Tools voor kunstmatige intelligentie (AI) veranderen de manier waarop inkoopteams omgaan met gegevens, omgaan met leveranciers en beslissingen nemen. AI is meer dan alleen een trend en biedt nu een belangrijke hefboom om concurrerend te blijven in een steeds veranderende markt. Zowel kleine en middelgrote ondernemingen (mkb) als grote ondernemingen kunnen profiteren van het gebruik van AI in het inkoopproces. In dit artikel verkennen we de principes van AI bij de inkoop, inclusief voordelen, mogelijkheden, implementatie en use cases.

Kernpunten

• AI-inkoop betekent het gebruik van technologieën voor kunstmatige intelligentie (AI) om de dagelijkse taken van een inkoopteam te vergemakkelijken. AI kan content genereren, gegevens analyseren, vastgestelde processen automatiseren en gebruikers assisteren bij taken die onderworpen blijven aan de controles en beoordelingen van de onderneming.
  
• AI-inkoop kan ondernemingen helpen bij het zoeken naar leveranciers, het opstellen van offerteaanvragen (RFP's), het automatiseren van de factuurverwerking en het bieden van betere voorspellingen van inkoopvraag, risico's en uitgaven.
  
• Enkele van de mogelijke voordelen van AI zijn aanzienlijke tijdsbesparingen, lagere kosten, minder fouten, nauwkeurigere voorspellingen en inkoopbeheer met behulp van betrouwbare gegevens.
  
• Voor de beste resultaten moet de onderliggende dataset vrij zijn van fouten en moeten de AI-tools compatibel zijn met de bestaande tools van de onderneming. Het is belangrijk om teams te trainen en om de prestaties van AI-tools voortdurend te evalueren.
  

Wat is AI-inkoop?

AI-inkoop verwijst naar de integratie van kunstmatige intelligentie in de inkoop om te helpen bij taken zoals leveranciersonderzoek, documentanalyse, prognoses en kostenbeheer. AI kan inkoopmanagers helpen acties efficiënter uit te voeren en tegelijkertijd nauwkeurigere voorspellingen en analyses te bieden als basis voor de strategie.

Momenteel zijn de belangrijkste technologieën die worden gebruikt generatieve AI, machine-learning (ML), robotic process automation (RPA), natural language processing (NLP) en, meer recentelijk, agentic AI. Volgens een onderzoek van Amazon Business is 98% van de inkoopteams in Frankrijk geïnteresseerd in investeringen in AI-technologieën.

Wat kan AI doen?

Meestal kan AI content genereren, grote hoeveelheden gegevens analyseren, repetitieve taken automatiseren, belangrijke gegevens uit documenten extraheren en helpen bij gedefinieerde taken die zijn goedgekeurd en gevalideerd door de onderneming.

Generatieve AI wordt vaak gebruikt om content te creëren, van tekst tot afbeeldingen tot video's. Het kan ondernemingen helpen duidelijke berichten op te stellen voor leveranciers, wat de communicatie tussen de twee partijen kan verbeteren. Machine-learning kan grote hoeveelheden gegevens analyseren, patronen detecteren en de informatie gebruiken om voorspellingen te doen.

RPA kan repetitieve taken snel uitvoeren. Het kan de verwerking van bestellingen en gegevensinvoer versnellen en het kan bestelformulieren invullen zonder handmatige tussenkomst.

NLP kan machines helpen content te lezen die is geschreven door mensen. Het kan belangrijke gegevens extraheren, zoals belangrijke voorwaarden en clausules in een contract, en informatie samenvatten voor gebruikers.

Ten slotte kan agentic AI semi-autonoom interacteren namens een gebruiker, binnen de vastgestelde limieten en de verstrekte instructies. Bij inkoop kunnen AI-agenten helpen met taken zoals het opstellen van inkooporders, het bijwerken van leveranciersrecords, het identificeren van potentiële voorraadtekorten en het voorbereiden van verlengingsworkflows voor menselijke controle en goedkeuring.

Hoe wordt AI gebruikt bij inkoop?

AI wordt voornamelijk gebruikt om het inkoopproces flexibeler, efficiënter en concurrerender te maken. Het kan inkoopmanagers helpen bij het kiezen van de juiste leveranciers, het genereren en analyseren van contracten, het verbeteren van voorspellingen van vraag en risico, en het verlagen van kosten.

Leveranciers zoeken

AI kan helpen bij het zoeken en prekwalificeren van leveranciers door naar alle criteria te kijken (bijv. prijzen, producten, productiecapaciteiten, certificeringen, reputatie) en een lijst met potentiële partners te genereren. Dit bespaart managers lange handmatige zoekopdrachten.

Content schrijven en belangrijke documenten analyseren

Met AI kunnen ondernemingen gemakkelijker e-mails, offerteaanvragen (RFP's), inkooporders en contractclausules schrijven. Het kan ondernemingen ook helpen om contracten en facturen te evalueren, belangrijke informatie te extraheren en gebruikers te waarschuwen voor afwijkingen.

Relaties met leveranciers beheren

Ondernemingen kunnen AI gebruiken in hun relaties met leveranciers. Het kan helpen bij het automatiseren van end-to-end inkoopprocessen, door facturen te controleren aan de hand van inkooporders, boekhouding te automatiseren, de naleving van wettelijke vereisten te verifiëren en betalingen te plannen.

Vraag voorspellen

AI kan helpen bij het analyseren van aankoopgeschiedenis, economische omgevingen, weer, geopolitieke gebeurtenissen en seizoensinvloeden om bruikbare aanbevelingen en voorspellingen te genereren. Ondernemingen kunnen deze gedetailleerde rapporten gebruiken om beter te anticiperen op huidige en toekomstige behoeften, te navigeren door mogelijke veranderingen en voorraadniveaus te optimaliseren.

Leveranciersrisico's analyseren

AI kan worden gebruikt om de kwaliteit en betrouwbaarheid van leveranciers in realtime te evalueren door te kijken naar factoren die van invloed kunnen zijn op de toeleveringsketen. Het kan ook helpen bij het voorspellen van vertragingen, waardoor ondernemingen hun inkoopstrategieën kunnen aanpassen en mogelijk tekorten en financiële verliezen kunnen voorkomen.

Kosten beheersen

AI-tools kunnen meer inzicht bieden in de liquiditeit van een onderneming. Ze kunnen uitgaven analyseren, wat de onderneming helpt om strategische beslissingen te nemen op basis van de gegevens.

Wat zijn de voordelen van AI bij inkoop?

Ondernemingen die AI integreren in het inkoopproces kunnen een toename in operationele efficiëntie zien. Dit is wat AI concreet kan bieden:

• Aanzienlijke tijdsbesparing: AI kan langdurige handmatige processen overnemen, waardoor inkoopteams zich op belangrijkere projecten kunnen richten.
  
• Minder fouten en lagere kosten: AI kan snel duplicaties en afwijkingen detecteren en gebruikers waarschuwen voor onnodige uitgaven.
  
• Weloverwogen besluitvorming: AI-analyses kunnen ondernemingen helpen leveranciers te kiezen, geld te besparen en betere contracten te onderhandelen.
  
• Mogelijkheden om te groeien: AI kan ondernemingen in staat stellen om te groeien zonder in te leveren op efficiëntie of kwaliteit.
  
• Verminderde risico's: AI kan nauwkeurigere voorspellingen doen, wat een onderneming kan helpen haar veerkracht te verbeteren en zich te wapenen tegen onverwachte gebeurtenissen.
  

Wat zijn de nadelen?

Ondanks de voordelen is AI niet onfeilbaar. Het kan altijd fouten maken, vooral als databases onnauwkeurig zijn of onverwachte resultaten genereren. Daarom is het belangrijk om AI-tools goed in de gaten te houden. Teams moeten in staat zijn kwaliteitsproblemen te herkennen en te corrigeren. Het is ook noodzakelijk om tools te kiezen die gevoelige gegevens beschermen, zoals wettelijk vereist.

Hoe AI te integreren in het inkoopproces

Het integreren van AI in het inkoopproces vereist een zorgvuldige planning. Ondernemingen moeten specifieke doelen stellen, betrouwbare gegevens gebruiken en tools kiezen die compatibel zijn met bestaande oplossingen. Hier zijn enkele best practices om te volgen:

• Huidige processen analyseren: Wat heeft de onderneming echt nodig? Wat zijn de zwakke punten? Bepaal op welke gebieden AI de snelheid en nauwkeurigheid van het proces kan verbeteren.
  
• Duidelijke, specifieke doelen stellen.
  
• Bekijk de tools die op de markt beschikbaar zijn. Vergelijk hun prijzen en functies. Heeft de onderneming een standaard- of een maatwerkoplossing nodig?
  
• Kies tools die aansluiten bij de behoeften van de onderneming en die compatibel zijn met de bestaande systemen.
  
• Zorg voor een goede voorbereiding door ervoor te zorgen dat de onderliggende gegevens betrouwbaar zijn. De kwaliteit van AI-resultaten hangt grotendeels af van de kwaliteit van de gebruikte gegevens. Ondernemingen moeten er ook voor zorgen dat persoonlijke gegevens worden beschermd en dat teams worden getraind in gegevensbescherming.
  
• Evalueer de prestaties van AI-tools en pas de strategieën dienovereenkomstig aan.
  

Veelgestelde vragen over AI bij de inkoop