Снабдяването се състои от дълга верига от задачи: от установяване, че нещо е необходимо, до преговори, поръчване, получаване и фактуриране. Някои от тези задачи са до голяма степен административни и следват фиксиран модел. Други изискват преценка, усет за отношения или баланс, който не може да се улови в правила. Нашата таксономия наброява 62 задачи в тази област, разделени в три категории. Тази статия показва модела: кой вид работа къде попада и защо.
Задачите, които AI на практика може да изпълнява самостоятелно, обикновено имат две характеристики: входните данни са структурирани и има ясен, проверим правилен отговор. Помислете за проверка на потвърждение на поръчка. Цената, количеството и срокът на доставка в потвърждението се сравняват с това, което е поръчано, и отклонение може обективно да се установи. Не е необходимо пространство за интерпретация.
Същото важи и за поставяне на поръчка при доставчик, веднага щом заявка за покупка е одобрена. Преобразуването на одобрена заявка в официална поръчка е въпрос на правилно пренасяне на данни в правилната система и формат, а не на преценка.
Също и обработка на фактури за покупки до голяма степен попада тук: съпоставянето на фактура, поръчка и разписка за получаване е трипосочно сравнение с фиксирани критерии. Докато документите са цифрови и четими, това е задача, при която системата съпоставя по-бързо и по-последователно, отколкото човек би го направил ръчно. Общото за тези задачи е, че източникът на истина вече е фиксиран в други системи: поръчката, заявката, договорът. AI сравнява и обработва, не измисля нищо.
Най-голямата група задачи в отдела по снабдяване съчетава предложение от AI с човешка преценка, която одобрява или отхвърля, с обосновка. Това е различно разпределение на работата от пълно поемане: системата извършва първия удар, човекът носи отговорността за решението.
Заявяване и сравняване на оферти е добър пример тук. Система може лесно да постави офертите една до друга по цена, условия и срок на доставка, и този преглед е ценен. Но кой доставчик най-добре пасва на ситуацията зависи и от неща, които не винаги са в офертата: предишен опит, стратегическо значение, готовност за поемане на риск. Този баланс изисква човек, който може да одобри или отхвърли резултата.
Разследване на ценови отклонения също попада в тази категория. Система може да сигнализира, че цената по фактурата се отклонява от договорената цена и дори да предложи вероятна причина. Но реалното разрешаване с доставчика и въпросът дали отклонението е приемливо, остава преценка, която трябва да направи някой с познания за отношенията и договора.
Също и оценяване на резултатите на доставчиците принадлежи тук. Данните за срок на доставка, качество и оплаквания се събират и обобщават добре, но преценката какво това означава за продължението на отношенията е решение с последствия, което човек трябва да може да обоснове. Тази категория е на практика най-голямата, защото снабдяването е област, в която числата дават индикация, но не разказват цялата история.
Трета група задачи не се поддава на поемане, дори с надзор, защото същността на работата се върти около убеждаване, изграждане на доверие или вземане на решение с дългосрочни последствия, което не следва само от данните.
Преговаряне на цени за покупки е най-ясният пример. Преговарянето е динамичен, социален процес, в който тонът, времето и взаимното доверие са поне толкова важни, колкото цифрите. AI система може да предостави входни данни, но да води самия разговор е нещо различно.
Избор на доставчик за важен или дългосрочен договор също остава работа за хора, особено когато изборът надхвърля цената и срока на доставка. Стратегическата зависимост, репутационният риск и качеството на дългосрочното сътрудничество са фактори, които трудно се поддават на количествено измерване.
Освен това въвеждането на нов доставчик остава задача, при която е необходим човешки контрол върху данните за съответствие и плащане, именно защото грешките тук носят финансов риск. Това се свързва с по-широка тема: когато използването на AI засяга решения за това кой изпълнява работата или как е устроена организацията, за това важат собствени законови изисквания, както може да се прочете и в Регламентът за AI и вашите служители.
Това, което разделя трите категории, не е сложността на задачата сама по себе си, а естеството на решението, което се крие в нея. Сравняване, съпоставяне и поемане на вече фиксирани данни е подходящо за пълна автоматизация. Оценяването въз основа на множество, отчасти меки критерии изисква надзор. Убеждаването, преговарянето и стратегическият избор остават работа за хора. Този модел не е уникален за снабдяването: при каква работа може да поеме AI в логистиката и при задачите по човешки ресурси, както е описано в каква работа може да поеме AI в отдела по човешки ресурси, се повтаря същото трипосочно деление: структурирана работа в категория 1, оценъчна работа в категория 2, работа, свързана с отношения и решения, в категория 3.
Колко часа точно се освобождават, зависи силно от размера на отдела по снабдяване, вече свързаните системи и броя на доставчиците и договорите. За това не може да се даде общ процент без да се познава конкретната ситуация.
Разделението в тази статия показва модела, не точната ситуация във вашия собствен отдел по снабдяване. За първоначална индикация има безплатния quickscan на ftetoai: дванадесет въпроса, без акаунт, с индикация коя част от часовете във вашия профил може да бъде поета от AI днес. Пълният работен скенер, който навлиза по-дълбоко в конкретни задачи и процеси, все още е в процес на разработка; все още не можем да го предложим тук, но можем да го обявим веднага щом стане наличен.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.