回复 BCG:重新设计是正确的。这是您付出的代价。

采购负责人工作日前的办公桌:组织结构图上有一个角色缺失的空白,一份厚厚的带标签的软件合同紧闭着,一张空白的划线决策权表和一支未使用的笔,而他们身后的显示器则悄悄地运行着自动化工作。

波士顿咨询公司(BCG)认为,采购中的AI需要重新设计工作流程,但首席采购官(CPO)仍然需要为这种重新设计定价:释放的产能将用于何处,围绕旧工作流程的套件合同会发生什么,以及谁可以在未经询问的情况下让代理人采取行动。

我的三个推动力
  • 为产能指定目的地。 如果角色、预算和品类所有权保持不变,那么更快的执行并不会自动转化为价值。
  • 将续订纳入重新设计计划。 公开证据并未揭示单个企业将支付多少费用来解除或保留其套件,因此这是一个谈判问题,而不是基准。
  • 在规模化之前确定决策权。 对异常的人工审查并非控制,除非异常、证据、所有者、覆盖和停止权限明确。
“AI可以执行更多任务,但人们仍然需要明确的决策权,因为模糊的界限会将自动化设计变成领导力问题。”
— 斯坦·莫斯科夫采夫

BCG 对重新设计是正确的

Wolfgang Schnellbächer 和他的 BCG 合著者提出了采购领导者需要听取的一点:停止将 AI 置于相同以人为中心的工作流程中,并开始“围绕工作流程而非工具进行重新设计。”他们的企业级建议很重要,因为这不仅仅是技术采购:围绕代理重新设计源到付,并拥有 CEO 或 COO 领导变革 从而使采购架构服务于整个企业。

数字比论点更需要严谨。文章称,重新设计的模型可以 通过 60% 释放买方能力,明确将该数字标记为 BCG 建模,并且它 估计 70% 的精力需要花在人员、组织和流程再设计上。这些是模型化的容量和估计的工作量,而不是观察到的采购结果。该文章还提出了三个结果范围作为观察结果,而置顶的公开段落没有给出任何样本、比较组或方法。我将使用这些数字来提出问题,而不是建立商业案例。

释放的产能需要去处

一项独立的2026 BCG 技术采购研究 调查了北美、欧洲和亚太地区200多位首席信息官、采购负责人和专业买家。它指出,将部署与 能力建设、流程再设计和治理报告的结果比那些只关注技术的要好。这是一个有用的方向,也是咨询公司研究中自我报告的关联,而不是组织结构图变更创造价值的因果证明。

关于产能落地何处的独立证据比大多数 AI 计划的信心更薄弱。Gartner 表示,许多采用者正在看到 投资回报率不均衡或未达预期,而经过同行评审的采购研究提出了使用混合模型 人工专业知识以验证AI输出并进行调整. 两个来源都没有告诉首席采购官哪些角色会消失,哪些类别所有者会获得更大的范围,或者哪个预算会支付中央代理能力。这些都是领导层决策,这正是为什么单独的容量百分比不是劳动力计划的原因。

  • 指定代理标准、控制、可重用工作流和证据保留的中央所有者。
  • 保留商业策略、规范、供应商选择、奖励以及与指定类别和跨职能所有者的关系。
  • 在试点之前决定,释放的时间是用于扩大品类范围、深化供应商合作、随着时间推移缩小团队规模,还是仅仅是未使用的产能。

传统套件的续订应纳入计划

波士顿咨询公司 (BCG) 建议 模块化升级,逐步解耦和替换遗留系统,而其寻源代理示例 仅在出现异常或战略权衡时才将工作分配给人员。在操作上,这些想法应该结合在一起:改变执行步骤的系统也会改变买方可能仍然从旧工作流程中带来的席位、模块、集成、数据、支持和终止条款。

公开记录到此为止。本次研究发现了标价评论和一般性比较,但没有证据可以告诉特定企业其续订、解除捆绑、退出或过渡的成本。我将这种沉默视为一个界限,而不是用一个方便的百分比来填补。我的立场是,收件箱中的续订必须在运营模式决策中定价,因为商业承诺可能比其支持的工作流程更持久。

  • 工作流程重新设计后,哪些模块和集成仍然有价值?
  • 哪些日期、通知期限、数据导出权利、过渡职责和依赖关系会限制序列?
  • 哪些可以淘汰,哪些必须共存,以及什么证据可以证明每个决定是合理的?
  • 当技术路线图和采购运营模式存在分歧时,由谁来主导谈判?

人工处理异常需要实际文档

有证据支持混合边界,但它不会为您编写。Guida 及其同事描述了 AI 支出分类,其中包含 人工验证和调整。对于法律上归类为高风险的系统,欧盟14条款规定它们必须 在使用过程中由自然人有效监督,包括权限 在特定情况下不使用该系统. 我并不是说普通的采购工具属于该法律类别。有用的操作经验教训范围更窄:监督需要可见性、权威和停止路径。

由DC Velocity报道、Kinaxis赞助的IDC InfoBrief揭示了治理方面的差距,但应将其视为赞助商的、自我报告的供应链证据,而非采购证明。该报告指出 在对九个市场中超过 2,000 名供应链领导者进行的一项调查中,只有 1 的 8 组织完全嵌入了治理,以实现广泛的 AI 推广。同一报道称 52%将对AI驱动决策的信任列为首要障碍,这就是决策权记录很重要的原因:它为人们提供了信任运营模式将如何运作的具体理由。

对于每个步骤,写明代理是否可以执行、推荐或必须等待。然后命名允许的数据、策略、阈值、证据、负责所有者、所需审查员、覆盖、回退和停止权限。奖励、谈判策略、风险接受和重要供应商承诺仍由现有授权委托和职责分离规则下的指定负责人员负责;代理只能执行预先授权的、有明确阈值、证据、覆盖和停止控制的有限交易。

当运营模式为代理设计时,会发生什么变化?

我周一会做什么

  1. 选择一个重要的工作流程。 使用历史回放或经批准的影子运行,并选择在不授予代理不受控制的供应商或财务权限的情况下可以评估建议的工作。
  2. 绘制当前的交接和预期的决策。 分离复制、检查、分析、推荐、批准、承诺和关系所有权。
  3. 将合同日历放在工作流图旁边。 记录模块、集成、续订和通知日期、数据导出权限、依赖关系和所有者,而无需猜测退出价格。
  4. 编写决策权记录。 对于每个步骤,定义执行、推荐、批准、覆盖、停止、证据和回退。
  5. 在衡量任何已释放产能之前,请先确定其目的地。 更广阔的范围、更深入的供应商工作、弹性、谈判、治理或最终的结构性削减是不同的选择,需要不同的基线。

我们的 采购中AI指南 将执行与决策边界映射到从寻源到支付的整个周期。对于这次重新设计,我会在要求另一个试点预算之前,将组织目的地和合同日历添加到该映射中。周一,我将盯着组织结构图、决策权限页面以及收件箱中待处理的续约,因为我即将重新设计一个工作流程。这三者中,哪一个实际上拖慢了你的速度?

来源

  1. AI 如何在采购中推动竞争优势 — Wolfgang Schnellbächer、Alex Dolya、Nino Mori、Tobias Schmidt 和 Tyler Vigen,波士顿咨询集团,2026。背景证据(从业者文章):所讨论的论点、其工作流程重新设计和 CEO 或 COO 领导建议、其建模的 60% 能力数据、其 70% 工作量估算、其未经验证的结果范围、其解耦提案及其例外边界。
  2. Gartner 表示,采购领域的生成式 AI 已进入“幻灭期” — Gartner, Inc.,2025。背景证据(行业分析):独立的相反证据表明,实现的价值不均衡,并且现有的数据/集成限制仍然存在。
  3. 人工智能在采购中的应用:对支出分类的影响(OIPT案例研究) — M. Guida, F. Caniato, A. Moretto, S. Ronchi, Journal of Purchasing and Supply Management (作者接受的手稿,米兰理工大学存储库), 2025。基础证据(同行评审期刊):对混合人机AI验证边界的同行评审支持。
  4. 欧盟人工智能法案,第14条:人工监督 — 欧盟(法规 (EU) 2024/1689),2024。基础证据(官方报告):明确限于高风险系统的成文人为监督边界。
  5. IDC 调查发现供应链 AI 问责制存在差距 — DC Velocity 员工报告了由 Kinaxis 赞助的 IDC InfoBrief,DC Velocity,2026。当前经验证据(新闻):关于治理嵌入和信任障碍的当前、明确折扣的证据。
  6. 在采购中扩展代理 AI 是一项组织挑战 ——Heiner Himmelreich、Ilan Oshri、Sven Brüggeboes、Anas Zaidani、Paolo Scala和Lukas Van Remoortel,波士顿咨询集团,2026。当前的实证证据(基准研究):关于报告的运营模式差异的当前实证概况证据,其中咨询公司和自我报告的局限性显而易见。

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