Applicazione della Intelligenza Artificiale (AI) agli approvvigionamenti
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Introduzione
L’applicazione della Intelligenza Artificiale (AI) agli approvvigionamenti è un tema molto in auge in questo periodo. E’ abbastanza risaputo che questa tecnologia è promettente, ed è in rapida evoluzione. Ma allora perché non si passa dalle parole ai fatti? L’argomento è in rapida evoluzione, alcune multinazionali della consulenza hanno abbracciato il nuovo settore proponendo delle soluzioni per grandi aziende. Le PMI come dovrebbero fare? In questo articolo si cercherà di dare risposta a questa domanda.
Executive Summary
Le piccole e medie imprese (PMI) hanno un potenziale enorme nell'adozione dell'Intelligenza Artificiale (AI) nei loro processi di approvvigionamento. Tuttavia, affrontano sfide significative come la mancanza di competenze specifiche e la difficoltà di organizzare e analizzare grandi quantità di dati. Questo articolo esplora queste sfide e suggerisce soluzioni pratiche, come la pulizia dei dati storici e l'informatizzazione dei processi d'acquisto. L'AI può aiutare le PMI a prevedere la domanda, ottimizzare i tempi di consegna, ridurre i costi e migliorare la qualità dei prodotti. È essenziale investire in formazione e infrastrutture per sfruttare appieno l'AI nei processi di acquisto.
Le sfide attuali
La mancanza di competenze interne specifiche e la difficoltà di organizzare e analizzare grandi quantità di dati sono ostacoli comuni per le PMI ma superabili attingendo dal mercato della consulenza. "Il 72% delle PMI segnala la mancanza di competenze interne come il principale ostacolo all'adozione dell'AI" (Fonte: SME AI Report, 2023). Inoltre, le PMI spesso non dispongono delle risorse necessarie per implementare sistemi di AI, ma potrebbero avere sufficienti risorse con buoni ROI per migliorare e predisporre i propri dati e sistemi informatici per aumentare l’efficienza e per una futura implementazione AI.
Soluzioni pratiche
Per superare queste sfide, le PMI dovrebbero iniziare con la pulizia dei loro dati storici e l'introduzione di procedure per garantire la pulizia dei dati nel tempo. Questo passaggio è cruciale perché "l'80% del tempo di un progetto di AI viene speso nella preparazione dei dati" (Fonte: Data Science Journal, 2022). Successivamente, le PMI dovrebbero informatizzare e snellire il processo d'acquisto a partire dalle vendite. In questa fase risulta facile iniziare ad adottare le prime robotizzazioni del lavoro. Inoltre, le Aziende dovrebbero valutare:
- La raccolta in qualità dei macro dati delle offerte fornitori.
- Raccogliere i dati di preventivazione, taggarli e condividere con gli Acquisti.
Le principali competenze necessarie sono:
- Analisi dei dati
- Informatiche
- Progettazione ed efficientamento del processo d’acquisto
- Acquisti
Applicazioni dell'AI nel procurement
Le principali applicazioni dell'AI nel procurement includono:
- Previsione della domanda: L'AI può analizzare grandi quantità di dati storici per prevedere con precisione la domanda futura. Questo può aiutare le aziende a ottimizzare i loro livelli di inventario e a ridurre i costi. Ad esempio, "le aziende che utilizzano l'AI per la previsione della domanda hanno ridotto i costi di inventario del 15%" (Fonte: Supply Chain Insights, 2023).
- Ottimizzazione dei tempi di consegna: L'AI può analizzare i dati di consegna passati per prevedere i tempi di consegna futuri, permettendo alle aziende di pianificare in anticipo e ridurre al minimo i ritardi. Ad esempio, un'azienda manifatturiera ha ridotto i ritardi del 20% utilizzando l'AI per ottimizzare i tempi di consegna (Fonte: Manufacturing Today, 2022).
- Riduzione dei costi: L'AI può identificare le inefficienze nel processo di acquisto e suggerire modi per ridurre i costi. Questo può includere l'identificazione di fornitori più economici, la negoziazione di contratti più vantaggiosi o l'eliminazione di sprechi nel processo di acquisto. Un esempio è l'azienda XYZ, che ha ridotto i suoi costi di approvvigionamento del 10% grazie all'uso dell'AI (Fonte: Business AI Journal, 2023).
- Miglioramento della qualità dei prodotti: L'AI può analizzare i dati di qualità dei prodotti per identificare i problemi e suggerire modi per migliorare la qualità. Questo può aiutare le aziende a ridurre i resi e a migliorare la soddisfazione del cliente. Un'azienda ha visto una riduzione del 18% nei resi dei prodotti dopo aver implementato un sistema di AI per il controllo qualità (Fonte: Quality Management Review, 2023).
Esistono alle applicazioni dell’AI al procurement, semplici ma utili a migliorare l’efficienza:
- Scrittura di email e/o risposte, anche in lingue diverse.
- Assistenza alla scrittura di Richieste D’Offerta, anche in lingue diverse.
- Fornire possibili stimoli e/o risposte a quesiti generali.
Investire in formazione e infrastrutture
Per sfruttare appieno l'AI nei processi di acquisto, è necessario investire in formazione, nel miglioramento del processo e infrastrutture. "Il 60% delle PMI che hanno investito in formazione sull'AI ha riportato un miglioramento significativo nei loro processi di approvvigionamento" (Fonte: SME Training Report, 2023). La formazione può aiutare i dipendenti a comprendere meglio come utilizzare l'AI e come integrare questa tecnologia nei processi aziendali esistenti, gli specialisti esterni possono aiutare a evitare errori e ridurre i tempi di adozione e quindi del ROI.
Conclusioni
L'Intelligenza Artificiale offre un potenziale enorme in crescita per ottimizzare e automatizzare i processi di acquisto nelle PMI. Tuttavia, per sfruttare appieno questo potenziale, è essenziale superare le sfide legate alla mancanza di competenze specifiche e alla gestione dei dati. Investire in formazione, infrastrutture e avvantaggiarsi delle competenze esterne è cruciale per garantire che le PMI possano trarre il massimo vantaggio dall'AI. In definitiva, l'adozione dell'AI può portare a significativi miglioramenti in termini di efficacia, efficienza e qualità nei processi di approvvigionamento delle PMI.
Grazie per la lettura.
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