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

Pubblicato il 13 Nov 2018

Cognitive Procurement

In ambito Procurement sempre di più 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 cos’è il Cognitive Procurement

Con il termine “Cognitive Procurement” in generale si intende l’insieme delle 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).

Una raccolta di definizioni si trova nel whitepaper di Jaggaer “Cognitive Procurement: the final frontier”, nato per esplorare le conseguenze e le opportunità dei progressi tecnologici che cambiano il modo in cui gli esseri umani e la tecnologia cooperano. Secondo il sito Spend Matters, con il termine Cognitive Procurement ci si riferisce “all’uso di sistemi e approcci in grado di apprendere comportamenti attraverso l’educazione, alla gestione dei dati strutturati e non, al supporto di forme di espressione più natutrali per l’interazione umana, alla continua evoluzione dei sistemi trainata dalle sperimentantazioni in termini di gestione delle informazioni,e degli scenari, alla capacità di sbloccare nuove conoscenze e ricercare risultati ottimizzati”.

Come afferma Supply Management, “il Cognitive Procurement è il futuro del Procurement, è ciò che farà progredire la funzione: le organizzazioni che lo adoteranno per prime ne trarranno un vantaggio competitivo”.

Chris Sawchuk, principal e global procurement advisory practice leader di The Hackett Group sostiene che «saranno le aziende lungimiranti a dare una scossa alla professione del Procurement, a garanzia di processi sempre più agili. Secondo il 74% dei professionisti del Procurement l’agilità è fondamentale, ma solo il 36% sa come migliorarlo. L’agilità è lì, non è solo sistemica».

Cognitive Procurement, molto più che semplice automazione dei processi

Le tecnologie cognitive consentiranno, quindi, alle organizzazioni di fornire più valore in un modo più efficiente. Non solo perché rendono più facile eseguire le operaizioni, ma soprattutto perché abilitano nuovi modelli operativi, processi e approcci.

Come riporta il whitepaper di Jaggaer, è quasi imprenscindibile il concetto di adozione di nuove tecnologie da quello di automazione delle attività. Bisogna però sempre ricordarsi che l’automazione non si applica più solo a compiti semplici e ripetitivi, ma oggi interessa ambiti anche complessi.

Nel caso del Procurement, l‘automazione ha un grande potenziale, ancora poco sfruttato. Secondo uno studio citato da Spendmatters, ci sono ancora molte aree del Procurement non automatizzate, come il “supply relationship” (68% dei casi), così come il supplier information management, l’electronic supplier commerce e i processi di strategic sourcing (50% dei casi, circa).

Il MIT Sloan Management Review ha sottolineato in un articolo che «lo scopo delle tecnologie cognitive è potenziare piuttosto che sostituire il lavoro svolto dall’essere umano». In tal senso, l’articolo ribadisce che ci sono quattro tipi di attività che le tecnologie cognitive possono cambiare: l’analisi dei numeri, l’analisi delle parole e delle immagini, il modo di eseguire le attività digitali, il modo di eseguire i compiti fisici.

La tecnologia a supporto del Cognitive Procurement

La sperimentazione in questo ambito sfrutta il 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 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

Per reinventare la “Procurement User Experience” si potrebbe partire dalla tecnologia utilizzata per lavorare con il Procurement, i cui utenti sono fornitori e stakeholder interni, e quella utilizzata invece proprio dalla funzione Procurement. Secondo il whitepaper di Jaggaer bisogna puntare su qualcosa di simile a un Procurement Assistant, ovvero su interazioni basate su conversazioni (linguaggio naturale) anziché sul formato tradizionale, che prevede clic su icone e pulsanti. La conversazione può essere integrata nella stessa applicazione Procurement (ad esempio, in una finestra di chat), oppure al di fuori, in una chat client che utilizza protocolli standard come Jabber o XMPP, garantendo così l’interoperabilità ed evitando di essere vincolati a uno specifico tool. In questi casi l’interazione è con una macchina – ad esempio la chatbot aka -, che è intelligente a tal punto da capire cosa viene detto o scritto, e risponde in modo sensato e con informazioni significative (basti pensare a Siri di Apple, Cortana di Microsoft, Facebook di Facebook, ecc.).

Ma non finisce qui, perchè secondo Spend Matters il Machine Learning può essere utile, ad esempio, 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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