Processi d’acquisto, il ruolo dell’intelligenza artificiale

I processi di acquisto stanno vivendo un periodo di grande cambiamento dovuto ai forti investimenti in digitalizzazione e alle dinamiche di trasformazione spinte dalle nuove tecnologie. Per studiare questi cambiamenti e supportare i responsabili degli acquisti nelle scelte strategiche, SDA Bocconi ha costituito il Procurement LAB, centro di ricerca specializzato sulle competenze, sui modelli operativi e sulle innovazioni nella gestione degli acquisti e delle relazioni di fornitura. Il Procurement Lab è supportato dai main sponsor, SAP e Accenture, e dai member, Chief Procurement Officer (CPO) leader di grandi aziende italiane e multinazionali.

Il primo progetto di ricerca condotto nel 2021 si è focalizzato sull’implementazione delle tecnologie di Artificial Intelligence (AI) nelle varie fasi del processo di acquisto. La ricerca ha utilizzato una classificazione ampia di AI, includendo sia le metodologie più complesse (come Machine e Deep Learning), sia le applicazioni più deterministiche (Robotic Process Automation e Optical Character Recognition). Mediante una survey indirizzata ai Chief Procurement Officer (CPO) di imprese operanti in Italia sono state raccolti dati di oltre 130 realtà aziendali, con numerosi progetti di AI adottati.

“Il quadro dell’introduzione della AI sui processi di acquisto è chiaro. Nel campione 1/3 delle imprese è attiva sulle tecnologie di AI, con un atteggiamento proattivo fatto di collaborazioni con aziende di consulenza, software vendor e altri attori nella propria supply chain (clienti e fornitori). 2/3 delle aziende, invece, risulta ancora non aver esplorato questo tipo di tecnologie” dice il prof. Giuseppe Stabilini, direttore scientifico del Procurement Lab e responsabile del progetto insieme al collega prof. Luca Molteni. “Le aziende hanno adottato la AI in particolare nelle fasi di Vendor Management, eSourcing & tender management, Contract management e di Spending Analysis. Oltre il 50% dei progetti ha coinvolto più di 3 fasi del processo, evidenziando la tendenza ad usare le tecnologie come strumento di integrazione end-to-end delle attività. L’AI è rilevante e decisiva per intere fasi (51% dei progetti), sottolineando la capacità della stessa di supportare pienamente compiti e analisi demandate in alternativa al buyer”.

La ricerca ha classificato i progetti di AI secondo l’obiettivo ricercato (efficienza vs. efficacia) e il grado di novità nel modello operativo (esistente vs. nuovo). I progetti si distribuiscono in larga parte nei soli due cluster “optimize” (36%) e “expand” (31%). I primi sono volti a utilizzare le tecnologie di AI per recuperare efficienza e liberare le persone dalle attività a minor valore aggiunto. I secondi invece ricercano un miglioramento dell’efficacia delle decisioni di acquisto, anche grazie a nuovi modelli operativi, con risultati di maggiore velocità, miglior governo dei rischi, benefici in qualità e riduzione dei costi e una migliore gestione dei processi amministrativi. I progetti “balance” si collocano in una posizione intermedia tra i due e sono il 23% del totale.

Il supporto della AI è rilevante in tutte le fasi del processo decisionale: “Data Generation & Collection” (49% dei progetti), “Data Analysis & Processing” (87%), “Output Validation / Managerial Decision” (51%). Nel 26% dei progetti l’AI è in grado di migliorare costantemente il proprio algoritmo grazie a circuiti di feedback autonomi integrati nella tecnologia.

Veniamo ai risultati. I CPO coinvolti nella ricerca hanno dichiarato risultati allineati (51%) o superiori (10%) alle aspettative, confermando il livello non solo di maturità delle stesse, ma l’efficacia nell’affiancare e integrare il lavoro dei buyer.

Circa il futuro, il gruppo di ricerca ha individuato due direttrici di investimento:

• Le aziende ancora non esposte a progetti di AI devono lavorare sulle strategie e sulla cultura aziendale al fine di ottenere una maggiore apertura alle tecnologie stesse, muovendosi verso una leadership più proattiva e aperta a collaborazioni esterne
• Le aziende già attive, con progetti di AI in corso o implementati, devono sviluppare piani di formazione delle persone al fine di rafforzare le competenze acquisite e attrarre nuove skill qualificate, anche attraverso una maggiore integrazione e collaborazione con soggetti esterni.

I CPO coinvolti evidenziano, infine, come nei prossimi anni l’attenzione della AI si sposterà su fasi del processo di acquisto rilevanti e complesse, come “Budget Planning & Savings Tracking”, “Risk Management” E “Collaborative Planning & Forecasting”. Gli algoritmi dovranno raccogliere e elaborare dati prodotti internamente con informazioni e scenari provenienti sia da partner della supply chain, sia dall’ambiente esterno.

“L’impatto della pandemia ha portato le aziende ad accelerare i processi di diversificazione e localizzazione delle catene di approvvigionamento, per renderle più agili e resilienti”, ha dichiarato Fabrizio Fassone, Head of Intelligent Spend Management di SAP Italia e Grecia. “Oggi i CPO si stanno sempre più concentrando sull’adozione di tecnologie intelligenti per aumentare la produttività e visibilità end-to-end delle supply chain, sfruttare il valore dei dati, e creare partnership responsabili per una crescita sostenibile a lungo termine”.

L’incertezza nei mercati di fornitura e la necessità di governare scenari complessi ha spinto diverse realtà a introdurre l’AI nei processi di procurement. I risultati sono ampiamente positivi, con un bilanciamento uomo/macchina che migliora sia l’efficienza sia l’efficacia nelle decisioni di acquisto. Ha commentato Giuseppe Stabilini, Direttore del Procurement Lab di SDA Bocconi.

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