E-proQure presenteert innovatieladder Grace Tjon A Fat

Zijn jouw processen gereed voor Artificial Intelligence?

De aanwezigheid van Artificial Intelligence heeft de afgelopen 4 jaren een sterke opmars gemaakt binnen diverse inkoopsystemen en -processen. Het aantal nieuwe mogelijkheden en toepassingen is overweldigend. In de praktijk zien we dan ook regelmatig organisaties worstelen met de vraag waar te beginnen met de kunstmatige verrijking van de procesvoering. In eerdere blogs zijn we ingegaan op de mogelijkheden en voordelen van AI voor de inkoopfunctie en op het experimenteren als startpunt om de voordelen te leren kennen en implementeren. In deze blog presenteren we een praktisch stappenplan waarmee je kunt zorgen dat jouw processen gereed zijn om AI succesvol toe te passen.

Kosten en baten van Artificial Intelligence

Door Artificial Intelligence toe te passen kunnen processen en activiteiten die door mensen worden uitgevoerd, sneller, beter en efficiënter worden verricht.

Het kan daarbij gaan om schrift-, taal- of visuele herkenning, het digitaliseren en analyseren van gegevens of allerlei andere vormen van AI. Wat alle vormen van AI-technologieën gemeen hebben is dat de processen en gegevens waarop AI wordt toegepast gedigitaliseerd zijn.

Wat ze eveneens gemeen hebben is dat voor de succesvolle toepassing van AI de uitkomsten voorspelbaar moeten zijn. De verwerking en bewerking van gegevens met AI moet resulteren in herleidbare, betrouwbare uitkomsten.

Of AI succesvol kan worden toegepast ligt dus mede aan de wijze waarop processen en gegevens zijn georganiseerd en aan de mate waarin met de toegepaste AI verbeteringen kunnen worden behaald.

Inkoopprocessen gereed voor AI in 5 stappen

Gebaseerd op haar jarenlange ervaring bij het optimaliseren van processen en het daarbij succesvol implementeren van AI toepassingen heeft Grace Tjon A Fat een intuïtief en praktisch 5-stappenplan, de innovatieladder, opgesteld om optimaal gebruik te kunnen maken van AI toepassen bij de professionalisering van processen.

  1. “Standaardisatie” is de eerste stap in deze transitie. Gestandaardiseerde processen zijn eenvoudiger te automatiseren. Hoe meer jouw processen zijn gestandaardiseerd, hoe makkelijker het is om de volgende stap te maken.
  2. “Digitalisatie” is stap twee waarbij processen die buiten het systeem plaatsvinden zoveel mogelijk worden geëlimineerd. Elimineer papieren processen. Wat niet digitaal is, kan niet worden geautomatiseerd. Deze stap is cruciaal omdat dit data genereert. We kennen allemaal die ene collega die documenten fysiek uitprint en in een mapje in de lade legt waar niemand bij kan als hij met vakantie is. Maar zelfs al zou het document gedigitaliseerd zijn, zou het niet voor iedereen bereikbaar zijn. Er zijn bedrijven met heel veel data, echter is de data verspreid over meerdere systemen en niet altijd goed bereikbaar voor bijvoorbeeld collega’s die een taak moeten overnemen, hierdoor is ook het hebben van een goed overzicht vaak lastig.
  3. Dat brengt ons bij de volgende stap, namelijk “Centralisatie”, het bij elkaar brengen of koppelen van databronnen. Maak data en documentatie central beheersbaar en bereikbaar. Dit vereenvoudigd zoekopdrachten en het koppelen van data voor slimme inzichten en datagedreven besluitvorming.
  4. “Automatisering” is relatief makkelijk als de vorige stappen zijn doorlopen. Alles is dan inmiddels standaard, digitaal en centraal. Automatiseer simple repeterende taken. Automatiseringssoftware kan taken foutloos en op hoge snelheid uitvoeren. Hoe groter het volume aan taken hoe beter. Pure automatisering heeft zo echter zijn beperkingen. Alles dat van de standaard afwijkt zal alsnog, hoe saai en simpel de taak ook is, toch weer door een mens moeten worden opgepakt.
  5. Dit brengt ons naar stap 5: het toepassen van “Artificial Intelligence”. Om complexere beslissingen in het bedrijfsproces te kunnen automatiseren en dus de medewerker maximaal te kunnen ondersteunen, is namelijk AI benodigd. AI kan door het zelflerend vermogen leren omgaan met excepties, kan op basis van historische data suggesties doen richting de medewerker en proactief actie ondernemen. Voor uiterst foutgevoelige, gevaarlijke of voorspellende taken worden vaak slimme zelflerende AI oplossingen gebruikt om de mens te ondersteunen.

Opmerkingen E-proQur

Artificial Intelligence kan op vele wijzen worden ingezet om inkoopprocessen slimmer en beter te maken. Onbekendheid met AI leidt er echter toe dat organisaties nog te vaak koudwatervrees hebben om zich te verdiepen in de mogelijkheden van AI dan wel om processen te innoveren met deze technologie. Een breed gehoord advies is om op beperkte schaal te experimenteren met AI toepassingen. De in dit artikel beschreven innovatieladder biedt een belangrijke en praktische handreiking om goed voorbereid het experiment aan te gaan.

Scroll naar boven