Logistika ir pirkimai susideda iš ilgos užduočių grandinės: nuo pastebėjimo, kad kažko reikia, iki derybų su tiekėjais, iki galiausiai gautos sąskaitos apdorojimo. Mūsų taksonomijoje šioje srityje yra 62 užduotys. Ne kiekviena užduotis vienodai tinka automatizavimui. Modelis tampa aiškus, kai pažvelgiate, ko užduotis reikalauja: fiksuotų taisyklių ir struktūrizuotų duomenų, ar vertinimo, derybų ir atsakomybės.
Užduotys, kurios turi didžiausią potencialą visiškam perėmimui, turi vieną bendrą bruožą: jos pagrįstos panašia, struktūrizuota informacija ir vyksta pagal fiksuotą procedūrą su nedaug išimčių.
Užsakymo patvirtinimo tikrinimas yra geras šio pavyzdys. Užsakymo patvirtinimo palyginimas su pradiniu užsakymu pagal kainą, kiekį ir pristatymo terminą – tai duomenų sugretinimo klausimas. Nėra derybų, nėra rizikos vertinimo, tik nukrypimų patikra.
Taip pat užsakymo statuso stebėjimas ir tolesnis vykdymas patenka į šią kategoriją. Sistemingas neįvykdytų užsakymų stebėjimas ir automatinis pasiteiravimas tiekėjų, kai pristatymo terminui kyla pavojus, yra pasikartojantis darbas, paremtas duomenimis ir fiksuotais trigeriais.
Pirkimo sąskaitų faktūrų apdorojimas, iš esmės sąskaitos, užsakymo ir gavimo dokumento sutikrinimas, taip pat gerai automatizuojamas, kol trys dokumentai sutampa. Priežastis, kodėl šios užduotys perduodamos, visada ta pati: sprendimų priėmimo laisvė yra nedidelė, o įvesties duomenys yra struktūrizuoti.
Didesnė užduočių grupė sujungia dalį, kurią AI gali gerai paruošti, su dalimi, kurioje žmogus turi įvertinti, patvirtinti arba atmesti. Tai ne dėl to, kad technologijai kažko trūksta, bet dėl to, kad rezultatas reikalauja vertinimo, kuris išeina už duomenų ribų.
Pasiūlymų prašymas ir palyginimas yra ryškus šios kategorijos pavyzdys. AI gali be didesnio vargo sugretinti kainas, sąlygas ir pristatymo terminus ir pateikti pasiūlymą. Bet galutinis pasirinkimas dažnai atsižvelgia ir į švelnesnius veiksnius, tokius kaip santykiai su tiekėju ar strateginiai svarstymai, o tam reikia žmogaus, kuris patvirtina arba atmeta rekomendaciją, nurodydamas priežastį.
Tiekėjų veiklos vertinimas patenka į tą pačią kategoriją. Duomenų apie pristatymo terminus, kokybę ir skundus rinkimas ir apibendrinimas puikiai automatizuojamas. Sprendimas, ką tai reiškia santykiams ir ar reikia veiksmų, išlieka žmogui.
Kainų nuokrypių tyrimas didžiąja dalimi gali būti automatiškai aptinkamas ir iš anksto surūšiuotas, tačiau faktinis problemos sprendimas su tiekėju dažnai reikalauja pokalbio ir sprendimo, kurio AI negali savarankiškai priimti.
Užduotyse, kurios patenka į šią kategoriją, ypač svarbu iš anksto nustatyti, kas duoda patvirtinimą ir kokiu pagrindu, ypač kai kalbama apie automatizuotą tiekėjų ar veiklos vertinimą. Tai susiję su tuo, kaip didelės rizikos AI darbo vietoje yra taikoma, ir naudinga žinoti, kad tam taikomi savi teisiniai reikalavimai.
Trečia užduočių grupė, esant dabartinei technologijos raidai, išlieka žmonių darbu. Tai užduotys, kuriose svarbiausią vaidmenį atlieka derybos, santykių valdymas ir atsakomybė už ilgalaikį bendradarbiavimą.
Tiekėjo pasirinkimas yra aiškiausias šios kategorijos pavyzdys. Renkantis tiekėją didesniam užsakymui ar ilgalaikei sutarčiai, atsižvelgiama į kainą ir kokybę, bet taip pat į pasitikėjimą, strateginę priklausomybę ir norą prisitaikyti prie būsimų problemų. Tai sprendimas su pasekmėmis, kurios apima daugiau nei tai, kas gali būti fiksuota duomenyse.
Pirkimo kainų derybos taip pat išlieka žmonių darbu. Derybos yra dinamiškas procesas, kuriame svarbų vaidmenį atlieka tonas, laikas ir abipusis interesų supratimas. Tai neįmanoma sutalpinti į fiksuotą scenarijų.
Taip pat pirkimo sutarties sudarymas, nepaisant to, kad kai kurias jos dalis gali paremti standartinės sąlygos, galiausiai reikalauja teisininko ar pirkimų specialisto, kuris apžvelgia rizikas savo organizacijai ir prisiima atsakomybę už sutartus susitarimus.
Bendras šių 62 užduočių vaizdas rodo, kad administracinė ir kontrolės dalis logistikos grandinėje turi didžiausią potencialą būti perimta AI, kad vertinamajam darbui dažnai reikia tarpinės formos su priežiūra, ir kad visa, kas susiveda į derybas, pasirinkimą ar atsakomybės prisiėmimą, išlieka žmogui. Tai nėra fiksuotas procentas kiekvienam skyriui; tai priklauso nuo to, kaip organizuotas jūsų pirkimų procesas, kiek tiekėjų turite ir kiek standartizuotos jau yra jūsų sutartys.
Svarstant kitaip paskirstyti užduotis tarp žmogaus ir AI, verta patikrinti, kada tai priklauso darbo tarybos kompetencijai, ypač jei pokytis turi įtakos pareigoms ar darbo metodams skyriuje. Taip pat tai, kaip tvarkomi tiekėjų duomenys ir asmens duomenys apie kontaktinius asmenis, susiję su BDAR taikymu automatizuojant užduotis. Šiame straipsnyje aprašoma, koks darbas tinka automatizavimui; jis nėra pagrindas sprendimams dėl personalo ir nepakeičia savo teisinio patikrinimo.
Logistika ir pirkimai, be kita ko, nėra atskirti nuo kitų skyrių: tas, kas stebi atsargų lygį ir pristatymo terminus, dažnai glaudžiai bendradarbiauja su planavimu, todėl gali būti naudinga paskaityti ir kokį darbą planavime gali perimti AI.
Ši apžvalga parodo modelį, bet kiekviena organizacija turi savo unikalų užduočių, sistemų ir tiekėjų derinį. Jei norite sužinoti, kaip tai atrodytų jūsų konkrečiu atveju, galite užpildyti nemokamą ftetoai greitąją apžvalgą (quickscan): dvylika klausimų, be paskyros, kurie parodo, kokią dalį valandų jūsų profilyje šiandien gali perimti AI. Išsamesnė darbo apžvalga, kuri giliau analizuoja užduočių lygį, dar kuriama; šiuo metu jos nėra, ir mums geriau tai sąžiningai pasakyti, nei jau siūlyti ją.
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.