Генеративный искусственный интеллект (Gen AI) сейчас на пике обсуждений в мире бизнеса и технологий, особенно в сфере закупок. Согласно последнему исследованию Gartner, Gen AI движется к массовому внедрению с неослабной скоростью, и ожидается, что это произойдет в ближайшие два года. С этой новостью связаны надежды и ожидания, а также немало вопросов по поводу его полноценного применения в различных отраслях. В 2024 году Ген AI становится одной из самых известных тем в закупках и управлении цепочками поставок. По данным Gartner, уже 73% руководителей предприятий закупок планируют внедрить эту технологию к концу этого года.
Большое количество успешных примеров использования Gen AI в управлении контрактами и управлении поставщиками только подпитывает интерес и спрос на эту инновационную технологию. Находясь на стадии «Плато продуктивности» Gartner’s Hype Cycle, Gen AI демонстрирует множество многообещающих потенциальных применений в закупках, включая управление контрактами, анализ данных и улучшение взаимодействия с поставщиками. Важно отметить, что внедрение Gen AI может значительно упростить и ускорить многие процессы, которые раньше требовали человеческого вмешательства. Но несмотря на многообещающие возможности, есть и значительные барьеры для внедрения. Многие компании сталкиваются с проблемами качества данных и их интеграции в существующие системы.
Как отмечает Кайтилин Соммерс, старший директор и аналитик в Gartner, "компании должны быть готовы к созданию целевых пилотных проектов, которые помогут понять, какие из возможностей Gen AI действительно можно масштабировать". На текущий момент важно не только знание о преимуществах Gen AI, но и осознание сложностей его внедрения. Среди основных проблем, с которыми сталкиваются компании, можно выделить разнообразие источников данных и различные подходы к их анализу. По данным исследования EY, 38% респондентов указали на проблемы, связанные с качеством данных, а 33% — с доступом к ним. Сложности возникают в том числе из-за того, что данные часто "разбросаны" по различным департаментам и системам, что приводит к их неполноте и фрагментации.
В то время как Gen AI начинает активно внедряться в практику, многие другие технологии, такие как автономные источники, предсказательная аналитика и разговорный ИИ, также приближаются к стадии "Пика завышенных ожиданий" по версии Gartner. Эти технологии, как и Gen AI, могут преобразовать процесс закупок и управления цепочками поставок, повысив их эффективность и точность. Интересно, что в преддверии следующей волны массового внедрения Gen AI компании начинают осознавать, что время для создания конкурентного преимущества с помощью этой технологии сокращается. Многие из них проводят внутренние исследования и эксперименты, чтобы не отставать от конкурентов. Тем не менее, без очевидного понимания ключевых возможностей и применения эта технология может быстро стать просто модным словечком в корпоративном лексиконе, без реального влияния на бизнес-процессы.
По мере того, как больше компаний начинают экспериментировать с Gen AI, растет количество успешных кейсов и примеров использования этой технологии в реальных сценариях. Эти примеры служат источником вдохновения и обоснованием для более широкой уверенности в способности Gen AI привести к улучшениям в процессах закупок и управления цепочками поставок. Тем не менее следует помнить, что большее внимание к Gen AI не означает, что технологии, такие как традиционная аналитика или облачные сервисы, теряют свою актуальность. Напротив, комбинирование различных технологий может стать ключом к успешной трансформации как на уровне отдельных компаний, так и на уровне целых отраслей. На данном этапе решения, использующие Gen AI, продемонстрировали свою способность не только повышать эффективность, но и улучшать клиентский опыт, что в конечном итоге приводит к росту бизнеса и повышению конкурентоспособности.
Однако, чтобы достичь этого, компании должны не только правильно внедрить технологии, но и создать культуру постоянного обучения и адаптации к новым условиям. Как хорошо известно, внедрение новых технологий требует времени, ресурсов и постоянного эксперимента. Поэтому стоит ожидать, что в начале пути Gen AI многие компании столкнутся как с успехами, так и с неудачами. В этом контексте важно помнить, что за каждой неудачей следует обогащение опытом и уроками на будущее. Недавние исследования показывают, что по мере того, как компании начинают осваивать Gen AI, они также начинают расширять свои горизонты, исследуя, как дополнительные технологии могут быть использованы для оптимизации других аспектов бизнеса.
Этот стремительный прогресс открывает новые возможности для предпринимателей и лидеров, предоставляя им инструменты для достижения лучших результатов и повышения уровня обслуживания клиентов. В заключение, будущее генеративного искусственного интеллекта в сфере закупок и управления цепочками поставок выглядит многообещающим. Важнейшим моментом остается понимание и преодоление препятствий на пути к внедрению этой технологии, поскольку только так компании смогут извлечь максимум из всех преимуществ, которые Gen AI может предложить. Подводя итог, можно сказать, что Gen AI, находясь на пути к массовому внедрению, обещает революционизировать не только процессы в области закупок, но и оказать значительное влияние на весь бизнес в целом.
