Sztuczna inteligencja w komercyjnym łańcuchu dostaw

Streszczenie wykonawcze

Sztuczna inteligencja szybko staje się integrowana w produkty, sprzęt, usługi i relacje z dostawcami, na których organizacje polegają na co dzień. To zmienia wyzwania związane z zakupami.

Organizacje nie spotykają się już z AI tylko wtedy, gdy celowo kupują platformę AI. AI może być wbudowana w oprogramowanie przedsiębiorstwa, wbudowana w sprzęt przemysłowy, wykorzystywana przez konsultantów do tworzenia analiz, stosowana przez firmy inżynieryjne do opracowywania projektów lub wykorzystywana w pewnym momencie procesu dostawcy przy tworzeniu produktu lub usługi.

Nie musisz kupować produktu AI, aby odziedziczyć ryzyko związane z AI.

Dla liderów zakupów oznacza to nową odpowiedzialność handlową. Złożone negocjacje coraz częściej wymagają od organizacji zrozumienia nie tylko ceny, usługi, wydajności i tradycyjnych warunków kontraktowych, ale także tego, jak AI może wpływać na własność intelektualną, informacje poufne, dane, odpowiedzialność, zgodność, cyberbezpieczeństwo, odpowiedzialność i zarządzanie.

Wiodące organizacje wcześniej zidentyfikowają kwestie związane ze SI, włączą je do strategii handlowej, wynegocjują odpowiednie zabezpieczenia i zachowają wiedzę na przyszłość.

AI rozszerza powierzchnię ryzyka komercyjnego. Zakupy potrzebują powtarzalnego sposobu zarządzania tym obszarem.

Kluczowa lekcja dla liderów zakupów

Nie musisz kupować produktu AI, aby odziedziczyć ryzyko związane z AI. Liderzy zakupów potrzebują powtarzalnej dyscypliny handlowej, która wczesnie identyfikuje AI, dostosowuje odpowiednich interesariuszy, negocjuje odpowiednie zabezpieczenia, zarządza wynikającymi z tego zobowiązań i zachowuje to, czego organizacja się nauczy.

1. AI staje się częścią tego, co organizacje już kupują

Dla liderów zakupów ważniejszym może być to, jak szybko AI staje się ona wpleciona w istniejące kategorie wydatków.

• Narzędzia i platformy — modele podstawowe, środowiska programistyczne, copiloty, narzędzia analityczne oraz specjalistyczne aplikacje AI.
• Aplikacje korporacyjne — zakupy, łańcuch dostaw, finanse, prawo, HR, inżynieria, obsługa klienta i inne oprogramowanie biznesowe coraz częściej wykorzystują możliwości AI.
• Sprzęt i systemy fizyczne — sprzęt produkcyjny, robotyka, urządzenia medyczne, systemy przemysłowe, pojazdy oraz inne produkty z funkcjami opartymi na AI.
• Usługi i zlecenia zewnętrzne — konsultanci, firmy inżynieryjne, kancelarie prawne, programiści, dostawcy usług i inni dostawcy coraz częściej wykorzystują AI do tworzenia prac na rzecz swoich klientów.

Implikacje dla zakupów są istotne.

AI staje się mniej odrębną kategorią zakupową, a bardziej cechą złożonych zakupów komercyjnych.

Zespół zajmujący się zaopatrzeniem może natknąć się na sztuczną inteligencję nawet wtedy, gdy wymagania biznesowe nigdy nie zaczynały się jako „projekt AI”. Coraz częściej obejmuje ona dane, decyzje i operacje w relacjach z dostawcami.

2. Ryzyko związane z AI nie kończy się na Twoim przedsiębiorstwie

Większość organizacji naturalnie koncentruje się najpierw na technologiach AI używanych przez własnych pracowników. To obejmuje tylko część narażenia.

Wewnętrzny łańcuch dostaw AI

Są to możliwości AI, które organizacja świadomie nabywa lub wdraża: oprogramowanie, platformy, aplikacje, sprzęt i inne technologie wspierane przez AI. Organizacje mogą bezpośrednio oceniać te zakupy i ustanawiać wymagania dotyczące sposobu, w jaki technologia będzie używana.

Zewnętrzny łańcuch dostaw AI

Drugi łańcuch dostaw jest mniej widoczny. Dostawcy mogą wykorzystywać AI do tworzenia produktów, usług, rekomendacji, analiz, oprogramowania, projektów, dokumentów, komponentów lub innych dostaw, które przedsiębiorstwo nabywa.

Firma konsultingowa może używać AI do opracowania analizy. Dostawca inżynieryjny może użyć AI do stworzenia projektu. Programista może korzystać z kodu generowanego przez AI. Producent może włączać komponenty lub systemy wspierane przez AI. Dostawca usług profesjonalnych może używać AI do generowania rekomendacji.

Każdy dostawca korzystający z AI może potencjalnie stać się częścią profilu ryzyka AI Twojej organizacji.

Pytanie, które staje się coraz bardziej istotne, to nie tylko „Czy kupujemy AI?” lecz: „Gdzie AI jest używana w produktach, usługach i wynikach, które nabywamy?”

3. Zmieniają się kwestie komercyjne

AI nie eliminuje tradycyjnych aspektów zakupu. Cena, jakość usług, wydajność dostawcy, warunki handlowe, wdrożenie i wartość biznesowa pozostają kluczowe. Jednak złożone zakupy mogą wprowadzać dodatkowe pytania.

• Kto jest właścicielem własności intelektualnej stworzonej przy użyciu AI?
• Czy informacje firmy mogą być używane do trenowania modeli dostawcy?
• Jakie informacje poufne mogą trafić do systemu AI?
• Czy dostawca musi ujawnić korzystanie z AI?
• Jak testowane i weryfikowane są wyniki generowane przez AI?
• Kto ponosi odpowiedzialność, gdy rekomendacja lub dostawa generowana przez AI jest błędna?
• Co się dzieje, gdy zmienia się model lub technologia bazowa?
• Jakie wymagania dotyczące audytu, monitorowania, cyberbezpieczeństwa, regulacji lub zgodności mają zastosowanie?
• Jak należy traktować kwestię odpowiedzialności i zwolnienia z odpowiedzialności?

Są to pytania komercyjne, które mogą wpływać na wybór dostawcy, strategię negocjacyjną, zabezpieczenia kontraktowe, zarządzanie i ostatecznie decyzję biznesową.

Ich znaczenie rośnie, gdy AI jest wbudowana w zakupy wysokowartościowe, strategicznie ważne lub krytyczne operacyjnie.

4. Zarządzanie musi nastąpić wcześniej

Największe ryzyko może nie polegać na tym, że organizacje nie rozpoznają wymagań związanych ze sztuczną inteligencją. Może ono polegać na tym, że rozpoznają je zbyt późno.

Interesariusz biznesowy identyfikuje rozwiązanie. Następnie dostawca jest oceniany. Prowadzone są rozmowy handlowe. Negocjowane są ceny. Buduje się impet w kierunku przyznania zamówienia. Wówczas dział prawny, technologiczny, ds. cyberbezpieczeństwa, ryzyka lub inny interesariusz odkrywa nierozwiązaną kwestię związaną ze sztuczną inteligencją.

Proces zakupowy wydaje się być przyczyną opóźnienia. Jednakże zasadniczy problem rozpoczął się znacznie wcześniej.

Nagłe sytuacje w późnym etapie zakupów często zaczynają się od luk w planowaniu wczesnego etapu.

Sztuczna inteligencja sprawia, że jest to bardziej istotne, ponieważ pytania mogą dotyczyć własności intelektualnej, danych poufnych, regulacji, cyberbezpieczeństwa, odpowiedzialności i ciągłości biznesowej.

Wiodące organizacje muszą więc przesunąć nadzór na wcześniejszy etap. Pytania związane ze sztuczną inteligencją powinny rozpoczynać się w momencie definiowania wymagań biznesowych i trwać przez ocenę dostawcy, negocjacje, zawieranie umów, wdrażanie oraz bieżące zarządzanie dostawcą.

Celem nie jest więcej nadzoru. Celem jest wcześniejszy nadzór, aby niezbędne kontrole nie stały się w późniejszym czasie niepotrzebnymi opóźnieniami.

5. Od świadomości AI do dyscypliny handlowej

Zarządzanie tym środowiskiem wymaga więcej niż tylko prowadzenia listy klauzul AI. Organizacje potrzebują powtarzalnej dyscypliny handlowej.

1. Identyfikuj. Określ, gdzie AI występuje w proponowanym produkcie, usłudze, procesie dostawcy lub dostarczanym elemencie.
2. Zrozum. Ustal, jak AI będzie używane i jakie dane, własność intelektualną, systemy, decyzje lub wyniki biznesowe mogą być dotknięte.
3. Wyrównaj. Zaangażuj zakupy, dział biznesowy, prawny, technologiczny, ds. ryzyka, finansowy, operacyjny i innych niezbędnych interesariuszy wystarczająco wcześnie, aby mogli wpłynąć na decyzję.
4. Negocjuj. Przetłumacz wymagania na pozycje handlowe, obowiązki, zabezpieczenia i odpowiedni język umowny.
5. Nadzoruj. Zachowaj decyzje, zobowiązania, zatwierdzenia, uzasadnienia i negocjowane zabezpieczenia w taki sposób, aby można je było monitorować i ponownie wykorzystywać.
6. Ucz się. Zarejestruj, co zadziałało, co stworzyło ryzyko, które pozycje dostawcy zostały zaakceptowane oraz jak wymagania powinny ewoluować w przyszłych negocjacjach.

Tutaj lekcje z wcześniejszych opracowań stają się coraz ważniejsze. AI stwarza więcej decyzji do podjęcia, więcej wiedzy do zachowania, więcej ekspertyzy do skali i więcej interesariuszy do wyrównania.

6. Pytania, które każdy lider ds. zakupów powinien zadać

• Czy wiemy, w jaki sposób AI wchodzi do naszej organizacji za pośrednictwem dostawców — nie tylko poprzez narzędzia AI, które kupujemy bezpośrednio?
• Czy wymagania komercyjne, dotyczące własności intelektualnej, prawne, technologiczne i związane z ryzykiem, związane z AI, są zidentyfikowane zanim negocjacje z dostawcami zostaną w dużej mierze zakończone?
• Czy nasi kupujący potrafią rozpoznać, kiedy zakup wymaga dodatkowego przeglądu pod kątem AI?
• Czy wynegocjowane zabezpieczenia związane z AI i pozycje dostawcy są rejestrowane tak, aby następny zespół mógł ponownie wykorzystać doświadczenia zdobyte przez organizację?
• W miarę jak AI staje się coraz bardziej wbudowane w różne kategorie wydatków, czy nasz obecny proces może się skalować bez tworzenia dodatkowych wąskich gardeł?

Wyzwanie nie polega na zarządzaniu jedną skomplikowaną negocjacją AI.

Chodzi o zarządzanie setkami relacji handlowych, które coraz częściej zawierają elementy AI.

7. Perspektywa Negotiations.AI

AI zwiększa złożoność komercyjną, ale wyzwanie w zakresie zamówień pozostaje znajome: organizacje potrzebują odpowiednich informacji, wiedzy fachowej, wkładu interesariuszy oraz ładu korporacyjnego przy podejmowaniu ważnych decyzji.

Negotiations.AI został zaprojektowany, aby pomóc organizacjom wprowadzić tę wiedzę do procesu komercyjnego wcześniej.

Poprzez gromadzenie wiedzy instytucjonalnej, wspieranie przygotowań, uwypuklanie istotnych kwestii i zachowywanie decyzji oraz wyników komercyjnych, organizacje mogą stworzyć bardziej powtarzalne podejście do złożonych negocjacji — w tym tych związanych z AI.

Celem nie jest tworzenie oddzielnego procesu zamówień dla każdej nowej technologii. Celem jest zbudowanie zdolności podejmowania decyzji komercyjnych, która może dostosowywać się w miarę zmiany technologii, ryzyk, dostawców i wymagań biznesowych.