L’intelligenza artificiale generativa sta conquistando e trasformando anche il mondo del procurement in Europa. La grandissima parte delle aziende (95% di quelle censite) intende avviare e sviluppare attività di Gen AI entro quest’anno, ma allo stesso tempo solo il 15% di quelle già in corso ha trovato la formula vincente e raggiunto i risultati attesi.
Le aree a maggiore impatto finora sono quelle che riguardano i processi di source-to-contract: ricerca e selezione dei fornitori, negoziazione, gestione dei contratti.
I principali rischi percepiti nell’attuare questi cambiamenti sono innanzitutto: inadeguatezza dei dati disponibili (nel 63% dei casi censiti), cybersecurity (54%), violazioni della proprietà intellettuale (49%).
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Gen AI, il potenziale di sviluppo è enorme
Le più grandi sfide da affrontare e vincere restano: l’assenza o lo scarso coinvolgimento della leadership aziendale in questi progetti, e una ‘piaga’ diffusa che affligge una grossa fetta del mondo dell’innovazione più all’avanguardia, vale a dire la carenza di personale qualificato.
Ma il potenziale di sviluppo e applicazione dell’intelligenza artificiale generativa resta enorme.
Sono i risultati e le conclusioni di un’indagine sull’utilizzo della GenAI nel Procurement a livello europeo, dal titolo “The State of Generative AI in European Procurement” realizzata da Efeso Management Consultants.
Le attività e operazioni di procurement sono numerose e diversificate, comprendono: l’identificazione dei bisogni aziendali; la ricerca dei fornitori e di chi può offrire ciò che serve; le richieste di offerte e preventivi.
Ma anche la loro valutazione e selezione, le attività di negoziazione e contratto, per definire termini e condizioni, e poi la gestione di consegne, pagamenti e performance.
Procurement: gli obiettivi da raggiungere
In tutti questi ambiti, che producono e raccolgono grandi quantità di dati e informazioni, l’AI e la Gen AI possono fornire valore aggiunto e una marcia in più per fare bene e in minor tempo rispetto al passato e ai sistemi operativi più tradizionali.
“I dati parlano chiaro: l’adozione della GenAI nel procurement sta avvenendo a una velocità straordinaria, ma senza una strategia chiara e senza le competenze giuste, il rischio è quello di disperdere risorse senza ottenere valore reale. In un contesto in cui l’evoluzione tecnologica non dà tregua, la vera sfida per le aziende è saper selezionare con precisione i casi d’uso più rilevanti, evitando approcci sperimentali scollegati dal business.”, commenta Michele Bianchi, partner di EFESO Management Consultants. “Solo chi riuscirà a integrare governance, visione digitale e sviluppo delle skill interne potrà davvero sprigionare il potenziale della GenAI, trasformando la sperimentazione in cambiamento concreto e scalabile. L’intelligenza artificiale generativa impone un cambio di paradigma: per reinventare il settore, dobbiamo prima saper reinventare noi stessi.”
I principali obiettivi che si vogliono raggiungere sono guidati dal miglioramento della produttività (39% dei casi). Ci sono poi le performance nelle attività di negoziazione (35%) e la velocità di esecuzione (go-to-market) rappresenta il terzo traguardo per importanza (13%). Seguono la riduzione dei rischi per l’impresa (7%) e, per ora in fondo alla lista dei desideri, le opportunità di creare nuovo Business (5% del totale).
I miglioramenti attesi nelle aziende
Nella catena del valore per le attività di procurement, è stata fatta anche la graduatoria di quelli che sono i miglioramenti attesi dalla Gen AI: al primo posto si piazza la ricerca dei fornitori (che totalizza il 30% delle preferenze). Altre aree a potenziale sviluppo sono la gestione delle negoziazioni, dei contratti e la verifica delle performance dei fornitori e della catena di approvvigionamento.
Le aree con il valore percepito più basso sono i reclami dei fornitori, la gestione degli ordini, registrazione delle merci in arrivo e in magazzino e gestione delle fatture.
Così, tra luci e ombre, corse in avanti e qualche frenata, l’analisi condotta attraverso un campione rappresentativo delle imprese del Vecchio continente rivela nel complesso un quadro di forte entusiasmo e fiducia, vista l’alta percentuale di chi intende fare ricorso alla Gen AI, e in breve tempo, per le proprie attività di lavoro e Business.
Cercasi esperienza e competenze
Le aspettative sono molto alte, mentre il fatto che “solo una piccola parte dei progetti avviati finora, circa 15 su 100, ha raggiunto obiettivi e risultati prefissati, un tasso quasi doppio rispetto a quello dei progetti IT tradizionali”, spesso è dovuto “alla mancanza di esperienza di utilizzo e alla rapidità con cui l’AI generativa ha fatto irruzione nei processi aziendali”, sottolineano gli analisti di Efeso Management Consultants.
Insomma, ci vuole pazienza, un po’ di tempo, e soprattutto capacità e competenze adeguate. E sono proprio le funzioni umane, più che la tecnologia, in molti casi a essere carenti.
Nonostante la crescente familiarità con gli strumenti di Gen AI, i dati dell’indagine rivelano che, mentre il 79% dei lavoratori e manager censiti ha già avuto almeno un’esperienza diretta con queste applicazioni, solo il 13% le usa regolarmente per lavoro, mentre il 17% ne fa un uso solo privato.
Manca ancora una strategia aziendale
Anche questo gap dimostra che, sebbene la tecnologia sia già molto diffusa, manca ancora una strategia aziendale, ben definita e integrata, e questa situazione frena una piena adozione degli strumenti e impedisce il passaggio dei dipendenti da utenti occasionali a veri promotori del cambiamento.
Un ruolo chiave, poi, che ne rallenta ulteriormente un rapido sviluppo, è giocato dai rischi percepiti e dagli ostacoli all’adozione. Per quanto riguarda i primi, le preoccupazioni maggiori riguardano l’inadeguatezza dei dati da utilizzare e le minacce alla sicurezza e alla proprietà intellettuale aziendale.
Gli ostacoli che frenano la Gen AI
Molte imprese, però, non si stanno muovendo per mitigare questi fattori, finendo per generare zone d’ombra critiche “che minano la fiducia degli stakeholder e l’efficacia operativa dei progetti AI. Nel caso dell’inaccuratezza dei dati, ad esempio, solo il 34% delle organizzazioni ha già avviato misure per mitigarne i rischi”, rileva l’analisi svolta in Europa.
Dal punto di vista degli ostacoli, invece, nel 23% dei casi la leadership di questi progetti è guidata da una forte prospettiva IT, senza il necessario coinvolgimento e ruolo attivo del top management e del business aziendale.
“Mentre il 21% rimarca la mancanza di talenti con competenze AI specifiche, segnalando difficoltà nel trovare e trattenere personale qualificato: elementi che rendono difficile identificare casi d’uso rilevanti e scalare soluzioni ad alto impatto”.
