AI in inkoop: belangrijkste voordelen, usecases en toekomstige trends

AI in inkoop begrijpen

Kunstmatige intelligentie is een deelgebied van de informatica dat zich richt op het creëren van intelligente agenten die taken kunnen uitvoeren waarvoor normaal menselijk denkvermogen nodig is. Denk aan probleemoplossing, spraakherkenning en besluitvorming, onder andere.

In de context van inkoop wordt AI gezien als een strategische technologie die inkoopprocessen, zoals contractonderhandeling en sourcing, kan automatiseren en verbeteren. Evenzeer kan AI belangrijke efficiëntiewinsten opleveren, inkoopkosten verlagen en de zakelijke besluitvorming verbeteren. Tot slot zijn AI-technologieën ook cruciaal om inkoopgerelateerde risico's te verminderen en robuuste toeleveringsketens te creëren.

Hieronder vind je een overzicht van enkele van de meest relevante AI‑technologieën voor inkoop:

Machine learning

Een van de belangrijkste topics binnen AI is machine learning, een subveld dat zich richt op hoe computers van data kunnen leren en beslissingen kunnen nemen zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Zie het als computers leren van ervaring, net als mensen.  In essentie is machine learning de methode waarmee AI aan het "intelligentie"-gedeelte van zijn naam komt. Je kunt meer over dit onderwerp leren in onze cursus Understanding Machine Learning.

Deep learning

Een ander belangrijk domein binnen AI is deep learning. Deep learning is een type machine learning dat zich richt op neurale netwerken, die nabootsen hoe ons brein werkt. Neurale netwerken stellen computers in staat te leren van ervaring en de wereld te begrijpen in een hiërarchie van concepten. Dankzij neurale netwerken konden onderzoekers enkele van de meest complexe problemen oplossen, waaronder beeld- en videobewerking. Evenzo is een type neuraal netwerk, de transformer, essentieel om de ontwikkeling en opkomst van generatieve AI te begrijpen.

Natural language processing (NLP)

Een veld binnen AI dat zich richt op de interactie tussen computers en mensen via natuurlijke taal. Het uiteindelijke doel van NLP is om computers menselijke talen te laten begrijpen, interpreteren en genereren op een manier die zowel betekenisvol als nuttig is.  Bekijk onze cursus Introduction to Natural Language Processing in Python voor meer informatie.

Robotica

AI is sleutel tot de ontwikkeling van robotica. AI‑technologieën kunnen worden geïntegreerd in zogeheten RPA (robotic process automation) om hun mogelijkheden te vergroten en ze in staat te stellen complexere taken uit te voeren. AI in robotica laat robots leren van ervaring, zich aanpassen aan nieuwe situaties en beslissingen nemen op basis van data van sensoren.

Generatieve AI in inkoop

Als we het hebben over AI voor inkoop, moeten we het hebben over generatieve AI. Generatieve AI‑systemen, zoals ChatGPT of Google Gemini, kunnen de productiviteit en efficiëntie in bedrijfsprocessen aanzienlijk verhogen (bekijk dit gesprek met Bernard Marr in onze DataFramed‑podcast om te leren hoe generatieve AI bedrijven en de samenleving verandert). In de context van inkoop kan AI op allerlei manieren worden ingezet, waaronder:

• Automatisering van het opstellen en beoordelen van contracten. Dankzij de mogelijkheid om tekst te genereren kan generatieve AI snel concepten voor inkoopcontracten maken en juridische documenten controleren op correctheid en mogelijke risico's en non‑compliance.
• Genereren van inkooprapporten en inzichten. Deze tools kunnen moeiteloos enorme hoeveelheden data analyseren en grote documenten samenvatten om waardevolle informatie te leveren in de vorm van rapporten, briefings of presentaties.
• Verbeteren van leveranciersonderhandelingen via scenario‑simulaties. Generatieve AI kan ook mensachtige besluitvorming simuleren, onderhandelingsstrategieën opstellen en reacties genereren die nauw aansluiten bij de tactieken van een doorgewinterde onderhandelaar. Zo kan gen AI verschillende rollen spelen in oefenonderhandelingen om een strategie te plannen door argumenten en tegenargumenten te onderzoeken.

AI‑usecases in inkoop

In de volgende secties behandelen we enkele van de meest veelbelovende usecases van AI in inkoop.

Inkooponderhandelingen

Als het om sourcing gaat, betekenen traditionele inkooponderhandelingen vaak repetitieve, tijdrovende taken, data‑intensieve analyses en eindeloze interacties tussen leveranciers en inkoopteams om tot de juiste deal te komen.

AI en met name generatieve AI veranderen razendsnel hoe inkoopexperts deze onderhandelingen aangaan. Tools zoals ChatGPT kunnen worden gebruikt om voorstelbeoordelingen te automatiseren, kerninzichten uit grote hoeveelheden data te halen en relevante, actuele informatie te verzamelen ter voorbereiding op onderhandelingen.

Als ze goed zijn ontworpen, kunnen AI‑assistenten zelfs autonome onderhandelingen voeren met leveranciers op basis van historische data en vooraf gedefinieerde parameters. In de praktijk kunnen generatieve AI‑assistenten interne en externe relaties verbeteren door wrijving weg te nemen door verschillende tijdzones, drukke agenda's en overweldigende data. In plaats daarvan ondersteunen ze gesprekken met gesprekspunten die beter aansluiten bij de prioriteiten van de tegenpartij. 

Samen zorgen deze toepassingen voor beter geïnformeerde, efficiëntere en dynamischere inkooponderhandelingen, waardoor de handmatige inspanning tijdens onderhandelingen aanzienlijk afneemt.

Uitgavenanalyse en optimalisatie

Uitgavenanalyse is het proces van het analyseren van bestedingsdata om patronen te vinden, knelpunten en besparingskansen te identificeren, prestaties te verbeteren en inkoopstrategieën te optimaliseren. AI en machine learning kunnen elke stap van de uitgavenanalyse automatiseren en versnellen, van het verzamelen en opschonen van data uit verschillende bronnen tot het classificeren en analyseren van data om waardevolle inzichten te extraheren.

Beoordeling en beheer van leveranciersrisico

Een van de meest illustratieve usecases van AI in inkoop is het beoordelen van risicoprofielen van leveranciers. Machine‑ en deep‑learningmodellen worden gebruikt om gedetailleerde categorieën van leveranciers te maken en uitkomsten te voorspellen op basis van data, zoals beveiligings- en privacycontroles, financiën, ESG‑praktijken, bedrijfsbeleid, incidentresponsprogramma's, relaties met derden en andere factoren die de continuïteit en veerkracht van de leverancier kunnen beïnvloeden.

Vraagvoorspelling en voorraadbeheer

Een andere waardevolle toepassing van AI is voorraadbeheer. Machine‑learningmodellen analyseren historische verkoopdata, klanttrends en andere factoren om de toekomstige vraag te voorspellen en het risico op overstock te minimaliseren. Evenzo kan AI klantvraag voorspellen op basis van eerdere gegevens, markttrends en zelfs realtime‑informatie.

Opsporen van fraude in inkoop

AI verbetert ook de detectie en preventie van fraude in inkoopprocessen. Door gebruik te maken van historische gegevens van leveranciers kunnen machine‑learningmodellen miljoenen transacties analyseren om subtiele patronen te detecteren die op fraude wijzen, sneller en ook nauwkeuriger dan mensen. Bedrijven kunnen deze analyses gebruiken om frauduleuze transacties in realtime te onderscheppen en zo fraudeverliezen te verminderen.

Praktijkcases van AI in sourcing en inkoop

Bedrijven wereldwijd beginnen AI‑oplossingen te implementeren om hun inkoopactiviteiten te verbeteren. Hieronder vind je twee usecases van bedrijven in verschillende sectoren:

Zara

Zara is een internationale modeketen uit Spanje. Het bedrijf heeft AI geïntegreerd in verschillende aspecten van zijn bedrijfsvoering. Dat omvat niet alleen consumentengedrag, maar ook inkoop. In het bijzonder heeft het een holistische aanpak omarmd waarbij AI in elke stap van de toeleveringsketen wordt ingezet.

Waarschijnlijk het meest innovatieve voorbeeld van deze aanpak is het gebruik van microchips in de beveiligingstags van alle kledingstukken. Deze microchips maken realtime tracking van alle producten mogelijk, van productie tot verkoop, waardoor Zara een volledig en nauwkeurig beeld heeft van de status van de voorraad. 

Daardoor kan Zara de voorraadniveaus nauwkeurig beheren, overstocking en out‑of‑stocks verminderen en tegelijkertijd de operationele efficiëntie verhogen. Zo kan Zara direct een artikel lokaliseren dat in een specifieke winkel bijna op is en het snel aanvullen vanuit het magazijn of een andere winkel.

Coca‑Cola

Coca‑Cola is onlangs een partnerschap aangegaan met Microsoft om zijn cloud‑ en AI‑capaciteiten in te zetten voor het optimaliseren van de toeleveringsketens. 

Door gebruik te maken van Microsofts Azure OpenAI Service richt Coca‑Cola zich op het optimaliseren van diverse processen in de supply chain. Met dit partnerschap wil het bedrijf in het bijzonder vraag voorspellen, voorraadbeheer verbeteren en distributielogistiek stroomlijnen. Al deze verbeteringen stellen Coca‑Cola in staat om operationele kosten te verlagen en de algehele efficiëntie van de toeleveringsketen te verbeteren.

Uitdagingen en aandachtspunten

Hoewel de voordelen van AI in inkoop duidelijk zijn, is het implementeren van een succesvolle AI‑oplossing niet altijd eenvoudig, zeker niet in een sector als verzekeringen waar veel gevoelige data bij betrokken is. Laten we de belangrijkste uitdagingen analyseren.

Ethische en juridische uitdagingen

Ondanks de unieke mogelijkheden van AI is het belangrijk om inkooprisico's en regelgevende zorgen in overweging te nemen. In het geval van generatieve AI, hoe veelbelovend ook, introduceert deze technologie nieuwe risico's, zoals misinformatie en potentiële inkoopfraudes. 

Bovendien is het naleven van het snel evoluerende juridische landschap verplicht voor inkoopexperts om dataprotectie en eerlijk en veilig gebruik van AI te waarborgen. Een goed voorbeeld van hoe de toekomst van compliance eruit zal zien, is de recent goedgekeurde EU AI Act, een uitgebreide regelgeving die bedrijven, inclusief verzekeraars, dwingt tot strikte maatregelen. 

Bekijk onze EU AI Act Fundamentals Skill Track om meer te leren over deze innovatieve en ambitieuze wet en hoe je compliant blijft.

Integraties en schaalbaarheid

Het integreren van AI‑oplossingen met bestaande systemen en ze schaalbaar maken kan complex zijn en vereist moderne infrastructuur, die veel bedrijven missen. In plaats daarvan vertrouwen de meeste bedrijven nog op verouderde inkooppraktijken en software die niet eenvoudig te koppelen zijn aan geavanceerde AI‑tools. 

Het combineren van machine‑learning- en AI‑technologieën met deze gevestigde processen vereist zorgvuldige planning en maatwerk om verstoringen te voorkomen. Verzekeraars moeten hun huidige infrastructuur beoordelen, potentiële integratie-uitdagingen identificeren en investeren in noodzakelijke upgrades om ervoor te zorgen dat beide systemen harmonieus samenwerken met bestaande technologieën.

Wil je meer weten over hoe je AI‑tools in je technologiestack implementeert? Lees dan zeker onze aparte gids over AI‑integratie.

Teams en mensen upskillen

Een succesvolle AI‑strategie opbouwen vergt aanzienlijke inspanning en middelen, maar zelfs bedrijven met diepe zakken slagen er soms niet in om AI‑oplossingen te implementeren. Waarom? Omdat ze niet genoeg medewerkers met AI‑geletterdheid hebben. 

Volgens een onderzoek van McKinsey plaatst de kopgroep 22% van de inkoopmedewerkers in analyseteams. Dit suggereert dat bedrijven zullen moeten investeren en het aantal dataprofielen moeten vergroten om op te schalen, via externe werving van data‑vaardige profielen of het omscholen van bestaande teams.

Het aantrekken en behouden van talent met de juiste skillset kan echter een uitdaging zijn, zeker gezien de competitieve markt voor techprofessionals. Investeren in upskilling en reskilling van bestaand personeel kan ook helpen de skills‑kloof te dichten en ervoor zorgen dat de organisatie AI‑mogelijkheden volledig kan benutten. 

Gelukkig is DataCamp er om inkoopteams te helpen. Met onze DataCamp for Business‑oplossing kunnen we je bedrijf data‑ en AI‑geletterd maken. Met een schaalbare oplossing die werkt voor teams van elke omvang, plus aanpasbare leerpaden en gedetailleerde rapportages, helpt DataCamp for Business je bedrijf te transformeren en AI‑ready te worden. 

Toekomsttrends in AI en inkoop

Kijkend naar de toekomst zal het belang van AI in inkoop exponentieel groeien. 

Volgens onderzoek van Gartner, gepubliceerd in januari 2024, heeft meer dan de helft van de supply‑organisaties plannen om generatieve AI te implementeren in het komende jaar. Deze trend zal waarschijnlijk aanhouden in de komende jaren, naarmate huidige AI‑tools krachtiger worden en nieuwe, inkoop‑specifieke oplossingen de markt bereiken.

De toenemende interesse van inkoopleiders in AI draait niet alleen om operationele efficiëntie; het gaat ook om duurzaamheid en wettelijke verplichtingen. Nu steeds meer overheden duurzaamheidsdoelen willen bevorderen via inkoopregulering, wordt AI gezien als een cruciaal hulpmiddel om bedrijven te helpen leveranciers te beoordelen op milieu-, sociale en governance‑parameters (ESG), zodat inkoopmethoden aansluiten bij duurzaamheidsdoelen.

Toch constateert hetzelfde Gartner‑rapport dat slechts 14% van de ondervraagde inkoopleiders vertrouwen heeft in het vermogen van hun teams om AI in hun inkoopprocessen te integreren. We kennen de reden al. Zoals we aantoonden in ons State of Data & AI Literacy 2024‑rapport, is de kloof in AI‑geletterdheid sectoroverstijgend groot: 62% van de ondervraagde leiders gelooft dat hun organisatie een AI‑geletterdheidskloof heeft. 

Daarom gaat AI‑geletterdheid een cruciale rol spelen bij het versnellen van de integratie van AI in inkoop. DataCamp for Business kan je bedrijf helpen deze AI‑skillsgap te dichten, met aanpasbare, schaalbare leerpaden, geschikt voor organisaties van elke omvang. Begin vandaag nog met het aanvragen van een demo.

Conclusie

AI is een van de belangrijkste aanjagers van verandering in de inkoopwereld. De toepassing van AI en machine learning in inkoop kan veel tijdrovende taken automatiseren, operationele kosten verlagen, toeleveringsketens robuuster maken en inkooprelaties versterken.

Naarmate deze systemen slimmer worden, hebben inkoopteams met een stevige basis in AI‑fundamentals waarschijnlijk een aanzienlijk voordeel ten opzichte van hun concurrenten. We vertellen je meer over het belang van een solide data‑ en AI‑cultuur in ons komende webinar Increasing Your Organization's Data and AI Maturity

Vraag een demo aan om te ontdekken hoe DataCamp je kan begeleiden bij het upskillen van je hele team en het bouwen aan een data‑positieve cultuur. Bekijk intussen ons gerichte materiaal over AI:

• AI Business Fundamentals‑skilltrack
• AI vanaf nul leren in 2025: een complete expertgids
• EU AI Act Fundamentals
• Wat is AI‑geletterdheid? Een uitgebreide gids voor beginners
• Introductie van The State of Data & AI Literacy Report 2024
• The Learning Leader's Guide to AI Literacy
• Toonaangevend platform voor AI‑geletterdheid in je hele bedrijf