AI แบบ Agentic สามารถเปลี่ยนโฉมการจัดซื้อจัดจ้างได้ แต่รูปแบบการดำเนินงานต้องมาก่อน

HBR พูดถูก: การจัดซื้อจัดจ้างมีความเหมาะสมอย่างยิ่งกับ AI ที่เป็นตัวแทน สิ่งที่ผมผลักดันคือเทคโนโลยีไม่ใช่การเคลื่อนไหวแรก ผู้นำควรออกแบบทีมใหม่ ท้าทายรูปแบบเชิงพาณิชย์ และกำหนดสิทธิ์ในการตัดสินใจก่อนที่จะขยายขนาดตัวแทน

HBR พูดถูก ฉันจะไปให้ไกลกว่านั้น

เมื่อ Harvard Business Review ตีพิมพ์ “Why Agentic AI Could Transform Procurement” เมื่อวันที่ 13, ผมเห็นด้วยกับสมมติฐาน ผู้เขียน ซึ่งรวมถึงผู้นำของ BCG และนักวิชาการ โต้แย้งว่าการจัดซื้อจัดจ้างพร้อมสำหรับตัวแทนเป็นพิเศษ เนื่องจากงานมีโครงสร้าง สามารถวัดผลทางการเงินได้ และเต็มไปด้วยงานที่ต้องใช้การตัดสินใจอย่างเข้มข้น

หลักฐานสนับสนุนส่วนหนึ่งของกรณีนั้น Gartner ระบุว่า การจัดการสัญญา, การกำหนดขอบเขตโครงการ, คำแนะนำซัพพลายเออร์ และการร่าง RFx ในบรรดาการใช้งานเวิร์กโฟลว์ที่เกิดขึ้นใหม่ งานวิจัยกรณีศึกษาที่ผ่านการตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒิระบุว่า การจัดประเภทค่าใช้จ่ายท่ามกลางการวิเคราะห์ขั้นสูงที่สนับสนุนการตัดสินใจจัดซื้อเชิงกลยุทธ์หากตัวแทนสามารถดูดซับการเตรียมการได้มากขึ้น ผู้ซื้อก็จะมีพื้นที่สำหรับการตัดสินใจมากขึ้น แต่นั่นเป็นเพียงกรณีของเทคโนโลยีเท่านั้น

1 เปลี่ยนผังองค์กรก่อนที่คุณจะปรับใช้ตัวแทน

การศึกษา 2026 ของ BCG เองได้สำรวจ CIOs ผู้นำด้านการจัดซื้อ และผู้ซื้อด้านเทคโนโลยี-การจัดซื้อ มากกว่า 200 รายทั่วอเมริกาเหนือ ยุโรป และเอเชียแปซิฟิก. ผู้เขียนกล่าวว่าองค์กรที่ผสมผสานการนำเทคโนโลยีมาใช้กับ การสร้างขีดความสามารถ การออกแบบกระบวนการใหม่ และการกำกับดูแล รายงานผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งกว่าผู้ที่มุ่งเน้นเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวนั่นคือการเชื่อมโยงที่รายงานด้วยตนเอง ไม่ใช่หลักฐาน ทิศทางนี้ยังคงควรได้รับการพิจารณาอย่างจริงจัง

การนำเอเจนต์ไปอยู่ในหมวดหมู่เดียวกัน ลำดับการอนุมัติเดียวกัน และการส่งมอบการสร้างเด็คเดียวกัน คุณจะได้ระบบเก่าที่เร็วขึ้น มีประโยชน์ไหม? อาจจะ เปลี่ยนแปลงได้ไหม? ไม่

มุมมองของฉันคือทีมกลางขนาดเล็กควรเป็นเจ้าของแพลตฟอร์มตัวแทน การควบคุม มาตรฐาน และเวิร์กโฟลว์ที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้ ไม่ควรเป็นเจ้าของผลลัพธ์ทุกหมวดหมู่ เจ้าของหมวดหมู่และเจ้าของข้ามสายงานยังคงรักษากลยุทธ์ ข้อกำหนด การเลือกซัพพลายเออร์ และรางวัล ตัวแทนจะรับผิดชอบการเตรียมการ วิเคราะห์ และการตรวจสอบมากขึ้น ผู้คนจะมุ่งเน้นไปที่ข้อยกเว้น การตัดสินใจเชิงพาณิชย์ การเจรจา และความสัมพันธ์

2 ท้าทายการกำหนดราคาที่สร้างขึ้นจากขั้นตอนการทำงานแบบเก่า

หากสัญญาแพลตฟอร์มมีราคาตามจำนวนที่นั่งหรือโมดูล ผู้นำควรพิจารณาว่าหน่วยนั้นยังคงสอดคล้องกับมูลค่าหรือไม่เมื่อตัวแทนดำเนินการเวิร์กโฟลว์มากขึ้น ที่นั่งอาจยังคงขายและจัดทำงบประมาณได้ง่าย แต่ไม่ใช่หน่วยมูลค่าตามธรรมชาติโดยอัตโนมัติ คำถามที่ดีกว่าคือ งานใดที่เสร็จสมบูรณ์ มีหลักฐานอะไร และใครเป็นเจ้าของผลลัพธ์

คำเตือนของ Gartner มีความสำคัญที่นี่: หลายองค์กรกำลังประสบกับ ROI ที่ไม่สม่ำเสมอหรือต่ำกว่าความคาดหวัง. นอกจากนี้ยังระบุว่า ข้อมูลที่กระจัดกระจายและมีคุณภาพต่ำในระบบการจัดซื้อจัดจ้างสามารถขัดขวางผลลัพธ์ที่แม่นยำได้ในขณะที่ การผสานรวมโซลูชัน GenAI แบบสแตนด์อโลนเข้ากับแพลตฟอร์มที่มีอยู่มักจะมีความซับซ้อนแหล่งข้อมูลเหล่านี้สนับสนุนการตรวจสอบที่มองเห็นได้ ไม่ใช่การตัดความเชื่อมั่นที่เป็นสากลเพียงครั้งเดียว การซื้อส่วนเสริมของเอเจนต์สำหรับสแต็กที่ไม่เปลี่ยนแปลงไม่ได้ขจัดข้อจำกัดเหล่านั้นออกไป มันสามารถทำให้สถาปัตยกรรมเก่ามีราคาแพงขึ้นเท่านั้น

• เราจ่ายเงินเพื่ออะไร: การเข้าถึง, เวิร์กโฟลว์ที่ดำเนินการแล้ว, หรือผลลัพธ์ที่ได้รับการยืนยัน?
• เส้นฐาน ปริมาณ และข้อยกเว้นใดที่กำหนดผลลัพธ์นั้น
• ใครเป็นผู้รับผิดชอบค่าใช้จ่ายสำหรับข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง, การทำงานซ้ำ หรือข้อยกเว้นที่อยู่นอกเหนือการควบคุมของผู้ขาย
• ใครเป็นเจ้าของข้อมูลผู้ขาย สัญญา และการใช้จ่ายที่สมบูรณ์ และเราสามารถนำข้อมูลนั้นติดตัวไปได้หรือไม่
• สิทธิ์ในการตรวจสอบ, ระดับการบริการ และการสนับสนุนการยกเลิกสัญญาใดบ้างที่ปกป้องผู้ซื้อ

3 เขียนสิทธิ์ในการตัดสินใจก่อนที่คุณจะขอความไว้วางใจ

รูปแบบที่ยั่งยืนคือแบบไฮบริด ไม่ใช่แบบไม่ต้องลงมือทำ การวิจัยการจำแนกประเภทการใช้จ่ายเสนอ การรวมการประมวลผล AI เข้ากับการตรวจสอบและปรับปรุงโดยมนุษย์สำหรับระบบที่จัดอยู่ในประเภทความเสี่ยงสูง กฎหมาย AI ของสหภาพยุโรปกำหนดให้ระบบเหล่านั้น สามารถดูแลได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยบุคคลธรรมดาในขณะใช้งานรวมถึงอำนาจ ไม่ใช้ระบบในสถานการณ์เฉพาะฉันไม่ได้อ้างว่าเครื่องมือจัดซื้อจัดจ้างทั่วไปจัดอยู่ในประเภททางกฎหมายนั้น หลักการดำเนินงานที่เป็นประโยชน์นั้นง่ายกว่า: บุคคลต้องสามารถเห็น ท้าทาย และหยุดการกระทำได้

ทำให้ขอบเขตนั้นสามารถใช้งานได้จริง ให้ตัวแทนร่าง, ปรับให้เป็นมาตรฐาน, ตรวจสอบ และแนะนำภายในนโยบายที่ประกาศไว้ รักษาการให้รางวัล, กลยุทธ์การเจรจา, การยอมรับความเสี่ยง, ข้อผูกพันทางการเงิน และความสัมพันธ์กับซัพพลายเออร์ไว้กับบุคคลที่ระบุไว้ คำแนะนำเกี่ยวกับ AI ในการจัดซื้อจัดจ้าง ที่เชื่อมโยงขอบเขตการดำเนินการกับการตัดสินใจตลอดวงจร

• ดำเนินการ: ระบุข้อมูลที่ได้รับอนุญาต, ระบบบันทึก, คีย์, เจ้าของ, การอนุมัติ, ข้อกำหนดหลักฐาน และทางเลือกสำรองก่อนที่ตัวแทนจะดำเนินการ
• แนะนำ: ระบุชื่อผู้รับผิดชอบ การตรวจสอบที่ดำเนินการ และบันทึกที่เก็บไว้เมื่อยอมรับหรือแทนที่ผลลัพธ์
• อนุมัติหรือหยุด: สำรองเงิน, ความเสี่ยง, กลยุทธ์, ข้อผูกพันที่เกี่ยวข้องกับซัพพลายเออร์ และการปิดระบบสำหรับเจ้าของที่ได้รับอนุญาต; รักษาการแยกหน้าที่และการยกระดับ

ความไว้วางใจมาพร้อมกับการควบคุม ไม่ใช่ในทางกลับกัน

การศึกษาของ IDC ที่ได้รับการสนับสนุนจาก Kinaxis ซึ่งรายงานโดย Supply Chain Quarterly ของ CSCMP ทำให้เห็นช่องว่าง มีเพียง 6% ของผู้ตอบแบบสอบถามที่อธิบายว่าห่วงโซ่อุปทานของตนเป็นแบบอัตโนมัติในระดับใหญ่ ในขณะที่ 41% คาดว่าสิ่งนี้จะกลายเป็นรูปแบบการดำเนินงานหลักภายในหนึ่งถึงสองปีในการสำรวจเดียวกัน 52% ระบุว่าความไว้วางใจในการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นอุปสรรคสำคัญการศึกษาครอบคลุม ผู้นำห่วงโซ่อุปทานกว่า 2,000 รายในเก้าตลาดซึ่งเป็นประชากรที่กว้างกว่าแค่ฝ่ายจัดซื้อจัดจ้างเพียงอย่างเดียว

ฉันจะไม่นำความคาดหวังเหล่านั้นไปใส่ในงบประมาณ ความคาดหวังไม่ใช่การนำไปใช้งาน แต่ฉันจะพิจารณาช่องว่างอย่างจริงจัง ความไว้วางใจไม่ได้เกิดขึ้นเพราะโมเดลถัดไปดีกว่า มันจะเติบโตเมื่อทุกคนรู้ว่าตัวแทนสามารถทำอะไรได้บ้าง หลักฐานใดที่ต้องทิ้งไว้ และใครเป็นเจ้าของการตัดสินใจ

แล้วอะไรที่เปลี่ยนแปลงไปจริงๆ?

สิ่งที่ฉันจะทำในวันจันทร์

1. เลือกเวิร์กโฟลว์ที่มีความเสี่ยงต่ำหนึ่งรายการ เริ่มต้นด้วยการเล่นซ้ำประวัติหรือการทดลองใช้งานคู่ขนานที่ได้รับการอนุมัติควบคู่ไปกับเหตุการณ์จริง ดำเนินการตรวจสอบความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว กฎหมาย บันทึก และเจ้าของหมวดหมู่ที่จำเป็นให้เสร็จสิ้นก่อนใช้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อน
2. ทำแผนที่การส่งมอบทุกขั้นตอน ทำเครื่องหมายจุดที่ข้อมูลถูกคัดลอก, สรุป, ทำให้เป็นมาตรฐาน, ตรวจสอบ, สื่อสาร และอนุมัติ
3. เขียนขอบเขตการดำเนินงาน สำหรับแต่ละขั้นตอน ให้บันทึกว่าตัวแทนสามารถดำเนินการ แนะนำ หรือต้องรอ; ระบุชื่อเจ้าของ ข้อมูลนำเข้า เกณฑ์ หลักฐาน การยกเลิก และการสำรองข้อมูล
4. เปิดเงื่อนไขทางการค้าอีกครั้ง ถามว่าคุณจ่ายอะไรเมื่อจำนวนที่นั่งและการทำงานด้วยตนเองลดลง และข้อมูลที่เพิ่มขึ้นของคุณจะอยู่กับคุณได้อย่างไร
5. กำหนดเกณฑ์พื้นฐานก่อนโครงการนำร่อง บันทึกรอบเวลา, การทำงานซ้ำ, อัตราข้อยกเว้น และสัดส่วนของผลผลิตที่ได้รับการยอมรับโดยไม่มีการแก้ไขที่สำคัญ หากไม่มีข้อมูลพื้นฐาน ก็จะไม่มีเรื่องราว ROI

อย่าซื้อตัวแทนเพื่อรักษากระบวนการทำงานที่คุณมีอยู่แล้ว กำหนดขอบเขตกระบวนการทำงาน, กำหนดพื้นฐาน, เมทริกซ์สิทธิ์การตัดสินใจ และแผนสำรองภายในไม่กี่วัน ย้ายไปสู่การผลิตหลังจากที่การควบคุมและการอนุมัติสอดคล้องกับข้อมูล, การโต้ตอบกับซัพพลายเออร์, อำนาจทางการเงิน และความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องเท่านั้น ความรวดเร็วเป็นสิ่งที่ดี แต่อำนาจที่ไม่ได้รับการบันทึกนั้นไม่ดี