29 июля 2024 г.

Рис. 1. Источник: Gartner

Генеративный ИИ для закупок находится на Пике завышенных ожиданий, как видно из Кривой цикла зрелости технологий закупок и снабжения на 2024 год, опубликованной экспертами Gartner. Быстрое внедрение и множество реалистичных сценариев использования быстро выведут GenAI на Плато широкого применения в течение двух лет.

«Генеративный ИИ уже может улучшить множество разных рабочих процессов в сфере закупок, и на начало этого года 73% руководителей отделов закупок планировали внедрить эту технологию к концу года, — пишет в пресс-релизе Кейтлинн Соммерс (Kaitlynn Sommers), старший директор-аналитик практики Supply Chain в Gartner. — Такой уровень принятия рынком наряду с многообещающими сценариями использования, такими как управление договорами, означает, что GenAI быстро продвинется по Кривой цикла зрелости и достигнет Плато широкого применения быстрее, чем это обычно происходит для большинства новых технологий в области закупок».

В рамках исследования Gartner оценивались более 20 технологий, которые окажут влияние на сферу закупок в 2024 году. Многие ключевые технологии стали более зрелыми и всё шире внедрялись в организациях, а ряд новых технологий, использующих искусственный интеллект, приблизились к Пику завышенных ожиданий: это генеративный ИИ, автоматизированное снабжение, прогнозная аналитика и диалоговый ИИ (см. рис. 1).

Рис. 1. Кривая цикла зрелости технологий закупок и снабжения (по состоянию на июнь 2024 г.)

Y = Ожидания; X = Стрела времени

(Легенда): Плато широкого применения будет достигнуто в течение:

менее 2 лет / от 2 до 5 лет / от 5 до 10 лет / более 10 лет / Устареет раньше

За последние 12 месяцев значительно расширился спектр доступных применений генеративного ИИ в сфере закупок и снабжения; каждый месяц вендоры добавляют всё новые возможности. Среди наиболее значимых — управление договорами и управление снабжением и поставщиками; на подходе поддержка управления эффективностью поставщиков, P2P и аналитика.

Вендоры технологий закупок интегрируют большие языковые модели (LLM) третьих сторон, чтобы расширить доступность функционала GenAI в рамках поддержки цифровых процессов. Эти LLM можно приспособить для предоставления рекомендаций и поддержки на основе корпоративных данных и конкретной роли закупщика, будь то категорийный менеджер или байер.

«Окно возможностей для создания конкурентного преимущества за счет раннего внедрения генеративного ИИ в сфере закупок сужается, — указывает Соммерс. — В то же время, руководителям, ответственным за технологии закупок, следует сознавать препятствия на пути к успешному внедрению, особенно в том, что касается качества данных и интеграции GenAI с их существующими системами».

Лучший способ решить эти проблемы, говорит Соммерс, — запустить целевые пилотные сценарии использования, которые помогут выяснить, какие функциональные возможности можно масштабировать, и отслеживать также новые разработки текущих поставщиков на предмет расширения использования GenAI без необходимости выстраивать проприетарную инфраструктуру с нуля.

Источник: Пресс-служба компании Gartner