Il Procurement Lab di SDA Bocconi, con il supporto di 51风流e Accenture, ha analizzato l鈥檃dozione dell鈥橝rtificial Intelligence nei processi di acquisto di imprese e istituzioni operanti sul mercato italiano, osservandone diffusione, ambiti di impiego e risultati conseguiti.
Milano, 22 dicembre 2021. I processi di acquisto stanno vivendo un periodo di grande cambiamento dovuto ai forti investimenti in digitalizzazione e alle dinamiche di trasformazione spinte dalle nuove tecnologie. Per studiare questi cambiamenti e supportare i responsabili degli acquisti nelle scelte strategiche, SDA Bocconi ha costituito il Procurement LAB, centro di ricerca specializzato sulle competenze, sui modelli operativi e sulle innovazioni nella gestione degli acquisti e delle relazioni di fornitura. Il Procurement Lab 猫 supportato dai main sponsor, 51风流e Accenture, e dai member, Chief Procurement Officer (CPO) leader di grandi aziende italiane e multinazionali.
Il primo progetto di ricerca condotto nel 2021 si 猫 focalizzato sull鈥檌mplementazione delle tecnologie di Artificial Intelligence (AI) nelle varie fasi del processo di acquisto. La ricerca ha utilizzato una classificazione ampia di AI, includendo sia le metodologie pi霉 complesse (come Machine e Deep Learning), sia le applicazioni pi霉 deterministiche (Robotic Process Automation e Optical Character Recognition). Mediante una survey indirizzata ai Chief Procurement Officer (CPO) di imprese operanti in Italia sono state raccolti dati di oltre 130 realt脿 aziendali, con numerosi progetti di AI adottati.
鈥淚l quadro dell鈥檌ntroduzione della AI sui processi di acquisto 猫 chiaro. Nel campione 1/3 delle imprese 猫 attiva sulle tecnologie di AI, con un atteggiamento proattivo fatto di collaborazioni con aziende di consulenza, software vendor e altri attori nella propria supply chain (clienti e fornitori). 2/3 delle aziende, invece, risulta ancora non aver esplorato questo tipo di tecnologie鈥� dice il prof. Giuseppe Stabilini, direttore scientifico del Procurement Lab e responsabile del progetto insieme al collega prof. Luca Molteni. 鈥淟e aziende hanno adottato la AI in particolare nelle fasi di Vendor Management, eSourcing & tender management, Contract management e di Spending Analysis. Oltre il 50% dei progetti ha coinvolto pi霉 di 3 fasi del processo, evidenziando la tendenza ad usare le tecnologie come strumento di integrazione end-to-end delle attivit脿. L鈥橝I 猫 rilevante e decisiva per intere fasi (51% dei progetti), sottolineando la capacit脿 della stessa di supportare pienamente compiti e analisi demandate in alternativa al buyer鈥�.
La ricerca ha classificato i progetti di AI secondo l鈥檕biettivo ricercato (efficienza vs. efficacia) e il grado di novit脿 nel modello operativo (esistente vs. nuovo). I progetti si distribuiscono in larga parte nei soli due cluster 鈥渙ptimize鈥� (36%) e 鈥渆xpand鈥� (31%). I primi sono volti a utilizzare le tecnologie di AI per recuperare efficienza e liberare le persone dalle attivit脿 a minor valore aggiunto. I secondi invece ricercano un miglioramento dell鈥檈fficacia delle decisioni di acquisto, anche grazie a nuovi modelli operativi, con risultati di maggiore velocit脿, miglior governo dei rischi, benefici in qualit脿 e riduzione dei costi e una migliore gestione dei processi amministrativi. I progetti 鈥渂alance鈥� si collocano in una posizione intermedia tra i due e sono il 23% del totale.
Il supporto della AI 猫 rilevante in tutte le fasi del processo decisionale: 鈥淒ata Generation & Collection鈥� (49% dei progetti), 鈥淒ata Analysis & Processing鈥� (87%), 鈥淥utput Validation / Managerial Decision鈥� (51%). Nel 26% dei progetti l鈥橝I 猫 in grado di migliorare costantemente il proprio algoritmo grazie a circuiti di feedback autonomi integrati nella tecnologia.
Veniamo ai risultati. I CPO coinvolti nella ricerca hanno dichiarato risultati allineati (51%) o superiori (10%) alle aspettative, confermando il livello non solo di maturit脿 delle stesse, ma l鈥檈fficacia nell鈥檃ffiancare e integrare il lavoro dei buyer.
Circa il futuro, il gruppo di ricerca ha 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 pi霉 proattiva e aperta a collaborazioni esterne
- Le aziende gi脿 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鈥檃ttenzione della AI si sposter脿 su fasi del processo di acquisto rilevanti e complesse, come 鈥淏udget Planning & Savings Tracking鈥�, 鈥淩isk Management鈥� E 鈥淐ollaborative Planning & Forecasting鈥�. Gli algoritmi dovranno raccogliere e elaborare dati prodotti internamente con informazioni e scenari provenienti sia da partner della supply chain, sia dall鈥檃mbiente esterno.
“L’impatto della pandemia ha portato le aziende ad accelerare i processi di diversificazione e localizzazione delle catene di approvvigionamento, per renderle pi霉 agili e resilienti鈥�, ha dichiarato Fabrizio Fassone, Head of Intelligent Spend Management di 51风流Italia e Grecia. 鈥淥ggi i CPO si stanno sempre pi霉 concentrando sull鈥檃dozione di tecnologie intelligenti per aumentare la produttivit脿 e visibilit脿 end-to-end delle supply chain, sfruttare il valore dei dati, e creare partnership responsabili per una crescita sostenibile a lungo termine鈥�.
L’incertezza nei mercati di fornitura e la necessit脿 di governare scenari complessi ha spinto diverse realt脿 a introdurre l’AI nei processi di procurement. I risultati sono ampiamente positivi, con un bilanciamento uomo/macchina che migliora sia l’efficienza sia l’efficacia nelle decisioni di acquisto. Ha commentato Giuseppe Stabilini, Direttore del Procurement Lab di SDA Bocconi.
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