L’attuale panorama incerto del mercato ha fatto emergere l’esigenza fondamentale di maggiori trasparenza, convergenza, decisioni più rapide e migliore efficienza. Anche il procurement si evolve attraverso questi driver con l’adozione di soluzioni digitali e l’intelligenza artificiale, centralizzando i dati e migliorando le decisioni. Le opportunità future includono l’ottimizzazione della spesa, la gestione dei rischi e la sostenibilità, guidate da tecnologie avanzate e gemelli digitali della supply chain.
L’intelligenza artificiale come catalizzatore di posti di lavoro
“L’intelligenza artificiale fa cose al posto nostro e anche meglio di noi, ma non usa l’intelligenza. Questo riporta al problema della responsabilità, che resta in capo all’essere umano […]. Bisogna puntare su nuove competenze, lauree Stem e welfare sociale”, ha sottolineato Luciano Floridi, professore e direttore del Digital Ethics Center dell’Università di Yale e Professore di Sociologia della Cultura e della Comunicazione all’Università di Bologna, ospite all’Annual Conference di ManpowerGroup.
L’essere umano deve essere ancora al centro, come lo devono essere le sue competenze per governare la tecnologica in un lavoro che cambia. Proprio in questa occasione ManpowerGroup Italia ha lanciato il primo “Manifesto sugli impatti dell’AI nell’impresa del futuro” che definisce cinque ambiti differenti in cui l’adozione dell’IA potrà avere significative ripercussioni sul capitale umano e sull’organizzazione aziendale. Sono etica e responsabilità, qualità della vita, cultura e leadership, formazione e competenze, governance e processi.
Gestire una tecnologie disruptive
Entro quindici mesi dal lancio, il 23% degli adulti americani aveva utilizzato ChatGPT e oggi un alto numero di start-up sta esplorando le possibilità di utilizzare la tecnologia per inventare modelli di business completamente nuovi (vediamo anche all’interno della nostra TechMap il moltiplicarsi di soluzioni). La chiave sarà concentrarsi su casi d’uso sufficientemente specifici per costruire aziende sostenibili. “Le aziende affermate nella maggior parte dei settori, che dispongono di dati proprietari, marchi radicati e relazioni profonde con i propri clienti, sono in un’ottima posizione per sfruttare gli strumenti di intelligenza artificiale generativa offerti dalle grandi aziende tecnologiche”, sottolinea John Thornhill sul Financial Times.
“Negli ultimi decenni, le società di private equity hanno seguito un programma redditizio, anche se alquanto brutale, consistente nell’acquisire società, licenziare dipendenti e delocalizzare le operazioni in Cina. Quel gioco potrebbe ora finire, date le tensioni geopolitiche tra Stati Uniti e Cina e la rinnovata attenzione alla resilienza delle catene di approvvigionamento. Forse l’intelligenza artificiale verrà invece utilizzata per trasformare le strutture dei costi aziendali”, aggiunge.
Accessibilità e difficoltà legate ai dati
Parlando di costi arriviamo al procurement, in cui questa tecnologia sta assumendo un ruolo centrale ma dove ancora permangono dei punti critici. Un rapporto di SpendHQ ha rilevato che, lo scorso anno, il 75% dei leader del procurement dubitava dell’accuratezza dei propri dati e il 79% dei dirigenti non addetti al procurement non aveva dati sufficienti per prendere decisioni strategiche. Secondo un’altra survey di McKinsey, il 21% dei Cpo afferma che la maturità della propria infrastruttura di dati è bassa, con meno del 70% dei dati di spesa archiviati in un unico posto.
I team di approvvigionamento hanno anche difficoltà a ottenere finanziamenti per progetti di analisi e intelligenza artificiale, spesso a causa della mancanza di un business case convincente. “Anche quando hanno costruito un business case e dimostrato l’efficacia di un caso d’uso digitale nei test, hanno difficoltà a incorporarne l’uso nei loro processi principali e nei modi di lavorare dei team in tutta l’organizzazione”, sottolinea la società di consulenza strategica.
Il punto di convergenza per il futuro
L’approvvigionamento si trova al centro di un flusso continuo di dati interni ed esterni, e i leader del settore devono adottare soluzioni digitali per accedere a dati prima inaccessibili e organizzare set di dati non strutturati. L’intelligenza artificiale generativa e gli strumenti di apprendimento automatico possono leggere e interpretare informazioni cruciali per centralizzare e gestire coerentemente i dati sui fornitori. Questi strumenti integrano anche dati di terze parti come tendenze delle materie prime e valutazione dei rischi geopolitici, migliorando i processi decisionali.
Dati migliori supportano decisioni lungo tutto il ciclo di approvvigionamento, aumentando le iniziative di creazione di valore fino al 200%, sempre secondo McKinsey. L’intelligenza artificiale può automatizzare le decisioni commerciali e la gestione dei fornitori, migliorando l’efficienza e riducendo i rischi. Le aziende leader adotteranno progressivamente anche gemelli digitali della supply chain grazie ai dati e attraverso misurazioni di sostenibilità potranno ridurre l’impatto ambientale e migliorare la trasparenza operativa. Con un quadro chiaro delle esigenze aziendali e delle potenziali soluzioni, il procurement ha la capacità di rivedere la propria roadmap tecnologica con il supporto di altre funzioni e portare un beneficio a tutto l’ecosistema aziendale.
