Satın Almada Yapay Zeka için Nihai Kılavuz: Kullanım Örnekleri ve Araçlar

Üretken Yapay Zeka

Üretken YZ veya GenAI, eğitildiği verilere dayanarak e-postalar, raporlar veya tüm RFP'ler gibi çıktılar üretebilen YZ türüdür. Satın almada en yaygın yapay zeka biçimlerinden biri haline geldi ve nedenini görmek kolay.

Satın almada GenAI şunları yapabilir:

• İş Tanımları (SOW'lar), tedarikçi özetleri veya RFP'ler gibi belgeleri dakikalar içinde hazırlayın.
• Uzun tedarikçi toplantılarını veya performans raporlarını özetleyin, böylece onları araştırmak zorunda kalmazsınız.
• Satıcı e-postalarını veya durum güncellemelerini otomatik olarak yazın ve gönderin.
• Daha sonra daha kolay analiz için verilerin düzenlenmesine ve etiketlenmesine yardımcı olun.

Esasen, GenAI yazma ve veri düzenleme işlerinin çoğunu hallederek ekiplerin stratejik çalışmalara daha fazla odaklanmasına olanak tanır.

Makine öğrenimi

Makine öğrenimi (ML), kalıpları tespit etmek ve bir sonraki adımda neler olabileceğine dair tahminlerde bulunmak için geçmiş trendlerden öğrenir. 

Sonu gelmeyen elektronik tabloları sıralamak veya içgüdülere güvenmek yerine, makine öğrenimi araçları geçmiş satın alma eğilimlerini ve tedarikçi performansını analiz ederek ekiplerin daha hızlı karar vermesine yardımcı olabilir.

Örneğin, bir tedarikçi teslimatları düzenli olarak geciktiriyorsa, makine öğrenimi bu modeli daha büyük bir sorun haline gelmeden önce tespit edebilir. Ya da tipik harcama davranışına uymayan olağandışı bir faturayı işaretleyebilir. Ayrıca yüzlerce işlemde harcamaları kategorize etme gibi sıkıcı bir işi üstlenebilir ve bunu birkaç dakika içinde tamamlayabilir. 

Bir makine öğrenimi modeli ne kadar çok veriyle beslenirse o kadar akıllı hale gelir, bu da içgörülerinin zaman içinde daha iyi olmaya devam edeceği anlamına gelir.

Robotik süreç otomasyonu (RPA)

RPA zeki olmaya çalışmaz - karar vermek veya içgörüleri ortaya çıkarmak için tasarlanmamıştır. RPA'nın gerçekten iyi yaptığı şey, manuel girdi olmadan sistemler arasında yüksek hacimli, kural tabanlı görevleri hızlı bir şekilde gerçekleştirmektir. 

İş süreci otomasyonunun temel bir parçası olan RPA, manuel girişe gerek kalmadan veri girişi, fatura eşleştirme ve sipariş işleme gibi işlemleri gerçekleştirir.

Kulağa pek cazip gelmese de, bu rutin işleri aradan çıkarmak, ekiplerin satın almanın daha stratejik kısımlarına odaklanabileceği anlamına gelir. Bu, işleri daha sorunsuz ve manuel girdilere daha az bağımlı hale getirmekle ilgilidir.

Doğal dil işleme (NLP)

NLP, bilgisayarların insan dilini anlamasına ve anlamlandırmasına yardımcı olur - bu da sözleşmeler, e-postalar veya RFP yanıtları gibi metin ağırlıklı içeriklerle uğraşırken yararlıdır.

Satın alma bağlamında, NLP araçları şunları yapabilir:

• Sözleşmelerden önemli hüküm ve koşulları çekin
• Ton ve duyarlılık için tedarikçi geri bildirimlerini veya çevrimiçi incelemeleri analiz edin
• Faturalardan veya makbuzlardan önemli bilgileri ayıklayın ve yapılandırılmış verilere dönüştürün
• Yaygın satın alma sorularını yanıtlayan sohbet robotlarının güçlendirilmesine yardımcı olun

NLP genellikle harcama analizi yazılımı ve belge işleme sistemleri gibi platformlarda yerleşik olarak bulunur. Ekipler ayrıca iş akışlarına eklemek için AWS Comprehend veya Google Cloud Natural Language gibi API'leri de kullanabilir. 

Kavram kulağa karmaşık gelse de, bunu uygulamak genellikle ekiplerin halihazırda kullandığı araçlarda bir özelliği etkinleştirmek kadar basittir.

Agentik Yapay Zeka

Agentik yapay zeka, bloktaki en yeni teknolojidir. 

Agentic AI, her görev için adım adım talimatlara ihtiyaç duymadan hedeflere veya değişen koşullara göre otonom olarak planlama yapabilen, harekete geçebilen ve uyum sağlayabilen sistemleri ifade eder. 

Bu arada, satın almadaki yapay zeka aracıları sadece uyarı göndermenin ötesine geçiyor. Geçişin maliyet veya zaman çizelgesi üzerindeki etkisini simüle edebilir ve hatta bir satın alma siparişi hazırlamak veya tedarikçi kayıtlarını güncellemek gibi sonraki adımları başlatabilirler. 

Bu, ajanlı YZ iş akışlarının kilidini açar: YZ ajanlarının yalnızca içgörüleri ortaya çıkarmakla kalmayıp aynı zamanda sistemler arasında takip eylemleri gerçekleştirdiği dinamik süreçler. Örneğin, bir ajan bir stok tükenme riskini tespit edebilir, alternatif tedarikçilerin etkisini simüle edebilir ve hepsi tek bir koordineli akışta bir satın alma siparişi başlatabilir.

Tedarikçi veri tabanları veya envanter yönetimi araçları gibi doğru veri ve araçlara bağlandığında, bu aracılar tanımlanmış parametreler dahilinde yarı otonom olarak hareket edebilir ve ekiplerin daha az manuel koordinasyonla daha hızlı hareket etmesine yardımcı olabilir.

İş Akışlarını Kolaylaştırın

RPA ve makine öğrenimi odaklı iş akışı motorları gibi yapay zeka araçları, tekrar eden görevleri büyük ölçekte kolaylaştırarak ekipleri stratejik işlere odaklanmaları için serbest bırakır.

Örneğin RPA, katalog sistemlerinden veri çekerek talep formlarını otomatik olarak doldurabilir, tedarikçi ayrıntılarını ana verilere göre doğrulayabilir ve talepleri maliyet merkezi, harcama limitleri ve aciliyete göre insan girişi olmadan doğru onaylayıcılara yönlendirebilir.

Hataları En Aza İndirin

Bir süreç ne kadar manuel olursa, özellikle baskı altındayken bir şeylerin gözden kaçma olasılığı o kadar artar. 

Yapay zeka, iş akışı boyunca gerçek zamanlı doğrulama ve anormallik tespiti sunarak yardımcı olur. 

Orijinal PO ile tam olarak eşleşmeyen bir fatura gönderdiğinizi düşünün. Birinin bunu manuel inceleme sırasında yakalaması yerine, bir makine öğrenimi modeli tutarsızlığı anında işaretler. 

İster mükerrer girişleri tespit etmek isterse doğru görünmeyen bir şeyi işaretlemek olsun, yapay zeka, ekipler hızlı hareket ederken karıştırılması kolay olan bu tür işlere tutarlılık ve doğruluk getirir.

Maliyetleri Azaltın

Yapay zeka sadece tekrar eden görevleri otomatikleştirerek değil, aynı zamanda karar verme sürecini geliştirerek ve gizli verimsizlikleri tespit ederek maliyetleri düşürür. 

Örneğin, yapay zeka ajanları bir tedarikçiye %2 indirim karşılığında erken ödeme yapmanın fayda-maliyetini hesaplayabilir ve ardından en iyi fırsatları otomatik olarak ortaya çıkarabilir. 

Gelişmiş harcama analitiği için yapay zeka kullanan kuruluşlar, kaynak bulma stratejilerini sıkılaştırarak ve değer sızıntısını azaltarak toplam maliyette %10'a varan tasarruf sağladı.

Büyüme Sancıları Olmadan Ölçeklendirme

Satın alma operasyonları ölçeklendikçe karmaşıklık ve veri hacmi artar, ancak yapay zeka ekiplerin her ikisini de personel sayısı eklemeden yönetmesine yardımcı olur. 

Veri konsolidasyonunun otomatikleştirilmesinden sözleşme analizi ve harcama görünürlüğünün kolaylaştırılmasına kadar yapay zeka, daha az büyüme sancısı ile daha akıllı bir büyüme sağlar.

Risk Öngörüsü

Satın alma doğası gereği reaktiftir. Yapay zeka, işler ters gitmeden önce ekiplere erken uyarı işaretleri ve tavsiyeler vererek bunu tersine çevirir.

Bu öngörü giderek daha da önemli hale geliyor. Aslında, satın alma liderlerinin%70'i artan tedarikçi riskini en önemli endişe kaynağı olarak belirtiyor ve yapay zeka onların başvurduğu bir araç haline geliyor.

Yapay zeka modelleri, mevcut risk puanlarını oluşturmak ve ekiplerin sorunlar artmadan önce harekete geçmesine yardımcı olmak için harici sinyallerin (kredi puanları, ESG derecelendirmeleri, haberler) yanı sıra dahili verileri (teslimat sorunları ve sözleşme uyumluluğu gibi) tarar.

1. Daha Akıllı Tahmin ve Maliyet Kontrolü

Makine öğrenimi , ekiplerin geçmiş satın alma modellerinden ve tedarikçi performansından öğrenerek talebi tahmin etmelerine yardımcı olur. Gecikmeler, fiyat değişimleri ve hatta hava durumu gibi dış faktörleri dikkate alarak ne zaman yeniden sipariş verileceğini ve ne kadar satın alınacağını tahmin edebilir.

Makine öğrenimi algoritmaları, büyük hacimli geçmiş tedarik verilerini ve emtia fiyatları, nakliye gecikmeleri, enflasyon ve hatta hava durumu tahminleri gibi harici verileri analiz eder. Bunlar bir araya gelerek gelecekteki satın alma ihtiyaçlarını genellikle SKU seviyesine kadar tahmin edebilen bir model oluşturur.

Örneğin, ani bir liman gecikmesinin belirli ambalaj malzemelerine yönelik talep artışıyla çakıştığını varsayalım. Bir makine öğrenimi modeli, ortaya çıkan modeli belirgin hale gelmeden önce tespit edebilir ve daha erken sipariş vermeyi veya alternatif bir tedarikçiye geçmeyi önerebilir.

Makine öğrenimi modelleri ayrıca piyasa fiyatlarındaki değişimler gibi gerçek zamanlı girdileri de takip eder. Hammadde maliyetleri yükselmeye başlarsa, sistem sözleşmelerin yeniden müzakere edilmesini veya daha düşük fiyatlara kilitlenmek için satın alımların hızlandırılmasını önerebilir.

Bu tahmin ekiplerin şunları yapmasını sağlar:

• Fazla sipariş vermekten veya eksik sipariş vermekten kaçının.
• Envanter tutma maliyetlerini optimize edin.
• Sorunlar operasyonları etkilemeden önce kaynak bulma stratejilerini ayarlayın.
• Güncel, eyleme dönüştürülebilir bilgilerle bütçe kararları alın.

2. Kaynak Bulma ve Veri Görevlerini Otomatikleştirme

Tedarikçi araştırması, RFP oluşturma ve veri girişi gibi manuel görevler çok zaman alır. 

Yapay zeka, tedarikçi profillerini birden fazla kaynaktan çekerek, RFP şablonlarını otomatik doldurarak ve önemli verileri manuel giriş yapmadan sistemler arasında senkronize ederek bu görevleri kolaylaştırmaya yardımcı olur. Bu şekilde, satın alma ekipleri döngü sürelerini kısaltabilir ve odaklarını tedarikçi ilişkilerini geliştirmek veya performansı analiz etmek gibi daha stratejik işlere yönlendirebilir. 

MTN Group, kuruluşun tamamından tedarik verilerini çeken Procurement Cockpit adlı bir platform oluşturdu. Ekipleri, farklı sistemlerle uğraşmak veya bilgi aramak yerine, satın alma faaliyetlerinin, tedarikçi performansının ve harcamaların net ve gerçek zamanlı bir görünümünü elde ediyor.

Düzenli kalmak ve zamandan tasarruf etmek için akıllıca bir yol. Ve karşılığını da aldı: MTN'nin yapay zeka destekli otomasyon kullanımı, sektörde tanınmasını sağladı.

3. Satın Alma Siparişlerinin Düzenlenmesi

Kabul edelim. PO'ları manuel olarak yönetmek yavaş, hatalara açık ve sadece sıkıcıdır. 

Yapay zeka aracıları, PO'ların oluşturulmasından sevkiyatların izlenmesine ve istisnaların ele alınmasına kadar tedarik iş akışındaki önemli adımları otomatikleştirebilir. Sadece sorunları işaretlemek yerine, yedek tedarikçilerden yeniden sipariş vermek veya gecikmeleri gözden geçirilmek üzere iletmek gibi aksiyonlar alırlar.

Örneğin, bir satın alma talebi gönderildiğinde, bir AI temsilcisi bunu onaylı satıcılar ve fiyatlandırma ile kontrol edebilir ve PO'yu otomatik olarak doldurabilir. Ardından siparişi gönderir ve teslimat programlarını günceller. 

Teslim süresi sorunu gibi bir çelişki varsa, geçmiş verilere dayanarak alternatifler önerebilir. Gösterge panoları paydaşları bilgilendirirken, sistem faturaları ve makbuzları otomatik olarak eşleştirerek herhangi bir tutarsızlığı inceleme için işaretler.

4. Satın Alma Ekipleri için Yapay Zeka Asistanları

Satın almada yapay zeka asistanları, rutin ve zaman alan görevleri üstlenerek ekipleri destekleyen araçlardır. Karar alma sürecini hızlandırmak ve günlük süreçlerdeki manuel çabayı azaltmak için mevcut sistemlerle birlikte çalışırlar.

İnsan uzmanlığının yerini almazlar, ancak yapay zeka asistanları kesinlikle ekiplerin daha hızlı ve daha akıllı çalışmasına yardımcı olur.

Zycus, kullanıcıların satın alma taleplerini oluşturmalarına ve takip etmelerine yardımcı olan bir yapay zeka asistanı olan Merlin Intake'i sunuyor. Kullanıcılara satın alma süreci boyunca rehberlik eder ve yol boyunca soruları yanıtlayarak ileri geri gitmeyi azaltır.

5. Akıllı Harcama Analizi

Satın alma ekipleri, özellikle ERP'lere ve P2P sistemlerine dağılmış verilerle paranın nereye gittiğini anlamakta genellikle zorlanır. Veriler ERP'ler ve P2P sistemleri arasında dağınık olduğunda, her bir doların nereye gittiğini anlamak zor olabilir.

Yapay zeka araçları verileri otomatik olarak temizleyip sınıflandırarak ekiplere birleşik ve doğru bir harcama görünümü sağlayabilir. Makine öğrenimi algoritmaları anomalileri tespit eder ve geleneksel araçların genellikle gözden kaçırdığı tasarruf fırsatlarını ortaya çıkarır.

Örneğin yapay zeka, toplu indirimler için birleştirilebilecek birden fazla satıcıdan tekrarlanan satın alımları belirleyebilir veya bir kategorideki harcamalarda inceleme gerektiren olağandışı artışları vurgulayabilir.

Bu düzeyde bir içgörü ekiplere yardımcı olur:

• Kategoriler ve tedarikçiler genelinde harcama görünürlüğünü artırın
• Uyumsuz veya başına buyruk harcamaları tespit edin
• Paketleme veya yeniden müzakere fırsatlarını belirleyin
• Daha iyi bilgilendirilmiş bütçeleme ve kaynak bulma kararları alın

6. Tedarikçi Risk Yönetimi

Tedarikçi riski giderek büyüyen bir endişe kaynağı ve yapay zeka bu riski yönetmeyi her zamankinden daha proaktif hale getiriyor.

Makine öğrenimi modelleri, kredi puanları, ESG derecelendirmeleri, jeopolitik olaylar ve küresel haberler gibi harici göstergelerin yanı sıra sözleşme ihlalleri ve fatura tutarsızlıkları gibi dahili sinyalleri de sürekli olarak tarar.

Yapay zeka daha sonra bunu gerçek zamanlı risk puanlarına dönüştürerek satın alma ekiplerinin tedarikçileri risk ve güvenilirliğe göre önceliklendirmesine olanak tanır. Hatta bazı araçlar, risk azaltma stratejilerine rehberlik etmek için tedarik zinciri aksaklık senaryolarını simüle edebilir.

Örneğin, Resilinc'in yapay zeka platformu, şirketlerin tedarikçi performansı ve dış olaylar gibi faktörleri analiz ederek olası gecikmeleri tahmin etmelerini sağlar. Resilinc'in platformunu kullanan şirketler, Çin'deki tayfun gibi aksaklıkları meydana gelmeden önce tahmin edebiliyor. Sistem ekipleri önceden uyararak sevkiyatları yeniden yönlendirmelerine ve potansiyel gelir kaybını önlemelerine olanak tanıyor.

7. Sözleşme İstihbaratı

Satın alma sözleşmeleri kritik bilgilerle doludur, ancak bunları manuel olarak incelemek ve yönetmek zaman alıcıdır.

Örneğin LLM aracıları gibi NLP araçları, binlerce sözleşmeden ödeme maddeleri ve SLA'lar gibi temel terimleri çıkarabilir ve bunları uyumluluk çerçeveleriyle eşleştirebilir.

Diyelim ki ekibinizin yıl sonundan önce 500 tedarikçi sözleşmesini gözden geçirmesi gerekiyor. Her birini manuel olarak taramak yerine, bir yapay zeka sistemi belgeleri dakikalar içinde tarar, süresi dolan sözleşmeleri işaretler, veri koruma maddeleri eksik olanları vurgular ve daha kolay inceleme için benzer sözleşmeleri gruplar. 

8. Dinamik Tedarikçi Eşleştirme

Doğru tedarikçiyi bulmak eskiden büyük ölçüde statik satıcı listelerine veya manuel araştırmaya dayanıyordu. Yapay zeka, tedarikçileri performans geçmişine, sertifikalara, fiyatlandırmaya ve mevcut kapasiteye göre önererek bu durumu değiştiriyor.

Makine öğrenimini kullanan sistem, belirli bir ihtiyaç veya bölge için en uygun satıcıları önermek üzere hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri değerlendirir. 

Satın alma ekipleri artık

• İdeal tedarikçileri daha hızlı bir şekilde kısa listeye alın
• Kalite, maliyet ve ÇSY hedefleriyle uyumlu tedarikçilerden kaynak sağlayın
• İşe alım süresini kısaltın ve kaynak bulma çevikliğini artırın

1. Net Hedefler Belirleyin

Yapay zekayı sadece kulağa yenilikçi geliyor diye kullanmayın. Hangi sorunu çözmeye çalıştığınızı tam olarak bilin.

Satın alma siparişlerini otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Harcama sınıflandırmasını iyileştirmek mi? Tedarik risklerini tahmin etmek?

Bu hedeflerin her biri farklı araçlar, veri modelleri ve entegrasyonlar gerektirir. Örneğin, satın alma siparişlerini otomatikleştirmek RPA kullanmak anlamına gelebilirken, tahminleri iyileştirmek makine öğrenimine dayanabilir. 

Net bir hedef olmadan, hiçbir şeyi çözmeyen pahalı bir araç oluşturma riskiyle karşı karşıya kalırsınız. Sorun noktasıyla başlayın ve bunun yapay zeka uygulamanıza rehberlik etmesine izin verin.

2. Bir Platform Seçin

Hedeflerinizi belirledikten sonra, onları destekleyen araçları bulun. 

Zaten kullandıklarınızla başlayın. Birçok ERP ve satın alma platformu artık harcama sınıflandırması veya sözleşme analizi gibi yerleşik yapay zeka özellikleri sunuyor. İhtiyaçlarınız daha spesifikse, bağımsız araçlara bakın, ancak stack temiz bir şekilde entegre olduklarından emin olun. 

En iyi platform, sahip olduklarınızla çalışan ve siz büyüdükçe ölçeklenen platformdur.

3. Verilerinizi Hazırlayın

Yapay zeka yalnızca onu beslediğiniz veriler kadar akıllıdır.

İşe koyulmadan önce elinizdekileri gözden geçirin. Dağınık verileri temizleyin, sistemlere dağılmış bilgileri birleştirin ve güçlü veri yönetişimi uygulayın. Bu, formatların standartlaştırılması ve doğruluğun onaylanması anlamına gelir.

Satın alma ekiplerinin mükemmel verilere ihtiyacı yoktur ancak kullanılabilir verilere ihtiyaçları vardır. Bunu ekimden önce toprağı hazırlamak gibi düşünün.

4. Çözümünüzü Hayata Geçirin 

Hedefleriniz ve platformunuz netleştiğinde ve verileriniz hazır olduğunda, çözümünüzü hayata geçirme zamanı gelmiş demektir.

Çoğu satın alma ekibinde bu, yapay zeka araçlarını sıfırdan oluşturmak anlamına gelmez. Bu, kullanım durumuna uygun bir aracı yapılandırmak ve dağıtmak için bir satıcı, iş ortağı veya dahili BT ekibiyle birlikte çalışmak anlamına gelir.

Ekibinizin yeteneklerine ve hedefinizin karmaşıklığına uygun yaklaşımı seçin.

5. Ekibinizi Etkinleştirin

Ekip onu nasıl kullanacağını bilmiyorsa veya ona güvenmiyorsa en iyi yapay zeka aracı bile sonuç vermeyecektir.

Çözüm yayına girdikten sonra, işe alıştırma ve benimseme için zaman ayırın. Ekibi kullanım senaryoları konusunda eğitmek için satıcı veya uygulama ortağıyla birlikte çalışın ve eğitimi sadece aracın nasıl çalıştığına göre değil, satın alma uzmanlarının gerçekte nasıl çalıştığına göre uyarlayın.

Uygulamalı pratik için alan yaratın, ortak iş akışlarını belgeleyin ve bir geri bildirim döngüsünü açık tutun. 

Kimse onu nasıl kullanacağını bilmezse teknoloji sonuç veremez.

6. Değerlendirin ve Yineleyin

Ayarlayıp unutmayın.

Yapay zeka araçlarınızın etkisini, döngü süresinin kısaltılması, elde edilen tasarruflar veya önlenen risk olayları gibi net ölçütler kullanarak izleyin. 

Sohbet robotları kullanıma sunulmanın bir parçasıysa, nasıl kullanıldıklarını, nerede etkili olduklarını ve nerede sürtüşmeye neden olabileceklerini anlamak için sohbet robotu analizlerine bakın. Chatbot yatırım getirisini ölçmek, yatırımı gerekçelendirmek ve gelecekteki iyileştirmelere rehberlik etmek için özellikle önemlidir.

Ve kullanıcılarınızla konuşun. Ne işe yarıyor? Hantal olan ne? 

Yapay zeka sistemleri zaman içinde gelişir, ancak yalnızca ince ayar yapmaya devam ederseniz. En iyi uygulamalar gerçek dünyada kullanımla birlikte gelişir.

Satın almada yapay zeka araçlarını uygulamak ne kadar pahalı?

Satın almada yapay zeka araçlarını uygulamanın maliyeti büyük ölçüde değişir: mevcut platformlardaki giriş seviyesi yapay zeka özellikleri aylık birkaç yüz dollars kadar mal olabilirken, gelişmiş harcama analizi veya otonom aracılar gibi kurumsal düzeyde çözümler yıllık altı haneli rakamlara ulaşabilir. Toplam masraf, iş akışlarının karmaşıklığına ve kullanıma hazır çözümleri benimseyip benimsemediğinize veya yapay zeka yeteneklerini özel olarak oluşturup oluşturmadığınıza bağlıdır.

Yapay zekayı satın almada kullanmanın herhangi bir riski veya dezavantajı var mı?

Satın almada yapay zeka kullanmanın, verilerin eksik veya yanlış olması durumunda kötü karar verme, tescilli yapay zeka sistemleriyle potansiyel satıcı kilitlenmesi ve hassas verilerin uygun şekilde güvence altına alınmaması durumunda uyumluluk endişeleri gibi riskleri vardır. Ayrıca, yapay zeka araçları bazen hatalar veya beklenmedik sonuçlar üretebilir, bu da sorunları maliyetli hatalara dönüşmeden önce yakalamak için insan gözetimi gerektirir.

Tedarikte yapay zeka araçları işlerin yerini mi alıyor yoksa sadece insanların çalışma şeklini mi değiştiriyor?

Satın almadaki yapay zeka araçları genellikle işleri tamamen ortadan kaldırmaz, bunun yerine veri girişi, fatura eşleştirme veya harcama kategorizasyonu gibi tekrarlayan görevleri otomatikleştirerek insanların çalışma şeklini değiştirir ve satın alma uzmanlarının tedarikçi ilişkileri, müzakereler ve risk yönetimi gibi stratejik faaliyetlere odaklanmasına olanak tanır. Bununla birlikte, yapay zeka günlük iş akışlarına dahil edildikçe roller daha analitik veya teknik becerilere doğru kayabilir.

Küçük işletmeler satın almada yapay zekadan faydalanabilir mi, yoksa esas olarak büyük işletmeler için mi?

Küçük işletmeler, özellikle otomatik belge işleme, tedarikçi eşleştirme veya büyük ön yatırımlar olmadan temel harcama analizi gibi özellikler sunan uygun fiyatlı SaaS araçları aracılığıyla satın almada yapay zekadan kesinlikle faydalanabilir. Büyük işletmeler genellikle daha karmaşık, özel yapay zeka çözümleri kullanırken, daha küçük firmalar daha hafif, bulut tabanlı yapay zeka araçlarıyla önemli ölçüde zaman tasarrufu ve daha iyi karar alma süreçleri elde edebilir.

Yapay zeka araçlarıyla çalışmak için satın alma ekiplerinin ne tür becerilere ihtiyacı var?

Satın alma ekiplerinin yapay zeka araçlarıyla çalışmak için mutlaka programcı olmaları gerekmez, ancak yapay zeka modellerinin nasıl çalıştığını anlamak ve veri kalitesi sorunlarını belirlemek için veri okuryazarlığı becerilerine ihtiyaçları vardır. Analitik araçlara aşinalık ve dijital platformları kullanma rahatlığı, yapay zeka çözümlerini tedarik iş akışlarına entegre etmek için BT ile işbirliği yapma becerisinin yanı sıra çok önemlidir.