ИИ в коммерческой цепочке поставок

Краткое содержание

Искусственный интеллект быстро внедряется в продукты, оборудование, услуги и отношения с поставщиками, на которые организации ежедневно полагаются. Это меняет задачу закупок.

Организации больше не сталкиваются с ИИ только при целенаправленной покупке платформы ИИ. ИИ может быть встроен в корпоративное программное обеспечение, интегрирован в промышленное оборудование, использоваться консультантами для анализа анализов, применяться инженерными фирмами для разработки дизайнов или использоваться на каком-то этапе процесса поставщика для создания продукта или услуги.

Не обязательно покупать продукт на базе ИИ, чтобы унаследовать риски ИИ.

Для руководителей закупок это создаёт новую коммерческую ответственность. Сложные переговоры всё чаще требуют от организаций понимания не только цены, услуг, эффективности и традиционных договорных условий, но и того, как ИИ может влиять на интеллектуальную собственность, конфиденциальную информацию, данные, подотчётность, соответствие, кибербезопасность, ответственность и управление.

Ведущие организации заранее выявляют вопросы, связанные с ИИ, включают их в коммерческую стратегию, ведут переговоры о соответствующих мерах защиты и сохранят полученные знания для будущих решений.

ИИ расширяет коммерческую сферу риска. Закупкам нужен повторяемый способ их управления.

Ключевой вывод для лидеров закупок

Вам не обязательно покупать продукт на базе ИИ, чтобы унаследовать риски ИИ. Руководителям закупок нужна повторяемая коммерческая дисциплина, которая рано выявляет ИИ, согласовывает правильных заинтересованных сторон, ведёт переговоры о защите, регулирует выведенные обязательства и сохраняет полученные знания организации.

1. ИИ становится частью того, что уже покупают организации

Для руководителей закупок более важным может быть развитие ИИ — это то, насколько быстро он внедряется в существующие категории расходов.

• Инструменты и платформы — базовые модели, среды разработки, копилоты, аналитические инструменты и специализированные приложения ИИ.
• Корпоративные приложения — закупки, цепочка поставок, финансы, юриспруденция, HR, инженерия, обслуживание клиентов и другое бизнес-программное обеспечение всё чаще внедряют возможности ИИ.
• Оборудование и физические системы — производственное оборудование, робототехника, медицинские устройства, промышленные системы, транспортные средства и другие продукты с функционалом на базе искусственного интеллекта.
• Услуги и аутсорсинговые работы — консультанты, инженерные фирмы, юридические фирмы, разработчики программного обеспечения, поставщики услуг и другие поставщики всё чаще используют ИИ для создания работ от имени своих клиентов.

Последствия для закупок значительны.

ИИ становится всё менее отдельной категорией покупок и всё более характерной чертой сложных коммерческих покупок.

Команда по снабжению может столкнуться с ИИ даже тогда, когда бизнес-требование изначально не начиналось как «проект по ИИ». ИИ все чаще затрагивает данные, решения и операции в отношениях с поставщиками.

2. Риск ИИ не останавливается на вашем предприятии

Большинство организаций естественно сначала сосредотачивается на тех ИИ-технологиях, которые используют их собственные сотрудники. Это охватывает только часть рисков.

Внутренняя цепочка поставок ИИ

Это ИИ-возможности, которые организация сознательно покупает или внедряет: программное обеспечение, платформы, приложения, оборудование и другие технологии с поддержкой ИИ. Организации могут непосредственно оценивать эти покупки и устанавливать требования к тому, как будет использоваться технология.

Внешняя цепочка поставок ИИ

Вторая цепочка поставок менее заметна. Поставщики могут использовать ИИ для создания продуктов, услуг, рекомендаций, анализа, программного обеспечения, проектов, документов, компонентов или других товаров, которые закупает предприятие.

Консалтинговая фирма может использовать ИИ для разработки анализа. Инженерная компания может использовать его для создания проекта. Разработчик программного обеспечения может использовать код, сгенерированный ИИ. Производитель может интегрировать компоненты или системы с поддержкой ИИ. Поставщик профессиональных услуг может использовать ИИ для создания рекомендаций.

Каждый поставщик, использующий ИИ, потенциально может стать частью профиля рисков ИИ вашей организации.

Актуальный вопрос все чаще сводится не просто к «Покупаем ли мы ИИ?» А к вопросу: «Где используется ИИ в продуктах, услугах и результатах, которые мы покупаем?»

3. Коммерческие вопросы меняются

ИИ не устраняет традиционные аспекты закупок. Цена, качество обслуживания, показатели работы поставщика, коммерческие условия, внедрение и бизнес-ценность остаются критическими. Но сложные закупки теперь могут порождать дополнительные вопросы.

• Кому принадлежит интеллектуальная собственность, созданная с помощью ИИ?
• Можно ли использовать информацию компании для обучения моделей поставщика?
• Какая конфиденциальная информация может попадать в систему ИИ?
• Должен ли поставщик раскрывать использование ИИ?
• Как проверяются и валидируются результаты, сгенерированные ИИ?
• Кто несет ответственность, когда рекомендация или результат, созданный ИИ, неверны?
• Что происходит, когда изменяется базовая модель или технология?
• Какие требования по аудиту, мониторингу, кибербезопасности, регулированию или соблюдению норм применимы?
• Как следует учитывать ответственность и возмещение убытков?

Эти коммерческие вопросы могут влиять на выбор поставщика, стратегию переговоров, договорные защиты, управление и, в конечном счете, бизнес-решение.

Их значимость возрастает, когда ИИ встроен в закупки с высокой стоимостью, стратегически важные или критично важные для операций.

4. Управление должно происходить раньше

Наибольший риск может заключаться не в том, что организации не распознают требования, связанные с ИИ. А в том, что они распознают их слишком поздно.

Заинтересованное лицо бизнеса определяет решение. Поставщик оценивается. Продвигаются коммерческие переговоры. Обсуждается ценообразование. Набирает обороты процесс присуждения контракта. Затем Юридический отдел, Технологический отдел, отдел Кибербезопасности, отдел Рисков или другой заинтересованный участник обнаруживает нерешённое требование, связанное с ИИ.

Процесс закупок кажется причиной задержки. Но основная проблема началась гораздо раньше.

Часто чрезвычайные ситуации на поздних этапах закупок начинаются с пробелов на ранних этапах планирования.

ИИ делает это более значительным, потому что вопросы могут касаться интеллектуальной собственности, конфиденциальных данных, регулирования, кибербезопасности, ответственности и непрерывности бизнеса.

Ведущие организации, таким образом, должны переместить управление на более ранние этапы. Вопросы, связанные с ИИ, следует рассматривать с момента определения бизнес-требований и продолжать через оценку поставщика, переговоры, заключение контрактов, внедрение и текущее управление поставщиками.

Цель не в том, чтобы больше управлять. Цель — раннее управление, чтобы необходимые меры контроля не превращались в ненужные задержки позже.

5. От осведомленности об ИИ к коммерческой дисциплине

Управление этой средой требует больше, чем поддержание списка пунктов ИИ. Организациям нужна повторяемая коммерческая дисциплина.

1. Выявить. Определите, где ИИ присутствует в предлагаемом продукте, услуге, процессе поставщика или поставляемом объекте.
2. Понять. Установите, как будет использоваться ИИ и какие данные, интеллектуальная собственность, системы, решения или бизнес-результаты могут быть затронуты.
3. Согласовать. Привлеките Закупки, Бизнес, Юридический отдел, Технологии, Риски, Финансы, Операции и других необходимых участников к принятию решения достаточно рано, чтобы повлиять на него.
4. Вести переговоры. Преобразуйте требования в коммерческие позиции, обязанности, меры защиты и соответствующие договорные формулировки.
5. Управлять. Сохраняйте решения, обязательства, одобрения, обоснования и согласованные меры защиты, чтобы их можно было контролировать и повторно использовать.
6. Изучать. Фиксируйте, что сработало, какие риски возникли, какие позиции поставщика были приняты и как требования должны эволюционировать для будущих переговоров.

Здесь уроки из предыдущих материалов становятся особенно важными. ИИ создаёт больше решений, которые необходимо принимать, больше знаний, которые необходимо сохранять, больше экспертизы, которую необходимо масштабировать, и больше заинтересованных участников, которых необходимо согласовать.

6. Вопросы, которые должен задавать каждый руководитель закупок

• Знаем ли мы, откуда ИИ проникает в нашу организацию через поставщиков — а не только через инструменты ИИ, которые мы закупаем напрямую?
• Определены ли коммерческие, интеллектуальные, юридические, технологические и рискованные требования, связанные с ИИ, до того как основные переговоры с поставщиками завершаются?
• Могут ли наши закупщики распознать, когда покупка требует дополнительной проверки, связанной с ИИ?
• Зафиксированы ли согласованные меры защиты ИИ и позиции поставщиков, чтобы следующая команда могла повторно использовать опыт, накопленный организацией?
• По мере того как ИИ внедряется в большее количество категорий расходов, сможет ли наш текущий процесс масштабироваться без создания дополнительных узких мест?

Проблема не в управлении одной сложной сделкой по ИИ.

Проблема в управлении сотнями коммерческих отношений, которые все чаще содержат элементы ИИ.

7. Перспектива Negotiations.AI

ИИ увеличивает коммерческую сложность, но задача закупок остается знакомой: организациям необходима правильная информация, экспертиза, мнение заинтересованных сторон и управление при принятии важных решений.

Negotiations.AI создан для того, чтобы помочь организациям внедрить эту интеллектуальную составляющую на ранней стадии коммерческого процесса.

Фиксируя институциональные знания, помогая подготовке, выявляя важные соображения и сохраняя коммерческие решения и результаты, организации могут создать более повторяемый подход к сложным переговорам — включая переговоры, связанные с ИИ.

Цель не в создании отдельного процесса закупок для каждой новой технологии. Цель — построить коммерческую способность принятия решений, которая может адаптироваться по мере изменения технологий, рисков, поставщиков и бизнес-требований.