商業サプライチェーンにおけるAIリスク

エグゼクティブサマリー

人工知能は、組織が日々依存する製品、設備、サービス、サプライヤー関係に急速に組み込まれています。これにより調達の課題は変わります。

組織はもはやAIに出会うのは、意図的にAIプラットフォームを購入する時だけではありません。AIは企業向けソフトウェアに組み込まれたり、産業用機器に組み込まれたり、コンサルタントが分析を行うために使われたり、エンジニアリング企業が設計開発に応用したり、サプライヤーのプロセスの一環で製品やサービスを作成する際に使われたりします。

AIリスクを継承するためにAI製品を買う必要はありません。

調達リーダーにとって、これは新たな商業的責任を生み出します。複雑な交渉では、組織は価格、サービス、パフォーマンス、従来の契約条件だけでなく、AIが知的財産、機密情報、データ、説明責任、コンプライアンス、サイバーセキュリティ、責任、ガバナンスにどのように影響するかを理解することがますます求められています。

先進的な組織は、AI関連の考慮事項を早期に特定し、それを商業戦略に組み込み、適切な保護を交渉し、学んだ情報を将来の意思決定のために保存します。

AIは商業リスクの領域を拡大しています。調達には繰り返し管理できる方法が必要です。

調達リーダーへの重要なポイント

AIリスクを負うためにAI製品を購入する必要はありません。調達リーダーは、AIを早期に特定し、適切なステークホルダーを調整し、適切な保護を交渉し、その結果生じる義務を管理し、組織が得た情報を保存する、繰り返し可能な商業的規律を必要とします。

1.AIは組織がすでに購入しているものの一部になりつつあります

調達リーダーにとって、AI開発の重要性は既存の支出カテゴリーにどれだけ速く組み込まれているかかもしれません。

ツールとプラットフォーム — 基礎モデル、開発環境、コパイロット、分析ツール、専門的なAIアプリケーション。
エンタープライズアプリケーション — 調達、サプライチェーン、財務、法務、人事、エンジニアリング、カスタマーサービスなどのビジネスソフトウェアがAI機能をますます取り入れています。
機器および物理システム — 製造機器、ロボティクス、医療機器、産業システム、車両、その他AI対応機能を取り入れた製品。
サービスとアウトソーシング業務 — コンサルタント、エンジニアリング会社、法律事務所、ソフトウェア開発者、サービスプロバイダー、その他のサプライヤーが、クライアントのためにAIを活用して仕事を制作することが増えています。

調達に大きな影響があります。

AIは単なる個別の購買カテゴリーから、複雑な商業的購入の特徴となりつつあります。

調達チームは、ビジネス要件が「AIプロジェクト」として始まったわけでもAIに遭遇することがあります。AIはサプライヤー関係を横断するデータ、意思決定、業務にますます影響を及ぼしています。

2.AIリスクは企業にとどまりません

ほとんどの組織は自然とまず自社の従業員が使うAI技術に注目します。それは露出の一部に過ぎません。

内部AIサプライチェーン

これらは組織が意図的に購入または導入するAI能力のことです:ソフトウェア、プラットフォーム、アプリケーション、機器、その他のAI対応技術です。組織はこれらの購入を直接評価し、技術の活用方法に関する要件を確立できます。

外部AIサプライチェーン

第二のサプライチェーンは目立たない。サプライヤーはAIを使って製品、サービス、推奨、分析、ソフトウェア、設計、文書、部品、その他の成果物を作成することができる。

コンサルティング会社はAIを使って分析を作成することがあります。エンジニアリングサプライヤーは設計作成にAIを使うことがあります。ソフトウェア開発者はAI生成コードを使うことがあります。製造業者はAI対応のコンポーネントやシステムを組み込むことがあります。専門サービス提供者はAIを使って推薦を生成することがあります。

AIを使用しているすべてのサプライヤーは、貴組織のAIリスクプロファイルの一部となる可能性があります。

重要な問いは、単に「私たちはAIを買っているのか?」ではなくなりました。「私たちが購入する製品、サービス、成果のどこでAIが使われているのか?」という問いが増えています。

3.商業的な問題は変わりつつあります

AIは従来の調達の考慮事項を排除するものではありません。価格、サービス、サプライヤーのパフォーマンス、商業条件、実施、そしてビジネス価値は依然として重要です。しかし、複雑な購入は新たな疑問を生むこともあります。

AIで作成された知的財産は誰の所有権ですか?
企業情報はサプライヤーのモデルを訓練するために使用できるか?
どんな機密情報がAIシステムに侵入できるのか?
サプライヤーはAIの使用を開示しなければならないのか?
AI生成された出力はどのようにテスト・検証されるのか?
AI生成の勧告や成果物が誤った場合、誰が責任を負うのか?
基盤となるモデルや技術が変化した場合はどうなるのか?
どのような監査、監視、サイバーセキュリティ、規制、またはコンプライアンスの要件が適用されるか?
責任と補償はどのように扱うべきか?

これらはサプライヤーの選択、交渉戦略、契約上の保護、ガバナンス、そして最終的にはビジネスの意思決定に影響を与える商業的な問題です。

AIが高付加価値、戦略的に重要、または運用的に重要な購入に組み込まれると、その重要性はさらに高まります。

4.ガバナンスはもっと早く動かなければなりません

最大のリスクは、組織がAI関連の要件を認識しないことではないかもしれません。むしろ、認識するのが遅すぎることかもしれません。

あるビジネスステークホルダーがソリューションを特定します。サプライヤーが評価され、商談が進み、価格交渉が行われます。受注に向けて勢いがつきます。その後、法務、技術、サイバーセキュリティ、リスク部門、または他のステークホルダーが未解決のAI関連要件を発見します。

調達プロセスが遅延を引き起こしたように見えます。しかし、根本的な問題はもっと早い段階で始まっていました。

調達の遅延による緊急事態は、しばしば初期段階の計画ギャップとして始まります。

AIは、これにより知的財産、機密データ、規制、サイバーセキュリティ、責任、事業継続性などに関わる質問が含まれる可能性があるため、より影響が大きくなります。

したがって、先進的な組織はガバナンスを上流に移動させる必要があります。AI関連の問題は、ビジネス要件が定義される段階で始め、サプライヤーの評価、交渉、契約、実装、継続的なサプライヤー管理を通じて続けるべきです。

目的はガバナンスを増やすことではありません。目的はより早期のガバナンスです。そうすることで、必要な管理措置が後で不要な遅延になることを防げます。

5. AI認識から商業的規律へ

この環境を管理するには、AI条項のリストを維持する以上のことが必要です。組織は再現可能な商業的規律を必要とします。

特定する。 提案された製品、サービス、サプライヤープロセス、または成果物にAIが存在する箇所を特定します。
理解する。 AIがどのように使用されるのか、どのデータ、知的財産、システム、意思決定、ビジネス成果に影響を与える可能性があるのかを確立します。
調整する。 調達、ビジネス、法務、技術、リスク、財務、オペレーション、その他必要なステークホルダーを早期に意思決定に参加させ、影響を与えられるようにします。
交渉する。 要件を商業的立場、責任、保護措置、適切な契約文言に変換します。
ガバナンスを行う。 意思決定、義務、承認、理由、交渉済みの保護措置を保存し、監視・再利用できるようにします。
学習する。 うまくいったこと、リスクを生んだこと、サプライヤーの立場が受け入れられたか、今後の交渉で要件をどのように進化させるべきかを記録します。

ここで、前の文書からの教訓がますます重要になります。AIは意思決定を増やし、保存すべき知識を増やし、スケールすべき専門知識を増やし、整合すべきステークホルダーを増やします。

6. すべての調達リーダーが尋ねるべき質問

AIがどの経路で我々の組織に入ってきているかを、購入するAIツールだけでなく、サプライヤー経由も含めて把握していますか？
サプライヤーとの交渉が大部分終了する前に、AI関連の商業、知財、法務、技術、リスクの要件は特定されていますか？
購買担当者は、購入に追加のAI関連レビューが必要な場合を認識できますか？
交渉したAI保護策やサプライヤーの立場は記録され、次のチームが組織として学んだことを再利用できるようになっていますか？
AIがより多くの支出カテゴリーに組み込まれるにつれて、現在のプロセスは追加のボトルネックを作らずに拡張できますか？

課題は、1件の高度なAI交渉を管理することではありません。

課題は、AIの要素を含む商業関係を数百件、管理することです。

7. Negotiations.AIの視点

AIは商業の複雑さを増していますが、調達上の課題は変わらず、重要な意思決定を行う際には、組織は適切な情報、専門知識、ステークホルダーの意見、ガバナンスを必要としています。

Negotiations.AIは、組織がその知見をより早い段階で商業プロセスに取り入れるのを支援するよう設計されています。

組織的知識を収集し、準備を指導し、関連する考慮事項を浮かび上がらせ、商業上の意思決定や成果を記録することで、AIを含む複雑な交渉に対して、より再現性のあるアプローチを作成できます。

目標は、新しい技術ごとに別の調達プロセスを作ることではありません。技術、リスク、サプライヤー、ビジネス要件の変化に応じて適応できる商業意思決定能力を構築することです。