richiedono tempo, ridurre i costi operativi, rendere le catene di fornitura più robuste e rafforzare le relazioni di procurement.
Man mano che questi sistemi diventano più intelligenti, i team di procurement con una solida conoscenza dei fondamenti dell’IA avranno probabilmente un vantaggio significativo rispetto ai concorrenti. Ti racconteremo di più sull’importanza di avere una solida cultura dei dati e dell’IA nel nostro prossimo webinar Increasing Your Organization's Data and AI Maturity
Richiedi una demo per scoprire come DataCamp può guidarti nel percorso di upskilling di tutto il tuo team e nella costruzione di una cultura positiva verso i dati. Nel frattempo, consulta i nostri materiali dedicati all’IA:
- Percorso di competenze AI Business Fundamentals
- Come imparare l’IA da zero nel 2025: guida completa degli esperti
- EU AI Act Fundamentals
- Cos’è l’alfabetizzazione all’IA? Guida completa per principianti
- Presentazione dello State of Data & AI Literacy Report 2024
- The Learning Leader's Guide to AI Literacy
- Piattaforma leader per l’alfabetizzazione all’IA in tutta la tua azienda
Sono una data analyst freelance e collaboro con aziende e organizzazioni di tutto il mondo in progetti di data science. Sono anche un'insegnante di data science con oltre 2 anni di esperienza. Scrivo regolarmente articoli su temi legati alla data science in inglese e spagnolo, alcuni dei quali sono stati pubblicati su siti affermati come DataCamp, Towards Data Science e Analytics Vidhya. Come data scientist con un background in scienze politiche e diritto, il mio obiettivo è lavorare all'intersezione tra politiche pubbliche, diritto e tecnologia, sfruttando la forza delle idee per promuovere soluzioni e narrazioni innovative che ci aiutino ad affrontare le sfide urgenti, in primis la crisi climatica. Mi considero autodidatta, una persona in continuo apprendimento e una convinta sostenitrice dell'approccio multidisciplinare. Non è mai troppo tardi per imparare cose nuove.
