Se si pensa ai passi da gigante che ha fatto la tecnologia in un lasso di tempo relativamente breve, è più che lecito cercare di comprendere oggi quale sarà il futuro del Procurement, guardando al lungo periodo. È con questa panoramica che guarda al futuro che si conclude il ciclo di articoli, curato da un team di esperti, focalizzato sull’evoluzione del ruolo dell’Ufficio Acqusiti, che ha tracciato una roadmap in 3 fasi:
- costruire le basi del cambiamento partendo dai dati;
- sviluppare un’organizzazione integrata e snella;
- raggiungere l’eccellenza operativa.
Già ad oggi, diversi fattori emergenti hanno delineato una credibile evoluzione delle funzioni e dei processi di procurement per il medio-breve termine, per cui sono già fin d’oggi disponibili sia le competenze sia gli applicativi. Se si va oltre è doveroso prendere in considerazione due degli ambiti più promettenti di sviluppo delle tecnologie digitali a supporto del Procurement:
- la blockchain, e i connessi “smart contract” per la certificazione delle transazioni realizzate in rete;
- l’Intelligenza Artificiale, a supporto di diverse attività caratteristiche del procurement
Futuro del procurement: perché utilizzare la blockchain e gli smart contract?
Il settore del cosiddetto digital commerce ha compiuto notevoli passi avanti negli ultimi decenni, con importanti progressi nei servizi transazionali e abilitando processi, noti a noi tutti, come l’e-commerce. Tuttavia, nella maggior parte dei casi, le aziende si affidano a istituti mediatori (come, ad esempio, le banche o altri intermediari) che richiedono talvolta commissioni che possono essere anche relativamente elevate.
A questo tipo di problematica da una risposta la blockchain, una tecnologia relativamente nuova essendo stata implementata per la prima volta nel 2009 da un programmatore chiamato Satoshi Nakamoto. In pratica si tratta di un registro immutabile di eventi registrati come transazioni ordinate nel tempo. Ogni transazione è quindi completamente verificabile in quanto esiste sempre un collegamento tra le transazioni stesse per combattere qualsiasi tentativo di utilizzare una stessa risorsa in più transazioni (ad esempio, scambiando la stessa risorsa in due differenti transazioni).
Il grande vantaggio consiste dunque nel fatto che ogni individuo può avere il pieno controllo delle risorse (es. denaro) senza la necessità di servizi di terze parti (es. banche, servizi di trasferimento, processori di carte, ecc.).
Queste dinamiche sono molto forti in diversi contesti. Si pensi, ad esempio, a un progetto di costruzione in un cantiere edile, dove c’è solitamente una grande varietà di aziende coinvolte. In genere, è necessario attendere molto tempo per ottenere contratti da tutte le società coinvolte, nonché modificare gli ordini e gli addenda man mano che i deliverable sono aggiunti o modificati. Si pensi in alternativa a tutti quei contratti che si basano sul raggiungimento di una determinata prestazione, come ad esempio un servizio basato sul cosiddetto modello pay per performance. Anche in questo caso la tecnologia blockchain può venire in aiuto in quanto elemento fondante per la costituzione dei cosiddetti smart contract.
Uno smart contract è la “traduzione” o “trasposizione” in codice informatico di un contratto in modo da verificare in maniera l’esistenza di determinate condizioni (controllo di dati di base del contratto) e/o di eseguire automaticamente azioni (o dare disposizione affinché si possano eseguire determinate azioni) nel momento in cui le condizioni determinate tra le parti sono raggiunte e verificate. Dunque uno smart contract è in grado di leggere sia le clausole che sono state concordate, sia le condizioni operative nelle quali devono verificarsi le condizioni. In poche parole, un contratto smart non ha bisogno del supporto di un intermediario, o terza parte, per la sua verifica e/o per la sua attivazione.
È pacifico come i vantaggi dell’utilizzo di smart contract si estendano lungo l’intera catena di fornitura, velocizzando la risoluzione di eventuali controversie, aumentando la fiducia delle parti coinvolte e riducendo drasticamente gli sprechi.
L’Intelligenza Artificiale a servizio del Procurement
Per consentire all’Ufficio Acquisti di operare in modo più strategico, fornendo previsioni e informazioni fondamentali per il miglioramento dei processi decisionali, le organizzazioni hanno oggi la possibilità di munirsi di nuovi e avanzati applicativi le cui funzionalità sono arricchite e potenziate dall’Intelligenza Artificiale. Non si tratta semplicemente di strumenti IT in grado di automatizzare completamente (o in parte) i processi aziendali, bensì di applicativi intelligenti, dotati di alcune capacità tipiche degli esseri umani, che permettono di apprendere e di adattare il comportamento nel tempo, col l’obiettivo di incrementare le performance.
Per comprendere come queste nuove tecnologie si inseriscono all’interno dei processi aziendali, l’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano ha delineato 5 classi di soluzioni di Intelligenza Artificiale, riconducibili agli ambiti applicativi dell’Ufficio Acquisti:
- Intelligent Data Processing: in questa classe rientrano le soluzioni che utilizzano algoritmi di Intelligenza Artificiale su dati strutturati e non strutturati, per finalità collegate all’estrazione dell’informazione presente nel dato e per avviare opportune azioni. Le tipiche applicazioni riguardano l’analisi dello spending, la clusterizzazione dei fornitori, l’individuazione di potenziali frodi di fatturazione e la previsione dell’andamento dei mercati;
- Language Processing: sono soluzioni di elaborazione del linguaggio, con finalità che possono variare dalla comprensione del contenuto, alla traduzione, fino alla produzione di testo in modo autonomo a partire da dati o documenti forniti in input. Le grandi potenzialità di questa tecnologia emergono nelle attività di monitoraggio/redazione di contratti e, accedendo alla mole di dati disponibile sul web, nell’analisi semantica del rischio di fornitura e nell’individuazione di potenziali nuovi fornitori;
- Image Processing: si tratta di soluzioni di analisi di immagini, singole o in sequenza (video), orientate al riconoscimento di persone, animali e cose, al riconoscimento biometrico (es. volto, iride) e in generale all’estrazione di informazioni dall’immagine. Sono particolarmente utili laddove l’Ufficio Acquisti venga incaricato di valutare la qualità di fornitura di componenti standard: la soluzione di Intelligenza Artificiale, osservando una o più immagini, può infatti rapidamente individuare eventuali non conformità emettendo in automatico delle segnalazioni al fornitore;
- Recommendation: rientrano in questa categoria le soluzioni orientate a indirizzare le preferenze, gli interessi o più in generale le decisioni dell’utente, basandosi su informazioni da lui fornite, in maniera indiretta o diretta. L’output consiste in raccomandazioni personalizzate che possono collocarsi in punti differenti del processo decisionale. La decisione di acquistare o meno una materia prima, a un certo prezzo e in un certo periodo temporale, potrebbe basarsi sulle informazioni raccolte da algoritmi di Intelligenza Artificiale che nel tempo hanno appreso le modalità operative e strategiche dell’impresa;
- Virtual Assistant/Chatbot: si tratta di agenti software in grado di eseguire azioni e/o erogare servizi a un interlocutore umano, basandosi su comandi e richieste recepiti attraverso un’interazione in linguaggio naturale (scritto o parlato). I sistemi più evoluti si contraddistinguono per la loro capacità di comprendere tono e contesto del dialogo, memorizzare e riutilizzare le informazioni raccolte e dimostrare intraprendenza nel corso della conversazione. Le applicazioni ideali riguardano quelle attività ripetitive che prevedono l’interazione con un interlocutore esterno (qualifica dei fornitori, gestione del processo di RFQ, ecc…), oppure quelle che supportano il personale interno, offrendo uno strumento interrogabile in linguaggio naturale che possa assisterlo nella quotidianità (ricerca di documentazione riguardante una specifica fornitura, gestione delle prenotazioni delle trasferte, organizzazione dell’agenda, ecc…).
A soluzioni di Intelligenza Artificiale stand-alone, si affiancano anche soluzioni completamente integrate nei processi aziendali, che hanno il compito di svolgere e monitorare una serie di attività in completa autonomia: stiamo parlando della Robotic Process Automation (RPA). Parlare di RPA e Intelligenza Artificiale potrebbe suonare strano a molti: si potrebbe pensare che poco o nulla hanno a che vedere con l’autonomia nella decisione, se ci si basa sul fatto che storicamente l’RPA era associata all’esecuzione di task ricorrenti da parte di un software (bot) il cui funzionamento è programmato a monte, ovvero predeterminato. Ciò che si osserva oggi è però una progressiva, ma rapida, integrazione delle tecnologie di RPA con capacità di Intelligenza Artificiale: siamo nell’era della Robotic Process Automation “intelligente”. Il livello di integrazione tra i due mondi non è totale, infatti ogni soluzione può richiedere una differente capacità di “decision making”.
L’Osservatorio ha quindi individuato tre differenti livelli di integrazione:
- Programmed RPA: in questo caso si fa leva sul tradizionale concetto di RPA in cui l’automazione è deterministica, basata su dati strutturati e tipicamente applicata a operazioni ripetitive e con alti volumi. In seno alla programmed RPA trovano spazio anche consolidate applicazioni dell’Intelligenza Artificiale, come il riconoscimento del testo tramite tecnologia OCR;
- AI Assisted RPA: si fa riferimento alle funzionalità di Intelligenza Artificiale che si inseriscono in alcune fasi del processo, andando a supportare in modo mirato delle attività robotizzate oppure presidiando dei task di processo più complessi non programmabili a priori e, pertanto, non gestibili da una Programmed RPA. Si hanno svariati ambiti di applicazione nei processi di gestione della contrattualistica, di category management e di mantenimento delle relazioni con i fornitori, sfruttando in modo tattico le classi di soluzioni sopramenzionate;
- AI Driven RPA: questa categoria include quelle soluzioni che fanno uso di tecniche di Intelligenza Artificiale in modo “strategico” all’interno di soluzioni di RPA. La forte integrazione delle due componenti permette di guidare i processi, ottimizzando i flussi e creando nuove connessioni tra task. Si possono definire queste soluzioni come “Intelligent Business Process Management”, poiché l’Intelligenza Artificiale passa da un ruolo di supporto alle singole attività, a un ruolo di governo e gestione del processo. Si tratta di un vero e proprio cambiamento di paradigma: il focus si sposta dalla programmazione delle attività del bot, tipico dell’RPA tradizionale, alla definizione dei confini all’interno del quale il bot mantiene un’autonomia decisionale. Ad oggi, quest’ultima categoria non è ancora rappresentata da prodotti commerciali, ma è possibile immaginarne le potenzialità, ad esempio nella gestione del processo di qualifica di un fornitore. Può essere l’Intelligenza Artificiale, in totale autonomia e secondo un proprio schema non strettamente predeterminato, a verificare la conformità della documentazione richiesta, controllare la veridicità delle informazioni, ricercare ulteriori informazioni sul web, eseguire dei benchmark di mercato e, quindi, individuare in autonomia i fornitori più promettenti.
Tutto questo porta a sottolineare come, oltre alla parte prettamente tecnologica, pensando al futuro del Procurement sia importante presidiare anche gli aspetti organizzativi e culturali fin dalle prime fasi di sviluppo di un progetto di Intelligenza Artificiale. L’individuazione del corretto livello di coinvolgimento delle figure su cui agisce il cambiamento e l’adeguata definizione del team che più da vicino dovrà lavorare allo sviluppo della soluzione risultano spesso degli elementi chiave per il successo dell’iniziativa.
