Satın Almada Yapay Zeka: 2025’te İşe Yarayan Araçlar ve Taktikler

Eskiden satın almanın sadece pazarlık yapmak ve tedarikçileri yönetmekten ibaret olduğunu sanırdım, ta ki bir yaz boyunca faturaları ayıklayıp tabloları güncelleyene kadar. Pek de hayal ettiğim kadar cazip değildi diyelim.

Görünüşe göre bu konuda yalnız değilmişim. KPMG’ye göre, otomasyon genellikle satın almada yapılan işlerin yarısından fazlasını üstlenebilir.

Sektörler genelinde, yapay zeka ekiplerin daha akıllıca ve daha az stresle çalışmasına yardımcı oluyor ve satın alma da buna dahil. Yapay zeka ajanlarının gerçek dünyadaki örnekleri şimdiden rutin onayları otomatikleştirmekten tedarikçi verilerinden içgörü çıkarmaya kadar etkili oluyor.

Bu makale, satın almada kullanılan yapay zeka türlerini, kullanım alanlarını ve bunları pratikte nasıl uygulayabileceğinizi, bilgisayar bilimi diplomasına ihtiyaç duymadan anlatıyor.

Satın alma için yapay zeka nedir?

Satın alma için yapay zeka, rutin görevleri otomatikleştirmek, verilerden içgörü elde etmek ve satın alma sürecinin her aşamasında daha hızlı ve bilinçli kararlar almak için yapay zekadan yararlanmak demektir.

Yapay zeka teknolojileri, satın alma profesyonellerinin veri odaklı kararlar almasını ve tedarikçileri daha etkin yönetmesini sağlar; böylece satın alma süreçleri daha hızlı ve doğru ilerler.

Satın Almada Kullanılan Farklı Yapay Zeka Türleri

Üretken yapay zeka

Üretken yapay zeka veya GenAI, eğitildiği verilerle e-posta, rapor veya tüm teklif talepleri (RFP) gibi çıktılar üretebilen yapay zekadır. Satın almada en yaygın yapay zeka türlerinden biri haline geldi ve nedenini görmek kolay.

Satın almada GenAI şunları yapabilir:

• İş Tanımı (SOW), tedarikçi bilgilendirmesi veya teklif talepleri (RFP) gibi belgeleri dakikalar içinde taslak olarak hazırlar.
• Uzun tedarikçi toplantılarını veya performans raporlarını özetler, böylece bunları tek tek incelemenize gerek kalmaz.
• Tedarikçilere e-posta veya durum güncellemelerini otomatik olarak yazar ve gönderir.
• Verileri daha sonra kolayca analiz edebilmek için düzenlemeye ve etiketlemeye yardımcı olur.

Kısacası, GenAI yazı işlerinin ve veri düzenlemenin büyük kısmını üstlenir, ekiplerin daha stratejik işlere odaklanmasını sağlar.

Makine öğrenimi

Makine öğrenimi (ML), geçmiş eğilimlerden öğrenerek kalıpları tespit eder ve gelecekte ne olabileceğine dair tahminler yapar.

Sonsuz tabloları incelemek veya sezgiye güvenmek yerine, ML araçları geçmiş satın alma eğilimlerini ve tedarikçi performansını analiz ederek ekiplerin daha hızlı karar almasına yardımcı olur.

Örneğin, bir tedarikçi teslimatlarda düzenli olarak gecikiyorsa, ML bu kalıbı daha büyük bir sorun haline gelmeden önce tespit edebilir. Ya da tipik harcama davranışına uymayan olağan dışı bir faturayı işaretleyebilir. Ayrıca yüzlerce işlem arasındaki harcamaları kategorilere ayırma gibi sıkıcı işleri dakikalar içinde tamamlayabilir.

Bir ML modeli ne kadar çok veriyle beslenirse, o kadar akıllı hale gelir; yani sunduğu içgörüler zamanla daha da gelişir.

Robotik süreç otomasyonu (RPA)

RPA akıllı olmaya çalışmaz – karar vermek veya içgörü üretmek için tasarlanmamıştır. RPA'nın gerçekten iyi yaptığı şey, yüksek hacimli, kurallara dayalı görevleri sistemler arasında hızlıca ve manuel müdahale olmadan yerine getirmektir.

İş süreçlerinin otomasyonunun temel bir parçası olarak RPA, veri girişi, fatura eşleştirme ve sipariş işleme gibi işleri manuel müdahale gerektirmeden yürütür.

Belki kulağa çok cazip gelmeyebilir, ancak bu rutin işleri ortadan kaldırmak, ekiplerin satın almanın daha stratejik yönlerine odaklanmasını sağlar. Amaç, işleri daha sorunsuz ve daha az manuel müdahaleye bağımlı hale getirmektir.

Doğal dil işleme (NLP)

NLP, bilgisayarların insan dilini anlamasına ve yorumlamasına yardımcı olur – bu da sözleşmeler, e-postalar veya teklif yanıtları gibi metin ağırlıklı içeriklerle çalışırken faydalıdır.

Satın alma bağlamında, NLP araçları şunları yapabilir:

• Sözleşmelerden önemli şart ve koşulları çıkarır
• Tedarikçi geri bildirimlerini veya çevrimiçi yorumları ton ve duygu açısından analiz eder
• Faturalardan veya makbuzlardan anahtar bilgileri çıkarıp yapılandırılmış veriye dönüştürür
• Sıkça sorulan satın alma sorularını yanıtlayan sohbet botlarını destekler

NLP genellikle harcama analitiği yazılımları ve belge işleme sistemleri gibi platformlara entegre edilmiştir. Ekipler ayrıca AWS Comprehend veya Google Cloud Natural Language gibi API’leri kullanarak bunu iş akışlarına dahil edebilir.

Kavram karmaşık gibi görünse de, uygulaması genellikle ekiplerin zaten kullandığı araçlarda bir özelliği etkinleştirmek kadar basittir.

Etmen yapay zeka

Etmen yapay zeka en yeni teknolojidir.

Etmen yapay zeka, her görev için adım adım talimat gerektirmeden, hedeflere veya değişen koşullara göre kendi başına plan yapabilen, harekete geçebilen ve uyum sağlayabilen sistemleri ifade eder.

Bu arada, satın almada yapay zeka ajanları sadece uyarı göndermekle kalmaz. Tedarikçi değişikliğinin maliyet veya zaman çizelgesine etkisini simüle edebilir ve hatta satın alma emri taslağı oluşturmak veya tedarikçi kayıtlarını güncellemek gibi sonraki adımları başlatabilirler.

Bu da etmen yapay zeka iş akışlarının önünü açar: Yapay zeka ajanlarının yalnızca içgörü sunmakla kalmayıp, sistemler arasında takip işlemlerini de gerçekleştirdiği dinamik süreçler. Örneğin, bir ajan stokta tükenme riskini tespit edebilir, alternatif tedarikçilerin etkisini simüle edebilir ve tüm bunları tek bir koordineli akışta gerçekleştirebilir.

Doğru veri ve araçlarla – örneğin tedarikçi veritabanları veya stok yönetim araçlarıyla – bağlantılı olduğunda, bu ajanlar tanımlı sınırlar içinde yarı otonom hareket edebilir ve ekiplerin daha az manuel koordinasyonla daha hızlı ilerlemesine yardımcı olur.

Satın Almada Yapay Zekanın Faydaları

İş Akışlarını Kolaylaştırır

RPA ve makine öğrenimi tabanlı iş akışı motorları gibi yapay zeka araçları, tekrarlayan görevleri büyük ölçekte otomatikleştirir ve ekiplerin stratejik işlere odaklanmasını sağlar.

Örneğin, RPA katalog sistemlerinden veri çekerek talep formlarını otomatik doldurabilir, tedarikçi bilgilerini ana veriyle doğrulayabilir ve talepleri maliyet merkezi, harcama limiti ve aciliyetine göre doğru onaylayıcıya yönlendirebilir – tümü insan müdahalesi olmadan.

Hataları En Aza İndirir

Bir süreç ne kadar manuel olursa, özellikle baskı altında bir şeylerin gözden kaçma olasılığı o kadar artar.

Yapay zeka, iş akışı boyunca gerçek zamanlı doğrulama ve anomali tespiti sağlayarak yardımcı olur.

Örneğin, orijinal satın alma emriyle tam olarak uyuşmayan bir faturayı gönderdiğinizi düşünün. Bunu manuel incelemede birinin fark etmesi yerine, bir makine öğrenimi modeli bu uyumsuzluğu anında işaretler.

İster yinelenen kayıtları tespit etmek isterse de tuhaf görünen bir durumu işaretlemek olsun, yapay zeka hızlı hareket eden ekiplerin kolayca hata yapabileceği işlerde tutarlılık ve doğruluk sağlar.

Maliyetleri Düşürür

Yapay zeka, yalnızca tekrarlayan işleri otomatikleştirerek değil, aynı zamanda karar alma süreçlerini geliştirip gizli verimsizlikleri tespit ederek de maliyetleri azaltır.

Örneğin, Yapay Zeka ajanları bir tedarikçiye erken ödeme yapmanın karşılığında %2 indirim elde etmenin maliyet-fayda analizini yapabilir ve ardından en iyi fırsatları otomatik olarak öne çıkarabilir.

Gelişmiş harcama analitiği için yapay zeka kullanan kuruluşlar, tedarik stratejilerini sıkılaştırıp değer kaybını azaltarak toplamda %10’a varan maliyet tasarrufu elde etti.

Sorunsuz Ölçeklenme

Satın alma operasyonları büyüdükçe, karmaşıklık ve veri hacmi artar; ancak yapay zeka, ekiplerin bunları ek personel olmadan yönetmesine yardımcı olur.

Veri birleştirmeyi otomatikleştirmekten sözleşme analizini ve harcama görünürlüğünü kolaylaştırmaya kadar, yapay zeka daha az zorlukla daha akıllı büyümeyi mümkün kılar.

Riski Öngörür

Satın alma genellikle tepkisel bir süreçti. Yapay zeka, ekiplerin işler ters gitmeden önce erken uyarı ve öneriler sunarak bu durumu tersine çevirir.

Bu öngörü giderek daha önemli hale geliyor. Aslında, tedarik liderlerinin %70'i artan tedarikçi riskini en büyük endişeleri arasında gösteriyor ve yapay zeka, başvurdukları temel araç haline geliyor.

Yapay zeka modelleri, güncel risk puanları oluşturmak ve ekiplerin sorunlar büyümeden harekete geçmesini sağlamak için dahili verileri (teslimat sorunları ve sözleşme uyumu gibi) harici sinyallerle (kredi notları, ESG puanları, haberler) birlikte tarar.

Tedarikte Yapay Zeka için 8 Kullanım Alanı

1. Daha Akıllı Tahminleme ve Maliyet Kontrolü

Makine öğrenimi, ekiplerin geçmiş satın alma alışkanlıkları ve tedarikçi performansından öğrenerek talebi tahmin etmesine yardımcı olur. Yeniden ne zaman sipariş verileceğini ve ne kadar alınacağını, gecikmeler, fiyat değişimleri ve hatta hava durumu gibi dış faktörleri dikkate alarak öngörebilir.

ML algoritmaları, geçmiş tedarik verileri ve emtia fiyatları, sevkiyat gecikmeleri, enflasyon, hava durumu tahminleri gibi harici verileri analiz eder. Tüm bu bilgiler, gelecekteki satın alma ihtiyaçlarını, çoğu zaman SKU seviyesine kadar, tahmin edebilen bir model oluşturur.

Örneğin, ani bir liman gecikmesi belirli ambalaj malzemelerine olan talep artışıyla çakışırsa, bir ML modeli bu ortaya çıkan deseni henüz belirginleşmeden tespit edebilir ve daha erken sipariş verilmesini ya da alternatif bir tedarikçiye geçilmesini önerebilir.

ML modelleri ayrıca piyasa fiyat değişimleri gibi gerçek zamanlı girdileri de takip eder. Hammadde maliyetleri yükselmeye başlarsa, sistem sözleşmeleri yeniden müzakere etmeyi veya daha düşük fiyatlardan yararlanmak için alımları hızlandırmayı önerebilir.

Bu tahminleme ekiplerin şunları yapmasını sağlar:

• Aşırı veya yetersiz siparişten kaçınmak.
• Stok bulundurma maliyetlerini optimize etmek.
• Sorunlar operasyonları etkilemeden önce tedarik stratejilerini ayarlamak.
• Güncel ve uygulanabilir içgörülerle bütçe kararları almak.

2. Tedarik ve Veri Görevlerini Otomatikleştirme

Tedarikçi araştırması, RFP oluşturma ve veri girişi gibi manuel işler çok fazla zaman alır.

Yapay zeka, tedarikçi profillerini birden fazla kaynaktan çekerek, RFP şablonlarını otomatik doldurarak ve anahtar verileri sistemler arasında manuel giriş olmadan senkronize ederek bu görevleri kolaylaştırır. Böylece tedarik ekipleri süreç sürelerini kısaltabilir ve odağını tedarikçi ilişkilerini geliştirmek veya performans analizi gibi daha stratejik işlere kaydırabilir.

MTN Group, tüm organizasyon genelindeki tedarik verilerini toplayan Procurement Cockpit adlı bir platform geliştirdi. Farklı sistemlerle uğraşmak veya bilgi aramak yerine, ekipleri tedarik faaliyetlerini, tedarikçi performansını ve harcamaları net ve gerçek zamanlı olarak görebiliyor.

Bu, düzenli kalmak ve zamandan tasarruf etmek için akıllı bir yol. Ve karşılığını aldı: MTN'nin yapay zeka destekli otomasyon kullanımı onlara sektörel takdir kazandırdı.

3. Satın Alma Siparişlerinin Kolaylaştırılması

Gerçekçi olalım. Satın alma siparişlerini elle yönetmek yavaş, hataya açık ve oldukça sıkıcıdır.

Yapay zeka ajanları, PO oluşturma, sevkiyat takibi ve istisna yönetimi gibi tedarik süreçlerindeki temel adımları otomatikleştirebilir. Sadece sorunları işaretlemekle kalmaz, yedek tedarikçiden yeniden sipariş vermek veya gecikmeleri incelemeye almak gibi aksiyonlar da alır.

Örneğin, bir satın alma talebi girildiğinde, bir yapay zeka ajanı bunu onaylı tedarikçi ve fiyatlarla karşılaştırır ve PO'yu otomatik doldurur. Ardından siparişi gönderir ve teslimat takvimini günceller.

Bir çakışma olursa, örneğin teslim süresiyle ilgili bir sorun, geçmiş verilere dayanarak alternatifler önerebilir. Panolar paydaşları bilgilendirirken, sistem faturalar ve makbuzları otomatik eşleştirir ve herhangi bir uyumsuzluğu inceleme için işaretler.

4. Tedarik Ekipleri için Yapay Zeka Asistanları

Tedarikteki yapay zeka asistanları, ekipleri rutin ve zaman alan görevleri üstlenerek destekleyen araçlardır. Mevcut sistemlerle birlikte çalışarak karar alma süreçlerini hızlandırır ve günlük işlerde manuel çabayı azaltır.

İnsan uzmanlığının yerini almazlar, ancak yapay zeka asistanları ekiplerin daha hızlı ve akıllıca çalışmasına kesinlikle yardımcı olur.

Zycus, kullanıcıların satın alma taleplerini oluşturmasına ve takip etmesine yardımcı olan Merlin Intake adlı bir yapay zeka asistanı sunar. Kullanıcıları satın alma sürecinde yönlendirir ve soruları yanıtlar, böylece gereksiz yazışmaları azaltır.

5. Akıllı Harcama Analizi

Tedarik ekipleri, özellikle veriler ERP ve P2P sistemlerine dağılmışken, paranın nereye gittiğini anlamakta zorlanır. Veriler ERP ve P2P sistemlerine dağılmış olduğunda, her bir harcamanın nereye gittiğini anlamak zorlaşır.

Yapay zeka araçları, verileri otomatik olarak temizleyip sınıflandırarak ekiplerin harcamaları tek bir yerde ve doğru şekilde görmesini sağlar. Makine öğrenimi algoritmaları, anormallikleri tespit eder ve geleneksel araçların genellikle kaçırdığı tasarruf fırsatlarını ortaya çıkarır.

Örneğin, yapay zeka, birden fazla tedarikçiden yapılan tekrar eden alımları tespit ederek toplu alım indirimi fırsatlarını gösterebilir veya bir kategorideki olağandışı harcama artışlarını incelemeye değer olarak öne çıkarabilir.

Bu düzeydeki içgörü, ekiplerin şunları yapmasına yardımcı olur:

• Kategoriler ve tedarikçiler genelinde harcama görünürlüğünü artırmak
• Uyumsuz veya kontrol dışı harcamaları tespit etmek
• Toplu alım veya yeniden müzakere fırsatlarını belirlemek
• Daha bilinçli bütçeleme ve tedarik kararları almak

6. Tedarikçi Risk Yönetimi

Tedarikçi riski giderek büyüyen bir endişe ve yapay zeka, bu riski yönetmeyi her zamankinden daha proaktif hale getiriyor.

Makine öğrenimi modelleri, sözleşme ihlalleri ve fatura tutarsızlıkları gibi iç sinyalleri, kredi notları, ESG puanları, jeopolitik olaylar ve küresel haberler gibi dış göstergelerle birlikte sürekli tarar.

Yapay zeka, tüm bu verileri gerçek zamanlı risk puanlarına dönüştürerek tedarik ekiplerinin tedarikçileri maruziyet ve güvenilirliğe göre önceliklendirmesini sağlar. Bazı araçlar, tedarik zinciri kesinti senaryolarını simüle ederek risk azaltma stratejilerine de rehberlik edebilir.

Örneğin, Resilinc'in yapay zeka platformu, şirketlerin tedarikçi performansı ve dış olaylar gibi faktörleri analiz ederek olası gecikmeleri öngörmesini sağlar. Resilinc’in platformunu kullanan şirketler, Çin’deki bir tayfun gibi aksaklıkları önceden tahmin edebilir. Sistem, ekipleri önceden uyarır ve sevkiyatların yönlendirilmesini sağlayarak olası gelir kaybını önler.

7. Sözleşme Zekası

Tedarik sözleşmeleri kritik bilgilerle doludur, ancak bunları elle incelemek ve yönetmek zaman alıcıdır.

NLP araçları, örneğin LLM ajanları, binlerce sözleşmeden ödeme maddeleri ve SLA’lar gibi anahtar terimleri çıkarabilir ve bunları uyum çerçeveleriyle eşleştirebilir.

Diyelim ki ekibiniz yıl sonuna kadar 500 tedarikçi sözleşmesini gözden geçirmek zorunda. Her birini tek tek incelemek yerine, bir yapay zeka sistemi belgeleri dakikalar içinde tarar, süresi dolmak üzere olan sözleşmeleri işaretler, veri koruma maddesi eksik olanları vurgular ve benzer anlaşmaları kolayca gözden geçirmek için gruplar.

8. Dinamik Tedarikçi Eşleştirme

Doğru tedarikçiyi bulmak eskiden sabit tedarikçi listelerine veya manuel araştırmaya dayanıyordu. Yapay zeka, performans geçmişi, sertifikalar, fiyatlandırma ve mevcut kapasiteye göre tedarikçi önererek bu süreci değiştiriyor.

Makine öğrenimiyle sistem, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış verileri değerlendirerek belirli bir ihtiyaç veya bölge için en uygun tedarikçileri önerir.

Tedarik ekipleri artık şunları yapabilir:

• İdeal tedarikçileri daha hızlı kısa listeye alabilirler
• Kalite, maliyet ve ESG hedefleriyle uyumlu tedarikçilerden temin sağlamak
• Tedarikçi kabul süresini kısaltmak ve tedarik çevikliğini artırmak

Tedarikte Yapay Zeka Nasıl Uygulanır?

Tedarikte yapay zeka uygulaması için tek bir doğru yol yoktur. Doğru yol, şirketinizin büyüklüğüne ve hedeflerine bağlıdır, ancak bu, her şeye sıfırdan başlamanız gerektiği anlamına gelmez.

Bu bölüm, iş akışlarına yapay zekayı entegre etmek isteyen tedarik yöneticileri, satın alma uzmanları, tedarik zinciri profesyonelleri ve CPO’lar için pratik öneriler sunar.

1. Net Hedefler Belirleyin

Yapay zekayı sadece yenilikçi göründüğü için kullanmayın. Hangi sorunu çözmek istediğinizi tam olarak bilin.

Satın alma siparişlerini mi otomatikleştirmek istiyorsunuz? Harcama sınıflandırmasını mı iyileştirmek istiyorsunuz? Tedarik risklerini mi öngörmek istiyorsunuz?

Bu hedeflerin her biri farklı araçlar, veri modelleri ve entegrasyonlar gerektirir. Örneğin, satın alma siparişlerini otomatikleştirmek için RPA kullanılabilirken, tahminleri iyileştirmek için ML’den yararlanılabilir.

Net bir hedef olmadan, hiçbir sorunu çözmeyen pahalı bir araç geliştirme riskiyle karşı karşıya kalırsınız. Sorundan başlayın ve yapay zeka uygulamanızı bunun yönlendirmesine izin verin.

2. Bir Platform Seçin

Hedefleriniz belli olduğunda, bunları destekleyen araçları bulun.

Kullandığınız sistemlerle başlayın. Birçok ERP ve satın alma platformu artık harcama sınıflandırması veya sözleşme analizi gibi yerleşik yapay zeka özellikleri sunuyor. İhtiyacınız daha özelse, bağımsız araçlara bakabilirsiniz ancak bunların mevcut altyapınıza sorunsuz entegre olduğundan emin olun.

En iyi platform, mevcut sistemlerinizle uyumlu çalışan ve büyüdükçe ölçeklenebilen platformdur.

3. Verinizi Hazırlayın

Yapay zeka, yalnızca ona verdiğiniz veri kadar akıllıdır.

Başlamadan önce elinizde neler olduğunu gözden geçirin. Dağınık verileri temizleyin, farklı sistemlere dağılmış bilgileri bir araya getirin ve güçlü bir veri yönetimi uygulayın. Bu da formatların standartlaştırılması ve doğruluğun kontrol edilmesi anlamına gelir.

Satın alma ekiplerinin mükemmel verilere ihtiyacı yoktur, ancak kullanılabilir verilere ihtiyaçları vardır. Bunu, ekimden önce toprağı hazırlamak gibi düşünebilirsiniz.

4. Çözümünüzü Hayata Geçirin

Hedefleriniz ve platformunuz netleşip verileriniz hazır olduğunda, artık çözümünüzü hayata geçirme zamanı gelmiştir.

Çoğu satın alma ekibinde bu, sıfırdan yapay zeka aracı geliştirmek anlamına gelmez. Bunun yerine, bir tedarikçi, iş ortağı veya kurum içi BT ekibiyle birlikte, kullanım amacına uygun bir aracı yapılandırıp devreye almak anlamına gelir.

Ekibinizin yeteneklerine ve hedefinizin karmaşıklığına uygun yaklaşımı seçin.

5. Ekibinizi Destekleyin

En iyi yapay zeka aracı bile, ekip nasıl kullanacağını bilmiyorsa veya güvenmiyorsa sonuç vermez.

Çözüm devreye alındıktan sonra, ekibin alışması ve benimsemesi için zaman ayırın. Tedarikçi veya uygulama ortağıyla birlikte çalışarak ekibi kullanım senaryoları konusunda eğitin ve eğitimi, satın alma profesyonellerinin gerçek çalışma şekline göre uyarlayın — sadece aracın nasıl çalıştığına göre değil.

Uygulamalı deneme fırsatları oluşturun, yaygın iş akışlarını belgeleyin ve geri bildirim kanallarını açık tutun.

Teknoloji, kimse nasıl kullanacağını bilmiyorsa sonuç veremez.

6. Değerlendirin ve Geliştirin

Kurup bırakmayın.

Yapay zeka araçlarınızın etkisini, döngü süresinin azalması, sağlanan tasarruflar veya önlenen risk olayları gibi net ölçütlerle takip edin.

Eğer sohbet botları da devreye alınıyorsa, nasıl kullanıldıklarını, nerede etkili olduklarını ve nerede sorun yarattıklarını anlamak için sohbet botu analizlerine bakın. Sohbet botu yatırım getirisini ölçmek, yatırımı gerekçelendirmek ve gelecekteki iyileştirmeleri yönlendirmek için özellikle önemlidir.

Ve kullanıcılarınızla konuşun. Neler iyi çalışıyor? Neler sorunlu?

Yapay zeka sistemleri zamanla gelişir, ama yalnızca onları sürekli iyileştirirseniz. En iyi uygulamalar, gerçek kullanımda evrilir.

Ücretsiz Bir Yapay Zeka Temsilcisi Oluşturun

Satın alma süreçlerinize yapay zekayı nasıl entegre edebileceğinizi araştırıyorsanız, öğrenmeye başlamak için en uygun zaman şimdi.

Botpress, teknik geçmişiniz ne olursa olsun herkes için bir yapay zeka temsilcisi oluşturma platformudur. Akışları görsel olarak oluşturun, gerçek kullanıcı girdileriyle yanıtlarınızı test edin ve işletmenizin veri kaynaklarını en güncel bilgiler için bağlayın.

İster tedarikçi iletişimini yönetmek ister satın alma onaylarını kolaylaştırmak için temsilciler oluşturuyor olun, Botpress ile satın alma otomasyonunu hayata geçirmek çok kolay.

Hemen oluşturmaya başlayın. Ücretsiz.

Sıkça Sorulan Sorular

Satın almada yapay zeka araçlarını uygulamanın maliyeti ne kadar?

Satın almada yapay zeka araçlarını uygulamanın maliyeti oldukça değişkendir: Mevcut platformlardaki temel yapay zeka özellikleri aylık birkaç yüz dolardan başlayabilirken, ileri düzey harcama analizi veya otonom temsilciler gibi kurumsal çözümler yıllık altı haneli rakamlara ulaşabilir. Toplam maliyet, iş akışlarının karmaşıklığına ve hazır çözümler mi yoksa özel yapay zeka yetenekleri mi kullanıldığına bağlıdır.

Satın almada yapay zeka kullanmanın riskleri veya olumsuz yönleri var mı?

Satın almada yapay zeka kullanmanın bazı riskleri vardır; örneğin, veriler eksik veya hatalıysa yanlış kararlar alınabilir, özel yapay zeka sistemlerinde tedarikçiye bağımlılık oluşabilir ve hassas veriler yeterince korunmazsa uyum sorunları yaşanabilir. Ayrıca, yapay zeka araçları bazen hatalı veya beklenmedik sonuçlar üretebilir; bu nedenle, sorunlar büyümeden önce insan gözetimi gereklidir.

Satın almada yapay zeka araçları işleri ortadan kaldırır mı, yoksa insanların çalışma şeklini mi değiştirir?

Satın almada yapay zeka araçları genellikle işleri tamamen ortadan kaldırmaz; bunun yerine, veri girişi, fatura eşleştirme veya harcama sınıflandırması gibi tekrarlayan işleri otomatikleştirerek insanların çalışma şeklini değiştirir. Böylece satın alma profesyonelleri, tedarikçi ilişkileri, müzakereler ve risk yönetimi gibi stratejik işlere odaklanabilir. Ancak, yapay zeka günlük iş akışlarına entegre oldukça roller daha analitik veya teknik becerilere kayabilir.

Küçük işletmeler de satın almada yapay zekadan faydalanabilir mi, yoksa bu sadece büyük şirketler için mi?

Küçük işletmeler de satın almada yapay zekadan kesinlikle faydalanabilir; özellikle, otomatik belge işleme, tedarikçi eşleştirme veya temel harcama analizi gibi özellikler sunan ve büyük başlangıç yatırımları gerektirmeyen uygun fiyatlı SaaS araçları sayesinde. Büyük şirketler genellikle daha karmaşık, özel yapay zeka çözümleri kullanırken, küçük işletmeler de daha hafif, bulut tabanlı yapay zeka araçlarıyla önemli zaman tasarrufu ve daha iyi kararlar elde edebilir.

Satın alma ekiplerinin yapay zeka araçlarıyla çalışmak için hangi becerilere ihtiyacı var?

Satın alma ekiplerinin yapay zeka araçlarıyla çalışmak için mutlaka programcı olmaları gerekmez, ancak yapay zeka modellerinin nasıl çalıştığını anlamak ve veri kalitesi sorunlarını tespit edebilmek için veri okuryazarlığına ihtiyaçları vardır. Analitik araçlara aşina olmak ve dijital platformları rahatça kullanabilmek önemlidir; ayrıca, yapay zeka çözümlerini satın alma iş akışlarına entegre etmek için BT ile iş birliği yapabilme yeteneği de gereklidir.