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AI nel procurement nel sondaggio di SDA Bocconi, SAP e Accenture

Pubblicato il 18 gennaio 2022
SDA Bocconi SAP AI procurement

Il primo progetto di ricerca condotto dal Procurement Lab di SDA Bocconi, con il supporto dei main sponsor SAP e Accenture, ha analizzato l’adozione dalla AI nei processi di acquisto di imprese e istituzioni operanti sul mercato italiano.

I processi di acquisto stanno infatti vivendo una periodo di grande cambiamento, in virtù dei forti investimenti in digitalizzazione nelle aziende. La survey è stata indirizzata ai CPO (chief procurement officer) di oltre 130 realtà, con numerosi progetti di AI adottati. 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).

Un terzo delle imprese è risultato essere attivo sulle tecnologie AI, con un atteggiamento proattivo fatto di collaborazioni con aziende di consulenza, software vendor e altri attori presenti nella propria supply chain. Due terzi delle imprese non ha invece ancora esplorato questo tipo di tecnologie. “Le aziende hanno adottato la AI in particolare nelle fasi di vendor management, eSourcing & tender management, contract management e di spending analytics – spiega il prof. Giuseppe Stabilini, direttore scientifico del Procurement Lab e responsabile del progetto insieme al collega Luca Molteni -. Oltre il 50% dei progetti ha coinvolto più di tre fasi del processo, evidenziando la tendenza a usare le tecnologie come strumento di integrazione end-to-end delle attività. L’AI è quindi rilevante e decisiva per intere fasi (51% dei progetti), sottolineando la sua capacità 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’, in una posizione intermedia tra i due, sono risultati essere 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.

I CPO coinvolti nella ricerca hanno quindi 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 poi 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 così spinto diverse realtà a introdurre l’AI nei processi di procurement. Portando risultati ampiamente positivi, con un bilanciamento uomo/macchina che migliora sia l’efficienza sia l’efficacia nelle decisioni di acquisto.

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