Wie generative KI den Einkauf und die Beschaffungsvorgänge verändern wird
Der nächste Disruptor für Source-to-Pay-Prozesse ist da
Generative KI: Ein revolutionärer Umbruch
Seit ChatGPT im November letzten Jahres an den Start ging, ist generative KI das Diskussionsthema in den sozialen Medien und in den Vorstandsetagen der Unternehmen. Es wird erwartet, dass die generative KI mit ihrer Fähigkeit, neue Inhalte zu "erschaffen", indem sie den Trainingsdatensatz interpretiert und nachahmt, zahlreiche Prozesse, Berufe und Branchen umkrempeln wird. Die Plattform soll unsere Sichtweise auf Arbeitsplätze und Fähigkeiten grundlegend verändern, und es wird erwartet, dass von generativer KI angetriebene Tools die derzeitigen Arbeitsweisen revolutionieren werden. Goldman Sachs geht davon aus, dass durch generative KI etwa 300 Millionen Arbeitsplätze der Automatisierung zum Opfer fallen und das globale BIP in 10 Jahren um 7% steigen könnte.1
Source-to-Pay (S2P)-Prozesse haben immer wieder von technologischen Fortschritten profitiert. Angesichts dieser bahnbrechenden Technologie ist es wichtig zu verstehen, worum es bei der Plattform geht, welche Möglichkeiten sie bietet und wie sie die Art und Weise, wie wir Waren und Dienstleistungen beschaffen, verändern könnte.
Was ist generative KI?
Generative KI ist eine Technologie der künstlichen Intelligenz, die verschiedene Arten von Inhalten erzeugen kann, darunter Text, Bilder, Audio und synthetische Daten. Der jüngste Hype um generative KI wurde durch die Einfachheit der Benutzeroberflächen und die Fähigkeit, in kurzer Zeit hochwertige Texte, Bilder und Videos zu erstellen, angetrieben.
Generative KI ist jetzt für alle Arten von Nutzern zugänglich, dank neuer Innovationen wie ChatGPT, die für den Einsatz in verschiedenen Anwendungen angepasst werden können, einschliesslich der Beschaffung. Walmart hat ein KI-basiertes Tool "Pactum" für autonome Verhandlungen mit Lieferanten getestet. Während Walmart es für hilfreich hält, um ein gutes Geschäft zu machen, ziehen drei von vier Lieferanten Verhandlungen mit KI einem Menschen vor.2 Dies ist ein deutliches Zeichen dafür, dass das Ökosystem bereit ist, diese Störung zu akzeptieren.
Die Beschaffungs- und Einkaufslandschaft
Beschaffung und Einkauf stehen seit jeher an der Spitze der technologischen Umwälzungen. Von der Nutzung fortschrittlicher Analysen für die Ausgabenkategorisierung bis hin zum Einsatz von KI für den gesteuerten Einkauf haben sich Source-to-Pay-Tools kontinuierlich weiterentwickelt, um Prozessherausforderungen zu bewältigen. Dennoch kämpfen viele Beschaffungsfunktionen weiterhin damit, ihre Effizienz zu optimieren, Risiken zu managen und die Kosten in den Griff zu bekommen (Inflationsdruck in letzter Zeit).
Die Deloitte-Umfrage 2023 Global Chief Procurement Officer (CPO) gibt Aufschluss darüber, worauf sich Beschaffungsleiter in verschiedenen Branchen in naher Zukunft konzentrieren werden. Die Beschaffungsleiter konzentrieren sich auf die Verbesserung der operativen Effizienz in ihren Unternehmen und setzen Hebel wie hybride Betriebsmodelle, Automatisierung und zentralisierte Prozesse ein, um mehr Kontrolle zu erlangen, die Transparenz zu erhöhen, Richtlinien durchzusetzen und Prozessfehler zu reduzieren. Was die Talente betrifft, so wollen CPOs eine agile Talententwicklungsstrategie einführen, die einen Einheitsansatz vermeidet und ein personalisiertes Programm zur Entwicklung von Fähigkeiten für jeden Mitarbeiter einsetzt, um Qualifikationslücken zu schliessen.
Laut der Umfrage geben 70 % der CPOs an, dass die beschaffungsbezogenen Risiken bzw. Störungen der Lieferkette in den letzten 12 Monaten zugenommen haben. Tools zur Risikobewertung müssen in der Lage sein, externe Risikofaktoren kontinuierlich zu überwachen, umfangreiche Daten zu erfassen und fortschrittliche Analysen durchzuführen, um Risiko-Key-Performance-Indikatoren (KPIs) und präventives Management vorherzusagen/vorzuschreiben. Obwohl das Kostenmanagement schon immer im Fokus der CPOs stand, hat der jüngste Anstieg der Inflation den Druck auf die Beschaffungsorganisationen erhöht, die Kosten weiter zu optimieren. CPOs haben einen hohen Inflationsdruck als das grösste Risiko für ihr Unternehmen genannt. 1 Risiko.
Um die oben genannten Herausforderungen zu bewältigen, haben CPOs kontinuierlich in die Verbesserung der digitalen Fähigkeiten investiert. Die digitale Transformation bleibt die Nr. 3 Priorität in den nächsten 12 Monaten. 80% der CPOs gaben an, dass dies die höchste Priorität für ihr Unternehmen ist.
Generative KI kann bei der Bewältigung dieser Herausforderungen im Beschaffungswesen helfen, indem sie:
- Große Datenmengen verarbeiten, um szenariobasierte Ergebnisse zu erzielen und so komplexe manuelle Prozesse und Eingriffe zu reduzieren.
- Nutzung komplexer Automatisierung zur Steigerung der Effizienz.
- umsetzbare Erkenntnisse auf der Grundlage von historischen Trends, Nachfrageprofilen und Lieferantenleistungen zu gewinnen.
- Kombinieren Sie interne Daten mit externen Daten, um bessere Verhandlungsstrategien zu entwickeln.
Wertschöpfung in Beschaffung und Einkauf mit KI
Das größte Potenzial der generativen KI im Source-to-Pay-Bereich liegt wahrscheinlich im proaktiven Risikomanagement, der Prozessautomatisierung und der Entscheidungsfindung. In einer zunehmend unsicheren Welt ist der sofortige Zugang zu präzisen Informationen entscheidend für die Risikominderung und das Risikomanagement sowie für die Handlungsfähigkeit von Unternehmen. Generative KI kann dabei helfen, "Erstellungs"-Prozesse im Source-to-Pay-Bereich zu automatisieren, z.B. die "Erstellung" von Dokumenten (Request for X, Chartas, Verträge) oder die "Erstellung" von Transaktionen (Bestellungen, Rechnungen).
1. Compliance-Management: Generative KI kann im Compliance-Management der Beschaffung eingesetzt werden, um Beschaffungsprozesse zu überwachen und potenziell betrügerische Aktivitäten oder Anomalien zu erkennen. Darüber hinaus könnte das KI-System Erkenntnisse aus historischen Verstössen einbeziehen, um ähnliche Muster in der Zukunft zu erkennen.
Potenzieller Nutzen: Generative KI kann die Unternehmensführung unterstützen, indem sie Richtliniendokumente und Berichte analysiert und Bereiche der Nichteinhaltung von Vorschriften identifiziert, um Korrekturmassnahmen zu ergreifen. Sie kann Organisationen in die Lage versetzen, Risiken zu minimieren, ethische Praktiken sicherzustellen, die Einhaltung von Gesetzen zu gewährleisten, Transparenz zu fördern, das Vertrauen der Stakeholder zu stärken und nachhaltige und verantwortungsvolle Beschaffungspraktiken zu unterstützen.
2. Entwicklung von Strategien: Beschaffungsstrategien beinhalten die Identifizierung, Bewertung und Auswahl der am besten geeigneten Lieferanten in Übereinstimmung mit den Bedürfnissen der Organisation. Generative KI kann hier helfen, indem sie grosse Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten analysiert.
Mögliche Vorteile: Generative KI kann die Fähigkeiten, die Leistung und die damit verbundenen Risiken der Lieferanten bewerten, indem sie frühere Leistungsdaten, Produktspezifikationen und Kundenfeedback sowie externe Faktoren wie geopolitische Risiken, Naturkatastrophen und Unterbrechungen der Lieferkette, die sich auf die Leistung und Verfügbarkeit der Lieferanten auswirken können, analysiert. Generative KI kann bei der Analyse von Ausgabenwürfeln und der Identifizierung von Möglichkeiten für Kosteneinsparungen helfen. Sie kann auch komplexe Verhandlungsszenarien simulieren und die Ergebnisse vorhersagen, so dass die Verhandlungsführer die effektivsten Taktiken bewerten und identifizieren können.
3. Textuelle Datenanalyse: Generative KI ermöglicht es Unternehmen, grosse Mengen an unstrukturierten Textdaten zu analysieren, z. B. Nachrichtenartikel, Beiträge in sozialen Medien, Verträge und Kundenfeedback.
Potenzielle Vorteile: Die Analyse von Textdaten mit generativer KI kann Beschaffungsexperten bei der Bewertung von Lieferanten, der Überwachung der Einhaltung von Vorschriften, der Marktbeobachtung und dem Management von Vertragsrisiken helfen, indem sie wertvolle Erkenntnisse und Wissen aus unstrukturierten Textdaten ableitet. Text Mining und damit verbundene Analysen können dazu beitragen, verwertbare Erkenntnisse aus bisher ungenutzten Datenquellen zu gewinnen.
4. Prädiktive Modellierung: Die Erstellung von Vorhersagemodellen kann potenzielle Risiken erkennen und proaktive Warnungen ausgeben. Die vorausschauende Modellierung kann dabei helfen, die Beschaffung durch Prognosen, Bestandsmanagement usw. effektiv in andere Prozesse der Lieferkette zu integrieren.
Potenzielle Vorteile: Predictive Modeling kann Beschaffungsexperten datengestützte Einblicke ermöglichen, z.B. die Identifizierung von Preismustern und die Vorhersage zukünftiger Preisschwankungen sowie die Leistung von Lieferanten auf der Grundlage verschiedener Faktoren wie Qualität, Liefertreue, Preisgestaltung, finanzielle Stabilität usw.
Generative KI und Source-to-Pay: Die Kunst des Möglichen
Nachfolgend sehen Sie einen Anwendungsfall, in dem generative KI in realen Source-to-Pay-Szenarien eingesetzt wird. Von der Entwicklung der Inhalte für die Angebotsanfrage bis hin zur Identifizierung der priorisierten Liste von Anbietern für die Auftragsvergabe kann generative KI die Effizienz steigern.
Wie geht es weiter mit der generativen KI in der Welt der Lieferkette?
Viele Abläufe im Einkauf und in der Beschaffung beruhen immer noch auf manuellen Tätigkeiten und Drehstuhlprozessen - aber generative KI hat das Potenzial, diese alltäglichen Abläufe zu verändern.
Auch wenn ein endgültiges Tool mit den oben beschriebenen Fähigkeiten noch nicht aufgetaucht ist, bedeutet generative KI eine bahnbrechende Veränderung in der Entwicklung von Source-to-Pay-Strategien, Governance, Menschen, Prozessen und Technologien.
Für die Verantwortlichen im Beschaffungswesen wird es immer wichtiger, die Bedeutung eines solchen Wandels zu erkennen, sich seine Möglichkeiten zu eigen zu machen und ihn in ihre langfristige Roadmap einzubauen. Um den Wandel zu vollziehen, müssen die Unternehmen jedoch darauf vorbereitet sein, die Lösung effektiv umzusetzen. Dazu könnten die folgenden Schritte gehören:
Skizzieren Sie eine klare Strategie, wie generative KI in die Beschaffungs- und Einkaufsvorgänge integriert werden soll, einschliesslich Anwendungsfällen, Datenanforderungen und erwarteten Resultaten.
Bauen Sie die Infrastruktur auf, die für den Einsatz generativer KI erforderlich ist, einschliesslich Datenpipelines, Rechenressourcen und Analysetools.
Starten Sie Initiativen zur Verbesserung der Datenqualität durch Datenprofilierung, -bereinigung und -konvertierung unter Anwendung strenger Data Governance-Richtlinien.
Entwickeln Sie eine solide Talentstrategie und seien Sie darauf vorbereitet, Talente in andere strategische Bereiche zu verlagern, in denen generative KI die Jobdefinitionen erheblich verändert.
Priorisieren Sie Ethik und Transparenz bei der Nutzung generativer KI, einschliesslich der Gewährleistung einer verantwortungsvollen Nutzung synthetischer Daten und der Transparenz über die Grenzen und potenziellen Verzerrungen generativer KI-Modelle.
Der nächste Disruptor für den Einkauf und die Beschaffung steht definitiv vor unserer Tür. Bleiben Sie dran für unseren nächsten Blog, der sich mit der Zukunft von Source-to-Pay-Lösungen beschäftigt und wie generative KI diese verändern wird.
Vielen Dank an unsere Mitarbeiter: Anantharam B; Rama Krishna N Reddy; Sumit Kumar Singh.
