State of AI in Procurement 2025 – Trends, Adoption, and Outlook

Zacznijmy od ujednoliconego protokół przez przepływy pozyskiwania; podnieś widoczność; zmniejsz nudne tasks w mierzalnym marginesie w ciągu 90 dni.

W różnych branżach, european raport rynkowy 14–22%: cięcie w wydatkach pozaplanowych; widoczność wzrasta w sieciach dostawców; flows automatyzuj rutynowe kontrole; oni, redukując czasy cyklu o około 20% w sektorach produkcyjnym i handlowym; zwiększ widoczność w sieciach.

Ukryte korelacje pojawiają się, gdy dane dotyczące wyników dostawców i wskaźników ESG, form szczegóły, zgodność kontroli regulacyjnych; orkla analityka wskazuje na połączone źródła danych; tempo przejścia od planowania do realizacji wzrasta; decision-making jakość się poprawia; nie wymagałoby to ręcznego uzgadniania.

Praktyczne kroki: zbuduj modular architektura z możliwością ponownego wykorzystania bloków AI; choć szybkie sukcesy są ważne, zarządzanie pozostaje kluczowe; rozszerzyć zakres na europejskie regulacje forms; mierz ROI kwartalnie; skaluj od fazy pilotażowej do produkcyjnej poprzez zaostrzenie zarządzania danymi, ulepszenie potoków danych, zwiększenie kontroli prywatności; rozwiązuj wąskie gardła; zwiększ widoczność w różnych zespołach.

Z biegiem czasu, widoczność zwiększ w całym łańcuchu dostaw; social kierowców, european rynki wymuszają adopcję; ekosystem staje się połączony między dostawcami, klientami, jednostkami wewnętrznymi; ukryte koszty maleją; kontrola ryzyka się poprawia; spostrzeżenia Orkla pomagają w ustalaniu priorytetów.

Praktyczne zastosowanie sztucznej inteligencji w zakupach w 2025 roku: Trendy i adopcja

Uruchom pilotażowy program genai oparty na uczeniu, aby zautomatyzować rutynowe zadania w zakupach; zeskanowane wyjątki są kierowane do ludzi w celu szybkiej interwencji, aby zapewnić pożądane rezultaty.

Pierwsze pilotaże w 20–40 dużych zespołach pokazują, że automatyzacja przekształca rutynowe transakcje dotyczące towarów, działań związanych z pozyskiwaniem; zadania logistyczne przynoszą największe korzyści, a przepływy przychodzące wykazują zauważalne zyski.

Dostępne interfejsy przyspieszają wdrażanie przez nietechnicznych nabywców; współdzielony model danych zachowuje wartości, takie jak sprawiedliwość, identyfikowalność; ustandaryzowane katalogi, metadane na poziomie jednostki redukują wyjątki. Przewodniki upraszczają im konfigurację.

Ekstrakcja danych z dokumentów dostawców, umów i faktur za pomocą sztucznej inteligencji generatywnej poprawia wychwytywanie danych; to z kolei generuje wgląd w dane, redukuje przeróbki.

Zbuduj strategię opartą na wiedzy na temat ryzyka dostawców, wydajności logistyki i różnorodności dostawców; gdy pojawią się problemy, ludzkie zespoły szybko interweniują, przekształcając użyteczne sygnały w działania podejmowane na czas.

Artykuły nazywały to podejściem skalowalnym; dostępnym dla zespołów w każdej firmie; w celu osiągnięcia pożądanych rezultatów, budżetów, relacji z dostawcami.

Najważniejsze zastosowania GenAI w obszarach pozyskiwania, zawierania umów i zarządzania relacjami z dostawcami

Wdrożyć plan działania oparty na GenAI w ciągu 90 dni, aby zautomatyzować podstawowe procedury w zakresie pozyskiwania, zawierania umów i SRM; zapewnić wymierne korzyści, ciągłość w sieciach dostaw.

• Sourcing: Oparte na GenAI przesiewanie dostawców, wstępna kwalifikacja, automatyzuje wstępne skanowanie rynku; skraca czas cyklu, dostarcza statystyki i raporty wspierające podejmowanie decyzji; cele obejmują widoczność ryzyka w kontekstach geopolitycznych, ograniczenia zakresu, wskaźniki materiałowe; samouczące się modele poprawiają klasyfikację dokumentów w czasie; wyznaczeni właściciele otrzymują gotowe do użycia informacje; umożliwia zespołom tworzenie playbooków; metryki fali kwietniowej wykazują poprawę w zakresie pokrycia dostawców i czasu odpowiedzi; ogólna niezawodność.
• Kontraktowanie: obejmuje ekstrakcję klauzul z dokumentów opartą na GenAI; porównywanie warunków między dostawcami; symulacje negocjacji; automatyczne tworzenie standardowych warunków; wyznaczeni recenzenci działają po kliknięciu; ciągłość szablonów w kontraktach; statystyki śledzą szybkość zamknięcia; zakres obejmuje ograniczanie ryzyka, mechanizmy cenowe, definicje poziomów usług; kwietniowe benchmarki wskazują na szybsze zamykanie kontraktów, mniejszą liczbę poprawek.
• Zarządzanie relacjami z dostawcami: GenAI umożliwia ciągłe monitorowanie wydajności w oparciu o faktury, dostawy, wskaźniki jakości; automatyzuje alerty; klasyfikuje sygnały w kategorie ryzyka; tworzy zadania kontrolne; umożliwia wyznaczonym menedżerom przegląd za pomocą interaktywnych pulpitów; istotne są terminowość dostaw, wskaźniki wadliwości, koszt jakości, zrównoważony rozwój; pytania zadawane przez liderów kształtują zarządzanie; niektóre systemy zarządzania wymagają identyfikowalności; scenariusze warunkowe wspierają samouczenie i udoskonalenia; to, co należy śledzić, kieruje przepływem pracy; kwietniowe raporty podkreślają trendy u tych samych dostawców, poprawiając ciągłość; fala adopcji przyspiesza.

Gotowość danych: czego potrzebują zespoły ds. zamówień, aby sztuczna inteligencja odniosła sukces

Rekomendacja: wdrożyć ujednolicony framework zarządzania danymi; zautomatyzować kontrole jakości; zdefiniować jasną własność danych; zintegrować z codziennymi przepływami pracy; umożliwić rejestrację zbiorów danych; śledzić pochodzenie; potwierdzić proweniencję. Dostarczyć przykłady reguł jakości, które będą wytycznymi dla stosowanych kontroli; pochodzenie danych staje się identyfikowalne; automatyzacja metadanych prowadzi do automatycznej pewności; rozumowanie o pochodzeniu staje się dość proste; w przypadku problemów, wracamy do sprawdzenia proweniencji. Ukryte luki wychodzą na jaw; nudne obowiązki związane z danymi stają się zautomatyzowanymi strumieniami; generowanie zaufanych danych zwiększa pewność; są gotowi na globalne rozwiązania; wymagają ograniczenia ryzyka; gotowość danych odblokowuje wszystko; zarejestruj się, aby prowadzić bieżący pomiar. Aby ograniczyć ryzyko, wdróż kontrole. Ten framework skraca czas cyklu, umożliwiając szybkie eksperymentowanie.

Przeprowadź praktyczną inwentaryzację według domeny: dane dostawcy; dane umowy; dane dotyczące wydatków; wskaźniki wydajności; odnieś się do istniejących taksonomii; dostosuj się do globalnych standardów, które działają w różnych regionach. Zdefiniuj jakość; ustal cele kompletności; ustanów 5-7 reguł jakości danych; monitoruj postęp za pomocą pojedynczego rejestru; zapewnij w pełni obserwowalną linię pochodzenia danych; ustaw automatyczne alerty o naruszeniach; gdy dane nie spełniają progów, uruchamiaj procesy naprawcze; może wymagać eskalacji do właścicieli.

Ustanowić role zarządzania; zdefiniować umowy SLA; wyznaczyć administratorów danych; desygnować właścicieli; powołać inżynierów danych; włączyć te role do przepływów pracy; uwzględnić kwartalne przeglądy; weryfikować za pomocą metryk; zdefiniować powtarzalny proces pozyskiwania danych w zespołach.

Zarządzanie, Ryzyko i Zgodność w Procesie Procure-to-Pay Opartym na AI

Ustanowić centralne ramy polityki dla operacji p2p opartych na sztucznej inteligencji; przypisać kierownikom liniowym odpowiedzialność za jakość danych i wydajność modeli; wdrożyć formalne punkty kontroli przed automatycznym wdrażaniem decyzji; uwzględnić monitorowanie przez maszyny wykonujące rutynowe kontrole, coś w rodzaju automatycznych alertów o anomaliach.

Szczegóły dotyczące zarządzania danymi: kontrole jakości danych; pochodzenie; kontrole prywatności; zasady retencji; mechanizmy kontroli dostępu; obecne zasady wymagają szyfrowania danych w spoczynku; szyfrowania danych w transmisji; regularnych ocen wpływu na prywatność.

Zarządzanie modelami wymusza wersjonowanie; bramki ewaluacyjne; cele wydajności; środki zapewniające odtwarzalność; ocenę ryzyka; Dorota przewodzi temu z jasną wizją; zakres odpowiedzialności obejmuje administratorów danych, inżynierów ML i menedżerów liniowych sprawujących nadzór.

Kanały zarządzania ryzykiem: ryzyko operacyjne wynikające z automatyzacji; dryf danych; ryzyko związane z dostawcami; ryzyko związane z podmiotami zewnętrznymi; narażenie na regulacje prawne; procedury postępowania z incydentami; ścieżki eskalacji.

Kontrole zgodności: ścieżki audytu; zgodność z polityką; oceny ryzyka stron trzecich; prawa do prywatności danych; procesy rozwiązywania sporów; szablony raportowania regulacyjnego; audyty zewnętrzne.

Mierzalne cele wynikowe: skrócenie czasu cyklu; zmniejszenie wskaźnika błędów; obniżenie kosztu za fakturę; bieżące wdrożenia zapewniają solidne metryki; według doniesień, typowy wzrost w cyklach przetwarzania, przy wdrożonych mechanizmach kontrolnych, wynosi od 15 do 30 procent.

Wskazówki dotyczące wdrożenia: rozpocząć od pilotażowego programu z ograniczoną pulą dostawców; po walidacji rozszerzyć na całe sieci; ustanowić kwartalne przeglądy; stopniowo zwiększać zasięg; dostosować do aktualnych oczekiwań regulacyjnych; zachować identyfikowalność.

Inteligentne monitorowanie: alerty pogodowe w przypadku zmieniających się wymagań; automatyczna ocena ryzyka; cykle ewaluacji; wnioski z wcześniejszych inicjatyw prowadzonych przez dorma dorota stanowią podstawę przyszłych działań; zapewnienie szkoleń dla personelu wykonującego czynności.

Mierzenie ROI i wartości: KPI dla inicjatyw związanych z zakupem AI

Uruchom 90-dniowy sprint KPI, skupiony na trzech metrykach: oszczędności kosztów; skrócenie czasu cyklu; podniesienie jakości danych. Włącz śledzenie ROI poprzez budowę zintegrowanej warstwy danych, która konsoliduje dane wejściowe z istniejących systemów ERP, płatności, bazy danych dostawców i modeli opartych na sztucznej inteligencji. Ujawnij wnioski poprzez ujednoliconą warstwę raportowania; postęp staje się widoczny z każdym kliknięciem.

Należy zdefiniować wskaźniki przed rozpoczęciem jakichkolwiek pilotaży; pytania zadawane przez kadrę kierowniczą dotyczą wymiernych korzyści; sugerowane cele: 6–12% oszczędności kosztów na wynegocjowanych wydatkach; skrócenie czasu realizacji od zamówienia do płatności o 40–60%; dokładność automatycznej klasyfikacji powyżej 95%. Skonsolidowany widok powstaje z połączenia istniejących źródeł danych; wykorzystanie klasyfikatorów opartych na sztucznej inteligencji; nienadzorowane sygnały do wykrywania anomalii.

Architektura pomiarowa opiera się na rozszerzeniu obecnego stosu raportowania; analityka powierzchniowa poprzez panel klikalny. Wykorzystaj taksonomie od Google do wzbogacenia klasyfikacji dostawców; utrzymuj dynamiczną bazę wiedzy; poprawa jakości śledzona za pomocą metryk powierzchniowych.

Studia przypadków ilustrują wpływ: 1) integracja rozszerzenia opartego na sztucznej inteligencji skróciła czas wdrażania dostawców o 45% w ciągu 90 dni; 2) automatyczne dopasowywanie zredukowało ręczną weryfikację o 60% w cyklach płatności; 3) scoring ryzyka wcześniej identyfikował dostawców wysokiego ryzyka, obniżając narażenie na zakłócenia o 30%.

Nadzór musi konsolidować metryki w jednym panelu; wdrażać silnik reguł; włączać moduły rozszerzeń; utrzymywać jakość danych; dokumentować wyniki w sprawach; wyciągnięte wnioski.

W kontekście globalnym: globalne firmy zmodernizowały operacje poprzez transgraniczną harmonizację danych dostawców; przepływy oparte na sztucznej inteligencji usprawniają cykle, zgodność i decyzje.

Następne kroki: przeprowadzić trzy pilotaże; skonsolidować wiedzę; rozszerzyć na dodatkowe kategorie; wykorzystać istniejące taksonomie; rozszerzenie na raportowanie; zaplanować kwartalne aktualizacje definicji KPI.

Od Pilota do Skali: Plan Wdrożenia GenAI Krok po Kroku

Zacznij od jednego, wąsko zakrojonego przypadku użycia, który w ciągu 90 dni przyniesie mierzalny wzrost finansowy. Po prostu zabezpiecz dostęp do przechowywanych danych z trzech podstawowych źródeł i zdefiniuj docelową metrykę, taką jak redukcja czasu cyklu o 15% lub oszczędności rzędu 12%. Udostępnij 2–3 instancje modelu do testowania i szybkiego wycofania.

Wprowadź dyrektywę dotyczącą zarządzania, która wyznacza właścicieli danych i tworzy międzyfunkcyjną organizację nadzorującą jakość danych, ryzyko i zachowanie modelu. Takie podejście wymaga współdziałania zainteresowanych stron i jasnych ścieżek eskalacji. Wymagaj aktualizowanej dokumentacji wejść, wyjść i działań wykonywanych przez system.

Zastosuj architekturę trójwarstwową: rdzeniowe inteligentne modele, adaptery domeny i punkty rozszerzeń do istniejących usług. Wykorzystuj względnie izolowane środowiska dla wrażliwych zadań i publiczne instancje dla zadań ogólnych. Utrzymuj wersjonowanie promptów, bibliotek promptów i przechowywanych konfiguracji, aby wspierać powtarzalność wyników.

Skonsoliduj dane z systemów ERP, CRM i repozytoriów treści; oczyść pola, ustandaryzuj jednostki i ustal pochodzenie danych. Zbuduj bibliotekę podpowiedzi zawierającą podpowiedzi oparte na rolach i przechowywane szablony. Dołącz mapę danych pokazującą, jak każdy fakt przemieszcza się podczas rozmów z dostawcami i użytkownikami wewnętrznymi.

Zebrać zespół z wiedzą specjalistyczną w zakresie operacji, finansów i ryzyka, kierowany przez właściciela w organizacji. Ustanowić dyrektywę dotyczącą prywatności, postępowania z danymi i zaangażowania zewnętrznego. Wdrożyć cotygodniową pętlę informacji zwrotnej, aby przekształcić rozmowy w konkretne działania. Unikać niekonwencjonalnych wdrożeń poprzez egzekwowanie zabezpieczeń i ścieżek eskalacji.

Harmonogram wdrożenia: pilotaż w tygodniach 1–4, skalowanie do dwóch kolejnych obszarów w tygodniach 5–8, rozszerzenie na zespoły regionalne w tygodniach 9–12. Pomiar trzech metryk: skrócenie czasu cyklu, dokładność reakcji dostawców i oszczędności zrealizowane na transakcję. Docelowo zwrot z inwestycji na poziomie 1,5–2,0x w ciągu sześciu do dziewięciu miesięcy.

Uwidocznij koszty, śledząc sesje, wzrost przestrzeni dyskowej dla promptów i wywołania API w różnych instancjach. Zastosuj model płatności za wykorzystanie z kwartalnym limitem, aby zapobiec nadmiernym wydatkom; powiąż wpływ finansowy z konkretnymi wynikami i ustanów kwartalny przegląd w celu dostosowania celów i planów rozszerzenia.

Kontrole bezpieczeństwa: szyfrowanie danych w tranzycie i w spoczynku, dostęp oparty na rolach oraz dzienniki audytów. Określ okna retencji i reguły czyszczenia; zapewnij zgodność z polityką. Stwórz rejestr ryzyka i przypisz właścicieli do szybkiego usuwania problemów w razie potrzeby, w trybie reaktywnym.

Po ustabilizowaniu się wyników stwórz scentralizowany wzorzec udostępniania wiedzy i upewnij się, że każdy szablon zawiera pola ryzyka, kosztów i wyników, aby ustandaryzować sposób wychwytywania wartości. Używaj centralnego repozytorium usług i ofert podczas rozmów z dostawcami; gdy lekcja ma zastosowanie, stwórz rozszerzenie wielokrotnego użytku dla podobnych przepływów pracy. Utrzymuj unikalną wartość poprzez dostosowywanie podpowiedzi do funkcji w ramach wspólnych ram zarządzania.

Utrzymywać przyszłościową wizję, która podkreśla unikalne możliwości i skalowalny wpływ. Rejestrować bieżące opinie, pozostawać w zgodzie ze strategicznymi celami organizacji i stale rozwijać zestaw usług wchodzących w skład pakietu GenAI. Angażować liderów z każdej domeny, aby zapewnić spójność z możliwościami strategicznymi i doprecyzować ofertę, która przyspiesza urzeczywistnianie wartości.