Hur man nyttjar AI inom upphandling

Framkallar ordet Artificiell intelligens (AI) visioner om futuristiska rum fyllda med autonoma maskiner och intelligenta robotar? 

Den tanken är inte helt långsökt, men AI:s omvälvande kapacitet är inte bara begränsad till sci-fi-berättelser. Som vi har sett med uppkomsten av ChatGPT, har AI möjligheten att omforma flera olika affärssektorer och upphandlingsbranschen är inget undantag.

Siffrorna talar för sig själva: en undersökning från 2019 av Deloitte visade att 51 % av Chief Procurement Officers (CPO) rapporterade att de använde sig av avancerad analys. Ännu mer uppseendeväckande var att 25% hade testat AI eller kognitiva lösningar inköpsprocesser, vilket är en anmärkningsvärd ökning från 19% som var siffran föregående år.

I den här artikeln kommer vi att fördjupa oss i ämnet AI inom upphandling och belysa hur detta tekniska underverk effektiviserar supply chain-processerna och stärker supply chain-intelligensen.

Här är de ämnen vi kommer att ta upp: 

1. Typer av AI inom upphandling 
2. Fördelar med AI inom upphandling 
3. Exempel på användning av AI inom upphandling
4. Bästa praxis för AI inom upphandling

Typer av AI inom upphandling 

I en tid då buzzwords som “digital transformation” genomsyrar affärsvärlden är det viktigt för dig att förstå den mekanism som driver denna förändring. 

Artificiell intelligens (AI) är i princip all “smart” programvara eller algoritm som har förmågan att lära sig. Det omfattar saker som maskininlärning (ML) där system kan förbättras över tid baserat på datainmatning, eller naturlig språkbehandling (NLP) som gör det möjligt för maskiner att förstå och generera mänskligt språk.

Här är de primära AI-typerna som du kan implementera i din upphandlingsstrategi:

Maskininlärning (ML): I grunden är ML en skattkista av algoritmer som går igenom tidigare beteenden för att känna igen mönster. Dessa mönster ligger sedan till grund för beslut eller prognoser. Föreställ dig ett scenario där ditt supply chain-system i förebyggande syfte analyserar inköpshistorik och förutspår framtida behov. Med ML kan systemen, istället för att manuellt analysera trender, förutsäga när lagernivåerna kommer vara låga eller vilken leverantör som kan erbjuda optimala kostnader baserat på tidigare transaktioner, vilket förbättrar supply chain intelligence.

Robotic Process Automation (RPA): Tänk på RPA som din digitala arbetskraft. Det är en programvara som är utformad för att följa instruktioner och utföra repetitiva uppgifter. Även om många experter skulle hävda att det inte är “riktig AI”, är dess inverkan obestridlig. Ta till exempel den vardagliga uppgiften att hantera fakturor. En RPA kan programmeras för att skanna, validera och behandla fakturor från olika leverantörer, vilket avsevärt minskar det manuella arbetet och risken för misstag. RPA kan dessutom hantera orderläggning, leveransspårning och mycket mer, vilket revolutionerar effektiviteten hos AI i supply chain-förfaranden.

Sammanfattningsvis kan upphandling med rätt AI-verktyg göra att din affärsverksamhet blir mer effektiv, genererar långsiktiga besparingar och minskar manuella misstag. Du måste dock förstå skillnaderna mellan olika typer av AI innan du framgångsrikt kan integrera dem i din upphandlingsverksamhet.

Fördelar med AI inom upphandling 

Det slutgiltiga målet med att införa AI i era upphandlingsprocesser är att förbättra och förenkla arbetsintensiva uppgifter.

Historiskt sett har upphandlingsbranschen plågats av manuella processer, som ibland är förödande i sin komplexitet, till exempel manuell fakturakontroll, pappersbaserade RFQ:er och tidskrävande leverantörsbedömningar. Idag avkodar AI detta komplicerade system och erbjuder databaserade lösningar för att hantera avtal, ge insikter om strategiska inköp och effektivisera uppgifter som automatiserade fakturabeslut och prediktiva efterfrågeprognoser.

Den extra fördelen? Förmågan att bearbeta enorma datamängder med en hastighet och precision som vida överträffar den mänskliga förmågan.

På en mer konkret nivå finns det några fördelar som AI kan ge din upphandling:

• Ökad effektivitet: Tänk på den tidskrävande processen att granska olika leverantörers anbud för att identifiera de mest lönsamma alternativen. Ai kan inte bara analysera dessa anbud på en bråkdels sekund, systemet kommer också ihåg dina preferenser vilket leder till snabbare beslut i framtida transaktioner och gör det möjligt för dig och ditt team att fokusera på mer strategiska uppgifter.
  

• Förbättrat beslutsfattande: Föreställ dig ett scenario där ett företag väljer mellan flera leverantörer. Med hjälp av AI får de snabba och tillförlitliga insikter om varje leverantörs historiska prestanda, tillförlitlighetspoäng och feedback, vilket säkerställer ett mer informerat och välgrundat beslut.
  

• Kostnadsbesparingar: AI:s tillämpning inom spendanalys är helt enkelt transformativt. Till exempel kan en upphandlingschef som använder AI identifiera återkommande beställningar som kvalificerar sig för mängdrabatter, vilket möjliggör förhandlingar om bättre priser och avsevärt minskade utgifter.
  

• Riskreducering: Leverantörskonkurser, brister och förseningar har potential att störa hela leveranskedjor. AI kan förutsäga sådana finansiella instabiliteter genom att analysera marknadsdata, nyheter och finansiella rapporter, och därmed avvärja potentiella kriser innan de utvecklas.
  

• Utökan och anpassningsförmåga: För företag som expanderar kan den stora mängden upphandlingsdata vara överväldigande. AI-system har förmågan att hantera och analysera stora datamängder, vilket ger insikter i realtid i takt med att företaget växer och marknaden förändras.
  
  
• Kontinuerlig förbättring: Har du någonsin märkt en kraftig ökning av en viss produkt? AI kan spåra denna trend, förutsäga dess varaktighet och föreslå lagerstrategier för kommande säsonger, så att du alltid ligger steget före och har ett komplett lager.

Exempel på användning av AI inom upphandling

AI kommer att hjälpa dig att fatta smartare, snabbare och mer kostnadseffektiva beslut, vilket säkerställer att dina upphandlingsprocesser förblir strömlinjeformade och konkurrenskraftiga.

Men mer specifikt, vilka upphandlingsprocesser har mest att vinna på AI?

• Sourcing: Är du trött på att manuellt kamma igenom mängder av databaser? Med AI kan du samla in och analysera externa data och identifiera potentiella leverantörer med en oerhörd hastighet. Ett AI-drivet verktyg kan till exempel programmeras för att känna igen leverantörer som överensstämmer med företagets hållbarhetsmål eller prissättningströsklar.
  

• Skapande av RFQ:er: I stället för långa möten och manuella utkast kan AI-system nu generera RFQ-dokument baserat på enkla frågeformulär som fylls i av dig själv och ditt företags intressenter. 
  

• Utvärdering av anbud: AI kan noggrant utvärdera anbud från flera leverantörer och väga för- och nackdelar utifrån fördefinierade scenarier. Du kan till exempel använda AI för att utvärdera anbud för ett större projekt och se till att den valda leverantören uppfyller dina kriterier för hållbarhet, budget och tidslinje.
  
  
• Förhandlingar med leverantörer: Föreställ dig att du går in i ett förhandlingsrum med inte bara din expertis, utan även med dataanalys i realtid till hands. Det är den fördelen som AI ger. Istället för att enbart förlita dig på intuition eller tidigare erfarenheter har du nu en digital vapendragare som analyserar aktuella marknadstrender, granskar tidigare förhandlingsresultat och till och med bedömer den finansiella stabiliteten hos leverantören i fråga. Om du till exempel förhandlar om en bulkbeställning av råvaror kan AI snabbt ge information om globala prisfluktuationer, så att du kan göra en affär som är både konkurrenskraftig och i linje med den aktuella marknaden.
  

• Avtal och förhandlingar: Avtal kan utformas effektivt med hjälp av AI, vilket säkerställer efterlevnad och belyser potentiella risker. Du kan till exempel implementera AI för att övervaka dina kontraktsförnyelser, vilket leder till färre missade deadlines och överträdelser.
  

• Hantering av leverantörer: AI finjusterar introduktionen av nya leverantörer, skickar riktad kommunikation, spårar leverantörernas hållbarhetsmått och erbjuder insikter om den övergripande prestandan.
  

• Rekvisitioner och beställningar: Tråkiga uppgifter som att skapa rekvisitioner kan förenklas. Ett AI-verktyg kan flagga för potentiella policyavvikelser innan rekvisitionerna når din godkännare, vilket avsevärt minskar behandlingstiden.
  

• Fakturering: AI säkerställer efterlevnad av landsspecifika regler, beräknar komplexa skatter korrekt och underlättar validering av inköpskanaler. Detta kan hjälpa dig att eliminera avvikelser i faktureringen.
  

• Betalningar: Tänk dig att du kan optimera dina betalningsvägar med hjälp av realtidsdata om konverteringsfrekvenser, avgifter och betalningsmetoder. AI inom upphandling uppnår detta och erbjuder fördelar som optimering av betalningsvillkor – med potential att spara transaktionskostnader.

Bästa praxis för AI inom upphandling 

Sammanfattningsvis kräver det en detaljerad strategi att integrera AI i din upphandlingsverksamhet. Behandla AI-implementering på samma sätt som du det vore en ny affärsmetod; varje steg ska vara medvetet och varje val ska vara förankrat i data.

Här är vanligaste 7 bästa metoder som vi rekommenderar att du följer: 

1. Definiera tydliga mål och användningsområden: Innan du integrerar AI måste du begrunda dina nuvarande främsta utmaningar. Om ditt företag till exempel kämpar med manuell fakturahantering kan AI tillhandahålla lösningar som automatiserar och optimerar denna specifika uppgift.
   

2. Främja tvärfunktionellt samarbete: Att integrera AI i er upphandling kan påverka olika avdelningar. Samarbete säkerställer att IT-avdelningen förstår de specifika kraven från ditt upphandlingsteam, medan ekonomiteamet är redo att avsätta nödvändiga resurser för AI-verktyg.
   

3. Säkerställ data av hög kvalitet: Korrekt data är grunden för en effektiv AI. För att AI ska kunna hjälpa dig att göra korrekta efterfrågeprognoser måste till exempel de tidigare försäljningsuppgifterna vara korrekta, omfattande och konsekvent utformaterade.
   

4. Börja med små pilotprojekt: Innan ni genomför en fullskalig implementering rekommenderar vi att ni genomför ett mindre pilotprojekt. AI kan inledningsvis användas för att optimera processen för val av leverantör för en specifik produktkategori. Denna provkörning hjälper dig att identifiera potentiella utmaningar och förfina dina strategier.
   

5. Fokusera på förändringshantering: Övergången till AI-förbättrade upphandlingsprocesser kan kräva att ditt team använder nya verktyg. Till exempel kan regelbundna utbildningstillfällen säkerställa att ditt upphandlingsteam förstår hur man använder ett nytt AI-drivet kontraktshanteringssystem.
   

6. Övervaka, utvärdera och iterera: Kontinuerlig utvärdering är nyckeln till framgång. Efter att ha integrerat AI för spendanalys kan till exempel regelbundna avstämningar hjälpa till att förstå om de insikter som ges ligger i linje med företagets finansiella mål.
   
   
7. Håll dig till etik och efterlevnad: När AI börjar hjälpa dig att fatta beslut bör rättvisa ligga i framkant av dina val. När du till exempel använder AI för att välja ut leverantörer bör dina beslut inte påverkas av tidigare preferenser utan baseras på objektiva prestandadata samt information kring leverantörens egen etik och efterlevnad.

Slutsats   

AI- integrering inom upphandling innebär att avancerad teknik kan ta över roller som tidigare hanterades av människor, vilket förbättrar precision, hastighet och effektivitet.

Även om denna utveckling kan verka överväldigande kommer anammandet av artificiell intelligens att förändra och förbättra dina upphandlingsprocesser i grunden. När AI implementeras på rätt sätt kommer det att leda till ökad precision och grundlighet i uppgifter som en gång var mödosamma och manuella. Dessa processer kommer även att bli mer effektiva och med förbättrad precision ju mer tillgång de har till data och desto mer du använder dem.

I slutändan ger AI-verktyg ett djupare analytiskt perspektiv, vilket banar väg för upphandlingsmetoder som är både innovativa och robusta.