AI verandert inkooprollen

De opkomst van Artificial Intelligence (AI) heeft een aanzienlijke invloed op het inkoopproces en zal de traditionele inkooprollen veranderen. Volgens analistenbureau Gartner is AI zelfs dé innovatie binnen Inkoop. Deze ontwikkeling heeft niet alleen gevolgen voor tactische inkoopprocessen, maar ook voor operationele inkoop- en factuurverwerkingsprocessen.

AI biedt de mogelijkheid om het menselijk vermogen met computersystemen te simuleren, waardoor slimme toepassingen kunnen worden ontwikkeld die het inkoopproces efficiënter maken. Het is daarom cruciaal dat zowel de inkoopafdeling als de financiële afdeling op de hoogte zijn van de mogelijkheden van AI en de veranderingen die dit teweegbrengt. Traditionele inkooprollen zullen namelijk veranderen en er zullen nieuwe rollen ontstaan, gericht op het werken met AI. Dit vereist niet alleen nieuwe vaardigheden en kennis, maar ook een andere mindset.

AI kan bijvoorbeeld worden gebruikt voor het voorspellen van leveranciersprestaties en het verbeteren van het contractmanagement. Daarnaast kan het bijdragen aan het automatiseren van repetitieve taken, zoals prijsvergelijkingen en compliancecontroles. Hierdoor kunnen inkoopprofessionals meer tijd besteden aan strategische taken, zoals het onderhouden van relaties met leveranciers en het ontwikkelen van nieuwe inkoopstrategieën.

Een belangrijke uitdaging bij het werken met AI is het waarborgen van de ethische aspecten en het voorkomen van bias. Het is daarom van groot belang dat organisaties zich bewust zijn van de mogelijke risico's en gepaste maatregelen treffen om deze te minimaliseren.

Strategische inkooprol

De ontwikkelingen in Artificial Intelligence (AI) hebben niet alleen impact op het inkoopproces, het zorgt ook voor verschuivingen in de rollen van inkoopprofessionals. Bedrijven, zoals Croonwolter&dros, zijn al bezig met de implementatie van AI en medewerkers op de orderdesk weten dat hun werk binnenkort anders zal zijn. Dit is een gevolg van het feit dat AI zich richt op het automatiseren van operationele taken en zo ruimte creëert voor tactische taken.

Björn Smeets, directeur Inkoop en Logistiek bij Croonwolter&dros, benadrukt het belang van het betrekken van medewerkers bij deze veranderingen en het stimuleren van hun inventiviteit. Hierdoor krijgen medewerkers de mogelijkheid om een rol te spelen bij het onboardingsproces van leveranciers en bij het sturen in leverancierskeuze, waardoor hun huidige operationele rol verandert in een meer tactische rol.

Deze verschuiving naar meer tactische inkooprollen is een logisch gevolg van de toepassing van AI in het inkoopproces. Inkoopprofessionals kunnen zich nu richten op strategische taken, zoals het onderhouden van relaties met leveranciers en het ontwikkelen van nieuwe inkoopstrategieën, terwijl AI de operationele taken automatiseert. Dit maakt het inkoopproces efficiënter en zorgt voor meer ruimte voor strategische beslissingen.

Inkoopprofessionals moeten zich bewust zijn van deze veranderingen en zich blijven ontwikkelen op het gebied van nieuwe technologieën en vaardigheden. Door de inzet van AI worden kansen geboden om het inkoopproces te optimaliseren, maar het is nog steeds de mens die de regie heeft over het proces en uiteindelijk de strategische beslissingen neemt. Het is daarom van belang om te blijven investeren in de ontwikkeling van inkoopprofessionals, zodat zij de kansen van AI optimaal kunnen benutten en de organisatie verder kunnen brengen.

Snelle antwoorden voor leveranciers

AI verandert de manier waarop het inkoopproces verloopt. Een van de toepassingen van AI zijn virtuele assistenten, zoals chatbots. Door gebruik te maken van natural language processing-technologie, kunnen chatbots zelfstandig interacteren met leveranciers en eenvoudige gesprekken voeren of simpele vragen beantwoorden. Hierdoor kunnen leveranciers snel en efficiënt geholpen worden zonder tussenkomst van een menselijke medewerker. Dit heeft gevolgen voor de inkooprollen binnen organisaties, waarbij medewerkers die voorheen verantwoordelijk waren voor het beantwoorden van vragen van leveranciers, nu een andere rol kunnen krijgen.

Het is belangrijk dat inkoopprofessionals de juiste balans vinden tussen geautomatiseerde en menselijke taken, omdat chatbots niet geschikt zijn voor alle taken. Voor complexe vragen of taken is menselijke tussenkomst nog steeds nodig.

AI maakt het mogelijk om meer accurate voorspellingen te doen over de prestaties van leveranciers, waardoor inkoopprofessionals proactief kunnen optreden en problemen kunnen voorkomen voordat ze optreden. Het is daarom van belang dat inkoopafdelingen en financiële afdelingen zich bewust zijn van de mogelijkheden die AI biedt en zich blijven ontwikkelen op het gebied van nieuwe technologieën en vaardigheden.

Gebruikersvriendelijk bestelproces

Een voorbeeld van hoe AI het inkoopproces kan veranderen, is te vinden bij Croonwolter&dros. Hier kunnen monteurs met hun smartphone een foto maken van een defect product, waarna het platform automatisch de leverancier identificeert en een duurzame, verpakkingsvrije vervanging voorstelt. Dit proces wordt mogelijk gemaakt door AI en machine learning.

Het bestelproces wordt hierdoor niet alleen efficiënter, maar ook klantgerichter. Bovendien kan het systeem suggesties doen voor aanvullende producten die de monteur wellicht nodig heeft. Dit leidt tot een verbeterde klantervaring en efficiëntie binnen het inkoopproces.

Croonwolter&dros verwacht dat in de toekomst spraakgestuurde bestellingen zullen worden geïmplementeerd, waarbij de monteur met behulp van bijvoorbeeld Alexa of Siri bestellingen kan plaatsen. Het is echter belangrijk om te onthouden dat menselijke betrokkenheid nog steeds nodig is voor het nemen van beslissingen en het stellen van prioriteiten, bijvoorbeeld bij het kiezen van de bezorgoptie. AI kan het inkoopproces optimaliseren, maar uiteindelijk blijft menselijke input van belang.

Efficiënte inkooporders opstellen

Machine learning wordt toegepast om zoekresultaten te combineren met uiteindelijke bestellingen en om betere suggesties te doen voor catalogusartikelen. Dit verbetert de gebruikerservaring van de bestelapplicatie en vermindert de trainingstijd voor nieuwe gebruikers. Daarnaast kunnen inkoopsystemen zelf inkooporders aanmaken op basis van historische gegevens, waardoor organisaties kosten kunnen besparen op transport en gebruik kunnen maken van volumekortingen.

Hoewel sommige mensen zich zorgen maken dat hun werk in de toekomst volledig zal worden overgenomen door robots, is menselijke sturing en betrokkenheid nog steeds nodig. AI neemt handmatige, repetitieve taken uit handen en automatiseert het proces van bestelling tot betaling, waardoor inkoopprofessionals meer tijd kunnen besteden aan strategische taken.

Het is echter belangrijk dat inkoopprofessionals zich bewust zijn van de mogelijkheden van AI en de veranderingen die dit met zich meebrengt voor traditionele inkooprollen. Door de juiste balans te vinden tussen AI en menselijke betrokkenheid, kunnen organisaties optimaal gebruik maken van de voordelen van deze nieuwe technologie.

Niet-ordergerelateerde facturen

Ook op de Accounts Payable-afdeling heeft AI een grote impact. Het handmatig verwerken van niet-ordergerelateerde facturen is een tijdrovend proces dat veel administratief werk met zich meebrengt. Gelukkig biedt de inzet van AI uitkomst: met smart coding technology kunnen niet-ordergerelateerde facturen automatisch geboekt worden. Het systeem maakt gebruik van historische facturen om automatisch de meest gelijkaardige coderingsstructuur toe te passen op nieuwe facturen. Hierdoor kan het systeem automatisch bepalen welke kostenrekening moet worden gebruikt voor elke factuur, zonder tussenkomst van een medewerker. Dit vermindert de kans op fouten aanzienlijk en verloopt snel en nauwkeurig.

Door de inzet van AI kunnen facturen sneller verwerkt worden, wat bespaart op tijd en kosten. Daarnaast kunnen medewerkers zich nu richten op andere werkzaamheden. Doordat niet-ordergerelateerde facturen automatisch geboekt worden, is er ook minder kans op fouten en hoeven medewerkers minder tijd te besteden aan het corrigeren van fouten. Dit resulteert in minder onnodige kosten en zorgt voor een snellere betaling, wat de cashflow verbetert en problemen met betalingen vermindert.

Deze technologie kan ook helpen bij het verbeteren van het inkoopproces. Door het automatisch boeken van facturen kan het systeem inzicht krijgen in de aankooppatronen en -gewoonten van een organisatie. Dit kan bijvoorbeeld helpen bij het identificeren van besparingen en het vinden van optimalisatiemogelijkheden binnen het inkoopproces.

Automatische factuurmatching

Hoewel digitale aanlevering van facturen in opkomst is, zijn er nog veel leveranciers die niet digitaal kunnen aanleveren. Het goede nieuws is dat dit proces in beweging is en er al veel vooruitgang is geboekt. Bij Croonwolter&dros wordt bijvoorbeeld al gebruik gemaakt van het Basware Network, waar honderd van hun leveranciers op aangesloten zijn en deze leveranciers zijn samen verantwoordelijk voor 80 procent van de orders. Dit laat zien dat steeds meer leveranciers de voordelen van digitale aanlevering inzien en dat er in de toekomst nog meer leveranciers zullen volgen. 

Met de nodige inspanningen van inkoopprofessionals zal het inkoopproces op termijn volledig geautomatiseerd kunnen worden. Inkoopprofessionals moeten leveranciers stimuleren om zich aan te sluiten op het platform en afspraken maken over digitale factuuraanlevering. Een goede relatie opbouwen en onderhouden met leveranciers is hierbij van groot belang.

Het is positief om te zien dat de mogelijkheden van AI worden omarmd binnen het inkoopproces. Door menselijke interactie te combineren met de kracht van AI, kunnen inkoopprofessionals het inkoopproces nog verder optimaliseren. Het uiteindelijke doel is om het proces van bestelling tot betaling efficiënter, nauwkeuriger en effectiever te maken.

Proactieve inkoopstrategie

Hoewel de inzet van AI bij Croonwolter&dros momenteel nog beperkt is, biedt de technologie wel veel potentie voor de toekomst. Door de toepassing van complexere AI-algoritmes en zelflerende systemen kunnen inkoopprofessionals meer en beter inzicht krijgen in de beschikbare data. Hierdoor kunnen ze sneller en beter beslissingen nemen, bijvoorbeeld door het herkennen van patronen en het voorspellen van toekomstige ontwikkelingen.

Dit kan leiden tot een meer proactieve inkoopstrategie en betere onderhandelingen met leveranciers. Het is belangrijk om te blijven investeren in de ontwikkeling en optimalisatie van AI-toepassingen, zodat het inkoopproces efficiënter en effectiever kan verlopen.

Als gevolg hiervan zullen inkoopprofessionals in de toekomst nog meer waarde kunnen toevoegen aan de organisatie. Ze zullen beter in staat zijn om kansen te benutten en de juiste beslissingen te nemen op basis van de beschikbare data. Dit zal uiteindelijk leiden tot betere resultaten en een verbeterde concurrentiepositie.

Predictive maintenance

Predictive maintenance is een goed voorbeeld van hoe de inzet van AI grote veranderingen kan brengen in de inkooprol. Door gebruik te maken van een grotere dataset is het mogelijk om risicoanalyses uit te voeren die voorheen niet mogelijk waren. Hierdoor kan er op een proactieve manier onderhoud worden gepland en kunnen ongeplande reparaties en bijbehorende kosten worden bespaard.

Het analyseren van data van connected assets maakt het mogelijk om de faalkans te berekenen wanneer onderhoud wordt uitgesteld. Door meerdere storingen te analyseren kan met behulp van AI worden bepaald welke storing het eerst verholpen moet worden. Dit soort analyses en voorspellingen zijn niet mogelijk zonder de inzet van AI.

De inzet van AI biedt inkoopprofessionals de mogelijkheid om meer proactieve en effectieve beslissingen te nemen. Door het herkennen van patronen in de data en het voorspellen van toekomstige ontwikkelingen kunnen inkoopprofessionals betere onderhandelingen voeren met leveranciers. Het is belangrijk om te investeren in kennis en vaardigheden om optimaal gebruik te maken van de kansen die AI biedt en zo de inkooprol ingrijpend te veranderen.

Lonked perspectief voor Inkoop en Finance

De inzet van AI en machine learning heeft een grote impact op inkooprollen en -processen en biedt vele mogelijkheden voor een efficiënter en effectiever inkoopproces. Door herhalende en handmatige taken te automatiseren, kunnen inkoopprofessionals meer tijd besteden aan strategische taken en de samenwerking met leveranciers verbeteren. Bovendien biedt AI de mogelijkheid om nieuwe inzichten te verkrijgen en betere onderhandelingen te voeren.

Het is belangrijk om te beseffen dat de inzet van AI niet betekent dat het werk van mensen volledig wordt overgenomen. Het gaat om mens en machine samen, waarbij de mens nog steeds een belangrijke rol speelt in het sturen en monitoren van het proces.

Bedrijven kunnen zich voorbereiden op deze veranderingen door medewerkers tijdig mee te nemen in de ontwikkelingen en ze te laten zien wat de impact van nieuwe technologie voor hen kan betekenen. Hierbij is het belangrijk om medewerkers de ruimte te geven om hun nieuwe rol zelf in te vullen en te appelleren aan hun menselijke inventiviteit.

Uiteindelijk bieden AI en machine learning een lonkend perspectief voor Inkoop en Finance. Door deze technologieën te benutten, kunnen bedrijven efficiënter zijn dan met uitbesteding naar lagelonenlanden. Het is echter van belang dat de ethische aspecten en het voorkomen van bias worden gewaarborgd.

Inkoopprofessionals dienen zich bewust te zijn van de mogelijkheden en uitdagingen van AI, zodat ze hier optimaal gebruik van kunnen maken en traditionele inkooprollen kunnen evolueren naar meer tactische rollen. Het is belangrijk om de kansen van deze technologieën te benutten en zo het inkoopproces efficiënter en effectiever te maken, maar wel zodat dit in ieders voordeel werkt. •