La rivoluzione dell’IA negli strumenti del procurement: una nuova, grande arma negoziale

L’intelligenza artificiale (IA) offre oggi strumenti avanzati nei processi fondamentali del procurement, utili per ottimizzare i costi, identificare opportunità di risparmio e migliorare l’efficienza complessiva. Grazie all’integrazione di algoritmi di machine learning, le aziende possono scomporre e analizzare i costi in modo più preciso e dettagliato rispetto ai metodi tradizionali permettendo di acquisire una comprensione più approfondita delle dinamiche di spesa. Gli strumenti basati su IA automatizzano il processo di raccolta dati e applicano anche tecniche di analisi predittiva per stimare l’andamento futuro dei costi, prevedendo possibili variazioni di mercato e anticipando le opportunità di saving. Inoltre, questi strumenti favoriscono una maggiore trasparenza nei processi di acquisto e negoziazione, rendendo il procurement più efficace e strategico. In generale, è stato affermato (Andrew Timms – The Pros and Cons of Using AI in Procurement) che l’utilizzo di strumenti di IA nell’automazione di operazioni ripetitive possa portare a un aumento dell’efficienza del 70%!

In questo articolo, grazie al prezioso contributo di Francesco Tozzato*, temporary manager per l’area acquisti, entriamo nel dettaglio di come l’IA stia portando una rivoluzione in alcuni strumenti utilizzati nel procurement.

Software di costbreakdown basati su IA

Esistono diversi modi in cui l’intelligenza artificiale può intervenire nelle analisi di cost breakdown che tutti i buyer regolarmente svolgono:

• Scomposizione dei costi: questi strumenti analizzano in modo dettagliato, ad esempio, i costi relativi a materiali, processi di trasformazione, manodopera, logistica e spese generali (overhead). Ogni componente del costo viene suddiviso e analizzato per identificare inefficienze o aree di possibile ottimizzazione.
• Analisi predittive: gli algoritmi predittivi utilizzano modelli matematici avanzati per prevedere l’andamento futuro dei costi basandosi su dati storici, tendenze di mercato e variazioni stagionali. Ad esempio, possono stimare grazie a un’analisi what ifl’impatto di una variazione del prezzo delle materie prime sul costo totale del prodotto e/o all’aumentare dei volumi in acquisto.
• Analisi up-to-date: i software si collegano ai sistemi di gestione aziendale (ERP) per accedere a dati finanziari, ordini di acquisto e dettagli contrattuali, garantendo un’analisi aggiornata e completa.
• Automazione delle simulazioni: vengono fornite simulazioni basate su scenari ipotetici, ad esempio confrontando l’impatto economico della scelta di un materiale alternativo o di un cambio fornitore. Pensiamo a una vendor list dinamica ed interattiva per implementare le strategie di marketing di acquisto.

Modelli di analisi del valore

L’analisi del valore rappresenta un approccio strategico per ottimizzare il rapporto costo-beneficio di un prodotto o servizio. Grazie all’intelligenza artificiale, le aziende possono identificare opportunità di riduzione dei costi e miglioramento delle performance, mantenendo elevati standard qualitativi e di efficienza produttiva.

• Valutazione delle funzionalità: si confrontano le caratteristiche tecniche di un prodotto o di un componente con il suo costo. Vengono, dunque, identificate opportunità di riduzione dei costi senza compromettere le performance. Ad esempio, un’analisi del valore può suggerire l’uso di materiali meno costosi o modifiche morfologiche del prodotto mantenendo la stessa resistenza strutturale.
• Machine learning per il clustering: si possono utilizzare algoritmi di clustering per classificare in categorie componenti e materiali. Ad esempio, si possono creare raggruppamenti come alta o bassa criticità, in base all’impatto sul valore complessivo del prodotto o servizio.
• Suggerimenti automatizzati: forniscono alternative tecnologiche o processi produttivi ottimizzati che migliorano il rapporto qualità-prezzo.

Dashboard per il monitoraggio continuo

L’uso di strumenti di IA, come le dashboardavanzate, è essenziale per monitorare e ottimizzare i costi nel procurement. Grazie all’intelligenza artificiale, queste piattaforme aggregano e analizzano dati in modo intuitivo, offrendo una visione aggiornata della spesa. Identificano inefficienze, opportunità di saving e variazioni economiche in tempo reale, supportando decisioni strategiche più informate e migliorando la negoziazione con i fornitori.

Le dashboard avanzate vengono utilizzate per queste finalità:

• Aggregazione dei dati: integrano dati provenienti da fonti diverse, come ERP, CRM, fornitori e database di mercato, creando un’unica piattaforma per l’analisi.
• Visualizzazione dinamica: offrono grafici interattivi e KPI che evidenziano inefficienze, costi fuori scala o opportunità di saving.
• Analisi predittiva integrata: permettono di monitorare le tendenze dei costi in tempo reale e di ricevere alert quando i parametri superano soglie prestabilite.
• Simulazione: consentono di modellare diversi scenari strategici, come l’impatto di un cambiamento di fornitore o di una variazione del volume produttivo, e di visualizzare immediatamente i risultati economici.
• Reportistica automatizzata: generano report personalizzati per il management, evidenziando le principali aree di intervento per ottimizzare i costi.

Il procurement ed il risk management con gli strumenti di IA

Anche nella gestione del rischio, l’intelligenza artificiale oggi offre ai buyer molti strumenti avanzati. In un suo articolo del 2023, il professor Ben Fahimnia della University of Sydney Business School  afferma che “L’analisi guidata dall’ IA può aiutare le nostre catene di approvvigionamento essenziali a costruire capacità di resilienza attraverso l’individuazione sistematica di strategie di mitigazione su cui fare leva.”

Per esempio, gli strumenti di AI consentono alle aziende di identificare rischi nascosti sia a livello massivo (analisi di tutto il parco fornitori/famiglie merceologiche) sia puntuale (analisi specifica di un singolo fornitore). In questo modo, è possibile migliorare la capacità di prevenire interruzioni nella supply chain e di selezionare fornitori più affidabili.

Di seguito, una panoramica delle principali funzionalità dell’IA applicata al risk management nel procurement, con esempi pratici di utilizzo.

Scopo

Descrizione

Esempio Pratico

Identificazione di rischi nascosti

Algoritmi avanzati analizzano i dati economico-finanziari per individuare potenziali problemi, come insolvenze, debiti a breve/medio termine o variazioni anomale nei flussi di cassa. Essi monitorano eventi come acquisizioni di macchinari o variazioni nel capitale sociale.Un fornitore strategico investe in una nuova linea di produzione con debiti significativi, aumentando il rischio di insolvenza. L’IA segnala il rischio basandosi su dati pubblici e tendenze di mercato.

Analisi dei bilanci

Strumenti di data integration analizzano bilanci aziendali, confrontano margini operativi, EBITDA e capacità di copertura dei debiti.Si confrontano i bilanci di due fornitori e si sceglie quello con margini più elevati e una migliore solvibilità, riducendo il rischio di ritardi o fallimenti.

Monitoraggio del rischio finanziario

Strumenti di Valutazione continua della solidità finanziaria dei fornitori attraverso l’analisi di indicatori chiave come liquidità corrente, ROE (Return on Equity) e indebitamento netto.Si identifica che un fornitore ha un rapporto debito/patrimonio superiore al 50%, segnalando potenziali difficoltà nel rispettare le scadenze di pagamento verso i subfornitori.

Simulazione dell’impatto di rischi economici

L’IA calcola l’impatto di variazioni economiche globali (es. aumento del costo delle materie prime, svalutazione monetaria) e propone piani di mitigazione come approvvigionamenti alternativi o contratti a termine.Si simula un aumento del 20% nei costi dell’acciaio e si rinegoziano i contratti con fornitori chiave per mantenere la stabilità della supply chain.

Prevenzione di frodi finanziarie

Strumenti di Analisi delle transazioni per individuare anomalie, come sovrapprezzi, fatturazioni doppie o discrepanze nei termini di pagamento. Verifica la conformità dei fornitori alle normative finanziarie e fiscali.Si scopre che un fornitore ha emesso fatture con prezzi più alti rispetto a quanto concordato nel contratto, segnalando una potenziale frode.

Valutazione dei debiti a breve/medio termine

L’IA traccia gli impegni finanziari dei fornitori, come leasing o mutui, e valuta la loro sostenibilità. Consente di identificare fornitori che potrebbero essere vulnerabili a variazioni economiche improvvise.Un fornitore che ha appena acquistato macchinari costosi potrebbe affrontare difficoltà nel rispettare i termini di consegna. L’IA suggerisce un piano di mitigazione, come l’uso di fornitori secondari.

Analisi dei flussi di cassa

L’IA Valuta la stabilità finanziaria del fornitore analizzando le entrate e le uscite nel tempo, con particolare attenzione ai picchi di incasso o alle spese impreviste.Si scopre che un fornitore ha avuto un flusso di cassa negativo negli ultimi due trimestri, aumentando il rischio di mancati pagamenti verso i propri subfornitori.

Benefici dell’IA nel Rischio Economico-Finanziario

Risulta chiaro, dunque, che l’utilizzo dell’IA come strumento di risk management negli acquisti porta enormi benefici:

• Reattività: segnala immediatamente rischi finanziari o economici, consentendo azioni preventive.
• Ottimizzazione della selezione: aiuta a selezionare fornitori più affidabili, riducendo il rischio di interruzioni.
• Riduzione dei costi operativi: minimizza i rischi legati a insolvenze o ritardi, evitando costi aggiuntivi per piani di emergenza.
• Pianificazione strategica: fornisce scenari alternativi basati su analisi predittive, migliorando la resilienza della supply chain.

Temporary Management e IA: una guida strategica per i buyer

L’IA sta rivoluzionando il procurement e il risk management, offrendo strumenti per prendere decisioni strategiche più informate. Tuttavia, i buyer potrebbero incontrare difficoltà nell’adozione e nell’uso efficace di questi strumenti. Questo è dovuto alla complessità delle analisi, alla necessità di interpretare correttamente i dati e alla mancanza di esperienza nell’integrazione con i processi aziendali esistenti. Inoltre, la resistenza al cambiamento e la difficoltà nell’adattarsi a nuovi strumenti digitali possono ulteriormente ostacolare un’efficace implementazione dell’IA nei processi di procurement.

Per affrontare queste sfide, il ricorso al temporary management può rappresentare una soluzione efficace. Un temporary manager con esperienza nel procurement e nell’uso dell’IA può guidare le aziende nella formazione del personale, nell’implementazione delle tecnologie e nella definizione delle migliori strategie di utilizzo. Questo supporto consente di ridurre il rischio di errori, accelerare il processo di apprendimento sull’utilizzo dell’IA e massimizzare i benefici derivanti dall’IA. Inoltre, un temporary manager può svolgere un ruolo cruciale, aiutando i buyer meno esperti a sviluppare nuove competenze, favorendo un approccio più data-driven e garantendo una transizione graduale verso strumenti digitali avanzati. È così che un temporary manager avvia un processo di cambiamento all’interno di un’azienda.

Gli interventi di temporary management supportano le aziende nella creazione di un framework operativo che integri l’IA in modo efficiente e sostenibile nel lungo termine. In questo modo, si possono migliorare la gestione dei costi e la competitività aziendale. La presenza di un temporary manager consente anche di sviluppare una cultura dell’innovazione all’interno del teamdi procurement, favorendo una maggiore proattività nella gestione delle negoziazioni e nella valutazione dei fornitori.

Grazie ai suoi manager dell’area acquisti sempre al passo coi tempi, Percinque è in grado di supportare le aziende nell’affrontare le sfide dell’IA nel procurement. Contattateci se volete saperne di più.

*Francesco Tozzato: Temporary Manager e Senior Consultant, ha un’esperienza consolidata trentennale nella gestione strategica degli Acquisti e della Supply Chain. Ha ricoperto ruoli dirigenziali come Supply chain e Purchasing Director in aziende multinazionali, guidando team interfunzionali e coordinando progetti complessi di approvvigionamento e acquisti corporate. È specializzato in marketing d’acquisto, analisi del valore.

Nota: In questo articolo vengono utilizzate le espressioni Manager, Imprenditore, Temporary Manager e simili in maniera neutra, cioè senza alcun riferimento al genere della persona, potendosi ovviamente trattare di un manager o imprenditore donna o uomo allo stesso modo.