{"id":137527,"date":"2021-12-22T11:04:45","date_gmt":"2021-12-22T11:04:45","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/italy\/?p=137527"},"modified":"2023-10-03T17:27:44","modified_gmt":"2023-10-03T17:27:44","slug":"lartificial-intelligence-entra-nei-processi-di-procurement-diversi-progetti-di-implementazione-dimostrano-sia-la-fattibilita-sia-i-risultati-allineati-o-superiori-alle-attese","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/italy\/2021\/12\/lartificial-intelligence-entra-nei-processi-di-procurement-diversi-progetti-di-implementazione-dimostrano-sia-la-fattibilita-sia-i-risultati-allineati-o-superiori-alle-attese\/","title":{"rendered":"L\u2019Artificial Intelligence entra nei processi di procurement. Diversi progetti di implementazione dimostrano sia la fattibilit\u00e0 sia i risultati, allineati o superiori alle attese"},"content":{"rendered":"

Il Procurement Lab di SDA Bocconi, con il supporto di 51风流e Accenture, ha analizzato l\u2019adozione dell\u2019Artificial Intelligence nei processi di acquisto di imprese e istituzioni operanti sul mercato italiano, osservandone diffusione, ambiti di impiego e risultati conseguiti.<\/em><\/p>\n

Milano, 22 dicembre 2021<\/strong>. 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<\/strong>, centro di ricerca specializzato sulle competenze, sui modelli operativi e sulle innovazioni nella gestione degli acquisti e delle relazioni di fornitura. Il Procurement Lab \u00e8 supportato dai main sponsor,<\/strong> 51风流e Accenture, e dai member<\/strong>, Chief Procurement Officer (CPO) leader di grandi aziende italiane e multinazionali.<\/p>\n

Il primo progetto di ricerca condotto nel 2021 si \u00e8 focalizzato sull\u2019implementazione 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\u00f9 complesse (come Machine e Deep Learning), sia le applicazioni pi\u00f9 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\u00e0 aziendali, con numerosi progetti di AI adottati.<\/p>\n

\u201cIl quadro dell\u2019introduzione della AI sui processi di acquisto \u00e8 chiaro. Nel campione 1\/3 delle imprese \u00e8 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\u201d dice il prof. Giuseppe<\/strong> Stabilini<\/strong>, direttore scientifico del Procurement Lab e responsabile del progetto insieme al collega prof. Luca<\/strong> Molteni<\/strong>. \u201cLe 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\u00f9 di 3 fasi del processo, evidenziando la tendenza ad usare le tecnologie come strumento di integrazione end-to-end delle attivit\u00e0. L\u2019AI \u00e8 rilevante e decisiva per intere fasi (51% dei progetti), sottolineando la capacit\u00e0 della stessa di supportare pienamente compiti e analisi demandate in alternativa al buyer\u201d.<\/p>\n

La ricerca ha classificato i progetti di AI secondo l\u2019obiettivo ricercato (efficienza vs. efficacia) e il grado di novit\u00e0 nel modello operativo (esistente vs. nuovo). I progetti si distribuiscono in larga parte nei soli due cluster \u201coptimize\u201d (36%) e \u201cexpand\u201d (31%). I primi sono volti a utilizzare le tecnologie di AI per recuperare efficienza e liberare le persone dalle attivit\u00e0 a minor valore aggiunto. I secondi invece ricercano un miglioramento dell\u2019efficacia delle decisioni di acquisto, anche grazie a nuovi modelli operativi, con risultati di maggiore velocit\u00e0, miglior governo dei rischi, benefici in qualit\u00e0 e riduzione dei costi e una migliore gestione dei processi amministrativi. I progetti \u201cbalance\u201d si collocano in una posizione intermedia tra i due e sono il 23% del totale.<\/p>\n

Il supporto della AI \u00e8 rilevante in tutte le fasi del processo decisionale: \u201cData Generation & Collection\u201d (49% dei progetti), \u201cData Analysis & Processing\u201d (87%), \u201cOutput Validation \/ Managerial Decision\u201d (51%). Nel 26% dei progetti l\u2019AI \u00e8 in grado di migliorare costantemente il proprio algoritmo grazie a circuiti di feedback autonomi integrati nella tecnologia.<\/p>\n

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\u00e0 delle stesse, ma l\u2019efficacia nell\u2019affiancare e integrare il lavoro dei buyer.<\/p>\n

Circa il futuro, il gruppo di ricerca ha individuato due direttrici di investimento:<\/p>\n