L'intelligenza artificiale al servizio degli acquisti

Secondo Marvin Minsky, il matematico americano pioniere dell'IA, "L'intelligenza artificiale consiste nel far fare a una macchina cose che richiederebbero una certa intelligenza se fossero fatte dall'uomo". Nel 1959 fu proprio Minsky a fondare insieme a McCarthy il laboratorio di intelligenza artificiale del Massachusetts Institute of Technology (MIT).

L'intelligenza artificiale è un insieme di algoritmi in grado di gestire ed elaborare grandi database provenienti da varie e diverse fonti, i famosi big data. In passato, queste operazioni richiedevano l'intervento dell'intelligenza umana; la potenza dell'IA consiste nel fatto di poter apprendere e perfezionarsi in totale autonomia. In che modo? Sfruttando i dati di cui dispone ed evolvendo attraverso delle simulazioni, in quello che viene definito machine learning o apprendimento automatico.

Spesso descritta come la quarta rivoluzione industriale, l'IA genera anche preoccupazioni legittime riguardo al ruolo dell'uomo, che essa è in grado di sostituire o addirittura di superare. Allo stesso modo, in molti denunciano ciò che potrebbe derivarne, fino a temere che un giorno i robot possano rivoltarsi contro gli esseri umani che li hanno creati.

L'integrazione di un'intelligenza artificiale in uno strumento di gestione degli acquisti faciliterà inizialmente la gestione della relazione con i fornitori attuando una classificazione intelligente. In particolare, consentendo un'analisi estremamente approfondita dei database, l'IA effettua una "scansione" di tutte le informazioni riguardanti i fornitori per valutarli più efficacemente e prevedere gli aspetti problematici in termini di disponibilità delle scorte, tempi di consegna, qualità dei prodotti ecc. È inoltre in grado di identificare i rischi connessi, per consentire agli uffici acquisti di prendere le decisioni necessarie a limitare gli incidenti.

L'intelligenza artificiale elimina la duplicazione sistematica dei dati e provvede alla riconciliazione degli ordini con le bolle di consegna e le fatture. Non c'è anomalia che possa sfuggire alla rete dell'IA.

Insieme alla digitalizzazione degli acquisti, l'IA consente di automatizzare e dematerializzare il processo di acquisto. L'intelligenza artificiale segna la fine di molte attività onerose in termini di tempo, ripetitive e a basso valore aggiunto per i buyer: un incremento dell'efficacia e della produttività che si accompagna ai risparmi economici direttamente collegati all'ottimizzazione degli acquisti. Si tratta di quella che viene definita "la gestione della performance degli acquisti" che mira a far risparmiare tempo ed energie per concentrarsi su attività più strategiche.

L’efficacia dell’e-procurement predittivo e dell’ottimizzazione degli acquisti si riflette direttamente anche sulla gestione degli asset fisici e sulla manutenzione MRO. L’Intelligenza Artificiale, integrata con l’Industrial Internet of Things (IIoT), costituisce infatti un elemento chiave per evolvere dalla manutenzione reattiva verso strategie preventive e predittive.

Tuttavia, il percorso di adozione di queste tecnologie in Italia è ancora in una fase iniziale. Il rapporto MRO 2025 evidenzia come l’uso consolidato dell'IoT sia limitato al 17% del campione, mentre l’applicazione dell’IA raggiunge solo il 20%. Pur riconoscendo il forte potenziale dell’IA nella previsione della domanda e nella gestione delle scorte, le aziende si confrontano con importanti ostacoli tecnici e organizzativi.

Le tre principali sfide rilevate sono:

1. Integrazione dei Sistemi (71%): La difficoltà di integrare l’IA con i sistemi digitali e gestionali già presenti (ERP, CMMS) è la barriera più citata. Per superarla, è indispensabile investire in piattaforme capaci di garantire connettività fluida e scambio dati aggiornato.
2. Mancanza di Competenze Interne (50%): La mancanza di professionalità adeguate, soprattutto nell’analisi avanzata dei dati, limita l’adozione dell’IA. L’upskilling delle risorse umane rappresenta quindi una priorità.
3. Gestione degli Asset Obsoleti (31%): Alcune imprese devono confrontarsi con vincoli derivanti da strumentazioni datate. In questi casi, l’adozione di metodologie come la Manutenzione Centrata sull’Affi dabilità (RCM) può favorire comunque l’effi cienza. L’applicazione dell’IA per migliorare proattivamente l’affidabilità degli asset (RAMS) si rivela un fattore critico, contribuendo al cost avoidance e supportando la pianificazione strategica.

Superare queste barriere attraverso un’integrazione tecnologica efficace e un focus sul capitale umano permette alle funzioni acquisti e manutenzione di trasformare la gestione degli MRO da semplice centro di costo a leva strategica di resilienza e sostenibilità.

Basandosi su tutti i dati raccolti durante vari cicli di acquisto "Procure to Pay", l'intelligenza artificiale sarà in grado di analizzare accuratamente ogni informazione, di valutare i trend e di prevedere dei panieri di acquisto predittivi.

Con il Predictive Procurement, le strategie di acquisto entrano in una nuova dimensione. L'IA consente di confrontare e qualificare automaticamente nuovi fornitori in base a criteri estremamente precisi, di proporre ai buyer i prodotti o i servizi maggiormente in linea con la loro richiesta, ma anche di prevedere gli acquisti e le spese dell'azienda.

L'intelligenza artificiale costituisce pertanto l'ultima tappa della trasformazione digitale delle aziende. Grazie alla possibilità di accedere all'e-procurement predittivo, le direzioni acquisti diventano proattive. Sono in grado, infatti, di accedere a informazioni cruciali per determinare quale sarà la migliore strategia di acquisto negli anni futuri, tenendo conto allo stesso tempo delle sfide in termini di RSI. Quando innovazione si traduce in previsione, performance e acquisti responsabili.