Logistika i nabava sastoje se od dugog lanca zadataka: od prepoznavanja da je nešto potrebno, preko pregovaranja s dobavljačima, do obrade računa koji na kraju stigne. Unutar naše taksonomije u ovu domenu spada 62 zadatka. Nije svaki zadatak jednako pogodan za automatizaciju. Obrazac postaje jasan čim pogledate što zadatak zahtijeva: fiksna pravila i strukturirane podatke, ili prosudbu, pregovaranje i odgovornost.
Zadaci koji su najperspektivniji za potpuno preuzimanje imaju jedno zajedničko: temelje se na usporedivim, strukturiranim informacijama i slijede fiksnu proceduru bez mnogo iznimaka.
Provjera potvrde narudžbe dobar je primjer za to. Usporedba potvrde narudžbe s izvornom narudžbom po cijeni, količini i roku isporuke svodi se na stavljanje podataka jednih pored drugih. Nema pregovaranja, nema procjene rizika, samo provjere odstupanja.
I praćenje i nadzor statusa narudžbe spada u ovu kategoriju. Sustavno praćenje otvorenih narudžbi i automatsko provjeravanje kod dobavljača kada je rok isporuke ugrožen, ponavljajući je posao koji se temelji na podacima i fiksnim okidačima.
Obrada nabavnih računa, u srži usklađivanje računa, narudžbe i primke, također se dobro automatizira sve dok se ta tri dokumenta podudaraju. Razlog zašto su ovi zadaci prenosivi uvijek je isti: prostor za odlučivanje je malen, a ulazni podaci su strukturirani.
Veća skupina zadataka kombinira dio koji AI dobro može pripremiti s dijelom u kojem čovjek mora odvagnuti, odobriti ili odbiti. To nije zato što tehnologija ne dostaje, nego zato što ishod zahtijeva prosudbu koja izlazi izvan okvira podataka.
Traženje i uspoređivanje ponuda rječit je primjer za to. AI bez problema može usporediti cijene, uvjete i rokove isporuke te dati prijedlog. No konačan izbor često uzima u obzir i mekše čimbenike, poput odnosa s dobavljačem ili strateških razmatranja, a to zahtijeva čovjeka koji preporuku odobrava ili odbija s obrazloženjem.
Ocjenjivanje uspješnosti dobavljača spada u istu kategoriju. Prikupljanje i sažimanje podataka o roku isporuke, kvaliteti i pritužbama dobro se automatizira. Prosudba o tome što to znači za odnos, i je li potrebna reakcija, ostaje na čovjeku.
Istraživanje odstupanja u cijenama velikim se dijelom može automatski otkriti i pripremiti, no stvarno rješavanje s dobavljačem često zahtijeva razgovor i prosudbu koju AI ne može samostalno dovršiti.
Kod zadataka u ovoj kategoriji posebno je važno unaprijed utvrditi tko daje odobrenje i na temelju čega, posebice kada je riječ o automatiziranoj ocjeni dobavljača ili uspješnosti. To se dotiče načina na koji se primjenjuje AI visokog rizika na radnom mjestu, i dobro je znati da za to vrijede posebni zakonski zahtjevi.
Treća skupina zadataka, u sadašnjem stanju tehnologije, ostaje ljudski posao. To su zadaci u kojima su pregovaranje, upravljanje odnosima i odgovornost za dugoročnu suradnju u središtu.
Odabir dobavljača ovdje je najjasniji primjer. Izbor dobavljača za veći nalog ili dugoročni ugovor uzima u obzir cijenu i kvalitetu, ali i povjerenje, stratešku ovisnost i spremnost na prilagodbu kod budućih problema. To je odluka s posljedicama koje nadilaze ono što se može zabilježiti u podacima.
Pregovaranje o nabavnim cijenama jednako tako ostaje ljudski posao. Pregovaranje je dinamičan proces u kojem ton, trenutak i uzajamno razumijevanje interesa igraju ulogu. To se ne može uhvatiti u fiksnu skriptu.
I sastavljanje nabavnog ugovora, unatoč tome što se dijelovi mogu podržati standardnim klauzulama, na kraju zahtijeva pravnika ili nabavljača koji sagledava rizike za vlastitu organizaciju i preuzima odgovornost za dogovore koji dolaze na papir.
Cjelokupna slika ovih 62 zadatka pokazuje da je administrativni i kontrolni dio logističkog lanca najperspektivniji za preuzimanje od strane AI-ja, da procjenjivački posao često zahtijeva prijelazni oblik s nadzorom, te da sve što se svodi na pregovaranje, biranje ili preuzimanje odgovornosti ostaje na čovjeku. To nije fiksan postotak po odjelu; ovisi o tome kako je vaš proces nabave uređen, koliko dobavljača imate i koliko su vaši ugovori već standardizirani.
Kada razmišljate o drugačijoj podjeli zadataka između čovjeka i AI-ja, relevantno je provjeriti kada je radničko vijeće nadležno, posebice ako promjena ima posljedice za funkcije ili načine rada u odjelu. Također, način na koji se obrađuju podaci o dobavljačima i osobni podaci kontakt osoba dotiče se GDPR-a kod automatizacije zadataka. Ovaj članak opisuje koji se posao može automatizirati; nije podloga za odluke o osoblju, i ne zamjenjuje vlastitu pravnu provjeru.
Logistika i nabava uostalom nisu odvojeni od drugih odjela: tko prati razine zaliha i rokove isporuke, često usko surađuje s planiranjem, pa stoga može biti korisno pročitati i koji posao AI može preuzeti u planiranju.
Ovaj pregled pokazuje obrazac, ali svaka organizacija ima svoju vlastitu kombinaciju zadataka, sustava i dobavljača. Želite li znati kako se to odražava na vašu vlastitu situaciju, možete ispuniti besplatni quickscan tvrtke ftetoai: dvanaest pitanja, bez potrebe za računom, koja daju naznaku koji se dio sati u vašem profilu danas može prepustiti AI-ju. Opsežniji radni sken koji dublje ulazi na razinu zadataka još je u razvoju; on trenutačno još ne postoji, i to radije iskreno priopćavamo nego da ga već nudimo.
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.