AI w zakupach: Narzędzia i strategie, które działają w 2025 roku

Kiedyś myślałem, że zakupy to tylko negocjacje i zarządzanie dostawcami, dopóki nie spędziłem lata na sortowaniu faktur i aktualizowaniu arkuszy. Powiedzmy, że nie było to tak ekscytujące, jak się spodziewałem.

Okazało się, że nie tylko ja tak miałem. Według KPMG, automatyzacja mogłaby przejąć ponad połowę zadań wykonywanych w działach zakupów.

W różnych branżach AI pomaga zespołom pracować sprawniej i z mniejszą liczbą problemów – zakupy nie są tu wyjątkiem. Przykłady agentów AI w praktyce już robią różnicę, od automatyzacji rutynowych akceptacji po wydobywanie wniosków z danych o dostawcach.

W tym artykule znajdziesz przegląd typów AI wykorzystywanych w zakupach, przykłady zastosowań i praktyczne wskazówki, jak zacząć – bez potrzeby posiadania dyplomu z informatyki.

Czym jest sztuczna inteligencja w zakupach?

AI w zakupach to wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatyzacji rutynowych zadań, odkrywania wniosków z danych i wspierania szybszych, lepszych decyzji na każdym etapie procesu zakupowego.

Technologie AI pozwalają specjalistom ds. zakupów podejmować decyzje oparte na danych i skuteczniej zarządzać dostawcami, co przekłada się na szybsze i dokładniejsze procesy zakupowe.

Jakie rodzaje AI są wykorzystywane w zakupach

Generatywna AI

Generatywna AI, czyli GenAI, to typ AI, który potrafi tworzyć treści, takie jak e-maile, raporty czy całe zapytania ofertowe, na podstawie danych, na których została wytrenowana. To obecnie jedna z najczęściej wykorzystywanych form AI w zakupach – i łatwo zrozumieć dlaczego.

W zakupach GenAI może:

• Tworzyć dokumenty, np. opisy prac (SOW), briefy dla dostawców czy zapytania ofertowe w kilka minut.
• Podsumowywać długie spotkania z dostawcami lub raporty z wyników, żeby nie trzeba było ich samodzielnie analizować.
• Automatycznie pisać i wysyłać e-maile do dostawców lub aktualizacje statusów.
• Pomagać w organizacji i oznaczaniu danych, by później łatwiej je analizować.

W skrócie: GenAI przejmuje na siebie większość pisania i porządkowania danych, dzięki czemu zespoły mogą skupić się na działaniach strategicznych.

Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe (ML) uczy się na podstawie wcześniejszych trendów, by rozpoznawać wzorce i przewidywać, co może się wydarzyć.

Zamiast przeglądać nieskończone arkusze lub polegać na intuicji, narzędzia ML analizują wcześniejsze zakupy i wyniki dostawców, pomagając zespołom szybciej podejmować decyzje.

Na przykład, jeśli dostawca często spóźnia się z dostawami, ML może zauważyć ten wzorzec, zanim stanie się to poważnym problemem. Może też wychwycić nietypową fakturę, która odbiega od standardowych wydatków. Potrafi również szybko skategoryzować wydatki z setek transakcji – w kilka minut.

Im więcej danych otrzymuje model ML, tym staje się skuteczniejszy, a jego wskazówki coraz trafniejsze.

Robotyzacja procesów (RPA)

RPA nie próbuje być „inteligentne” – nie podejmuje decyzji ani nie odkrywa nowych zależności. To, co robi naprawdę dobrze, to szybkie wykonywanie dużej liczby zadań opartych na regułach, bez udziału człowieka.

Jako kluczowy element automatyzacji procesów biznesowych, RPA zajmuje się takimi zadaniami jak wprowadzanie danych, dopasowywanie faktur czy obsługa zamówień – wszystko bez potrzeby ręcznego udziału.

Może nie brzmi to efektownie, ale usunięcie tych rutynowych zadań pozwala zespołom skupić się na bardziej strategicznych aspektach zakupów. Chodzi o usprawnienie pracy i ograniczenie ręcznych czynności.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

NLP pomaga komputerom rozumieć i analizować język ludzki – co jest szczególnie przydatne przy pracy z tekstami, takimi jak umowy, e-maile czy odpowiedzi na zapytania ofertowe.

W zakupach narzędzia NLP mogą:

• Wydobywać kluczowe warunki i zapisy z umów
• Analizować opinie dostawców lub recenzje online pod kątem tonu i nastroju
• Wyciągać najważniejsze informacje z faktur lub paragonów i zamieniać je na uporządkowane dane
• Wspierać chatboty odpowiadające na najczęstsze pytania dotyczące zakupów

NLP jest często wbudowane w platformy, takie jak narzędzia do analizy wydatków czy systemy przetwarzania dokumentów. Zespoły mogą też korzystać z API, np. AWS Comprehend czy Google Cloud Natural Language, by zintegrować je z własnymi procesami.

Choć brzmi to skomplikowanie, w praktyce często wystarczy po prostu włączyć odpowiednią funkcję w używanym już narzędziu.

Agentowa AI

Agentowa AI to najnowsza technologia w tym obszarze.

Agentowa AI to systemy, które potrafią samodzielnie planować, podejmować działania i dostosowywać się do celów lub zmieniających się warunków, bez konieczności szczegółowych instrukcji przy każdym zadaniu.

Tymczasem agenci AI w zakupach robią więcej niż tylko wysyłanie powiadomień. Potrafią symulować wpływ zmiany dostawcy na koszty czy terminy, a nawet inicjować kolejne kroki, np. przygotować zamówienie lub zaktualizować dane dostawcy.

To otwiera drogę do agentowych przepływów AI: dynamicznych procesów, w których agenci AI nie tylko dostarczają wnioski, ale też podejmują dalsze działania w różnych systemach. Przykładowo, agent może wykryć ryzyko braku towaru, przeanalizować alternatywnych dostawców i od razu zainicjować zamówienie – wszystko w jednym, skoordynowanym procesie.

Połączone z odpowiednimi danymi i narzędziami – jak bazy dostawców czy systemy zarządzania zapasami – agenci ci mogą działać półautonomicznie w określonych ramach, pomagając zespołom działać szybciej i z mniejszą liczbą ręcznych uzgodnień.

Korzyści z AI w zakupach

Usprawnienie procesów

Narzędzia AI, takie jak RPA i silniki workflow oparte na ML, automatyzują powtarzalne zadania na dużą skalę, pozwalając zespołom skupić się na działaniach strategicznych.

Na przykład RPA może automatycznie wypełniać formularze zakupowe, pobierając dane z katalogów, weryfikować dane dostawców z bazą główną i kierować wnioski do odpowiednich osób w zależności od centrum kosztów, limitów wydatków i pilności – wszystko bez udziału człowieka.

Mniej błędów

Im więcej ręcznych czynności, tym większe ryzyko pomyłek – zwłaszcza pod presją czasu.

AI pomaga, wprowadzając walidację w czasie rzeczywistym i wykrywanie nieprawidłowości na każdym etapie procesu.

Wyobraź sobie, że przesyłasz fakturę, która nie do końca zgadza się z zamówieniem. Zamiast liczyć na to, że ktoś to zauważy podczas ręcznej kontroli, model uczenia maszynowego natychmiast wychwytuje rozbieżność.

Niezależnie od tego, czy chodzi o wykrywanie duplikatów, czy sygnalizowanie nietypowych sytuacji, AI zapewnia spójność i dokładność w zadaniach, które łatwo przeoczyć przy szybkim tempie pracy.

Obniżenie kosztów

AI obniża koszty nie tylko przez automatyzację powtarzalnych zadań, ale też dzięki lepszym decyzjom i wykrywaniu ukrytych nieefektywności.

Na przykład agenci AI mogą obliczyć opłacalność wcześniejszej zapłaty dostawcy w zamian za 2% rabatu, a następnie automatycznie wskazać najlepsze okazje.

Firmy korzystające z AI do zaawansowanej analizy wydatków osiągnęły nawet 10% oszczędności całkowitych kosztów dzięki lepszym strategiom zakupowym i ograniczeniu strat wartości.

Skalowanie bez problemów

Wraz ze wzrostem skali zakupów rośnie złożoność i ilość danych, ale AI pomaga zespołom radzić sobie z tym bez konieczności zwiększania zatrudnienia.

Od automatycznego łączenia danych po usprawnienie analizy umów i przejrzystości wydatków – AI umożliwia inteligentny rozwój bez typowych problemów związanych ze wzrostem.

Przewidywanie ryzyka

Zakupy były dotąd raczej reaktywne. AI to zmienia, dając zespołom wcześniejsze sygnały ostrzegawcze i rekomendacje, zanim pojawią się poważne problemy.

Ta zdolność przewidywania staje się coraz bardziej niezbędna. W rzeczywistości 70% liderów ds. zakupów wskazuje rosnące ryzyko dostawców jako główny problem, a sztuczna inteligencja staje się ich podstawowym narzędziem.

Modele AI analizują dane wewnętrzne (takie jak problemy z dostawami czy zgodność z umowami) oraz sygnały zewnętrzne (oceny kredytowe, ratingi ESG, wiadomości), aby generować aktualne oceny ryzyka i umożliwiać zespołom działanie zanim pojawią się poważniejsze problemy.

8 zastosowań AI w zakupach

1. Lepsze prognozowanie i kontrola kosztów

Uczenie maszynowe pomaga zespołom prognozować zapotrzebowanie na podstawie wcześniejszych wzorców zakupowych i wyników dostawców. Może przewidzieć, kiedy zamówić i ile kupić, biorąc pod uwagę opóźnienia, zmiany cen, a nawet czynniki zewnętrzne, takie jak pogoda.

Algorytmy ML analizują duże ilości historycznych danych zakupowych oraz dane zewnętrzne, takie jak ceny surowców, opóźnienia w transporcie, inflacja czy prognozy pogody. Na tej podstawie powstaje model przewidujący przyszłe potrzeby zakupowe, często aż do poziomu konkretnego produktu.

Na przykład, jeśli nagłe opóźnienie w porcie zbiegnie się ze wzrostem popytu na określone materiały opakowaniowe, model ML może wykryć ten trend zanim stanie się oczywisty i zasugerować wcześniejsze zamówienie lub zmianę dostawcy.

Modele ML śledzą także dane w czasie rzeczywistym, takie jak zmiany cen rynkowych. Jeśli koszty surowców zaczynają rosnąć, system może zasugerować renegocjację umów lub przyspieszenie zakupów, by zabezpieczyć niższe ceny.

Dzięki takim prognozom zespoły mogą:

• Unikać nadmiernych lub zbyt małych zamówień.
• Optymalizować koszty magazynowania.
• Dostosowywać strategie zaopatrzenia zanim pojawią się problemy w operacjach.
• Podejmować decyzje budżetowe na podstawie aktualnych, praktycznych danych.

2. Automatyzacja zadań zakupowych i pracy z danymi

Ręczne zadania, takie jak wyszukiwanie dostawców, przygotowywanie zapytań ofertowych czy wprowadzanie danych, pochłaniają dużo czasu.

AI usprawnia te czynności, pobierając profile dostawców z różnych źródeł, automatycznie wypełniając szablony zapytań ofertowych i synchronizując kluczowe dane między systemami bez ręcznego wpisywania. Dzięki temu zespoły zakupowe skracają czas realizacji i mogą skupić się na bardziej strategicznych działaniach, takich jak budowanie relacji z dostawcami czy analiza wyników.

MTN Group stworzyła platformę Procurement Cockpit, która zbiera dane zakupowe z całej organizacji. Zamiast korzystać z wielu systemów lub szukać informacji, zespoły mają przejrzysty, aktualny widok na działania zakupowe, wyniki dostawców i wydatki.

To sprytne rozwiązanie, które pozwala zachować porządek i zaoszczędzić czas. I to się opłaciło: wykorzystanie automatyzacji opartej na AI przez MTN przyniosło im uznanie branżowe.

3. Usprawnianie zamówień zakupowych

Nie ma co ukrywać. Ręczne zarządzanie zamówieniami jest powolne, podatne na błędy i po prostu nużące.

Agenci AI mogą automatyzować kluczowe etapy procesu zakupowego — od tworzenia zamówień po śledzenie przesyłek i obsługę wyjątków. Zamiast tylko sygnalizować problemy, podejmują działania, np. zamawiają u alternatywnych dostawców lub eskalują opóźnienia do przeglądu.

Na przykład, gdy zgłoszenie zakupu zostanie złożone, agent AI może sprawdzić je pod kątem zatwierdzonych dostawców i cen, a następnie automatycznie wypełnić zamówienie. Potem wysyła zamówienie i aktualizuje harmonogram dostaw.

Jeśli pojawi się konflikt, np. problem z czasem realizacji, system może zaproponować alternatywy na podstawie wcześniejszych danych. Panele informacyjne na bieżąco informują interesariuszy, a system automatycznie dopasowuje faktury i potwierdzenia odbioru, sygnalizując ewentualne niezgodności do weryfikacji.

4. Asystenci AI dla zespołów zakupowych

Asystenci AI w zakupach to narzędzia, które wspierają zespoły, przejmując rutynowe, czasochłonne zadania. Współpracują z istniejącymi systemami, przyspieszając podejmowanie decyzji i ograniczając ręczną pracę w codziennych procesach.

Nie zastępują ludzkiej wiedzy, ale asystenci AI zdecydowanie pomagają zespołom działać szybciej i efektywniej.

Zycus oferuje Merlin Intake — asystenta AI, który pomaga użytkownikom tworzyć i śledzić zgłoszenia zakupowe. Prowadzi użytkownika przez proces zakupu i odpowiada na pytania, ograniczając konieczność wielokrotnej komunikacji.

5. Inteligentna analiza wydatków

Zespoły zakupowe często mają trudności z ustaleniem, na co dokładnie wydawane są środki, zwłaszcza gdy dane są rozproszone w różnych systemach ERP i P2P. Gdy dane są rozproszone, trudno śledzić każdy wydatek.

Narzędzia AI mogą automatycznie oczyszczać i klasyfikować dane, zapewniając zespołom spójny i dokładny obraz wydatków. Algorytmy uczenia maszynowego wykrywają nieprawidłowości i ujawniają możliwości oszczędności, które tradycyjne narzędzia często pomijają.

Na przykład AI może wykryć powtarzające się zakupy u różnych dostawców, które można by skonsolidować dla uzyskania rabatów ilościowych, lub wskazać nietypowe wzrosty wydatków w danej kategorii wymagające analizy.

Taki poziom wglądu pozwala zespołom:

• Poprawić widoczność wydatków w różnych kategoriach i u dostawców
• Wykrywać wydatki niezgodne z polityką lub nieautoryzowane
• Identyfikować możliwości łączenia zamówień lub renegocjacji
• Podejmować lepsze decyzje budżetowe i zakupowe

6. Zarządzanie ryzykiem dostawców

Ryzyko związane z dostawcami stale rośnie, a AI pozwala zarządzać nim bardziej proaktywnie niż kiedykolwiek.

Modele uczenia maszynowego nieustannie analizują sygnały wewnętrzne, takie jak naruszenia umów czy rozbieżności w fakturach, oraz zewnętrzne wskaźniki, np. oceny kredytowe, ratingi ESG, wydarzenia geopolityczne czy wiadomości ze świata.

AI przetwarza te dane na bieżące oceny ryzyka, dzięki czemu zespoły zakupowe mogą priorytetyzować dostawców pod kątem ekspozycji i niezawodności. Niektóre narzędzia potrafią nawet symulować scenariusze zakłóceń w łańcuchu dostaw, pomagając opracować strategie minimalizujące ryzyko.

Na przykład platforma AI firmy Resilinc pozwala firmom przewidywać potencjalne opóźnienia, analizując wyniki dostawców i czynniki zewnętrzne. Dzięki Resilinc firmy mogą przewidzieć zakłócenia, np. tajfun w Chinach, zanim do nich dojdzie. System ostrzega zespoły z wyprzedzeniem, umożliwiając przekierowanie przesyłek i uniknięcie strat.

7. Analiza umów z wykorzystaniem AI

Umowy zakupowe zawierają wiele kluczowych informacji, ale ich ręczna analiza i zarządzanie są czasochłonne.

Narzędzia NLP, takie jak agenci LLM, mogą wyodrębniać kluczowe zapisy, np. warunki płatności czy SLA, z tysięcy umów i przyporządkowywać je do ram zgodności.

Załóżmy, że Twój zespół musi przeanalizować 500 umów z dostawcami przed końcem roku. Zamiast przeglądać każdą ręcznie, system AI skanuje dokumenty w kilka minut, oznacza umowy z wygasającymi zapisami, wskazuje te bez klauzul o ochronie danych i grupuje podobne umowy do łatwiejszego przeglądu.

8. Dynamiczne dopasowywanie dostawców

Kiedyś znalezienie odpowiedniego dostawcy opierało się głównie na statycznych listach lub ręcznych poszukiwaniach. AI zmienia to, rekomendując dostawców na podstawie historii wyników, certyfikatów, cen i bieżących możliwości.

Wykorzystując uczenie maszynowe, system analizuje zarówno dane ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane, by zasugerować najbardziej odpowiednich dostawców do konkretnego zapotrzebowania lub regionu.

Zespoły zakupowe mogą teraz:

• Szybciej tworzyć listy najlepszych dostawców
• Wybierać dostawców zgodnych z wymaganiami jakości, kosztów i celami ESG
• Skracać czas wdrożenia i zwiększać elastyczność zakupów

Jak wdrożyć AI w zakupach

Nie ma uniwersalnej ścieżki wdrożenia AI w zakupach. Odpowiednie podejście zależy od wielkości firmy i jej celów, ale nie oznacza to, że trzeba budować wszystko od zera.

Ta sekcja jest przeznaczona dla menedżerów ds. zakupów, specjalistów ds. zaopatrzenia, osób zarządzających łańcuchem dostaw i dyrektorów zakupów, którzy szukają praktycznych sposobów na wdrożenie AI w swoich procesach.

1. Określ jasne cele

Nie korzystaj z AI tylko dlatego, że to modne. Musisz dokładnie wiedzieć, jaki problem chcesz rozwiązać.

Czy chcesz zautomatyzować zamówienia? Ulepszyć klasyfikację wydatków? Przewidywać ryzyka w łańcuchu dostaw?

Każdy z tych celów wymaga innych narzędzi, modeli danych i integracji. Na przykład automatyzacja zamówień może oznaczać wykorzystanie RPA, a poprawa prognozowania – opieranie się na ML.

Bez jasno określonego celu ryzykujesz stworzenie kosztownego narzędzia, które niczego nie rozwiązuje. Zacznij od problemu i pozwól, by to on kierował wdrożeniem AI.

2. Wybierz platformę

Mając określone cele, znajdź narzędzia, które je wspierają.

Zacznij od narzędzi, których już używasz. Wiele systemów ERP i platform zakupowych oferuje dziś wbudowane funkcje AI, takie jak klasyfikacja wydatków czy analiza umów. Jeśli masz bardziej specyficzne potrzeby, rozważ samodzielne narzędzia, ale upewnij się, że dobrze integrują się z Twoim środowiskiem.

Najlepsza platforma to taka, która współpracuje z Twoimi obecnymi rozwiązaniami i rośnie razem z Twoją firmą.

3. Przygotuj dane

AI jest tak skuteczne, jak dane, które mu dostarczysz.

Zanim zaczniesz, sprawdź, czym już dysponujesz. Uporządkuj nieczytelne dane, połącz informacje rozproszone po różnych systemach i zadbaj o solidne zarządzanie danymi. Oznacza to ujednolicenie formatów i weryfikację poprawności.

Zespoły zakupowe nie potrzebują idealnych danych, ale potrzebują użytecznych danych. Potraktuj to jak przygotowanie gleby przed sadzeniem.

4. Wdrażaj swoje rozwiązanie

Gdy cele i platforma są już określone, a dane przygotowane, czas wdrożyć rozwiązanie w życie.

W większości zespołów zakupowych nie oznacza to budowania narzędzi AI od podstaw. Chodzi raczej o współpracę z dostawcą, partnerem lub działem IT, aby skonfigurować i wdrożyć narzędzie dopasowane do potrzeb.

Wybierz podejście odpowiednie do umiejętności zespołu i złożoności celu.

5. Wspieraj swój zespół

Nawet najlepsze narzędzie AI nie przyniesie efektów, jeśli zespół nie będzie umiał go używać lub mu nie zaufa.

Po uruchomieniu rozwiązania zaplanuj czas na wdrożenie i adaptację. Współpracuj z dostawcą lub partnerem wdrożeniowym, aby przeszkolić zespół w praktycznych zastosowaniach i dostosować szkolenie do rzeczywistej pracy specjalistów ds. zakupów – nie tylko do funkcji narzędzia.

Zadbaj o możliwość praktycznych ćwiczeń, dokumentuj typowe procesy i utrzymuj otwarty kanał informacji zwrotnej.

Technologia nie przyniesie efektów, jeśli nikt nie wie, jak z niej korzystać.

6. Oceniaj i ulepszaj

Nie ustawiaj i nie zapominaj.

Monitoruj efekty działania narzędzi AI za pomocą jasnych wskaźników, takich jak skrócenie czasu cyklu, uzyskane oszczędności czy liczba unikniętych incydentów ryzyka.

Jeśli wdrażasz chatboty, sprawdzaj analitykę chatbotów, aby zrozumieć, jak są wykorzystywane, gdzie działają skutecznie, a gdzie mogą powodować trudności. Pomiar zwrotu z inwestycji w chatboty jest szczególnie ważny, by uzasadnić wydatki i kierować dalszymi usprawnieniami.

Rozmawiaj też z użytkownikami. Co działa dobrze? Co sprawia trudności?

Systemy AI stają się lepsze z czasem, ale tylko wtedy, gdy są regularnie udoskonalane. Najlepsze wdrożenia rozwijają się wraz z praktycznym użytkowaniem.

Zbuduj agenta AI za darmo

Jeśli zastanawiasz się, jak wdrożyć AI w procesach zakupowych, to idealny moment, by zacząć się uczyć.

Botpress to platforma do budowania agentów AI dla każdego, niezależnie od poziomu wiedzy technicznej. Twórz przepływy wizualnie, testuj odpowiedzi na rzeczywistych danych i łącz się ze źródłami danych swojej firmy, by mieć zawsze aktualne informacje.

Niezależnie od tego, czy tworzysz agentów do kontaktu z dostawcami, czy automatyzacji zatwierdzania zamówień, Botpress ułatwia wdrożenie automatyzacji zakupów.

Zacznij budować już dziś. To nic nie kosztuje.

Najczęstsze pytania

Jakie są koszty wdrożenia narzędzi AI w zakupach?

Koszt wdrożenia narzędzi AI w zakupach jest bardzo zróżnicowany: podstawowe funkcje AI w istniejących platformach mogą kosztować już kilkaset dolarów miesięcznie, natomiast zaawansowane rozwiązania dla dużych firm, takie jak szczegółowa analiza wydatków czy autonomiczni agenci, mogą sięgać setek tysięcy dolarów rocznie. Całkowity koszt zależy od złożoności procesów i tego, czy wybierasz gotowe rozwiązania, czy budujesz własne funkcje AI.

Czy korzystanie z AI w zakupach wiąże się z ryzykiem lub wadami?

Stosowanie AI w zakupach niesie pewne ryzyka, takie jak podejmowanie błędnych decyzji przy niekompletnych lub niepoprawnych danych, ryzyko uzależnienia od jednego dostawcy przy zamkniętych systemach AI oraz kwestie zgodności, jeśli wrażliwe dane nie są odpowiednio chronione. Dodatkowo narzędzia AI mogą popełniać błędy lub generować nieoczekiwane wyniki, dlatego konieczny jest nadzór człowieka, by wychwycić problemy zanim przerodzą się w kosztowne pomyłki.

Czy narzędzia AI w zakupach zastępują pracowników, czy tylko zmieniają sposób pracy?

Narzędzia AI w zakupach zazwyczaj nie eliminują miejsc pracy, lecz zmieniają sposób pracy – automatyzują powtarzalne zadania, takie jak wprowadzanie danych, dopasowywanie faktur czy kategoryzacja wydatków, dzięki czemu specjaliści ds. zakupów mogą skupić się na działaniach strategicznych, takich jak relacje z dostawcami, negocjacje czy zarządzanie ryzykiem. Jednak wraz z rozwojem AI rola pracowników może przesuwać się w stronę bardziej analitycznych lub technicznych kompetencji.

Czy małe firmy również mogą korzystać z AI w zakupach, czy to rozwiązanie tylko dla dużych przedsiębiorstw?

Małe firmy zdecydowanie mogą korzystać z AI w zakupach, zwłaszcza dzięki przystępnym narzędziom SaaS, które oferują funkcje takie jak automatyczne przetwarzanie dokumentów, dopasowywanie dostawców czy podstawowa analiza wydatków bez dużych inwestycji początkowych. Choć duże firmy wdrażają często bardziej złożone, indywidualne rozwiązania AI, mniejsze przedsiębiorstwa także mogą zyskać sporo czasu i lepsze decyzje dzięki prostszym, chmurowym narzędziom AI.

Jakie umiejętności są potrzebne zespołom zakupowym do pracy z narzędziami AI?

Zespoły zakupowe nie muszą być programistami, by korzystać z narzędzi AI, ale potrzebują umiejętności pracy z danymi, by rozumieć działanie modeli AI i rozpoznawać problemy z jakością danych. Ważna jest znajomość narzędzi analitycznych, swoboda w korzystaniu z platform cyfrowych oraz umiejętność współpracy z działem IT przy integracji AI z procesami zakupowymi.