Yapay zeka çağında satın alma
Uyumluluk harcamalarını etkilemek. Tedarik profesyonelleri, çalışanların ihtiyaç duydukları ürünleri minimum müdahaleyle satın alma özgürlüğünü dengelemeyi amaçlamaktadır. Ancak kendi kendine yeterlilik, uygun harcama yönetimi, üretkenlik ve politika uyumluluğu pahasına olmamalıdır. Scully, “Bir şirketin doğru kontrollere ve gözetime sahip olmasını sağlamasıyla aynı zamanda birleşik bir harcama modelini mümkün kılması arasında her zaman sağlıklı bir gerilim vardır” diyor. Neyse ki, herhangi bir hasar meydana gelmeden önce tedarik ekiplerini herhangi bir “aykırı değerlere” karşı uyarma konusunda “Yapay zekanın büyük bir değer sunabileceğini” söylüyor.
Scully, AI’nın harcama politikalarını ve beklentileri uygulayarak çalışanların “yine de güvenle doğru ürünleri satın alabilmesini” sağlayarak uyumluluğun sağlanmasına yardımcı olabileceğini söylüyor. Bu yetenek, aşırı harcama riskini en aza indirebilir ve aynı zamanda belirli bir tedarikçiye yönelik harcama taahhüdünün yerine getirilmesi gibi şirketlerin sözleşmeden doğan yükümlülüklerinin yerine getirilmesine de yardımcı olabilir. Gelecekte, uyumlu olmayan satın alma işlemlerini belirlemek amacıyla büyük veri kümelerini incelemek için yapay zeka destekli bir anormallik tespit tetikleyicisi bile kullanılabilir.
Harcama görünürlüğünün arttırılması. Yapay zeka ve analiz araçları, verileri otomatik olarak analiz ederek ve zamanında analizin kilidini açarak genel satın alma harcamalarına ilişkin daha fazla şeffaflık sağlayabilir. Bu veriye dayalı içgörüler, satın alma görevlilerine bütçeyi nereye ayırdıkları ve maliyetleri azaltabilecekleri alanlar hakkında kapsamlı bir görünüm sağlar.
Ancak satın alma harcamalarında daha fazla şeffaflık, kuruluşların sosyal açıdan daha sorumlu satın alma uygulamaları benimsemek gibi ortaya çıkan iş önceliklerine yanıt vermesini de güçlendirebilir. Scully, “Şirketler yerel olarak sahip olunan işletmelere veya daha düşük karbon ayak izine öncelik veren işletmelere öncelik vermek istiyor” diyor. Tedarik modellerine ilişkin daha fazla görünürlük sağlayan kuruluşlar, ticari alıcılarını çevresel, sosyal ve yönetişim hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olan iklim dostu ürünlere veya tedarikçilere yönlendirebilir.
Tedarik üretkenliğini artırma. Tedarikçi performansının izlenmesi, harcama uyumluluğunun sağlanması ve tedarik zinciri kesintilerinin belirlenmesi; bunların tümü, satın alma profesyonellerinin iş açısından daha kritik hedeflerden uzaklaşmasına neden olan zaman alıcı faaliyetlerdir. “Satınalma ekibi günlük süreçlerde takılıp kalırsa, şirket için genel stratejik hedefleri, bunları gerçekleştirip gerçekleştiremeyecekleri ve optimizasyonları nerede sağlamak isteyebilecekleri hakkında düşünemezler.” diyor Scully. Gelişmiş satın alma araçları, harcama analizi, ürün seçimi ve siparişlerin takibi gibi emek yoğun süreçleri otomatikleştirerek, satın alma ekiplerinin katma değerli faaliyetlere odaklanmalarını sağlayabilir.
Yapay zeka destekli satın alma için en iyi uygulamalar
Gelişmiş analizlerin ve AI/ML çözümlerinin tüm avantajlarından yararlanmak için satın alma ekiplerinin bu yenilikçi araçların en iyi şekilde kullanılmasını sağlayacak adımlar atması gerekiyor. Yapay zeka modelleri yalnızca aldıkları eğitim verileri kadar önemlidir. Bu nedenle Scully, kuruluşların “bir modelin bazen kör noktalara sahip olabileceğinin veya işletmenin stratejik odak noktasında bir değişime başlayıp başlamadığını hemen fark edemeyebileceğinin farkında olması” gerektiğini söylüyor. Bir kuruluşun öncelikleri geliştikçe, model eğitim verilerinin de yeni iş hedeflerini ve koşullarını yansıtacak şekilde buna ayak uydurması gerekir.
İleri teknoloji araçlarından en iyi şekilde yararlanmak için satın alma ekiplerinin şirketin genel satın alma hedeflerini ve iş stratejisini desteklediğinden emin olması gerekir. Bu hedefler, daha çeşitli bir tedarikçi tabanıyla çalışmaktan, daha sürdürülebilir ürünler satın almaya kadar değişebilir. Arzu edilen amaç ne olursa olsun, satın alma fonksiyonu yeni yapay zeka destekli araçların kullanımını iş hedeflerine ulaşmayla ilişkilendirmeli ve sonuçları düzenli olarak değerlendirmelidir.
Gelişmiş analitik ve AI/ML’nin kilidini açtığı yeni satın alma yetenekleri, işletmelerin satın almanın nasıl yapıldığını yeniden düşünmesine yardımcı olabilir. Üretken yapay zeka ve ilgili teknolojiler ilerledikçe, karmaşık satın alma kullanım senaryolarının çoğalması ve satın alma ekiplerine önemli mali ve operasyonel kazançlar sağlaması muhtemeldir.
Bu içerik, MIT Technology Review’un özel içerik kolu olan Insights tarafından üretilmiştir. MIT Technology Review’un editör kadrosu tarafından yazılmadı.
Amazon Business’ın nasıl olduğunu öğrenin satın alma profesyonellerine daha verimli süreçler, akıllı ticari satın alma alışkanlıklarına ilişkin daha iyi bir anlayış ve sonuçta indirimli fiyatlar sunmak için AI/ML’den yararlanıyor.