L’intelligenza artificiale è il tema più discusso del momento, ma ancora un’opportunità relativamente nuova per il Procurement. Spesso se ne parla come di un nuovo promettente strumento per risolvere o prevenire i problemi futuri, ma presenta anche pericoli e rischi presenti. Quali sono le reali opportunità per il procurement? In che modo l’intelligenza artificiale può aiutare a risolvere alcune delle maggiori sfide? Quali sono i rischi concreti? In questo nuovo approfondimento cercheremo di scoprire gli usi possibili, i rischi e le opportunità di questa tecnologia che comprende le AI generative come ChatGPT.

Che cos’è l’intelligenza artificiale

Secondo la definizione che ne dà il Parlamento europeo, l’Intelligenza Artificiale, in inglese Artificial Intelligence (AI), è “l’abilità di una macchina di mostrare capacità umane quali il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività”. Uno strumento che permette ai sistemi di capire il proprio ambiente, mettersi in relazione con quello che percepisce per risolvere problemi, e agire verso un obiettivo specifico. Il computer riceve i dati (già preparati o raccolti tramite sensori), li processa e risponde.

È il ramo della computer science che studia lo sviluppo di sistemi hardware e software dotati di capacità tipiche dell’essere umano ed in grado di perseguire autonomamente una finalità definita prendendo delle decisioni che, fino a quel momento, erano solitamente affidate alle persone. Il termine è spesso applicato al progetto di sviluppo di sistemi dotati di processi intellettuali caratteristici degli esseri umani appunto, come la capacità di ragionare, scoprire il significato, generalizzare o imparare dall’esperienza passata.

Le capacità tipiche dell’essere umano riguardano, nello specifico, la comprensione ed elaborazione del linguaggio naturale (NlP – Natural Language Processing) e delle immagini (Image Processing), l’apprendimento, il ragionamento e la capacità di pianificazione e l’interazione con persone, macchine e ambiente. A differenza dei software tradizionali, un sistema AI non si basa sulla programmazione (cioè sul lavoro di sviluppatori che scrivono il codice di funzionamento del sistema) ma su tecniche di apprendimento: vengono cioè definiti degli algoritmi che elaborano un’enorme quantità di dati dai quali è il sistema stesso che deve derivare le proprie capacità di comprensione e reazione.

Il potere della macchina: AI debole e AI forte

Alcuni programmi hanno raggiunto i livelli di prestazione di esperti e professionisti umani nell’esecuzione di alcuni compiti specifici, tanto che l’intelligenza artificiale in questo senso limitato si trova in applicazioni diverse. Quando si parla di software, degli esempi sono gli assistenti virtuali, di analisi di immagini, motori di ricerca, sistemi di riconoscimento facciale e vocale. Ma, oltre a ciò, può essere anche incorporata in robot, veicoli autonomi, droni, oppure costituire l’internet delle cose (IoT).

Nella sua forma più semplice, l’intelligenza artificiale è un campo che combina l’informatica e le serie di dati solidi per consentire la risoluzione dei problemi. Comprende inoltre i sottocampi dell’apprendimento automatico e del Deep Learning. Tendenzialmente, quando si parla di AI si fa riferimento alla sua versione “debole”, poiché ancora non in grado di raggiungere livelli di “intelligenza” e generalizzazione tipici degli esseri umani, per cui si parlerebbe di AI forte o “generale”.

In ogni caso, l’intelligenza artificiale sta emergendo come un potente strumento per aiutare i professionisti – anche quelli attivi nel procurement e nella supply chain – a navigare in un contesto di incertezza in modo più efficiente ed efficace. Sfruttando la potenza dell’apprendimento automatico, dell’elaborazione del linguaggio naturale e dell’analisi predittiva, l’intelligenza artificiale può aiutare a prendere decisioni migliori, ridurre i rischi e ottimizzare gli acquisti e le supply chain. In genere, può risolvere compiti specifici complessi più efficacemente di quanto potrebbero fare le persone, o comunque offrire la possibilità di liberare il loro tempo. 

Figura 1. Hype Cycle per l’AI. Fonte: Gartner.

L’AI nella supply chain

L’AI può essere utilizzata in vari modi per migliorare le operazioni della supply chain, come la previsione della domanda, l’ottimizzazione dei livelli di inventario e l’identificazione delle inefficienze nella logistica. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare grandi quantità di dati provenienti da varie fonti, come i dati di vendita e i dati dei sensori dei mezzi di trasporto, per fare previsioni e identificare modelli che possono informare il processo decisionale. 

Inoltre, l’elaborazione del linguaggio naturale può essere utilizzata per analizzare i dati non strutturati per ottenere informazioni sulle esigenze e le preferenze o sui processi. L’intelligenza artificiale può aiutare a identificare e superare i colli di bottiglia nella catena di approvvigionamento, analizzando i dati e identificando modelli che sarebbero difficili da rilevare per gli esseri umani. Hardware e software, con automazione e robotica, possono essere utilizzate per migliorare l’efficienza e l’accuratezza di alcune attività e migliorare i tempi di consegna. Il successo dell’AI nel superare i colli di bottiglia nella catena di approvvigionamento dipende dalla qualità e dalla disponibilità dei dati, nonché dal caso d’uso specifico e dall’implementazione dell’AI.

PARTE 2 – Gli strumenti AI del procurement

PARTE 3 – ChatGPT e le AI generative

PARTE 4 – Il ruolo dell’AI, secondo l’AI

Fonti:

Che cos’è l’intelligenza artificiale e come viene usata?, Parlamento europeo, Attualità, 2020.

Understanding Gartner’s Hype Cycles, Gartner, 2018.

What’s New in Artificial Intelligence from the 2022 Gartner Hype Cycle, Gartner, 2022.

AI in Procurement, Sievo, 2022.