Negli ultimi 20 anni alcuni fattori hanno avuto una particolare rilevanza nei processi di cambiamento che viviamo ogni giorno, a partire dalla crisi finanziaria del 2008, fino al consolidamento del processo di globalizzazione, all’allarme sul clima, allo sviluppo di nuove tecnologie. Anche il settore del Procurement è stato influenzato nella sua evoluzione proprio dalla pressione di alcuni di questi fattori.

Il continuo sviluppo delle tecnologie informatiche, ad esempio, ha fornito soluzioni in grado di sostenere un processo di trasformazione digitale che ha permesso di strutturare le informazioni e renderle efficacemente fruibili dagli Uffici Acquisti per i loro processi decisionali.

Attualmente i dati di interesse per il Procurement sono in rapida e costante crescita: l’approccio “data-driven” per sfruttare al meglio il valore di tali dati diventa più impegnativo. Qui vengono in soccorso gli sviluppi più avanzati delle tecnologie informatiche quali l’Intelligenza Artificiale, capace di estrarre informazioni da elevati volumi di dati e la Blockchain, che può garantire la sicurezza e la trasparenza delle operazioni di approvvigionamento. Si tratta di tecnologie ormai di ampio uso in molti settori, ma che trovano ancora poco impiego nel Procurement.

I più recenti eventi organizzati da ADACI, il tradizionale appuntamento annuale del “Negotiorum Fucina” e il più giovane “CPO Lounge”, hanno fatto chiaramente emergere un interesse crescente da parte dei responsabili degli Uffici Acquisti per queste nuove tecnologie e hanno proposto contributi per diffonderne la conoscenza e presentare alcuni dei più promettenti ambiti di utilizzo e dei relativi benefici ottenibili.

Qui riportiamo alcuni esempi di applicazioni di questi nuovi strumenti ai temi d’interesse per gli Uffici Acquisti.

Dal momento che la gestione dei fornitori deve trattare un rilevante volume di documenti disomogenei e da aggiornare periodicamente, indispensabili tra l’altro per certificare la compliance, un sistema di Intelligent Process Automation può analizzare sistematicamente in modo robotizzato i documenti, almeno quelli più ricorrenti e quindi più numerosi, relativi a un ampio numero di fornitori individuandone la natura ed estraendo le informazioni di interesse.

Un altro tema è l’analisi della spesa, caratterizzata da innumerevoli eventi di acquisto e altrettanti fornitori e prodotti, spesso trattati con codici e denominazioni disomogenee. Ecco perché metodologie di Machine Learning possono effettuare efficaci operazioni di pulizia e classificazione per creare un data warehouse strutturato sui cui dati è possibile impostare una mappatura della spesa.

Un terzo esempio riguarda la gestione del rischio di fornitura, fondamentale per la business continuity e la resilienza della Supply Chain. Significa identificare attraverso il monitoraggio di processi quali produzione, logistica, approvvigionamenti, gli eventi anomali e indesiderati e i fornitori e prodotti coinvolti per analizzarne i dati che possono rappresentare fattori di rischio:

• solidità finanziaria
• performance operativa
• reputazione per i fornitori
• rilevanza per il business
• vincoli normativi
• andamenti di mercato per i prodotti

Questi esempi dimostrano come l’Intelligenza Artificiale può presentare al buyer una visione accurata e coesa delle informazioni che il Procurement porta con sé, talvolta in modo disomogeneo. Per di più, le tecnologie di apprendimento automatico dell’Intelligenza Artificiale fanno sì che molte delle attività meccaniche e ripetitive compiute da chi si occupa di Acquisti siano gestite dalle piattaforme di Smart procurement, lasciando più spazio ad attività a più alto valore aggiunto.