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Strategic Sourcing

Cognitive Procurement: l’Intelligenza Artificiale diventa realtà per la funzione Acquisti

L’applicazione di sistemi di autoapprendimento che utilizzano il data mining, il riconoscimento di modelli e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per imitare il cervello umano aiuta a gestire la complessità dei processi di approvvigionamento, semplificando le procedure

19 Apr 2018

In ambito Procurement, in questo specifico momento storico, i riflettori sono puntati sull’Intelligenza Artificiale, con l’obiettivo di far coincidere i processi informatici con il ragionamento umano, per sfociare poi nel cosiddetto ‘Cognitive Procurement’, che raggruppa le applicazioni tecnologiche che svolgono funzioni generalmente gestite dagli esseri umani (come il supporto alla strategia di acquisto, l’analisi reputazionale dei fornitori, la comprensione del testo contrattuale, il rispetto della compliance, il marketing di acquisto). La sperimentazione in questo ambito sfrutta da un lato strumenti di riconoscimento vocale, di scrittura anche manuale e di oggetti, dall’altro il Machine Learning e la Programmazione Neuro Linguistica (PNL). Grazie alla collaborazione tra informatici, neuroscienziati e linguisti i computer possono utilizzare l’apprendimento automatico, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’analisi dei big data, per risolvere i problemi aziendali.

Però, come sottolinea un articolo pubblicato recentemente sul sito Spend Matters, non bisogna cadere nell’errore di ritenere l’AI semplicemente una “novità tecnologica” che ha poco a che fare con i processi e le tecnologie che si usano tutti i giorni in azienda. È anche vero che un sistema di apprendimento complesso che impiega reti neurali multistrato non è qualcosa che si gestisce in un attimo: partendo da questo assunto, è importante capire in generale come funziona la tecnologia, quali problemi può risolvere e quali tipi di soluzioni possono essere utilizzate.

I punti di forza dell’AI

Ad esempio, il Machine Learning può essere utile, nell’ambito della spend analysis per lo strategic sourcing, per classificare le voci di spesa secondo una qualunque tassonomia target, ma può anche essere utilizzato per eseguire delle classificazioni automatiche in tempo reale all’interno di uno scenario eProcurement di “acquisto guidato”, che porti a fare le migliori scelte. Il vero punto di forza dei sistemi AI è la possibilità di creare analytics software-based che consentono di approfondire il livello di analisi che si basa sulla cognizione naturale del singolo, estendendolo e buttandolo in pasto al Cloud. Queste analisi si basano sia su modelli mentali e conoscitivi, sia su matematica e algoritmi; alcuni sono abbastanza semplici (ad esempio, la classificazione del testo in una tassonomia), altri possono diventare estremamente complessi, e di valore. Ad esempio, gli strumenti di ottimizzazione dell’attività di sourcing, che si basano sulla matematica, amplificano la nostra potenza cognitiva per gestire la complessità dei processi di approvvigionamento. I modelli permettono, inoltre, alle funzioni procurement di creare market baskets “non vincolati”, che consentono ai fornitori di fare offerte flessibili, e di semplificare le analisi di trade-off che svincola il Procurement dall’obsoleto ruolo di “controllore dei prezzi”: il Sourcing diventa più rapido e strategico, i fornitori e gli stakeholder sono più felici, c’è più valore sbloccato e la funzione Procurement gioca un ruolo determinante nella strategia aziendale.

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