المقدمة

سيحل الذكاء الاصطناعي قريبًا محل أولئك الذين لا يعرفون كيفية استخدامه بفعالية. في مجال المشتريات، يقود هذا التحول اليوم الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI). وستعمل هذه التكنولوجيا المتقدمة على إعادة تشكيل كيفية إجراء عمليات الشراء، وتحويل المهام الروتينية إلى قرارات استراتيجية.

هذه القفزة إلى الأمام في التكنولوجيا تفعل أكثر من مجرد تبسيط العمل. فهو يتعمق في كميات هائلة من البيانات، ويكشف عن الاتجاهات والرؤى الأساسية حول الموردين. ويمكن مقارنة هذا التحول الكبير بالانتقال من الحسابات اليدوية إلى القوة الحسابية الرقمية. ومع ذلك، مع كل التقنيات الجديدة، فإنها تجلب تحديات. يعد ضمان الدقة والتطبيق الدقيق لهذه الأداة الذكية أمرًا بالغ الأهمية.

والآن، يقف الذكاء الاصطناعي، وخاصة في شكله التوليدي، كأداة رئيسية في المشتريات. تمثل هذه الفترة وقتًا مهمًا للمحترفين في هذا المجال للتعلم والابتكار والنجاح مع التطورات التكنولوجية الجديدة.

الذكاء الاصطناعي التوليدي: عصر جديد في المشتريات

يتطور مشهد الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) بسرعة، حيث كان إطلاق ChatGPT من OpenAI في نوفمبر 2022 بمثابة لحظة فاصلة. كان هذا التطور الكبير إيذانا بعصر بدأ فيه الذكاء الاصطناعي في التأثير بشكل كبير على عمليات الشراء. وفي غضون شهرين، أصبح ChatGPT أول منتج من نوعه يستخدم على نطاق واسع، حيث وصل إلى 100 مليون مستخدم، مما يدل على القبول والتطبيق المتزايد لـ GenAI.

بعد نجاح ChatGPT، شهدت الصناعة تطورات ملحوظة ساهمت في تشكيل عملية الشراء. أعلنت Salesforce عن Einstein GPT في 7 مارس 2023، مستفيدة من نماذج OpenAI لتعزيز إدارة علاقات العملاء بقدرات الذكاء الاصطناعي. وقد أكدت هذه الخطوة على قدرة GenAI على إحداث ثورة في العمليات التي تركز على العملاء، وهو مجال يرتبط ارتباطًا وثيقًا بالمشتريات.

في 13 مارس، أصدرت OpenAI إصدار GPT-4، والذي لم يقدم تحسينات كبيرة في الدقة فحسب، بل عالج أيضًا مشكلة هلوسة الذكاء الاصطناعي، مما يمثل خطوة إلى الأمام في نماذج توليدية موثوقة ودقيقة. ويؤثر هذا بشكل مباشر على المشتريات من خلال تقديم أدوات أكثر موثوقية لتحليل البيانات وتقييم الموردين.

تشير الوتيرة السريعة لتطوير GenAI إلى مستقبل تصبح فيه وظائف الشراء أكثر ذكاءً. وكما تشير شركة ماكينزي، فإن "التأثير الدقيق لـGenAI سيعتمد على مجموعة متنوعة من العوامل، مثل مزيج وأهمية وظائف الأعمال المختلفة، فضلاً عن حجم إيرادات الصناعة". وترتبط هذه الرؤية بشكل خاص بالمشتريات، حيث يمكن أن يؤدي المزيج الصحيح من التكنولوجيا إلى مكاسب كبيرة في الكفاءة واتخاذ القرارات الاستراتيجية.

في هذا العصر الجديد، من المتوقع أن تصبح المشتريات أكثر استباقية وتنبؤية وشخصية. أشارت أحدث التطورات، مثل تقديم الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI لـ GPTs في DevDay في 7 نوفمبر 2023، إلى وجود اتجاه نحو التخصيص. تتيح هذه التطورات إنشاء إصدارات مخصصة من ChatGPT، تجمع بين تعليمات محددة ومعرفة إضافية ومجموعة من المهارات. تم تعيين هذا الاتجاه لصالح المشتريات من خلال تصميم حلول لتلبية الاحتياجات الفريدة للمؤسسات الفردية.

مع استمرار GenAI في التقدم، فإنه يحمل وعدًا بتحويل المشتريات من ضرورة تكتيكية إلى أصل استراتيجي، وتبسيط العمليات، وتمكين المهنيين بأدوات كانت في السابق في عالم الخيال العلمي.

GenAI في العمل: تحويل وظائف المشتريات

يشهد مجال المشتريات موجة تحويلية، مدفوعة بقدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي. يستكشف هذا الفصل تطبيقات العالم الحقيقي حيث لا يقتصر دور GenAI على أتمتة العمليات فحسب، بل يتيح أيضًا اتخاذ القرارات الإستراتيجية وتعزيز الكفاءة العامة لعمليات الشراء. بالنسبة لقادة المشتريات، يعد فهم حالات الاستخدام التي ستحقق أكبر قيمة أمرًا بالغ الأهمية. لا تقتصر قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي على الأتمتة فحسب، بل تكمن أيضًا في التفكير وتشكيل الإستراتيجية. ويمكنه تحليل مصادر بيانات متعددة، مثل بيانات السوق في الوقت الفعلي واتجاهات الابتكار الناشئة، لتوليد رؤى وتوصيات توجيهية لمديري الفئات.

للحصول على رؤية أكثر شمولاً لتأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي في دورات الأجر من المصدر إلى الأجر، راجع الرسم التوضيحي أدناه من Deloitte الذي يسلط الضوء على أعلى إمكاناته في النهج الاستباقية.

دراسة الحالة 1: التوريد الاستراتيجي واختيار الموردين المعزز بواسطة GenAI

تتم إعادة تصور المصادر الإستراتيجية، وهي حجر الزاوية في المشتريات، من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي. تُمكّن هذه التقنية المؤسسات من إجراء تقييمات متعددة الأوجه للموردين، ودمج الاعتبارات التي تتجاوز التكلفة لتشمل الجودة والموثوقية والممارسات الأخلاقية. 

فكر في قيام شركة تصنيع إلكترونيات متعددة الجنسيات بتوريد أشباه الموصلات. ومن خلال تنفيذ GenAI، تقوم الشركة بتقييم الموردين المحتملين مقابل مجموعة من البيانات: دقة التسليم، والاستقرار المالي، والمخاطر الجيوسياسية، وممارسات الاستدامة. ويقوم النظام بفحص البيانات العالمية، وتحديد الموردين الذين يمكنهم تقديم الابتكار والقيمة، بما يتجاوز مجرد توفير التكاليف.

عائد استثمار GenAI في المشتريات واسع النطاق. لا يقتصر الأمر على خفض النفقات فحسب؛ يتعلق الأمر باتخاذ قرارات غنية تؤدي إلى الكفاءة التشغيلية وسلاسل التوريد القوية. وقد يهدف تنفيذه في البداية إلى خفض 5% في تكلفة البضائع المباعة، ولكن التأثير الأوسع على مرونة سلسلة التوريد يمكن أن يؤدي إلى وفورات أكبر بكثير، خاصة عند تجنب الاضطرابات المحتملة.

وفقًا لدراسة ESI ThoughtLab، التي شاركت في رعايتها شركة Deloitte، فإن أصحاب عائد الاستثمار المرتفع في اعتماد الذكاء الاصطناعي - غالبًا ما يشهدون عائدًا قدره 4.3% - لديهم ممارسات شاملة عبر إدارة البيانات وأمنها. إنهم يستفيدون من GenAI ليس فقط في المهام المتفرقة ولكن يقومون بدمجها في عملياتهم الأساسية، بما في ذلك أحداث تحديد المصادر منخفضة القيمة ولكن كبيرة الحجم. تقوم GenAI بأتمتة عمليات الشراء الروتينية هذه، وتبسيط العملية بأكملها وتحرير الموارد البشرية للقيام بمهام أكثر تعقيدًا. 

علاوة على ذلك، تلعب GenAI دورًا محوريًا في المفاوضات السنوية مع الموردين، حيث تقوم بأتمتة جمع البيانات وتحليلها لتزويد فرق المشتريات برؤى قابلة للتنفيذ. ويمكنه التنبؤ بتقلبات التكلفة واقتراح أفضل الأوقات للتفاوض، وربما تثبيت الأسعار قبل تحولات السوق. ومن خلال القيام بذلك، تضمن المؤسسات أنها لا تتفاعل مع قوى السوق فحسب، بل تتوقعها وتخطط لها بشكل استراتيجي.

تأثير GenAI على المصادر الإستراتيجية عميق. فهو لا يغير طريقة عمل المتخصصين في مجال المشتريات فحسب، بل يعيد أيضًا تعريف القيمة الإستراتيجية التي يجلبونها إلى مؤسساتهم. مع GenAI، تتجاوز المشتريات الحدود التقليدية، لتصبح قوة ديناميكية تدفع الابتكار، والضمانات ضد تقلبات السوق، وتوفر ميزة تنافسية مستدامة.

دراسة الحالة 2: تطور إدارة العقود - من الكفاءة الرقمية إلى إتقان GenAI

بينما تشرع الشركات في رحلات تحويلية نحو إدارة العقود القائمة على GenAI، يجب أن تخضع أطرها الرقمية التقليدية لبعض التغييرات الجذرية. قد يقدم هذا التحول أنظمة بيئية ديناميكية وسريعة الاستجابة حيث تتطور العقود من المستندات الثابتة إلى الأدوات التكيفية التي تتفاعل بشكل فعال مع نبض السوق.

وفي هذا النموذج الجديد، من المقرر أن تلعب التحليلات التنبؤية دورًا مركزيًا، حيث تعيد تشكيل العقود لتكون استباقية وليست تفاعلية. تتنبأ هذه التحليلات باتجاهات السوق وتقترح شروطًا تتكيف بمرونة مع المشهد الاقتصادي العالمي، وتحول العقود إلى كيانات حية تتنفس وتتوافق مع ظروف السوق.

وتصبح الإدارة المتكاملة للمخاطر حجر الزاوية في استراتيجية هذه الشركات. وهي تراقب التحولات الجيوسياسية والمؤشرات الاقتصادية وتستجيب لها، وتقوم بضبط شروط العقود في الوقت الفعلي لحماية استراتيجيات المصادر العالمية. وهذا يضمن أن عمليات الشراء ليست فعالة فحسب، بل أيضًا مرنة في مواجهة الضغوط الخارجية.

تستفيد GenAI من ثروة البيانات التعاقدية التاريخية للشركة، وتستخرج رؤى لا تقدر بثمن. تساعد هذه الأفكار في إنشاء عقود جديدة، ومواءمتها مع الاستراتيجيات التي تم اختبارها عبر الزمن وفرص الأسواق الناشئة. إن عمق واتساع استخدام البيانات غير مسبوق، مما يوفر ميزة استراتيجية لا يمكن أن يوفرها سوى نظام الذكاء الاصطناعي المتطور.

علاوة على ذلك، تُحدث الأتمتة الذكية ثورة في عمليات العقود الروتينية. تتم أتمتة العقود القياسية لتحقيق الكفاءة، في حين تتم صياغة الاتفاقيات المعقدة، وخاصة تلك التي تتعلق بالملكية الفكرية الحساسة، بمزيج من الرؤى المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والخبرة البشرية. ويضمن هذا النهج المختلط أن تكون العقود فعالة وموحدة ودقيقة من الناحية الاستراتيجية.

الرحلة مع GenAI في إدارة العقود متعددة الأوجه وتتطور باستمرار:

• مرحلة تحليل الطلب: تجري GenAI تحليلاً شاملاً ومتعدد الطبقات لطلبات العقود، مما يضمن الفهم والإعداد الشاملين.

• مرحلة الصياغة الآلية: وتتحول عملية الصياغة من القوالب العامة إلى تركيبات دقيقة ذات توجه استراتيجي، تعكس الاحتياجات المحددة لكل اتفاقية.

• الإعداد للتفاوض الاستراتيجي: تأخذ المفاوضات بعدًا جديدًا، مدعومة بالاستعدادات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مما يحول العملية إلى مسعى استراتيجي ومستنير بالبيانات.

• التنفيذ التكيفي والمراقبة: يصبح تنفيذ العقود قابلاً للتكيف، مع تعديلات في الوقت الفعلي تضمن استمرار الملاءمة والامتثال.

• التحسين المستمر وحلقة التغذية الراجعة: يتم تغذية بيانات الأداء من العقود المنفذة إلى النظام، مما يؤدي إلى إنشاء حلقة تحسين مستمرة للعقود المستقبلية.

وبينما نمضي قدمًا، يمكننا أن نلاحظ أنه في عالم لا تعد فيه الكفاءة مجرد خيار بل ضرورة، فإن GenAI في إدارة العقود ليست مجرد أداة - إنها تغير قواعد اللعبة. إنه يحول الفرق القانونية إلى استراتيجيين، والامتثال إلى ميزة تنافسية، وعمليات سلسلة التوريد إلى فئة متقدمة في الكفاءة وتفاعل السوق. لا يقتصر الأمر على القيام بالأشياء بشكل أفضل فحسب؛ يتعلق الأمر بفعل أشياء أفضل.

دراسة الحالة 3: إدارة المخاطر والامتثال

لقد شرعت GenAI في اتباع نهج ثوري لإدارة المخاطر والامتثال في المشتريات، وهو يختلف بشكل ملحوظ عن تطبيقات الذكاء الاصطناعي التقليدية. لقد مكّن فرق المشتريات من إجراء تقييمات شاملة للمخاطر. من خلال تحليل الصحة المالية للموردين، وأوراق اعتماد المصادر الأخلاقية، والمخاطر الجيوسياسية، يمكن للمشتريات توقع الاضطرابات. على سبيل المثال، في السوق المتقلبة للمعادن الأرضية النادرة، تمكن النماذج التنبؤية لشركة GenAI الشركات من تحديد الموردين والمواد البديلة بشكل استباقي، مما يؤدي بشكل فعال إلى تجنب اختناقات العرض المحتملة.
علاوة على ذلك، تضمن أنظمة GenAI الامتثال التنظيمي في الوقت الفعلي من خلال تحديث سير العمل تلقائيًا بما يتماشى مع القوانين الحالية. تمتد هذه الأتمتة الاستباقية لتشمل جميع العقود واتفاقيات الموردين، حيث تدمج أحدث ما في حماية البيانات وقوانين العمل وغير ذلك الكثير، وبالتالي الحماية من التكاليف المرتفعة والأضرار التي تلحق بالسمعة نتيجة لعدم الامتثال.

بالإضافة إلى ذلك، توفر GenAI الشفافية التشغيلية، وتساعد في تحديد أوجه القصور والمخاطر المحتملة ضمن بيانات المعاملات، وتعزيز عملية صنع القرار، وتعزيز نزاهة عمليات الشراء. كما أنه يساهم في التخطيط الاستراتيجي من خلال التنبؤ باتجاهات السوق والتحولات التنظيمية، مما يسمح لاستراتيجيات الشراء بالتطور تحسبًا للتغيرات المستقبلية، والحفاظ على الميزة التنافسية ومرونة سلسلة التوريد.

تجدر الإشارة إلى أن عائد الاستثمار من GenAI يختلف عن تطبيقات الذكاء الاصطناعي التقليدية من حيث العمق والانتشار. تشير بيانات ماكينزي إلى أن مستخدمي GenAI شهدوا انخفاضًا في التكاليف اللوجستية بمقدار 15%، ومستويات المخزون بمقدار 35%، وزيادة في مستويات الخدمة بمقدار 65%، مقارنة بالمنافسين الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي الأساسية. تؤكد هذه الأرقام على التأثير الشامل لـ GenAI، والذي يتجاوز توفير التكاليف لدفع النمو الاستراتيجي والابتكار في مجال المشتريات.

في جوهره، يمثل GenAI تطورًا مهمًا من الذكاء الاصطناعي، حيث يحول إدارة المخاطر والامتثال إلى مجالات الاستبصار الاستراتيجي والعمل الاستباقي. لا يقتصر الأمر على القيام بالأشياء بشكل أفضل فحسب، بل يتعلق أيضًا بالقيام بأشياء أفضل - تحديد الفرص الجديدة، والتعامل مع المخاطر بشكل أكثر فعالية، ووضع معايير جديدة في التميز في مجال المشتريات.

دراسة الحالة 4: التحليلات المعززة في المشتريات

في السرد المتطور لابتكارات المشتريات، برزت التحليلات المعززة، المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي، كفصل محوري. وقد أعادت هذه التكنولوجيا المتقدمة تعريف النهج المتبع في تحليلات المشتريات، وتحويلها من مجرد مهمة معالجة البيانات إلى أداة اتخاذ القرار الاستراتيجي.

تحويل معالجة البيانات:
لقد أحدثت GenAI ثورة في معالجة البيانات في مجال المشتريات. ومن خلال تحليل مجموعات كبيرة من البيانات، فإنه يعالج النتائج المعقدة المستندة إلى السيناريوهات، مما يقلل بشكل كبير من الحاجة إلى التدخل اليدوي والتحليلات المعقدة. هذا النهج المبسط لمعالجة البيانات لا يوفر الوقت فحسب، بل يزيد أيضًا من دقة وأهمية الرؤى الناتجة، مما يمكّن فرق المشتريات من اتخاذ قرارات أكثر استنارة. كما يوفر أيضًا رؤى قابلة للتنفيذ من خلال تحليل الاتجاهات التاريخية وملفات تعريف الطلب وأداء الموردين. وهذا يمكّن فرق المشتريات من اتخاذ قرارات مستنيرة تتماشى مع أهدافها الاستراتيجية، بما في ذلك تحسين إدارة التكاليف، وهو أمر بالغ الأهمية بشكل خاص بالنظر إلى ارتفاع التضخم وتأثيره على منظمات المشتريات.

علاوة على ذلك، فإن أحد أهم المجالات التي تضيف فيها GenAI قيمة هي الإدارة الاستباقية للمخاطر وتحسين التكلفة. فهو يمكّن المؤسسات من الوصول الفوري إلى المعلومات الدقيقة، وهو أمر حيوي لتخفيف المخاطر وإدارتها. تعد قدرة الأداة على المراقبة المستمرة لعوامل الخطر الخارجية وإجراء تحليلات متقدمة للتنبؤ ووصف مؤشرات الأداء الرئيسية للمخاطر أمرًا بالغ الأهمية في بيئة السوق المتقلبة اليوم.

ومع ذلك، فإن دمج GenAI في تحليلات البيانات يعزز قدراته بشكل كبير لأنه يتميز بقدرته على توليد البيانات الأصلية وتفسير البيانات الموجودة مع الحد الأدنى من التدخل البشري، وبالتالي تعزيز عمليات تحليل البيانات. تشمل المزايا البارزة ما يلي:

• الفهم السياقي والتفسيرات لمخرجات البيانات بواسطة نماذج GenAI.
• معالجة اللغة الطبيعية لكل من الاستعلامات والنتائج، مما يجعل تحليل البيانات أكثر سهولة في الاستخدام.
• التوافق مع البيانات غير المنظمة، وتوسيع نطاق مدخلات البيانات والمخرجات التحليلية.
• نماذج لغوية كبيرة تتيح التشغيل الآلي والتحليل في الوقت الفعلي على نطاق واسع.
• القدرة على التعرف على أنماط وعلاقات البيانات المعقدة، وهي ذات قيمة للتحليلات التنبؤية وضمان الجودة.

للاستخدام الفعال لـ GenAI في تحليلات البيانات ضمن المشتريات، يوصى بما يلي:

1. دمج GenAI كجزء من استراتيجية بيانات المؤسسة الشاملة.
2. معالجة التحديات مثل الأمان والتحيز والدقة بشكل استباقي.
3. قم بتطبيق GenAI على مكونات محددة من دورة التحليلات، خاصة في المجالات التي تؤثر بشكل مباشر على مقاييس الأعمال.

ومن خلال الاستفادة من البراعة التنبؤية والتحليلية لـ GenAI، يمكن لفرق المشتريات التعامل مع تعقيدات السوق اليوم بشكل أكثر فعالية واتخاذ القرارات التي تعزز القيمة والكفاءة.

دراسة الحالة رقم 5: المشتريات التحادثية

لقد قطعت Chatbots في مجال المشتريات شوطًا طويلاً منذ بدايتها. كانت النماذج الأولية، مثل النموذج الذي قمت ببنائه في عام 2017، عبارة عن أنظمة أساسية للإجابة على الاستعلامات. ومع ذلك، فقد سهّل ظهور GenAI التحرك نحو منصات محادثة أكثر تطورًا. أصبحت روبوتات الدردشة المتقدمة هذه الآن قادرة على إجراء تفاعلات تلقائية وشخصية، تشبه إلى حد كبير المحادثات البشرية، عبر وسائط مختلفة بما في ذلك رسائل البريد الإلكتروني والمكالمات وأنظمة المشتريات.

القيمة الدافعة في المشتريات:
يؤدي الذكاء الاصطناعي للمحادثة في عمليات الشراء من خلال روبوتات الدردشة أو الأدوات المماثلة إلى زيادة القيمة بطرق عديدة:

1. التفاعلات الآلية: تخيل أن المستخدم يريد معرفة حالة طلب معين. تقليديًا، قد يتضمن ذلك التنقل عبر متاهة من قوائم نظام المشتريات (وربما الضياع على طول الطريق). باستخدام واجهة المحادثة، يكون الأمر بسيطًا مثل طرح السؤال التالي: "ما حالة طلبي للعنصر X؟" والحصول على استجابة فورية.
2. التدريب والمبادئ التوجيهية: إذا لم يكن المستخدم واضحًا بشأن سياسات الشراء، فقد يقضي تقليديًا ساعات في البحث في المستندات أو انتظار استجابة بشرية. على سبيل المثال، يمكن لروبوت الدردشة أن يوفر على الفور معلومات السياسة ذات الصلة، مما يجعله يبدو وكأنه متخصص في سياسة المشتريات في جامعة الذكاء الاصطناعي.
3. تجربة شراء سهلة الاستخدام وموجهة: ضع في اعتبارك أن المستخدم يحتاج إلى شراء جهاز كمبيوتر محمول جديد. في عصر ما قبل GenAI، قد يتضمن ذلك عملية طويلة من البحث من خلال الكتالوجات. يمكن لروبوت الدردشة الممكّن من GenAI أن يوصي بسرعة بأفضل الخيارات بناءً على احتياجات المستخدم، تمامًا مثل مساعد التسوق الشخصي الذي لا يحتاج إلى استراحة الغداء.
4. التنبيهات الاستباقية: بدلاً من أن تكون على حين غرة بسبب انقطاع الإمدادات، يمكن لواجهات المحادثة تنبيه المستخدمين بشكل استباقي عبر أدوات الاتصال الخاصة بهم مثل Teams وSlack وWhatsApp وما إلى ذلك. وهذا يشبه وجود مساعد نفسي يحذرك بشأن المشكلات المستقبلية، باستثناء أن الأمر كله يعتمد على البيانات. وأقل صوفية.
5. دعم القرار في الوقت الحقيقي: بالنسبة للاستعلامات المعقدة مثل تحديد طلبات عرض الأسعار قيد التشغيل في فئة معينة مع عروض أسعار متعددة، قد يقوم المستخدمون تقليديًا بالنقر حوالي 30 مرة في النظام، متسائلين عما إذا كان هناك اختصار مخفي. باستخدام برنامج chatbot الممكّن لـ GenAI، يكون الأمر بسيطًا مثل طرح السؤال التالي: "أرني جميع طلبات عروض الأسعار قيد التشغيل للتغليف مع المورد ABC الذي سيغلق هذا الشهر بأكثر من خمسة عطاءات"، وها هو يتم تقديم المعلومات دون أي رياضة رقمية.
6. دعم متعدد القنوات ومتعدد اللغات: توفر Chatbots سهولة التفاعل بلغات مختلفة عبر منصات متعددة. يشبه الأمر أن يكون لديك صديق متعدد اللغات ومتاح دائمًا، سواء كنت تستخدم هاتفك أو الكمبيوتر المحمول أو ساعتك الذكية، وعلى استعداد للدردشة حول الشراء بأي لغة تختارها.

تأثير نماذج GPT المخصصة:

إن الكلمة الرئيسية الأخيرة لـ OpenAI التي تقدم نماذج GPT المخصصة تأخذ هذه الخطوة إلى الأمام. يمكن تدريب هذه النماذج على فهم ومحاكاة اللغة والعمليات المحددة للمؤسسة، مما يجعل روبوتات الدردشة أكثر كفاءة ووعيًا بالسياق. يعد هذا التقدم محوريًا في تعزيز وظائف روبوتات الدردشة لتفاعلات الموردين، وتقديم الطلبات، وإدارة العقود، وتوفير الدعم الشامل والتحليلات في مجال المشتريات.

يعتبر عائد الاستثمار من منصات المحادثة المتقدمة هذه كبيرًا. فهي لا تقوم فقط بأتمتة المهام الروتينية، مما يؤدي إلى الكفاءة التشغيلية، ولكنها توفر أيضًا بيانات ورؤى في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات مستنيرة. إن القدرة على التعامل مع العديد من الاستفسارات في وقت واحد تضمن الاتساق وقابلية التوسع، مما يؤدي إلى خفض التكاليف وتحسين عملية الشراء الشاملة.

باختصار، يمثل تطور روبوتات الدردشة في مجال المشتريات، خاصة مع تقديم نماذج GPT المخصصة، قفزة نحو عمليات شراء أكثر تفاعلية وذكاء وكفاءة. تتيح هذه التطورات لفرق المشتريات التركيز على المهام الإستراتيجية، مما يساهم في نهاية المطاف في اتخاذ قرارات أفضل وتعزيز الإنتاجية.

هلوسة الذكاء الاصطناعي والمشتريات: فهم المخاطر

بعد استكشاف حالات الاستخدام المختلفة للذكاء الاصطناعي في عمليات الشراء، من المهم معالجة جانب مهم غالبًا ما يتم تجاهله: هلوسة الذكاء الاصطناعي. قد يبدو هذا المصطلح مثل الخيال العلمي، لكنه ظاهرة حقيقية جدًا في عالم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. لقد أثار اهتمامي بهذا الموضوع بعد مشاهدة مقابلة مع إياد الدلوج، الرئيس التنفيذي ومؤسس شركة Penny، الذي قدم وجهات نظر ثاقبة حول هلوسة الذكاء الاصطناعي (شاهد المقابلة هنا).

شرح هلاوس الذكاء الاصطناعي:

تشير هلوسة الذكاء الاصطناعي إلى المواقف التي تولد فيها أنظمة الذكاء الاصطناعي معلومات خاطئة أو مضللة. يمكن أن يحدث هذا لأسباب مختلفة، مثل التحيزات في بيانات التدريب، أو التجهيز الزائد، أو تفسير نموذج الذكاء الاصطناعي لبيانات الإدخال بطرق غير مقصودة. في مجال المشتريات، حيث تعتمد القرارات بشكل متزايد على البيانات وتعتمد على خوارزميات الذكاء الاصطناعي، يعد فهم وتخفيف مخاطر هلوسة الذكاء الاصطناعي أمرًا ضروريًا.

المخاطر والآثار المحتملة على عملية صنع القرار:

في سياق المشتريات، يمكن أن تؤدي هلوسة الذكاء الاصطناعي إلى العديد من المخاطر المحتملة:

1. معلومات خاطئة في تقييم الموردين: قد تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتقييم موثوقية المورد أو أدائه بشكل غير صحيح بناءً على بيانات منحرفة أو غير كاملة، مما يؤدي إلى قرارات شراء مضللة.
2. تحليل السوق الخاطئ: يمكن أن تولد GenAI تنبؤات غير دقيقة للسوق أو تحليلات للاتجاهات، مما يؤدي إلى استراتيجيات شراء غير متزامنة مع ظروف السوق الفعلية.
3. تحليل الإنفاق غير الدقيق: قد تؤدي هلوسة الذكاء الاصطناعي إلى استنتاجات خاطئة في تحليل الإنفاق، مما يؤثر على الميزانية والتخطيط المالي.
4. مخاطر العقد: قد تتجاهل أدوات تحليل العقود المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بنودًا قانونية مهمة أو تسيء تفسير شروط العقد، مما قد يعرض المؤسسة لمخاطر قانونية.

التأكيد على "الثقة والتحقق' مبدأ:
وفي مواجهة هذه التحديات، من الضروري تبني مبدأ "الثقة والتحقق". ويؤكد هذا المفهوم على أهمية عدم الاعتماد بشكل أعمى على البيانات والرؤى الناتجة عن الذكاء الاصطناعي، بل استخدامها كأدوات لمساعدة وتعزيز قدرات قادة المشتريات.

يجب على متخصصي المشتريات التحقق من توصيات الذكاء الاصطناعي، والحفاظ على الرقابة على أنظمة GenAI، وتعزيز نهج تعاوني حيث تكمل أدوات الذكاء الاصطناعي والخبرة البشرية بعضها البعض. ويجب عليهم أيضًا البقاء على اطلاع بأحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لفهم كيفية الاستفادة منها بشكل فعال وآمن في عمليات الشراء.

ومن خلال الالتزام بمبدأ "الثقة والتحقق"، يستطيع قادة المشتريات تسخير قوة GenAI مع تخفيف المخاطر المرتبطة بهلوسة الذكاء الاصطناعي. وهذا يضمن أن الذكاء الاصطناعي يعمل كمساعد قيم، مما يزيد من عملية صنع القرار البشري ويعزز التأثير الاستراتيجي الشامل لوظائف المشتريات. ويجب النظر إلى الذكاء الاصطناعي، في الوقت الحالي، باعتباره مساعدا لقادة المشتريات، وليس بديلا، مما يضمن اتخاذ القرارات بمزيج من كفاءة الذكاء الاصطناعي والخبرة البشرية.

تخفيف المخاطر: ضمان تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموثوقة

بناءً على استكشافنا لـ GenAI في المشتريات، وخاصة ظاهرة هلوسة الذكاء الاصطناعي، من الضروري مناقشة استراتيجيات التخفيف من هذه المخاطر. يعد ضمان موثوقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المشتريات أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على السلامة التشغيلية والفعالية الاستراتيجية.

استراتيجيات تقليل مخاطر هلوسة الذكاء الاصطناعي:

للتخفيف من مخاطر هلوسة الذكاء الاصطناعي في عمليات الشراء، يمكن استخدام عدة استراتيجيات:

1. بيانات متنوعة وعالية الجودة: تأكد من تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات متنوعة وعالية الجودة تمثل حقًا السيناريوهات المتنوعة في المشتريات. يساعد هذا في تقليل التحيزات والتخصيص، وهي الأسباب الشائعة لهلوسة الذكاء الاصطناعي.
2. المراقبة والتحديث المستمر: مراقبة مخرجات GneAI بانتظام للتأكد من دقتها وأهميتها. قم بتحديث نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل دوري لتعكس أحدث اتجاهات السوق وممارسات الشراء والتغييرات التنظيمية.
3. دمج حلقات ردود الفعل: تنفيذ آليات التعليقات حيث يمكن للمستخدمين البشريين الإبلاغ عن الحالات الشاذة أو عدم الدقة في التوصيات أو الرؤى التي ينشئها الذكاء الاصطناعي. يمكن استخدام هذه التعليقات لضبط نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر.

دور الرقابة البشرية والتحقق من الصحة:
إن الرقابة البشرية في تطبيقات الذكاء الاصطناعي ليست مجرد وسيلة آمنة من الفشل ولكنها جزء لا يتجزأ من النظام البيئي للذكاء الاصطناعي في مجال المشتريات. يجب على المتخصصين في مجال المشتريات:

• التحقق من صحة توصيات GenAI: استخدم الذكاء الاصطناعي كأداة للمساعدة وليس باعتباره صانع القرار الوحيد. وينبغي توظيف الخبرة البشرية للتحقق من صحة الرؤى التي يولدها الذكاء الاصطناعي ووضعها في سياقها.
• ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية: الالتزام بممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية، مما يضمن أن تكون تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المشتريات شفافة وقابلة للتفسير ومتوافقة مع قيم المنظمة ومعاييرها الأخلاقية.
• التدريب والتوعية: تزويد فرق المشتريات بالتدريب اللازم لفهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي وآثارها. يتضمن ذلك الوعي بقيود الذكاء الاصطناعي وكيفية تفسير الرؤى الناتجة عن الذكاء الاصطناعي بشكل فعال.

بالإضافة إلى هذه الاستراتيجيات وآليات الرقابة البشرية، يعد فهم وتطبيق مفاهيم GenAI أمرًا بالغ الأهمية لنشر GenAI بشكل مسؤول وفعال في المشتريات.

• الذكاء الاصطناعي المسؤول وإدارة الثقة والمخاطر والأمن في الذكاء الاصطناعي (AI TRiSM):
  يركز الذكاء الاصطناعي المسؤول على تطوير الذكاء الاصطناعي الأخلاقي وتشغيله. من الضروري للمؤسسات أن تتبنى ممارسات AI TRiSM، مما يضمن الحوكمة والجدارة بالثقة والعدالة والموثوقية والقوة والفعالية وحماية البيانات في نماذج الذكاء الاصطناعي. ويتضمن ذلك وضع مبادئ توجيهية واضحة لاستخدام الذكاء الاصطناعي، وضمان أن تكون قرارات الذكاء الاصطناعي شفافة وقابلة للتفسير، وحماية البيانات الحساسة التي تستخدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي.
• الذكاء الاصطناعي السببي في المشتريات:
  بالانتقال إلى ما هو أبعد من النماذج التنبؤية القائمة على الارتباط، يحدد الذكاء الاصطناعي السببي علاقات السبب والنتيجة، مما يتيح وصف الإجراءات بشكل أكثر فعالية والتشغيل المستقل لأنظمة الذكاء الاصطناعي. وفي مجال المشتريات، يعني هذا أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه التنبؤ بالاتجاهات فحسب، بل يقترح أيضًا استراتيجيات استباقية تعتمد على العوامل السببية الأساسية، مثل ديناميكيات السوق أو اضطرابات سلسلة التوريد.
• المبادئ الأولى للذكاء الاصطناعي (FPAI):
  يدمج FPAI، المعروف أيضًا باسم الذكاء الاصطناعي المستنير بالفيزياء، المبادئ الفيزيائية والقوانين الحاكمة ومعرفة المجال في نماذج الذكاء الاصطناعي. يعمل هذا النهج على توسيع هندسة الذكاء الاصطناعي لتشمل هندسة الأنظمة المعقدة، مما يوفر رؤى أعمق ونماذج أكثر دقة لاتخاذ قرارات الشراء. يمكن لـ FPAI تعزيز فهم ديناميكيات سلسلة التوريد ومصادر المواد والتحديات اللوجستية.
• وجهات نظر حول الذكاء العام الاصطناعي (AGI):
  في حين أن الذكاء الاصطناعي العام يظل مفهومًا افتراضيًا، إلا أنه يمثل احتمالًا مثيرًا للاهتمام لمستقبل الذكاء الاصطناعي. ومن شأن الذكاء الاصطناعي العام أن يمكّن الآلات من أداء أي مهمة فكرية يستطيع الإنسان القيام بها، مما قد يحدث ثورة في عمليات الشراء. ومع ذلك، فإن الطريق إلى الذكاء الاصطناعي العام مليء بالتحديات التقنية والأخلاقية والتنظيمية. من المهم لقادة المشتريات أن يظلوا على اطلاع بتطورات الذكاء الاصطناعي العام (AGI) مع التركيز على التطبيقات العملية والمسؤولة لتقنيات الذكاء الاصطناعي الحالية.

يعد تنفيذ ممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤولة، والتركيز على مفاهيم الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل AI TRiSM، والذكاء الاصطناعي السببي، وFPAI، والبقاء على اطلاع بـ AGI خطوات حاسمة في ضمان موثوقية الذكاء الاصطناعي وفعاليته في المشتريات. ولا تعمل هذه التدابير على تخفيف المخاطر فحسب، بل تعمل أيضًا على تعزيز القيمة الاستراتيجية للذكاء الاصطناعي، مما يمكّن منظمات المشتريات من اتخاذ قرارات أكثر استنارة وأخلاقية وفعالية. ومن خلال تبني هذه المفاهيم المتقدمة والممارسات المسؤولة، يمكن للمشتريات الاستفادة من الذكاء الاصطناعي إلى أقصى إمكاناته مع الحفاظ على التوافق مع القيم التنظيمية والمعايير الأخلاقية.

أسئلة حاسمة لموظفي CPOs: التنقل في GenAI في المشتريات

بالنسبة لكبار مسؤولي المشتريات (CPOs) الذين يقومون بدمج الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في عمليات الشراء، يعد التفكير المدروس والتساؤل الاستراتيجي أمرًا بالغ الأهمية. يوضح هذا الفصل الأسئلة والاعتبارات الرئيسية التي يجب على CPOs معالجتها عند تقييم حلول GenAI.

الأسئلة الرئيسية لـ CPOs حول حلول GenAI:

1. ما هي التحديات أو الفرص المحددة التي نهدف إلى معالجتها باستخدام GenAI؟ تحديد الأهداف الأساسية لتنفيذ GenAI، مثل تعزيز الكفاءة، أو خفض التكلفة، أو تحسين العلاقة مع الموردين، أو توقع اتجاه السوق.
2. كيف سيتم دمج GenAI مع أنظمة المشتريات وسير العمل الحالية لدينا؟ يعد تقييم قدرات التوافق والتكامل أمرًا ضروريًا للانتقال السلس وتحقيق أقصى قدر من الفوائد.
3. ما هي البيانات اللازمة لتدريب وتشغيل أنظمة GenAI بشكل فعال؟ يعد ضمان الوصول إلى البيانات عالية الجودة أمرًا بالغ الأهمية لنجاح تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
4. ما هو عائد الاستثمار المتوقع، والتكلفة مقابل التكلفة الإجمالية للملكية، وTVO؟ بالإضافة إلى عائد الاستثمار، يوفر فهم التكلفة الإجمالية للملكية (TCO) والقيمة الإجمالية للملكية (TVO) نظرة شاملة للتأثيرات المالية.
5. كيف سيؤثر GenAI على القوى العاملة في مجال المشتريات لدينا؟ يعد تقييم التغييرات المحتملة في ديناميكيات القوى العاملة ومتطلبات المهارات أمرًا ضروريًا لتحقيق التكامل الناجح.
6. ما هي الاعتبارات والمخاطر الأخلاقية التي تنطوي عليها GenAI؟ معالجة الآثار الأخلاقية، بما في ذلك تحيزات الذكاء الاصطناعي، وخصوصية البيانات، وشفافية النظام.
7. كيف سيتم قياس نجاح وفعالية GenAI في المشتريات؟ يعد إنشاء مقاييس ومؤشرات أداء رئيسية واضحة أمرًا حيويًا للتقييم المستمر والمواءمة مع أهداف العمل.
8. ما هي استراتيجيتنا لتوسيع نطاق حلول GenAI وتطويرها؟ يعد التخطيط للتكيف على المدى الطويل وقابلية التوسع لـ GenAI أمرًا أساسيًا لتحقيق النجاح الدائم.
9. كيف يؤثر GenAI على وقتنا في التسويق؟ فهم تأثير GenAI على سرعة واستجابة عمليات الشراء في القرارات المتعلقة بالسوق.

التنفيذ والتكامل وعائد الاستثمار والأخلاقيات ووقت التسويق:

• تطبيق: وضع خطة تنفيذ واقعية ومنظمة تقلل من التعطيل التشغيلي.
• اندماج: ضمان التكامل الفني والثقافي لـ GenAI داخل المنظمة.
• عائد الاستثمار، والتكلفة الإجمالية للملكية، وTVO: قم بإجراء تحليل شامل يتضمن الفوائد الملموسة وغير الملموسة، مثل توفير التكاليف، وتحسين العلاقات مع الموردين، وقدرات اتخاذ القرار.
• أخلاق مهنية: دعم ممارسات الذكاء الاصطناعي الأخلاقية، بما يتماشى مع القيم التنظيمية والمعايير التنظيمية.
• حان وقت التسوق: قم بتقييم كيفية تأثير GenAI على مرونة المنظمة واستجابتها في القرارات والاستراتيجيات المتعلقة بالسوق

من خلال معالجة هذه الأسئلة والاعتبارات، يمكن لمسؤولي المشتريات (CPOs) التنقل بشكل فعال في تنفيذ ودمج GenAI في المشتريات، مما يضمن التوافق مع الأهداف التنظيمية والمعايير الأخلاقية. يعد هذا النهج الاستراتيجي أمرًا بالغ الأهمية للتبني المسؤول والفعال لهذه التكنولوجيا التحويلية.

الخلاصة: احتضان مستقبل المشتريات باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

نظرًا لأننا نقف في طليعة ثورة المشتريات، التي تغذيها التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإننا على استعداد لنشهد تحولًا نموذجيًا في كيفية تصور وتنفيذ وظائف واستراتيجيات المشتريات. وهذا المستقبل الغني بالإمكانيات، يدعونا أيضًا إلى السير ببصيرة ومسؤولية.

إن الذكاء الاصطناعي التوليدي، في جوهره، ليس مجرد أداة، بل هو نذير للتحول. إنها تعد بمستقبل تتجاوز فيه عمليات الشراء الحدود التقليدية، مدفوعة بخوارزميات ذكية قادرة على تقديم رؤى تنبؤية وبصيرة استراتيجية. وكما تتوقع جارتنر، بحلول عام 2025، سيكون الاستخدام المستدام والأخلاقي للذكاء الاصطناعي مصدر قلق كبير لـ 70% من المؤسسات، مما يؤكد الحاجة الوشيكة إلى تحقيق التوازن بين الابتكار والاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي.

إدارة التوازن: الابتكار والأخلاق:
يجب أن يكون السعي وراء الابتكار في GenAI متوازنا بشكل متناغم مع الاعتبارات الأخلاقية. وهذا التوازن ليس مجرد ضرورة بل ضرورة استراتيجية. بينما تستعد المؤسسات لدمج GenAI بشكل أعمق في عمليات الشراء الخاصة بها، فإن تعيين مسؤول رئيسي للذكاء الاصطناعي، كما هو متوقع أن يكون سائدًا في 35% من المؤسسات الكبيرة بحلول عام 2025، سيصبح أمرًا بالغ الأهمية. يرمز هذا الدور إلى الالتزام بتوجيه تطبيقات GenAI نحو ممارسات أخلاقية وشفافة ومستدامة.

إن الإمكانات التحويلية لـ GenAI في مجال المشتريات لا حدود لها. وهي مستعدة لإعادة تعريف الكفاءة التشغيلية، ورفع مستوى عمليات صنع القرار، وفتح سبل جديدة لتوفير التكاليف والشراكات الاستراتيجية. ومع ذلك، يجب أن يتم التعامل مع هذا التحول بإحساس قوي بالمسؤولية والالتزام بالممارسات الأخلاقية للذكاء الاصطناعي.

التجريب المثمر والرؤية الاستراتيجية طويلة المدى:
ويتطلب الطريق إلى الأمام إجراء تجارب مثمرة مع حالات استخدام GenAI، إلى جانب رؤية استراتيجية طويلة المدى. يجب أن تفهم المؤسسات كيف يمكن دمج GenAI في نسيج نماذج أعمالها الحالية والمستقبلية، مما يضمن أن تكاملها يؤدي إلى تحقيق القيمة وتوافقها مع الأهداف التنظيمية الأوسع.

وبينما نحتضن هذا العصر الجديد، يجب أن يكون التركيز على اعتماد GenAI بطريقة لا تتسم بالتفكير التقدمي فحسب، بل تتسم أيضًا بالمسؤولية العميقة. يتضمن هذا النهج الاستفادة من قدرات GenAI لتعزيز وظائف الشراء مع ضمان توافق تطبيقاتها مع القيم الأساسية للشفافية والأخلاق والاستدامة.

في الختام، بينما تعمل GenAI على إعادة تشكيل المشتريات، فإن هدفنا واضح: الاستفادة من هذه التكنولوجيا لتعزيز الكفاءة، وتحفيز الابتكار، وتعزيز الممارسات المستدامة. هذه الرحلة لا تتعلق فقط بتحسين النتيجة النهائية؛ يتعلق الأمر باتخاذ قرارات مؤثرة تتوافق مع القيم المجتمعية والأخلاقية. دعونا نحتضن هذا المستقبل، باستخدام GenAI بحكمة لإنشاء إرث يوازن بين الابتكار الرائد والمسؤولية والقيمة طويلة الأمد.