Ön beszerzéssel foglalkozik. Akkor miért kell még mindig jóváhagyásokat hajszolnia, táblázatokat frissítenie és a beérkező levelek között szállítói információkat keresnie?
Míg Ön a részletekben elakad, versenytársai tisztább adatok és élesebb betekintés alapján gyorsabb beszerzési döntéseket hoznak.
Az üzleti vezetők közel egynegyede AI-költségvetésének 40%-át vagy annál többet fordítja generatív AI-ra.
Minden óra, amit manuális munkával veszteget el, olyan idő, amelyet stratégiai megtakarításokra és beszállítói innovációra fordíthatna.
A beszerzésben alkalmazott generatív mesterséges intelligencia megváltoztatja a játékszabályokat. Összevonja a szilárd adatokat, feltárja a kockázatokat és lehetőségeket, és másodpercek alatt javaslatot tesz a következő lépésekre.
Ebben az útmutatóban bemutatjuk, hogyan illeszkedik az AI a beszerzési folyamatba. A beszállítók felkutatásától és a szerződések felülvizsgálatától a kiadások elemzéséig és a stratégiai beszerzésig, bemutatjuk a valós felhasználási eseteket, eszközöket és a legfontosabb kihívásokat, amelyekre figyelni kell.
⭐️ Kiemelt sablon
A ClickUp beszerzési sablonja segít nyomon követni és kezelni a teljes ellátási lánc folyamatát. A feladatkezelési eszközökkel, mint például a címkézés, a beágyazott alfeladatok, az egyéni állapotok és a prioritási címkék, ideális azoknak a csapatoknak, amelyek hatékonyan szeretnék finomítani és méretezni beszerzési tevékenységeiket.
Mi az a generatív mesterséges intelligencia a beszerzésben?
A beszerzésben alkalmazott generatív mesterséges intelligencia olyan fejlett mesterséges intelligencia modellek használatát jelenti, mint a nagy nyelvi modellek (LLM), amelyekkel a komplex beszerzési folyamatok egyszerűsíthetők, javíthatók és automatizálhatók. A hagyományos szabályalapú rendszerekkel ellentétben a beszerzésben alkalmazott generatív mesterséges intelligencia képes megérteni a kontextust, tartalmat generálni és rendszerek közötti adatokat szintetizálni, így gyorsabb működést tesz lehetővé.
A beszerzési szervezetekben a generatív mesterséges intelligencia megszünteti az ellátási lánc menedzsmentjében ismétlődő feladatokra fordított időt. Például az ajánlattételi felhívások (RFP) megfogalmazása, a szerződéses kikötések átírása vagy a beszállítóknak szóló e-mailek írása mind automatizálható.
Ezen túlmenően a generatív mesterséges intelligencia beépítése a beszerzési munkafolyamatokba és az ellátási lánc rendszerekbe a következőket jelenti:
- A beszállítói kockázatok felismerése, mielőtt azok eszkalálódnának
- Az adatok minőségének javítása a platformok között
- Jelentős költségmegtakarítások feltárása az ismétlődő dokumentációra fordított munkaórák csökkentésével és a beszerzési ciklusok lerövidítésével.
- A fejlett elemzések kihasználásával betekintést nyerhet a beszállítók teljesítményébe, összefoglalhatja a nagy adathalmazokat, és felismerheti a korábbi referenciaértékektől való eltéréseket.
📮 ClickUp Insight: A válaszadók 21%-a szeretné kihasználni az AI-t a szakmai teljesítmény javítása érdekében, és azt értekezleteken, e-mailekben és projektekben alkalmazni.
Bár a legtöbb e-mail alkalmazás és projektmenedzsment platform integrált mesterséges intelligenciával rendelkezik, ez nem feltétlenül elég zökkenőmentes ahhoz, hogy az eszközök közötti munkafolyamatokat egységesítse.
De mi megfejtettük a titkot a ClickUp-nál! A ClickUp AI-alapú értekezletkezelési funkcióival könnyedén létrehozhat napirendi pontokat, jegyzeteket készíthet az értekezletekről, feladatokat hozhat létre és rendelhet hozzájuk az értekezletek jegyzetéből, leírhatja a felvételeket és még sok mást – az AI Notetaker és a ClickUp Brain segítségével. Takarítson meg akár 8 órányi értekezletidőt hetente, akárcsak ügyfeleink a Stanley Security-nél!
A generatív mesterséges intelligencia legfontosabb alkalmazásai a beszerzésben
A generatív mesterséges intelligencia megváltoztatja a beszerzési csapatok munkáját. Íme a legfontosabb területek, ahol a hatás a leginkább látható.
Automatizált dokumentumkészítés
A beszerzési dokumentumok elkészítése ismétlődő munka. Minden dokumentumnak, legyen az ajánlattételi felhívás (RFP), árajánlatkérés (RFQ) vagy beszállító-bevonási űrlap, pontosnak, a szabályzatnak megfelelőnek és a kontextushoz igazodónak kell lennie.
Végül órákat fog tölteni régi sablonok másolásával, záradékok keresésével és a megfelelőség ellenőrzésével.
🎯 A generatív mesterséges intelligencia értéke: Nyelvi modelleket használ a meglévő tartalomban található minták, például a szerkezet, a hangnem és a megfelelőségi nyelv felismeréséhez, és ezeket alkalmazza az új dokumentumokra. Megérti, hogy milyen típusú dokumentumot hoz létre, és ahhoz igazodik.
A ClickUp Brain tökéletes az alábbi típusú feladatokhoz:
Íme a három típusú beszerzési szerződés, amelyet érdemes ismernie:
- Fix árú szerződések: Jól meghatározott projekt terjedelem esetén
- Költségtérítési szerződések: Bizonytalan hatókörű projektek esetében, amikor a vevő megtéríti az eladónak a megengedett költségeket és egy díjat.
- Idő- és anyagszerződések: Olyan projektek esetében, ahol a hatály nem egyértelműen meghatározott, kombinálja a rögzített árú és a költségtérítési szerződéseket.
Intelligens beszállítói kockázatkezelés
A beszállítói kockázatok manuális nyomon követése lassú és reaktív. Elavult jelentésekre, szétszórt táblázatokra vagy különböző belső érdekelt felektől származó fragmentált visszajelzésekre támaszkodik. Mire a beszerzési vezető észreveszi a problémát, az már hatással van a határidőkre, a minőségre vagy a költségekre.
🎯 A generatív mesterséges intelligencia értéke: Rendszerek közötti adatokat elemzi – beszállítói értékelési lapokat, szerződéses előzményeket, szállítási határidőket és támogatási jegyeket. Felismeri a beszállítói kockázatok korai jeleit, mint például a szállítások késedelme, az árak ingadozása vagy a minőség romlása, és proaktív módon javaslatot tesz a következő lépésekre.
⚡ Sablonarchívum: RFQ sablonok a hatékony beszerzéshez
Kiadások elemzése és optimalizálása
Beszerzési csapataid aranybányára ülnek a kiadási adatok terén. De a megfelelő eszközök nélkül ezek az információk rejtve maradnak. Ha egymástól független rendszerekkel dolgozol, akkor elavult jelentésekkel kell szembenézned. Ez azt jelenti, hogy nincs világos képet a beszerzési műveletek során felmerülő kiadásokról.
🎯 A generatív mesterséges intelligencia értéke: Adatokat gyűjt az ERP-kből, beszerzési platformokból, beszállítókezelő rendszerekből és más upstream és downstream üzleti rendszerekből. Ezeket aztán valós időben osztályozhatja és elemezheti. Azonnal láthatja a trendeket, a szokatlan kiadásokat és a megtakarítási lehetőségeket.
Adatgazdagítás és -tisztítás
A legtöbb beszerzési rendszerben a beszállítói adatok hiányosak vagy elavultak. Például előfordulhat, hogy ugyanaz a beszállító több név alatt is szerepel, hiányoznak az adóadatok, vagy a kapcsolattartási adatok nem egyeznek a különböző rendszerekben.
Ezek a pontatlanságok jelentési hibákhoz, megfelelési kockázatokhoz, sőt akár időveszteséghez is vezethetnek, mivel a beszerzés vagy az audit előtt manuálisan kell kijavítani az adatokat.
🎯 A generatív mesterséges intelligencia értéke: A rendezetlen bemeneti adatok között felismeri a mintákat, és így azonosítja és kijavítja az adathiányokat. A hiányzó információkat automatikusan kitöltheti, a bejegyzéseket egységesítheti, az ismétlődéseket összevonhatja, sőt külső források segítségével gazdagíthatja a beszállítói profilokat is. A beszerzési automatizálási munkafolyamatokban minden beszerzési és kiadási döntés adat alapú.
⚡ Sablonarchívum: Ingyenes leltár sablonok Excelhez, Sheetshez és ClickUp listákhoz
Előrejelzés és kereslettervezés
Értékesítési csapatai saját előrejelzésekkel rendelkeznek. A készletadatok elszigetelten vannak a régi rendszerekben. A piaci trendek gyorsabban változnak, mint amennyire a jelentési ciklusok lépést tudnak tartani. Mindez szétszórt információkhoz vezet.
Jelenleg az előrejelzések és a kereslettervezés döntéseit elavult táblázatok alapján hozzák meg. Végül pedig ez inkább találgatásnak tűnik.
🎯 A generatív mesterséges intelligencia értéke: Világosabb képet ad a jövőről. A prediktív elemzéssel felszerelve olyan mintákat fedezhet fel, amelyeket csapata még csak nem is keresett, és feltárhatja a kereslet változásait, mielőtt azok megjelennek a jelentésekben. Összességében ez lehetővé teszi, hogy átgondoltabban tervezzen.
Íme, hogyan segíthet egy olyan hatékony generatív mesterséges intelligencia eszköz, mint a ClickUp AI.
E-mail és kommunikáció automatizálása
Sok időt tölt kommunikációval és a beszállítókkal való kapcsolattartással, az ütemtervek megerősítésével, a feltételek tisztázásával és a belső kérdések megválaszolásával. Bár ezek a feladatok kritikus fontosságúak, ismétlődőek és ugyanazon frissítések kissé módosított változatai.
De mi történik, ha a beérkező levelek elárasztják a postaládáját, és több száz beszállítóval kell foglalkoznia? Nagy a valószínűsége, hogy fontos üzenetek késnek vagy teljesen elvésznek.
🎯 A generatív mesterséges intelligencia értéke: Központi kommunikációs intelligencia rétegként működik, amely a harmadik féltől származó üzleti rendszerekből származó kontextust felhasználva pontos válaszokat generál. Csökkentheti a koordinációs terhelést, miközben minden beszállítónak gyorsabb, konzisztensebb élményt biztosít.
📚 További információk: Az AI használata az üzemeltetés menedzsmentben
Tudásmegosztás
Ki tárgyalt ki milyen feltételekről, mely beszállítók voltak problémásak, és milyen megoldásokkal oldották meg a korábbi problémákat? Mindez az emberek fejében él, nem a rendszerekben. Amikor egy csapattag távozik vagy más pozícióba kerül, ez a tudás gyakran vele együtt eltűnik.
Ami ezután következik, az ismerős: az új vezetők megismétlik a múltbeli hibákat, és időt pazarolnak már megoldott problémák újbóli felfedezésére.
🎯 A generatív mesterséges intelligencia értéke: A törzsi tudást közös intelligenciává alakítja. E-mailek, szerződések, értekezletek jegyzetének és belső csevegések elemzésével olyan fontos információkat hozhat felszínre, amelyek egyébként feledésbe merültek volna. Ezzel a folytonossággal gyorsabban tud új alkalmazottakat bevezetni és a már meglévő tudásra építeni.
⚒️ Gyors tipp: Használja a ClickUp Brain szolgáltatást, hogy mindezt a tudást gyakorlatba ültesse. A beszállítói beszélgetések összefoglalásától és a szerződésekkel kapcsolatos információk kinyerésétől a beszerzési kérdések azonnali megválaszolásáig a ClickUp Brain segít csapatának összehangoltan dolgozni.
Kombinálja a ClickUp Dashboards alkalmazással, hogy egy helyen követhesse nyomon a beszállítók teljesítményét, a függőben lévő szerződéseket és a kiadási trendeket. Akár új beszállítót vesz fel, akár a beszállítói tulajdonjogot átruházza a csapat tagjai között, soha többé nem veszíti el a kontextust.
A generatív mesterséges intelligencia valós példái a beszerzésben
Már túl vagyunk azon a szakaszon, amikor a beszerzésben alkalmazott generatív mesterséges intelligencia még tesztelési fázisban volt. Íme, hogyan használják a vezető szervezetek a beszerzési tevékenységeik során.
1. Intelligensebb szerződéskezelés és megfelelőségi jelentések
Kihívás: Az eBay beszerzési és pénzügyi csapatai hatékonysági problémákkal szembesültek a komplex szerződésekből való kulcsszavak kézi kivonásában, a pénzügyi adatok összehangolásában, valamint a változó adó- és fenntarthatósági szabályozásoknak való megfelelésben.
Az évtizedek alatt felhalmozódott adatok tovább növelték a komplexitást, ami megnehezítette a pontosság és a sebesség fenntartását.
Megvalósított megoldás: A generatív mesterséges intelligencia alkalmazásával automatizálták a szerződéselemzést, egyszerűsítették a fizetési egyeztetéseket és támogatták a közvetett adók szabályozási besorolását.
A beszerzési csapat is elkezdte használni az AI-t az ajánlattételi felhívások feldolgozásának és a beszállítói dokumentumok kezelésének javítása érdekében.
Hatás: Hogyan alakította át a generatív mesterséges intelligencia a beszerzést és a megfelelőséget
- Csökkentett manuális munkaterhelés a beszerzés, a pénzügyek és a megfelelőségi műveletek területén
- Jobb pontosság a szerződések értelmezésében, az adóügyi megfelelésben és a fenntarthatósági jelentésekben
- Növelt költséghatékonyság, gyorsított beszerzési ciklusok és fokozott csapattermelékenység a mérnöki és ügyfélszolgálati területeken.
2. Rugalmasabb ellátási lánc kiépítése
Kihívás: A hatalmas és összetett globális ellátási lánc kezelése során az Unilever kihívásokkal szembesült a beszállítói együttműködés, a szerződéskezelés és a változó szabályozásoknak való megfelelés biztosítása terén.
Ezek a manuális folyamatok időigényesek és hibalehetőségekkel jártak, ami gátolta a rugalmasságot és a reagálóképességet.
Megoldás: Az Unilever az Accenture-rel együttműködve generatív mesterséges intelligencia alkalmazásokat vezetett be vállalatán belül.
Az Accenture GenWizard platformjának segítségével az Unilever mesterséges intelligencián alapuló eszközöket fejlesztett ki a szerződéselemzés automatizálására, a beszállítói együttműködés javítására és a beszerzési folyamatok racionalizálására. Ezek az eszközök megkönnyítették a beszállítók hatékony kiválasztását, a teljesítmény nyomon követését és a visszajelzések gyűjtését, elősegítve ezzel az innovációt és a rugalmasságot a szállítási láncban.
Hatás: Generatív mesterséges intelligencia bevezetése a működési hatékonyság javítása érdekében
- A beszerzési feladatok automatizálása jelentős időmegtakarítást és a manuális munkaterhelés csökkenését eredményezte.
- Az AI-vezérelt folyamatok jelentősen hozzájárultak a költségmegtakarításhoz a beszállítók kiválasztásának és a szerződéskezelés optimalizálásával.
- A racionalizált beszállítói együttműködés gyorsabbá tette a termékfejlesztést és az innovációt.
A legjobb generatív mesterséges intelligencia eszközök beszerzési szakemberek számára
Íme néhány a legjobb generatív mesterséges intelligencia eszközök közül, amelyek olyan beszerzési szakembereknek szólnak, mint Ön:
ClickUp
A ClickUp egy mindenre kiterjedő munkaalkalmazás, amely feladatok, dokumentumok, kommunikáció, mesterséges intelligencia és automatizálás funkcióit egyesíti egy hatékony platformban.
Nézzük meg, hogyan használhatja a ClickUp-ot az AI-alapú beszerzési projektmenedzsmenthez.
A beépített AI asszisztens, a ClickUp Brain segítségével összefoglalókat készíthet és kontextusfüggő kérdéseket tehet fel. A Brain segítségével automatizálhatja a frissítéseket, gyorsan összeállíthatja a szerződéses megjegyzéseket, és azonnal megválaszolhatja az olyan kérdéseket, mint például „Melyik ajánlattételi felhívás késik?”.
Ezután használja a ClickUp Automations szolgáltatást, hogy egyedi, szabályalapú munkafolyamatokat hozzon létre a munkafolyamatában ismétlődő feladatokhoz. Készíthet például olyan triggereket, mint:
- Amikor új beszállítói szerződést töltenek fel a rendeléskezelő szoftverbe, rendeljen hozzá jogi felülvizsgálati feladatot.
- Amikor egy RFP-feladat „Elküldve” állapotba kerül, automatikusan hozzon létre egy követő feladatot az értékeléshez.
- Automatikus értesítés az érdekelt feleknek, amikor egy szállító tanúsítása lejár
- A végső jóváhagyás után helyezze a feladatokat „Zárt” állapotba.
A ClickUp Docs egyszerűsíti az Ön és beszállítói közötti együttműködést egy megosztott, biztonságos munkaterületen. Lehetővé teszi az onboarding ellenőrzőlisták, RFP utasítások vagy audit sablonok valós idejű közös szerkesztését.
A vendéghozzáférés biztosítja, hogy a beszállítók csak azt lássák, amit kell, anélkül, hogy veszélybe sodornák a belső adatokat. A megjegyzések és említések funkcióval megjelölheti a belső érdekelt feleket, hogy azok valós időben áttekintsék és megjegyzéseket fűzzenek hozzá.
A szerkesztési előzmények segítségével láthatja, ki és mikor végzett módosításokat a dokumentumokban, így elkerülheti a duplikációt.
A ClickUp Docs segítségével egyszerűsítheti a dokumentumkezelést is. Létrehozhat és tárolhat szállítóspecifikus mappákat. Egy lépéssel továbbmenve a dokumentumokat feladatokhoz is kapcsolhatja (pl. a feladathoz kapcsolódó beszállítóértékelési űrlapok).
📚 Bónusz: A ClickUp Brain segítségével összefoglalhatja a hosszú szerződéseket, kiválaszthatja a legfontosabb záradékokat, vagy létrehozhat követési feladatokat a találkozók jegyzetéből – mindezt a dokumentumon belül.
A beszerzés nyomon követése sokkal könnyebbé válik a ClickUp rugalmas nézetével és irányítópultjával. A Tábla nézet segítségével láthatja, hogy az egyes beszerzési projektek hol tartanak. Alternatívaként a Gantt vagy az Idővonal nézet segítségével nyomon követheti a szállítási ütemterveket.
📊 Íme néhány beszerzési KPI, amelyet a ClickUp segítségével nyomon követhet:
- Szállítók száma
- Költségmegtakarítás
- Szállítói átfutási idő
- Szállítói hibaarány
- A megrendelések pontossága
- Beszerzés ROI
A ClickUp Dashboards segít a projekt költségvetésének kezelésében és az összes kritikus KPI nyomon követésében, beleértve a beszállítói válaszidőket, a szerződésmegújítási dátumokat, valamint a közvetlen és közvetett kiadásokat.
Ráadásul a ClickUp Integrations segítségével csökkentheti az eszközök közötti váltást. Akár beszerzési munkafolyamatokat, beszállítói bevonást vagy beszerzési elemzéseket kezel, a ClickUp be tudja vonni az adatok a csapata által már használt eszközökből, így mindig frissített, egységes információforrást biztosít.
Egyéb vezető generatív mesterséges intelligencia eszközök beszerzési csapatok számára:
1. Icertis: Az Icertis egy mesterséges intelligenciával működő szerződés életciklus-kezelő (CLM) platform, amelyet beszerzési, jogi és pénzügyi csapatok használnak. Contract Intelligence (ICI) eszköze nagy nyelvi modelleket használ a szerződések automatikus generálásához, a kockázatos záradékok jelöléséhez és a legfontosabb kötelezettségek kivonásához.
Az Icertis a tárgyalások során kontextusfüggő ajánlásokat kínálva segíti a csapatokat a jóváhagyások felgyorsításában és a jogi előírások betartásában.
2. SAP Ariba: Az SAP Ariba üzleti mesterséges intelligenciát használ a beszerzési műveletek javítására, a beszállítók felkutatásától a kockázatértékelésig. Hasznos nagy beszállítói hálózatokat kezelő beszerzési és ellátási lánc csapatok számára.
Az AI segítséget nyújt a szerződésjavaslatok, beszerzési ajánlások és beszállítói értékelések elkészítésében, valós idejű kockázati profilok és korábbi adatok alapján.
3. Zycus: A Zycus, egy végpontok közötti beszerzési automatizálási platform, Merlin AI csomagján keresztül generatív mesterséges intelligencia funkciókat kínál. A beszerzési csapatok automatikusan generálhatnak ajánlattételi felhívásokat, kontextusfüggő pontozással értékelhetik a beszállítók válaszait, és tárgyalási összefoglalókat készíthetnek.
A rendszer a korábbi adatokból tanulva javasol optimális beszerzési stratégiákat.
4. Ivalua: Az Ivalua egy kód nélküli Source-to-Pay (S2P) platform, amelynek célja a beszerzés, a beszállítói menedzsment és a kiadások elemzésének egységesítése egyetlen, alkalmazkodó ökoszisztémán belül.
Az Ivalua IVA (Intelligent Virtual Assistant) segítségével automatizálhatja olyan feladatokat, mint a beszállítók kutatása, a szerződések összefoglalása és a kommunikáció megfogalmazása.
5. Cherrywork: Az AI-alapú munkafolyamatokkal a Cherrywork Intelligent Procurement Suite egyszerűsíti a beszerzés-fizetés életciklusát. Segít csökkenteni a ciklusidőket, miközben biztosítja a megfelelőséget és a következetességet.
A felhőalapú alkalmazás natív integrációja miatt hasznos azoknak a szervezeteknek, amelyek SAP-t használnak.
6. Klevaar: A nagy volumenű vagy többváltozós ajánlatkéréseket kezelő csapatok számára ötvözi a beszerzés optimalizálását az intelligens automatizálással, hogy komplex eseményeket tudjon kezelni nagy léptékben, anélkül, hogy túlterhelné a csapatot.
Az AI-alapú eSourcing platform egyszerre több száz (vagy ezer) beszállítói választ feldolgozhat, alkalmazva a vevő által meghatározott szabályokat és preferenciákat.
7. LevaData: A LevaData mesterséges intelligenciát használ a költségmegtakarítási lehetőségek felismerésére, a beszerzési kockázatok értékelésére, valamint alternatív beszállítók vagy alkatrészek ajánlására.
Ez a mesterséges intelligencia beszerzési eszköz ideális közvetlen anyagok és stratégiai beszerzés esetén. Mivel a külső piaci jelzéseket proaktív döntéshozatali támogatássá alakítja a beszerzési ciklusok során.
8. Sievo: A Sievo beszerzési elemző szoftverével a rendezetlen beszerzési adatokat strukturált kiadási információkká alakíthatja. Átfogó kiadási áttekintést, mesterséges intelligenciával támogatott betekintést, fejlett adatkezelést és ESG-nyomon követést kínál nagyvállalatok számára.
A kiadások elemzésére szolgáló irányítópulton összehasonlíthatja a korábbi teljesítményeket és üzleti egységek alapján szűrheti az adatokat.
9. GEP Smart: A GEP SMART egy beágyazott mesterséges intelligenciával rendelkező, teljes körű beszerzési platform. Az egységes beszerzési platform lehetővé teszi a lehetőségek azonosítását, a megtakarítások kezelését, valamint a közvetlen és közvetett kiadások kezelésének racionalizálását.
10. Fairmarkit: Az autonóm kiadásokkezelő platform, a Fairmarkit kifejezetten a kis értékű beszerzésekhez lett kifejlesztve. Automatizálja az olyan manuális feladatokat, mint a kereslet összegyűjtése, beszerzési események létrehozása, a beszállítói válaszok elemzése, a haladásról szóló jelentések készítése és a táblázatokkal járó munkafolyamatok.
📚 További információ: AI eszközök a készletgazdálkodáshoz
A mesterséges intelligenciával támogatott beszerzés legfontosabb kihívásai és etikai szempontjai
Bár az AI-vezérelt beszerzés előnyei az automatizált dokumentumkészítéstől az intelligens beszállítói kockázatkezelésen és a kiadások elemzésén át az optimalizálásig terjednek, vannak sajátos kihívásai is. Ezek a következők:
1. Algoritmikus elfogultság és méltányosság
A korábbi beszerzési adatok alapján képzett mesterséges intelligencia rendszerek tovább örökíthetik a meglévő elfogultságokat. Például, ha a korábbi adatok földrajzi vagy méretbeli szempontok alapján bizonyos beszállítókat részesítettek előnyben, akkor a mesterséges intelligencia modellek folytathatják ezt a tendenciát, ami tisztességtelen beszállítóválasztáshoz és potenciális diszkriminációhoz vezethet.
Fontos szempontok:
- Adatdiverzitás: Gondoskodjon arról, hogy a képzési adatok széles körű beszállítói profilokat tartalmaznak (pl. méret, földrajzi elhelyezkedés, tulajdonosi típus szerint), hogy elkerülje a rendszerszintű elfogultság megerősödését.
- Előítéletek ellenőrzése: Rendszeresen tesztelje az AI modelleket, hogy nincsenek-e torz eredmények a beszállítók értékelésében, kiválasztásában és ajánlásában.
- Magyarázhatóság: Használjon olyan mesterséges intelligencia rendszereket, amelyek átláthatóságot biztosítanak a döntéshozatal folyamatában, így azok szükség esetén megkérdőjelezhetők vagy felülvizsgálhatók.
- Inkluzív tervezés: Vonjon be több érdekelt felet, beleértve a beszállítói sokszínűségért felelős csapatokat is, az AI-modell fejlesztésébe és tesztelésébe, hogy elkerülje a vakfoltokat.
👀 Tudta? A beszerzési csapatok idejük közel 40%-át manuális, ismétlődő feladatokra fordítják, például jóváhagyások beszerzésére vagy táblázatok frissítésére. Ez azt jelenti, hogy heti két teljes napot olyan feladatokra fordítanak, amelyeket automatizálási és mesterséges intelligencia eszközökkel könnyedén el lehetne végezni.
2. Adatvédelem és adatbiztonság
A beszerzési AI-rendszerek gyakran érzékeny beszállítói és szervezeti adatokat dolgoznak fel, például a beszállítók pénzügyi adatait, valamint szerződéses és jogi dokumentumokat. De mi történik, ha nincsenek megfelelő biztonsági intézkedések? Ha nincs egyértelmű szabályozás arra vonatkozóan, hogy az AI-rendszerek hogyan férhetnek hozzá az adatokhoz, hogyan dolgozzák fel és osztják meg azokat?
Azzal kell szembenéznie, hogy az adatokkal való visszaélés, az adatvédelmi törvények be nem tartása és a beszállítók bizalmának megrendülése jelentős kockázatokat jelent.
✅ Ellenőrzőlista: Etikai biztosítékok a beszerzési AI-ban
- Korlátozza az érzékeny adatokhoz való hozzáférést szerepkörökön alapuló jogosultságok segítségével
- Felfedje, hogyan dolgozzák fel az AI-eszközök a beszállítói vagy szerződéses adatokat.
- Az AI döntéseinek ellenőrzése az adatvédelmi előírások (GDPR, CCPA stb.) betartása érdekében.
- Hozzon létre hozzájárulási protokollokat az adatok külső megosztásához
- Rendszeresen vizsgálja felül az adatmegőrzési és -törlési irányelveket.
📌 Milyen szankciók vonatkoznak a GDPR megsértésére?
Súlyos jogsértések esetén a büntetések elérhetik a 20 millió eurót vagy az éves globális forgalom 4%-át mind az állami, mind a magánszervezetek esetében.
Még a kevésbé súlyos szabálysértések, például a megfelelő nyilvántartások vezetésének elmulasztása vagy az adatvédelmi incidensek időben történő bejelentésének elmulasztása esetén is a bírságok elérhetik a 10 millió eurót vagy a globális forgalom 2%-át.
3. Túlzott támaszkodás az automatizálásra
Ahogy az AI egyre képzettebbé válik, egyre nagyobb a kockázata annak, hogy csapata túlzottan támaszkodni kezd az automatizált döntésekre.
Vegyük például a szerződéskészítést. Egy mesterséges intelligencia rendszer a szerződéskészítés során eltávolíthat egy látszólag felesleges záradékot a dokumentum egyszerűsítése érdekében. De ez a záradék lehet egy tartalék védelem, amelyet jogi csapata ragaszkodott hozzá a magas kockázatú beszállítók esetében egy korábbi vita alapján.
Amit az AI duplikációnak tekint, az valójában egy nehezen megszerzett védelem lehet, amely védi a szervezetét.
✅ Ellenőrzőlista: Hogyan lehet egyensúlyt teremteni az automatizálás és az emberi ítélőképesség között
- Az AI által generált eredmények áttekintése jóváhagyás vagy beszállítói értékelés előtt
- Állítson be küszöbértékeket, amelyeknél az automatizált műveletekhez emberi jóváhagyás szükséges.
- Kövesse nyomon a kivételeket és felülírja a mintákat, hogy felismerje, hol nem működik megfelelően az automatizálás.
- Képezze beszerzési vezetőit, hogy megértsék az AI korlátait – ne csak az eszközök használatát.
📚 További információ: Hogyan lehet az AI-t felhasználni a feladatok automatizálására?
4. Szellemi tulajdon és szállítói jogok
A beszállítók a tisztességes és biztonságos partnerség reményében rábízzák Önre a saját adataikat. Ha mesterséges intelligencia eszközei szándékosan vagy véletlenül újra felhasználják vagy nyilvánosságra hozzák ezeket az információkat, az súlyos következményekkel járhat. Ez jogi lépésekhez is vezethet. A mesterséges intelligencia nem tudja meghúzni a határt. Ezt Önnek kell megtennie.
A szállítói adatok védelmével kapcsolatos legfontosabb szempontok az AI munkafolyamatokban
- Szerződéses egyértelműség: Győződjön meg arról, hogy az AI-szolgáltatók egyértelműen megfogalmazzák, hogyan használják a bemeneti adatokat, és ki a tulajdonosa a kapott kimeneti adatoknak.
- Adathasználati jogok: Ellenőrizze, hogy az AI képzéshez használt harmadik féltől származó adatok megfelelő licenccel rendelkeznek, hogy elkerülje a jogsértési panaszokat.
- Szállítói megállapodások: Tartalmazzon kártalanítási záradékokat a szállítói tevékenységekből eredő potenciális szellemi tulajdonjog-sértések elleni védelem érdekében.
👀 Tudta? Több kanadai hírügynökség 2024 novemberében beperelte az OpenAI-t szerzői jogok megsértése miatt, mert a ChatGPT betanításához használták a hírügynökségek cikkeit. A betanításhoz felhasznált cikkek után akár 20 000 kanadai dollár kártérítést is követelnek.
Turbózza fel beszerzését a ClickUp segítségével
Már tudja, hogy a beszerzés változásokon megy keresztül. De a rögtönzött eszközök és a szétkapcsolt adatok nem tudnak lépést tartani a jövőbeli változásokkal.
Ahhoz, hogy valóban stratégiai megtakarításokat érjen el, csökkentse a ciklusidőket és előrelátóan vezessen, a generatív mesterséges intelligenciának többnek kell lennie, mint egy kísérletnek. Be kell építeni a munkafolyamat minden szakaszába – a beszerzéstől és a beszállítói kockázatok nyomon követésétől a szerződések automatizálásáig és a kiadások átláthatóságáig.
Ehhez van szüksége a ClickUp-ra.
Ne csak a beszerzési feladatokat kezelje. Hanem összekapcsolja az embereit, rendszereit és adatait egy mesterséges intelligenciával támogatott munkaterületen.
Ezenkívül a ClickUp Brain segítségével a szétszórt beszállítói beszélgetéseket összefoglalókba, a hosszú szerződéseket cselekvési tételekké, a komplex beszerzési kérdéseket pedig azonnali válaszokká alakíthatja. Mintha egy eszközben lenne beszerzési elemző, műveleti vezető és jegyzetelő.
Készen áll a stratégiai beszerzés AI-val történő bővítésére? Regisztráljon ingyenesen a ClickUp-on.