1. Bevezetés

A beszerzés kulcsfontosságú tényező minden szervezet működésében, mivel közvetlenül befolyásolja a költséghatékonyságot, az erőforrások optimális elosztását és a pénzügyi stabilitást. Sok szempont ütközik a beszerzések során: ár-érték, idő ráfordítás, vállalati stratégiai célok, környezetvédelem, energiahatékonyság, kkv-k és helyi vállalkozások támogatása stb. A közszférában a közbeszerzési folyamatokat szigorú jogszabályi előírások szabályozzák, ezért ezen a területen elengedhetetlen az átláthatóság és jogszabályi megfelelés is. Mindezen szempontok, elvárások kielégítése során pedig a beszerzésnek gyorsnak, hatékonynak, gördülékenynek kell lennie, ami jelentős kihívás elé állítja a beszerzőket.

A digitalizáció és a mesterséges intelligencia (AI) egyre nagyobb szerepet kap a beszerzési folyamatok optimalizálásában, hasonlóan az élet más területeihez. Az AI-alapú rendszerek képesek automatizálni az ismétlődő feladatokat, valós idejű adatokat elemezni és csökkenteni az emberi hibák lehetőségét, ezáltal növelve a hatékonyságot. Az intelligens algoritmusok hozzájárulnak a beszállítók kiválasztásához, az adatvezérelt döntéshozatalhoz és az adminisztratív terhek mérsékléséhez.

Ez a cikk azt vizsgálja, hogy a nemzetközi tapasztalatok alapján a mesterséges intelligencia miként alakítja át a beszerzési folyamatokat és milyen versenyelőnyt biztosíthat a szervezetek számára. Emellett azt is bemutatja, hogyan tudja támogatni a beszerzők munkáját.

2. AI a beszerzési folyamatokban

A mesterséges intelligencia forradalmasítja az üzleti működést az automatizáció, a prediktív elemzések és az intelligens döntéshozatal révén. Képes hatalmas adatmennyiséget feldolgozni, összefüggéseket felismerni, ezáltal támogatva a stratégiai tervezést és az operatív hatékonyság növelését. Az AI a vállalatok számos területén – az ügyfélkapcsolatoktól a pénzügyeken át a beszerzésig – hozzájárul a költségek csökkentéséhez és a versenyképesség javításához. A technológia folyamatos fejlődésével az AI egyre inkább beépül a mindennapi üzleti folyamatokba, új lehetőségeket teremtve a digitalizáció területén.

A beszerzési rendszerek is egyre nagyobb mértékben támaszkodnak az AI-ra, hiszen a beszerzés sem kivétel abból a szempontból, hogy milyen jellegű humán tevékenységek sorozatából áll. Az AI -a mai tudásunk szerint-ugyanúgy képes egyfajta asszisztensként támogatni a beszerzőket az adatelemzések, a döntéshozatal, illetve az ismétlődő, „gépies” jellegű feladatvégzések terén, mint más szakterületeken, segítve ezzel az emberi erőforrások hatékonyabb kihasználását. Sőt, a tanulási képessége miatt a lehetőségek ezen a szinten is jóval túlmutatnak, az AI határait ma még megjósolni sem lehet. Az AI – a különböző szakmai oldalakon fellelhető információk alapján – számos módon segítheti a beszerzési folyamatokat, ezekből mutatunk be néhány érdekeset:

Ajánlati műszaki tartalom kiértékelése – Strukturált és strukturálatlan adatok feldolgozásával gyorsabb és pontosabb értékelést tesz lehetővé.

Beszállítói ajánlatok elemzése – Az AI algoritmusok összehasonlítják az ajánlatokat ár és egyéb értékelési szempont (pl. garancia, teljesítési idő, bevont szakemberek többlettapasztalatai) alapján.

Műszaki specifikációk készítése – Segít a műszaki követelmények meghatározásában és optimalizálásában, a műszakilag egyenértékű termékek összegyűjtésében és összehasonlításában, becsült árak meghatározásában.

Szabályozási megfelelőség biztosítása – Automatizált ellenőrzésekkel biztosítja a beszerzési folyamatok jogszabályoknak való megfelelését.

Piackutatás – Gyors és hatékony elemzést nyújt a piaci trendekről, a beszállítói hálózatokról és a versenytársakról, elérhető árakról.

Az alábbiakban kicsit részletesebben lesz szó ezekről.

2.1. Ajánlati műszaki tartalom kiértékelése

A (köz)beszerzési eljárások során az ajánlati műszaki dokumentációk kiértékelése kulcsszerepet játszik az ajánlatok összehasonlításában és a megfelelő ajánlattevő kiválasztásában. Az AI-alapú rendszerek jelentős előnyt biztosítanak ezen a területen, mivel képesek automatizálni az adatok feldolgozását, gyorsabbá és pontosabbá téve az értékelési folyamatot. Az intelligens algoritmusok megfelelő előfeldolgozást követően strukturált és strukturálatlan adatokat is képesek elemezni, ezáltal segítve a döntéshozókat a releváns információk kiszűrésében és az esetleges hibák, hiányosságok vagy eltérések azonosításában.

A mesterséges intelligencia támogatja a műszaki dokumentációk szabályozási megfelelőségének ellenőrzését is, ezáltal csökkentve az emberi hibák lehetőségét. Az automatizált rendszerek előzetesen szűrhetik az ajánlatokat, biztosítva, hogy azok teljesítsék az előírt követelményeket, így a szakértők idejét hatékonyabban lehet beosztani. Emellett az AI hozzájárulhat az értékelés objektivitásához és átláthatóságához (feltéve, hogy az algoritmusok transzparens logikán és torzításmentes adatokon alapulnak), mivel az ajánlatokat egységes szempontrendszer szerint képes összehasonlítani, csökkentve ezzel a szubjektív megítélésből fakadó eltéréseket.

2.2. Beszállítói ajánlatok elemzése

Az AI algoritmusok lehetővé teszik, hogy az ajánlatok azok kulcsfontosságú tényezői, mint pl. az ár, minőség és teljesítési idő alapján objektíven és gyorsan össze legyenek vetve.

Ár: Az AI képes az ajánlatok árait részletesen elemezni, figyelembe véve a kedvezményeket, szállítási költségeket és hosszú távú fenntartási költségeket, így segítve az optimális ár-érték arány megtalálását.

Minőség: A minőség értékelésében az AI rendszerek az ügyfélértékeléseket, teszteket és szakértői véleményeket elemzik. Ez lehetővé teszi a legjobb minőségű termékek vagy szolgáltatások kiválasztását, miközben a fenntarthatóság és a megbízhatóság is fontos szempontok.

Teljesítési Idő: Az AI képes előre jelezni a szállítási időket, figyelembe véve a beszállítók teljesítési előzményeit. Ez segít a gyors és megbízható beszállítók kiválasztásában, csökkentve a szállítói késedelmek kockázatát.

2.3. Műszaki specifikációk készítése

A precíz műszaki specifikációk kulcsfontosságúak a beszerzési döntések szempontjából, mivel biztosítják, hogy a beszállítók által kínált termékek vagy szolgáltatások megfeleljenek a vállalat igényeinek.

Műszaki követelmények meghatározása: AI rendszerek képesek elemezni a vállalat korábbi beszerzési adatait és az iparági szabványokat, hogy segítenek a pontos műszaki követelmények kialakításában. Az AI képes feldolgozni a műszaki leírásokat és ajánlásokat generálni a legmegfelelőbb követelményekről, figyelembe véve az adott termék vagy szolgáltatás specifikus szükségleteit.

Optimalizálás: A műszaki követelmények optimalizálásában az AI képes figyelembe venni több változót is, például a költségeket, a határidőket és a fenntarthatóságot. A gépi tanulási algoritmusok elemzik a különböző megoldások előnyeit és hátrányait (egész pontosan: a modellek képesek felismerni mintázatokat és korrelációkat a megoldások kimenetelei és jellemzői között), amely biztosítja az optimális technikai paraméterek és a legjobb költség/teljesítmény arány elérését. Az AI segíthet az optimális specifikációk kialakításában úgy, hogy figyelembe veszi a vállalati célokat és a piaci trendeket is.

2.4. Szabályozási megfelelőség biztosítása

A beszerzési szabályozások gyakran változnak, különösen a közbeszerzések és az adózási előírások területén. Az MI segíthet abban, hogy ezek a változások valós időben beépüljenek a vállalat beszerzési folyamataiba:

Az MI-alapú rendszerek képesek automatikusan figyelni és elemezni a jogszabályi változásokat hivatalos kormányzati és iparági forrásokból.

Az MI segítséget nyújt abban, hogy a vállalat belső szabályzatai és szerződései össze legyenek vetve az aktuális törvényi előírásokkal, és az esetleges eltérések a felszínre kerüljenek.

A rendszer értesítést küld a beszerzési vezetőknek, ha egy új szabályozás módosítást igényel a beszerzési gyakorlatban.

2.5. Piackutatás

A mesterséges intelligencia a beszerzési piackutatásban lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy gyorsan és hatékonyan elemezzék a piaci trendeket, a beszállítói hálózatokat és a versenytársakat. Az AI-alapú rendszerek folyamatosan gyűjtik és elemzik az iparági adatokat, így a beszerzési szakemberek naprakész információkhoz juthatnak a nyersanyagárak, a kereslet és kínálat alakulásáról. Az automatizált elemzés csökkenti a manuális munkaigényt és pontosabb előrejelzéseket biztosít a várható árváltozásokról, segítve a stratégiai beszerzési döntéseket.

A beszállítói hálózatok elemzésében az AI képes értékelni a potenciális partnerek megbízhatóságát, pénzügyi stabilitását és múltbeli teljesítményét, ezzel minimalizálva a kockázatokat. A rendszerek azonosíthatják az ellátási lánc gyenge pontjait, előre jelezhetik a beszállítói problémákat, és alternatív megoldásokat kínálhatnak. Emellett a versenytársak folyamatos monitorozása révén az AI segít a vállalatoknak az árképzési stratégiák optimalizálásában és a piaci változásokra való gyors reagálásban.

3. Kihívások és jövőbeli lehetőségek

A mesterséges intelligencia alkalmazása a beszerzésben számos előnyt kínál, de nem mentes a kihívásoktól sem. Az egyik legnagyobb akadályt a vállalatok technológiai érettsége és az MI integráció költsége jelenti. A fejlettebb algoritmusok bevezetése jelentős beruházást és szakértelmet igényel, ami különösen a kisebb vállalatok számára jelenthet kihívást. Emellett fontos szerepe van az adatok minőségének és elérhetőségének. Ha az adatok pontatlanok vagy hiányosak, akkor az MI-alapú rendszerek nem tudják helyesen elvégezni az elemzéseket, ami torzíthatja a beszerzési döntéseket és előrejelzéseket.

A bizalom kérdése is komoly kihívást jelenthet. Bár az AI gyors és hatékony, sok beszerzési döntéshozó még mindig fenntartásokkal kezeli az AI által generált javaslatokat. Az automatizált döntéshozatal elfogadása időt és edukációt igényel, hiszen sokan még mindig a hagyományos, emberi döntéshozatali folyamatokban bíznak.

A jövőbeli lehetőségek között azonban rengeteg ígéretes irányvonal van. A gépi tanulás fejlődése lehetővé teszi, hogy az AI egyre pontosabb és intelligensebb ajánlásokat adjon, a döntéshozatali folyamatok még inkább adatvezérelt alapokra épülhetnek. Ahogy a vállalatok egyre inkább alkalmazkodnak az adatvezérelt működéshez, úgy az AI egyre mélyebben beépülhet a beszerzési stratégiákba, elősegítve a költségcsökkentést, a fenntarthatóságot és a beszállítói kapcsolatok optimalizálását.

Az AI fejlődése lehetőséget ad arra is, hogy a vállalatok rugalmasabbak és proaktívabbak legyenek a piaci változásokra reagálva, miközben csökkenthetik az emberi hibák lehetőségét és a költségeket. Ahogy a technológia érik, úgy egyre inkább láthatóvá válik, hogy a mesterséges intelligencia nem csupán a hatékonyságot, hanem a beszerzési folyamatok átalakítását is lehetővé teszi, új üzleti modelleket és lehetőségeket nyitva a vállalatok számára.

A Clarity is aktívan foglalkozik ezzel a kérdéskörrel, és olyan AI asszisztensek fejlesztését tűzte ki célul, amelyek egyrészt a beszerzési folyamatokban résztvevő munkatársak munkáját képesek hatékonyan támogatni, másrészt amely a CPS beszerzés támogató rendszerünkre épülve nyújtanak szolgáltatást a felhasználók számára. Az előbbi körbe tartozik a műszaki tartalom meghatározását, a becsült érték megállapítását, az ajánlatok bírálati szempontok szerinti összehasonlítását végző AI asszisztensek kialakítása, az utóbbi csoportba pedig az adatok egyedi lekérdezésére, elemzések készítésére, illetve adatfeltöltések elvégzésére képes agentek létrehozása. Terveink szerint 2026. első-második negyedévében már be fogunk tudni számolni az elért eredményeinkről is.

Források, cikkek, ahol további érdekes használati esetekről is olvashatnak az érdeklődők:

Mesterséges intelligencia és közbeszerzés

(https://ertesitoplusz.kozbeszerzes.hu/documents/420/KEP202310_KI3..pdf)

AI az üzleti életben – így támogathatja a beszerzési osztályokat (https://transpack.hu/2024/02/14/logisztika-mesterseges-intelligencia-csomagolas-logisztika/)

SAP Business AI a beszerzés területén (https://www.sap.com/hungary/products/spend-management/ai-for-procurement.html)

AI in Procurement: Transforming Processes with Artificial Intelligence for Unmatched Efficiency (https://www.getfocalpoint.com/ai-in-procurement-transforming-processes-with-artificial-intelligence-for-unmatched-efficiency/)

3 módszer, amellyel a mesterséges intelligencia átalakítja a long tail beszerzéseket (https://www.manutan.hu/blog/3-modszer-amellyel-a-mesterseges-intelligencia-atalakitja-a-long-tail-beszerzeseket/)

Keenan, P. (2020). AI in Procurement: How Artificial Intelligence is Transforming Procurement Processes. Harvard Business Review

Jain, S., & Narayan, B. (2021). AI-Powered Procurement and Supply Chain Optimization. Springer

Sartor, M., & Iacob, M. (2019). AI in Procurement: Optimizing Technical Specifications and Supplier Selection. International Journal of Artificial Intelligence and Expert Systems

Baker, P., & Topham, P. (2020). Artificial Intelligence in Business and Industry. Cambridge University Press.