Tra i macro-processi che costituiscono l’ossatura di un’azienda, il ciclo source to pay (S2P) occupa una posizione centrale. Essendo composto da un insieme articolato di attività, che vanno dalla selezione dei fornitori al pagamento delle fatture, il S2P è un flusso trasversale che connette diverse divisioni aziendali e ha un impatto diretto sulla produttività interna, sulla qualità delle relazioni di filiera e, in ultima analisi, sulla competitività aziendale.
Non sorprende, dunque, che i processi che compongono il ciclo passivo siano oggi al centro delle iniziative di innovazione aziendale, sempre più orientate all’integrazione dell’intelligenza artificiale.
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Dalla tattica alla trasformazione: il nuovo ruolo dell’AI in S2P
Se la digitalizzazione – fenomeno ormai consolidato – ha permesso di automatizzare i flussi e ottenere una prima integrazione tra le fasi del ciclo passivo, l’intelligenza artificiale può spingersi oltre aprendo la strada a una trasformazione più profonda. A patto, logicamente, che questa venga implementata con coerenza, metodo e visione.
“Vediamo sempre più aziende affrettarsi a introdurre l’AI nei processi core – ci spiega Mattia Stell, enterprise account executive di Esker, realtà internazionale specializzata nell’automazione dei processi di business – ma spesso la spinta nasce più dall’urgenza di innovare che da una strategia strutturata. Talvolta, mancano proprio le premesse: una visione sistemica è ancora piuttosto rara, e così l’AI finisce per essere applicata come rimedio a processi già condizionati da frammentazioni e inefficienze. In queste condizioni, è difficile che l’AI si traduca in un vantaggio competitivo concreto e si rischia di perdere il suo potenziale trasformativo”.
Ma cosa significa, in concreto, adottare una visione sistemica? Significa progettare il ciclo source to pay come un ecosistema coerente, in cui dati, strumenti e stakeholder aziendali operano in modo integrato. È questa coerenza di fondo che consente all’AI di lavorare con efficacia: intervenire dove serve, anticipare criticità, supportare decisioni più rapide e informate. Eventualmente, anche identificare sacche di inefficienza e mostrare all’azienda la strada per risolverle.
Già oggi, l’intelligenza artificiale può coprire una porzione significativa del ciclo di acquisto con applicazioni mature e affidabili: dalla classificazione automatica dei documenti alla generazione assistita di contenuti, dal riconoscimento intelligente dei dati alla previsione di anomalie. Ma è solo all’interno di un disegno strategico – e non come risposta puntuale a inefficienze consolidate – che queste soluzioni possono sprigionare tutto il loro potenziale.
Oltre l’automazione: quando l’AI diventa intelligenza di processo
Cosa dovrebbe fare, dunque, un’azienda che decide di sfruttare al massimo il potenziale dell’intelligenza artificiale nei propri processi di acquisto? Una possibilità, certo, è quella di sviluppare soluzioni in autonomia, ma il ciclo source to pay è un ecosistema vasto e articolato, che coinvolge un numero elevato di attori, processi e tecnologie: come stabilire dove ha davvero senso integrare l’AI? E soprattutto, come essere certi che quell’integrazione generi un valore concreto e misurabile?
È qui che si gioca la vera sfida. Perché se è vero che esistono già centinaia di use case validati nell’ambito del ciclo passivo, è altrettanto vero che abbiamo esplorato solo una parte del potenziale dell’intelligenza artificiale, in particolare di quella generativa. “Il nostro obiettivo – spiega Mattia Stell – non è mai stato quello di implementare l’intelligenza artificiale per inseguire un trend. La nostra piattaforma è utilizzata ogni giorno da migliaia di aziende e centinaia di migliaia di utenti, e questo ci consente di testare, validare e selezionare solo gli use case che generano un valore concreto per i nostri clienti e contribuiscono, in ultima analisi, a ottimizzare l’intero processo source to pay”. Per Esker, valore significa soprattutto maggiore produttività, decisioni migliori e un’esperienza utente più semplice, fluida ed efficace.
Esker può adottare questo approccio non solo perché dispone di una suite interamente dedicata alla gestione del ciclo S2P, dalla fase di sourcing alla contabilità fornitori, ma anche perché la soluzione fa dell’intelligenza artificiale – anche generativa – un fattore differenziante rispetto ad altre soluzioni presenti sul mercato.
Dove l’AI fa la differenza nel source to pay, dai contratti alle fatture
Una volta chiarito l’approccio, la domanda successiva è: dove conviene davvero integrare l’intelligenza artificiale all’interno del ciclo S2P? Se il come è una questione di metodo e visione, il dove è un tema di esperienza. Capire quali processi traggano il massimo beneficio dall’AI non è immediato: serve conoscere a fondo la dinamica reale delle attività, le criticità operative, i punti di attrito e i margini di ottimizzazione.
“Nella nostra suite S2P – spiega Mattia Stell – l’intelligenza artificiale è ormai presente in decine di punti del processo, dalla generazione automatica di questionari per i fornitori al rilevamento di anomalie nelle richieste d’acquisto, fino all’assistenza digitale per il team finance. Tra i casi più rappresentativi, trovo di grande valore la gestione dei contratti, dove l’AI è in grado di estrarre automaticamente tutte le informazioni chiave da documenti complessi, nonché l’Esker Synergy Assistant, il nostro agente virtuale che consente ai professionisti del finance di ottenere in pochi secondi report, dati o documenti semplicemente formulando una richiesta, anche vocale”.
A completare il quadro ci sono altri ambiti della piattaforma in cui l’AI sta producendo risultati concreti, come l’onboarding dei fornitori, reso più veloce e coerente grazie alla generazione di questionari di due diligence personalizzati, oppure l’estrazione intelligente dei dati dalle fatture, che permette di eliminare le attività manuali e accelerare la contabilizzazione, migliorando accuratezza e visibilità finanziaria. Un caso emblematico, poi, è la gestione automatizzata delle richieste dei fornitori: grazie a un agente AI, la suite Esker è in grado di analizzare, classificare e rispondere in tempo reale a domande relative a pagamenti, fatture o aggiornamenti anagrafici.
In ognuno di questi casi, il valore si misura non solo in termini di automazione e di efficienza, ma anche di precisione nei processi e di maggiore capacità di controllo. Tempi medi di lavorazione, percentuali di automazione, accuratezza dei dati, compliance e qualità percepita dagli utenti sono solo alcuni degli indicatori che consentono di valutare l’efficacia dell’AI e la sua corretta integrazione in un disegno coerente e sistemico.
*Articolo realizzato in collaborazione con Esker
