Gartner đã xác định được ba tiến bộ quan trọng trong AI tạo sinh (GenAI) được thiết lập để chuyển đổi hoạt động mua sắm: lý luận tác nhân, đa phương thức và tác nhân AI.
Theo nhận định, những phát triển này hứa hẹn sẽ nâng cao đáng kể hiệu quả và giá trị chiến lược của các chức năng mua sắm. Ryan Polknhà phân tích giám đốc cấp cao tại Chuỗi cung ứng của Gartner luyện tập. Ông nói thêm rằng, “Những tiến bộ này sẽ đưa việc mua sắm vào một kỷ nguyên mà khoảng cách giữa ý tưởng, hiểu biết sâu sắc và hành động sẽ rút ngắn nhanh chóng”.
Một cuộc khảo sát gần đây của Gartner cho thấy 72% các nhà lãnh đạo mua sắm đang ưu tiên tích hợp GenAI vào chiến lược của họ, nhận ra tiềm năng của nó trong việc hợp lý hóa các quy trình, đặc biệt là trong quản lý hợp đồng.
Những tiến bộ chính
- Lý luận tác nhân: Sự đổi mới này cho phép GenAI bắt chước quá trình ra quyết định giống con người, cho phép các chuyên gia mua sắm phân tích các tình huống phức tạp với độ chính xác cao hơn. Polk lưu ý: “Lý luận Agent sẽ trao quyền cho các chức năng mua sắm đưa ra quyết định sáng suốt với tốc độ chưa từng có”.
- Đa phương thức: Khả năng này cho phép GenAI xử lý các loại dữ liệu đa dạng—văn bản, hình ảnh và âm thanh—nâng cao khả năng sử dụng và cho phép các nhóm mua sắm thu thập thông tin chuyên sâu toàn diện. Điều này sẽ dẫn đến các chiến lược sáng suốt hơn và đưa ra quyết định hiệu quả hơn.
- AI Agent: Các hệ thống tự động có thể thực hiện nhiệm vụ và đưa ra quyết định sẵn sàng tự động hóa nhiều hoạt động mua sắm. Sự thay đổi này sẽ giải phóng nguồn nhân lực để tập trung vào các sáng kiến chiến lược và giải quyết vấn đề phức tạp. Khi các Agent này tích hợp vào công nghệ mua sắm, vai trò của các chuyên gia mua sắm sẽ phát triển theo hướng giám sát và đổi mới chiến lược.
Khuyến nghị chiến lược
Để khai thác lợi ích của GenAI, Gartner đưa ra ba đề xuất chính cho Giám đốc mua sắm (CPO):
- Nhân đôi quản trị dữ liệu: Các mô hình AI hiệu quả đòi hỏi dữ liệu chất lượng cao. CPO phải đảm bảo rằng dữ liệu mua sắm được thu thập và duy trì một cách có hệ thống, tập trung vào cả nguồn nội bộ và bên ngoài. Tiêu chuẩn hóa các mô hình ra quyết định và đầu tư vào khai thác quy trình sẽ giúp khám phá “dữ liệu tối” có giá trị cho việc đào tạo AI.
- Phát triển các tiêu chuẩn về quyền riêng tư: Hợp tác với các chuyên gia pháp lý để hiểu các rủi ro về quyền riêng tư dữ liệu liên quan đến AI là rất quan trọng. CPO nên thiết lập các chính sách quản lý quyền dữ liệu và kết hợp các tiêu chuẩn này vào đánh giá nhà cung cấp.
- Tăng ngưỡng mua sắm: Khi người mua máy trở nên phổ biến, các nhóm mua sắm có thể sẽ thu hẹp lại, tập trung vào tìm nguồn cung ứng chiến lược và quản lý các trường hợp ngoại lệ. Quá trình chuyển đổi này đòi hỏi phải thay đổi cách các chuyên gia mua sắm tương tác với các bên liên quan và hệ thống AI.
Khi AI tổng hợp tiếp tục phát triển, việc tích hợp nó vào hoạt động mua sắm sẽ không chỉ nâng cao hiệu quả hoạt động mà còn xác định lại vai trò của các chuyên gia mua sắm trong việc ra quyết định chiến lược.
Nguồn : futureiot.tech ( )