Procurement: applicare modelli intelligenti per risolvere inefficienze operative

Storicamente considerata una funzione di back-end focalizzata sul contenimento dei costi, il procurement si sta spostando sempre più al centro della scena decisionale nelle aziende, sedendo al tavolo del board a fianco di altre funzioni chiave come R&D, vendite e supply chain.

L’AI è protagonista di questa evoluzione, ma per le aziende è fondamentale scindere il valore reale dall’hype tecnologico. Un’analisi realizzata da McKinsey sulla multinazionale Nokia rileva che il percorso dell’AI nel procurement si trova ancora nelle sue fasi iniziali, pur essendo destinato a rappresentare una trasformazione duratura.

L’errore da evitare per i manager è considerare l’intelligenza artificiale come una soluzione istantanea o cedere a una rincorsa verso l’automazione fine a sé stessa e senza visione sul futuro.

L’approccio pragmatico di Nokia

Nokia affronta l’AI con un approccio molto pragmatico: “la tecnologia viene intesa come un acceleratore dei processi per incrementare l’efficienza e supportare le decisioni”, rileva Sanjay Mehta, vice presidente dello Strategic sourcing per le infrastrutture mobili di Nokia.

Con mercati sempre più complessi e quantità di dati in crescita esponenziale, “i metodi tradizionali rischiano di risultare lenti. L’AI permette di elaborare enormi volumi di dati di mercato in tempi ridotti, trasformandoli in indicazioni utili per i decision maker”, osserva il manager: “per i nostri Chief Procurement Officer e la dirigenza aziendale, l’adozione dell’AI impone di rivedere le strategie d’acquisto, estendere la visibilità a monte della filiera e valorizzare il capitale umano”.

Per i leader aziendali che intendono integrare l’AI nelle proprie organizzazioni, la lezione di Nokia suggerisce di focalizzarsi su casi d’uso concreti.

Non si tratta di automatizzare in modo acritico, ma di applicare modelli intelligenti laddove possono risolvere inefficienze operative, gestire la complessità dei fornitori e consentire una pianificazione tempestiva delle azioni di mitigazione del rischio.

Puntare su applicazioni pratiche, contratti e gestione fornitori

L’applicazione concreta dell’intelligenza artificiale in Nokia si concentra su tre aree chiave del Procurement:

• Market intelligence e rilevazione precoce dei rischi: l’AI viene impiegata per raccogliere ed elaborare informazioni di mercato con una velocità nettamente superiore rispetto al passato. Ciò consente di intercettare precocemente i segnali dal mercato e dai fornitori, permettendo all’organizzazione di pianificare azioni di mitigazione tempestive prima che i problemi colpiscano l’operatività.
• Gestione dei contratti e strategie d’acquisto: l’AI fornisce dati e input per supportare l’analisi e la gestione della contrattualistica. Inoltre, assiste i team nella definizione delle strategie per le differenti categorie d’acquisto, rendendo il processo decisionale più efficiente e coerente con gli obiettivi aziendali.
• Gestione dei fornitori, compresi quelli marginali: la gestione dei fornitori marginali comporta tradizionalmente un’alta complessità e costi sproporzionati.

Nokia sfrutta l’AI per affrontare questa criticità, facilitando il consolidamento della base fornitori e la creazione di ‘supervendor’. In questo modo si ottimizza il Costo Totale di Proprietà (TCO), si mantengono alti gli standard di qualità e si controllano meglio i rischi sui fornitori minori.

Affrontare l’ondata dell’AI

Tra le sfide principali del 2026 per i CPO (Chief Procurement Officer) e i dirigenti del settore spicca la forte esplosione di tecnologie AI che sta generando significativi squilibri di mercato, creando un divario tra domanda e offerta in diverse categorie d’acquisto. Per gestire questa pressione e mitigare i rischi, Nokia punta sulla velocità di reazione e sulla visibilità della filiera a monte.

Un concetto centrale in questa strategia è la visibilità upstream. La gestione del rischio non può più fermarsi ai fornitori diretti (primo livello), ma deve estendersi lungo la catena di fornitura, mappando i fornitori dei propri fornitori (“who is the supplier of your supplier”). Mappare la filiera a monte permette di cogliere in anticipo le strozzature e intervenire con azioni correttive prima che la produzione subisca impatti.

In questo modello, i category manager svolgono un ruolo primario. Interagendo quotidianamente con il mercato locale, essi agiscono come veri e propri ‘occhi e orecchie’ sul campo. Il contatto umano diretto integra l’analisi dell’AI, fornendo quelle prime informazioni informali che permettono all’azienda di anticipare le dinamiche dei mercati volatili.

Resta la centralità del fattore umano

Con la rapida diffusione dell’AI e l’emergere di scenari di negoziazioni automatizzate gestite da bot, si sollevano spesso interrogativi sul futuro del lavoro. La visione di Nokia è molto chiara: “l’intelligenza artificiale migliorerà l’efficienza e affinerà le decisioni, ma non sostituirà i posti di lavoro e l’apporto umano”, sottolinea Mehta.

Anche di fronte a trattative automatizzate tra software intelligenti, la decisione finale e la relazione personale rimarranno strettamente umane. “Le relazioni commerciali strategiche e la gestione di supply chain complesse si fondano su concetti chiave come la fiducia, la collaborazione e il rispetto reciproco”, rimarca il vice presidente dello Strategic sourcing per le infrastrutture mobili di Nokia.

La costruzione di rapporti di fiducia con i fornitori “e il lavoro di squadra interfunzionale richiedono doti umane insostituibili come l’empatia, la comunicazione e la ricerca di soluzioni d’interesse reciproco, soluzioni win-win”.

Agire tra incertezza geopolitica e veloci stravolgimenti tecnologici

Per guidare gli acquisti in un contesto caratterizzato da incertezza geopolitica e rapidi stravolgimenti tecnologici, i professionisti devono anche combinare competenze tradizionali e abilità relazionali.

I fattori chiave di successo “per i leader del procurement sono, ad esempio, il presidio saldo sul bilanciamento dei costi”, sottolinea Mehta, “l’atteggiamento proattivo al Risk management, con la capacità di ascoltare costantemente i segnali del mercato e pianificare azioni preventive; competenze relazionali e collaborazione; e anche la capacità di trovare il giusto equilibrio tra tecnologia e relazioni umane”.