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Scouting di nuovi fornitori: l’Intelligenza Artificiale ci aiuta così

Ricerca, raccolta, analisi e valorizzazione delle informazioni aprono promettenti aree di sviluppo per le decisioni dell’impresa buyer

di Michela Guida *

(REUTERS)

4' di lettura

La pandemia da COVID-19, la crisi dei semiconduttori del 2020 e 2021, la scarsità di materie prime, la guerra in Ucraina, sono solo alcune delle più recenti cause di discontinuità lungo le filiere globali che rendono la gestione degli acquisti sempre più complessa. Le imprese buyer hanno cercato aggressivamente soluzioni alternative per ottenere le risorse necessarie, spesso attraverso un’intensa ricerca di nuovi fornitori. È molto probabile che questo fenomeno rimanga una preoccupazione valida anche in futuro, e rafforzi l'intento delle imprese di semplificare ed efficientare il processo di scouting.

Anche prima delle ultime crisi, lo scouting dei fornitori è sempre stato un’attività strategica, poiché le imprese buyer hanno bisogno di raccogliere informazioni sui potenziali fornitori, valutare le loro offerte e selezionare il migliore partner di business. Nel contesto attuale, volatile e incerto, le aziende stanno rimodellando il modo in cui gestiscono la loro filiera, potenziando la loro attuale base di approvvigionamento attraverso lo scouting attivo di nuovi fornitori. Nei moderni mercati, dove le filiere sono sempre più complesse e globali, le informazioni necessarie per uno scouting consapevole e responsabile sono innumerevoli.

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Tradizionalmente, l’impresa buyer cerca nuovi partner partecipando a fiere di settore, navigando su Internet, consultando riviste specifiche del settore, o incontrando informalmente professionisti di altre aziende. Più recentemente, il buyer si avvale di agenzie e siti web commerciali (come Alibaba o Amazon Business). Queste soluzioni sono ben consolidate tra le imprese perché favoriscono le connessioni tra operatori di qualsiasi dimensione e ubicazione. Tuttavia, vengono sfruttate soprattutto per le categorie di acquisto meno rilevanti, in quanto forniscono spesso informazioni generiche e sintetiche sui potenziali fornitori.

Dunque, potenziare lo scouting è fondamentale e richiede lo sviluppo di nuovi modelli e strumenti digitali per la raccolta e l’analisi dei dati. In questa direzione, l’intelligenza artificiale (IA) consente ai buyer di migliorare la ricerca grazie all’automazione delle attività e al potere predittivo dell’IA. Vediamo qualche applicazione.

Il Natural Language Processing comprende soluzioni di IA volte all’elaborazione del linguaggio, con finalità̀ che possono variare dalla comprensione e analisi del contenuto, alla traduzione, fino alla produzione di testo in modo autonomo a partire da dati o documenti in input. Nello scouting, il potenziale di queste tecniche viene sfruttato nella raccolta di informazioni da fonti esterne al perimetro aziendale.

Il Natural Language Processing può supportare la ricerca di informazioni dettagliate su un fornitore specifico su più fonti di dati, strutturati e non strutturati, e consente di estrarre conoscenza da testi in vari formati. Attraverso ricerche semantiche, è possibile analizzare in pochi minuti il contenuto dei siti web del potenziale fornitore, tutte le notizie relative alle sue attività, e tutti i documenti utili per la valutazione, quali il bilancio o altri documenti relativi a reputazione e solvibilità. Questa tecnologia può essere utilizzata per popolare un database in tempi brevissimi con tutte le informazioni più interessanti.

Il Natural Language Processing può essere utilizzato per estrarre dati dai fogli Excel raccolti nei database aziendali, e allinearli a una classificazione standard, attraverso un motore di analisi semantica. La raccolta delle informazioni può essere migliorata attraverso l’analisi di immagini e video.

Le soluzioni di Image Processing permettono di estrarre dati non strutturati da fonti di immagini e di convertirli in dati strutturati. I dati nascosti nelle immagini possono essere sfruttati per definire le specifiche tecniche del prodotto richiesto al nuovo fornitore o per ottenere informazioni sul fornitore stesso, attraverso l’estrapolazione di mappe, foto e video. Questi dati completano le informazioni ottenute da fonti più strutturate, e ne supportano l’elaborazione intelligente nella formulazione dei punteggi sintetici per la valutazione del fornitore.

Per calcolare questi punteggi l’IA può utilizzare diversi parametri, come dati economici e finanziari, ma anche indicatori sociali e ambientali che vengono spesso elaborati grazie a soluzioni di image processing. Vengono presi in considerazione anche fattori di rischio, come i rischi geografici e politici. Questo approccio può aiutare le organizzazioni a ridisegnare la loro base di fornitura, supportando decisioni accurate di scouting.

Un’altra applicazione dell’Intelligenza Artificiale nello scouting dei fornitori è rappresentata dai Sistemi di Raccomandazione. I sistemi di raccomandazione supportano la scelta del miglior fornitore, o gruppo di fornitori, identificando il più adatto in base ai dati raccolti durante la fase di addestramento dell'algoritmo di Machine Learning. Pertanto, il sistema si basa su dati storici per comprendere le preferenze dell’organizzazione e definisce cluster di fornitori che rispondono ai criteri di scelta.

Le tecnologie di Intelligent Robotic Process Automation consentono di risparmiare tempo dalle attività di minore valore aggiunto e di riallocare le risorse sulle attività strategiche di scouting. Si tratta di soluzioni che possono essere utilizzate per automatizzare i processi, come la creazione e l’invio automatico della richiesta di offerta a tutti i fornitori registrati.

Inoltre, tale tecnologia aiuta ad automatizzare l’analisi delle offerte. Il sistema rimuove automaticamente gli outlier, confronta le offerte ed esegue un’analisi statistica per fornire una valutazione preliminare delle offerte ricevute. Questi sono solo alcuni esempi dell’incredibile supporto dell’Intelligenza Artificiale alle attività più strategiche svolte nella funzione acquisti. Le capacità dell’Intelligenza Artificiale di ricerca, raccolta, analisi e valorizzazione delle informazioni, aprono promettenti aree di sviluppo per le decisioni dell’impresa buyer, soprattutto quando l’Artificial Intelligence diventa il supporto tecnologico della Supply Market Intelligence.

* Dottoranda presso la School of Management del Politecnico di Milano


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