L’interazione uomo-macchina trasforma il procurement

La digitalizzazione, le dinamiche di trasformazione accelerate dallo scenario contingente, la discontinuità provocata dalla pandemia e il necessario ripensamento di modelli e strategie: anche i processi di acquisto vivono un periodo di grande cambiamento e - come altre aree aziendali – sono interessati dall’adozione delle nuove tecnologie, intelligenza artificiale in testa. Una recente ricerca confezionata dal Procurement LAB di SDA Bocconi , il nuovo centro avviato in collaborazione con SAP e Accenture, ha analizzato per l’appunto la diffusione dell’AI nelle imprese in tutte le sue forme (machine e deep learning, robotic process automation e optical character recognition), i suoi ambiti di impiego e i risultati conseguiti.

Le risposte fornite dai Chief procurement officer (Cpo) appartenenti ad oltre 130 imprese operanti in Italia, come ha confermato anche Giuseppe Stabilini, direttore scientifico del Procurement Lab, offrono un quadro chiaro: un terzo del campione è attivo sulle tecnologie di intelligenza artificiale con un atteggiamento proattivo fatto di collaborazioni con aziende di consulenza, software vendor e altri attori nella propria supply chain, clienti e fornitori in testa; i rimanenti due terzi, invece, non hanno ancora esplorato questo tipo di soluzioni.

“L'incertezza nei mercati di fornitura e la necessità di governare scenari complessi - ha osservato in proposito Stabilini - ha spinto diverse realtà ad utilizzare l'AI, con riscontri ampiamente positivi e con un bilanciamento uomo/macchina che migliora sia l’efficienza sia l’efficacia nelle decisioni di acquisto”.

Quattro, si legge nel rapporto, sono le fasi del processo di acquisto che hanno registrato più di altre l’adozione dell’AI e sono nell’ordine Vendor Management, eSourcing & tender management, Contract management e Spending Analysis. Oltre il 50% dei progetti ha abbracciato almeno tre di queste fasi evidenziando la tendenza ad usare le tecnologie come strumento di integrazione end-to-end delle attività, mentre sempre nella metà dei casi la tecnologia è considerata rilevante e decisiva per intere fasi, sottolineando la capacità degli algoritmi di supportare pienamente compiti e analisi demandate in alternativa al buyer.

La ricerca ha quindi classificato i progetti di AI intrapresi secondo l’obiettivo ricercato, mettendo a confronto efficienza ed efficacia e il grado di novità del modello operativo, comparando quelli già esistenti con quelli creati ex novo. Dalle risposte raccolte, emerge chiaramente come i Chief procurement officer abbiano focalizzato la propria attenzione in soli due cluster, e precisamente “optimize” (nel 36% dei casi) ed “expand” (nel 31%).