調達はAIと機械学習テクノロジーを恐れるべきですか、それとも歓迎すべきですか？

調達におけるあなたの長いキャリアは、主に、サプライヤーのコストを絶えず削減する必要性をめぐって経営陣に打ち負かされてきました。仕事を簡単にする、または仕事を奪うためのデジタルテクノロジーが登場します。

それは、少なくとも、人工知能と機械学習の時代の調達専門家の恐れです。サプライヤーの選択と保守に関わるすべての要因を考慮すると、100人以上のデータを処理できるシステムにタスクを引き渡すことは理にかなっていますか？

そして、データの量は増え続けています。今日の調達マネージャーは、サプライヤー自身だけでなく、独立した財務データ、ニュースレポート、サードパーティサービス、ソーシャルメディアなど、複数のインテリジェンスソースを利用する必要があります。調達分析ソフトウェアベンダーのSievoの共同創設者であるSammeliSammalkorpi氏は、次のように述べています。「調達組織は、これらのさまざまな種類のデータを活用する方法をまだ学んでいません。」

AIと機械学習は、この課題に特に適しているように思われます。しかし、彼らが仕事を引き継ぐことへの恐れは完全に根拠がないように思われます。効果的な調達とサプライヤー管理に関しては、予見可能な将来は人間と機械のコラボレーションの1つです。

「AIの役割は人間に取って代わることではないと私は本当に信じています」とSammalkorpiは言います。 「機械学習とAIは調査結果を提案できますが、それでも関連性のあるものとそうでないものに適応する必要があります。」

マシンは、明確に定義された問題を含む狭いアプリケーションに非常に効果的です。さらに、人間の労働者の給与や福利厚生と比較した場合、常に「オン」であり、運用コストを最小限に抑えることができます。

しかし、行動を起こす時が来て、肉と血のマネージャーが介入する必要があります。簡単に言えば、人間は主要なサプライヤーについての最終的な判断を下すのにまだ優れています。少なくとも当面の間、「機械学習はまだ意思決定を推進するのに十分な信頼性がありません」とSammalkorpi氏は言います。 （人間をループに閉じ込めるもう1つの理由があります。人間が間違ったものをマシンのせいにすることがないように、選択を行う責任を保持する必要があります。）

機械学習の初期段階では、テクノロジーがサプライヤー契約の特定の要素を引き継ぐ可能性があります。ただし、改善が進むにつれて、バイヤーは、サプライヤーの審査と選択に関する最終決定ではないにしても、ますます多くのタスクをシステムに依存するようになります。

AIと機械学習は複雑なアルゴリズムに大きく依存しているため、企業は、システムを実行してその結論を理解するために、高価なデータサイエンティストのチームを雇う必要があると考えるかもしれません。 Sammalkorpiの意見では、調達部門はそうではありません。彼は、ある種の専門知識は外部委託されたプロバイダーからよりよく得られると信じています。

「それが良いビジネスケースだと彼らが思ったとしても、その才能を社内に保持できる組織は多くありません。まだデータサイエンティストが必要ですが、調達組織が彼らにとって適切な場所ではないと思います。」

将来の結果を予測することは、機械にとっても人間にとっても難しい可能性があります。つまり、不可能です。しかし、機械学習は、実際の購入パターンを反映するために、予測とアクションプランをリアルタイムですばやく修正するのが得意だとSammalkorpi氏は考えています。

もちろん、これはすべて、調達が新しいテクノロジーを業務にスムーズに組み込むことができることを前提としています。しかし、調達プラットフォームベンダーのIvaluaから委託されたForrester Consultingの新しい調査によると、これは事実とはほど遠いものです。 Forresterは、調達テクノロジーの採用における企業の進捗状況を評価するために「デジタル成熟度インデックス」を採用し、その点でほとんどの企業が成熟度を「大幅に過大評価」していることを発見しました。

調査対象の企業の65％は自分たちが「先進的」であると考えていましたが、その評価を正当化するために調達組織で必要なレベルのデジタル成熟度を持っていたのはわずか16％でした。

1つの問題は、多くの企業が調達技術を選択する際に最初の選択が不十分であるということです。 Forresterの調査では、82％が技術プロバイダーの切り替えを行ったか、切り替えを検討しており、サプライヤーのオンボーディングとユーザーの採用のレベルが低い理由として挙げています。

また、採用期間が長すぎた。組織のわずか17％が1か月以内に新しいサプライヤーを採用でき、59％が各サプライヤーに1〜3か月かかりました。

「調達リーダーには、組織に真の競争上の優位性をもたらす機会があります」と、Ivaluaの最高経営責任者であるDavidKhuat-Duyは声明で述べています。 「デジタルトランスフォーメーションは成功に不可欠ですが、現在の成熟度の現実的な評価、旅の各段階の明確なビジョン、適切なテクノロジーが必要です。」

これらすべては、AIと機械学習の形のテクノロジーは、適切に評価および実装された場合に運用を強化することを約束しているにもかかわらず、調達機能から人間を投棄することから遠く離れていることを示唆しています。