Comme l’approvisionnement, il rend les chaînes d’approvisionnement plus efficaces
LE’AI dans les achats: Nous essayons de mieux comprendre la portée de cette révolution avec un exemple. Imaginez une énorme voiture qui fonctionne sans cesse, jour et nuit, pour obtenir les produits sur les étagères des magasins ou directement au domicile des clients. Cette machine est essentielle pour le fonctionnement de tout, des petites entreprises locales aux grandes multinationales. Sans une chaîne d’approvisionnement bien organisée, tout s’arrêterait: les étagères resteraient vides, les livraisons subiraient des retards et les clients seraient insatisfaits.
Imaginons maintenant pour équiper cette machine d’un « cerveau » extraordinairement intelligent, capable d’anticiper les problèmes avant de se manifester, d’identifier le chemin le plus rapide pour transporter les produits d’un point à un autre, et même d’optimiser indépendamment l’utilisation de l’énergie et des ressources. C’est précisément dans ceci que l’intelligence artificielle fait la différence, Transformer la façon dont les chaînes d’approvisionnement opèrent au sein des organisations.
Découvrons comment l’IA dans les achats Les chaînes d’approvisionnement les plus intelligentes et comment ils aident les entreprises à devenir plus efficacesen réduisant les erreurs et en renforçant devant les événements inattendus.
Pour comprendre l’IA dans l’approvisionnement, imaginons un « collègue virtuel »
Et maintenant, imaginons un « collègue virtuel « Capable de nous aider dans le processus d’approvisionnement au sein d’une entreprise, effectuant les activités moins stratégiques. «Un outil avancé mis en œuvre pour révolutionner le bureau d’achat, exploitant le potentiel de l’intelligence artificielle: voici ce qu’il représente Assistant d’approvisionnement de Mashfrog« , Dit-il Veronica RaoE-Procurement Directeur général de Mashfrog. «Cet outil est conçu pour simplifier le processus complexe de recherche d’informations, à partir de la qualification du fournisseur à la gestion des appels d’offres et des contrats. Il fournit un soutien essentiel à la collecte et à l’organisation de données dispersées sur divers systèmes, en réduisant considérablement la charge de travail manuelle et en améliorant l’efficacité opérationnelle « , ajoute-t-il.
Un collègue virtuel qui effectue l’extraction et la préparation des données pour nous, nous permettant de nous concentrer sur l’analyse et la décision stratégique. «Grâce à sa structure dynamique, l’outil répond rapidement aux demandes soudaines de données, surmonter les limites des rapports traditionnels. Sa capacité à connecter les informations à partir de différents modules minimise le risque d’erreurs, garantissant la précision et la rapidité dans les réponses, améliorant ainsi la réactivité du bureau d’achat. Cela nous permet vraiment d’avoir un collègue virtuel, car il parvient à s’adapter à ce qui est le besoin réel. Et à ce stade, il est vraiment utile, car il parvient à éliminer les activités répétitives et opérationnelles « , poursuit Rao.
Une mosaïque de données qui crée une vue complète des opérations d’approvisionnement
Le panorama d’approvisionnement des entreprises se caractérise par une fragmentation remarquable des données, car il n’y a pas de produit unique qui répond à tous les besoins opérationnels du bureau d’achat. MashProg Procurement Assistant offre un avantage significatif, grâce à son intégration native avec des systèmes tels que S / 4hana et Ariba de sève. «Différents systèmes contribuent à la formation du modus operandi des achats de bureaux. Ces systèmes gèrent des informations cruciales telles que les bons de commande, les biens et les factures, couvrant l’intégralité du cycle passif « , explique Rao.
«En particulier, les données centralisées SAP S / 4HANA relatives à: ordonnées, reçues et payées, offrant différentes perspectives d’analyse, telles que les dépenses ou les flux approuvés. SAP Ariba traite de l’interaction directe avec les fournisseurs, gérant la qualification, les offres et les contrats. En plus des systèmes SAP, les entreprises utilisent fournisseur d’informations Pour l’analyse du risque et de la durabilité économiques-financières, l’utilisation de plateformes telles que Bureau Van Dijk, cerf, cribis, Open EG, Ecovadis. Cet ensemble d’outils crée une mosaïque de données qui, si elles sont bien intégrées, permet une vue complète des opérations d’approvisionnement « illustre RAO.
L’utilisation d’assistants d’approvisionnement MashProg vous permet donc de collecter des données fragmentées par les différents systèmes sans vous soucier de les télécharger et de les combiner manuellement. L’intelligence artificielle traite ces données, fournissant une sortie prête à analyser. Cela représente un grand avantagepuisque le travail des bureaux d’achat est considérablement simplifie.
L’arrivée du modèle de grande langue dans l’IA pour l’approvisionnement
Pendant quelques années, l’intelligence artificielle générative, les modèles de grandes langues ont radicalement transformé la manière dont vous travaillez dans les entreprises, qui explorent comment intégrer LLM dans les processus, en se concentrant sur l’assistance dans l’approvisionnement. « L’utilisation de LLM vous permet d’interpréter les demandes d’utilisateurs en langage naturel, surmontant les limites des robots traditionnels, qui étaient souvent inexacts », illustre Giuseppe ComparettiSAP & Extended Solutions Directeur général de Mashfrog. «Cette capacité à comprendre sémantiquement les demandes vous permet de les décomposer en sous-trudems, essentiels pour gérer plusieurs sources de données. Par exemple, si un utilisateur souhaite comparer le chiffre d’affaires d’un fournisseur avec son risque financier, le LLM peut identifier les différentes sources de données nécessaires à cette analyse. Sans l’aide du LLM, ce type de traitement aurait été presque impossible. De plus, LLM offre un accès à des sources externes, telles que Internet, pour collecter des informations supplémentaires, par exemple des nouvelles sur les fournisseurs ou les secteurs du marché. Cela vous permet de comparer les données des entreprises analytiques avec des données de réputation disponibles en ligne « , continue Comparez.
«Un autre exemple courant est la comparaison entre les déclarations des fournisseurs et les informations disponibles sur Internet; En automatisant le processus et en améliorant l’efficacité opérationnelle, la charge de travail est réduite à la collecte et à la vérification des informations », ajoute-t-il.
L’IA dans les achats aux prises avec les hallucinations du LLM
Dans le contexte de la programmation traditionnelle et de l’intelligence artificielle, un défi important émerge: la précision des réponses générées par le LLM. « Souvent, les réponses fournies par ces modèles ne sont pas entièrement fiables en raison de phénomènes tels que des hallucinations et un manque d’explicabilité », explique Compare. «Pour surmonter cet obstacle, nous avons adopté une approche innovante: au lieu de fournir directement toutes les informations à l’ENLM, nous utilisons le modèle pour traduire les demandes des utilisateurs dans requête Spécifications, qui sont ensuite effectuées sur notre source de données. Cette méthode nous permet de maintenir le dynamisme, permettant au système de générer des requêtes même pour les questions nouvelles et non planifiées « , poursuit-il. «Une fois qu’une requête a été générée, nous pouvons le contrôler et, si nécessaire, le corriger. De cette façon, nous pouvons continuellement améliorer la précision des réponses fournies. La clé de notre système réside donc dans ne pas configurer aveuglément toutes les données à l’ALM, mais dans la création d’une étape intermédiaire qui garantit un contrôle et une précision plus importants « , conclut.
2025 Année d’agents AI
De nombreux observateurs conviennent que 2025 sera l’année des agents AI. Tous les fournisseurs et les fournisseurs ont adopté des stratégies basées sur des agents. Cependant, une carence significative d’interopérabilité émerge entre les différentes plateformes, telles que SAP et autres, car les entreprises sont composées d’une variété de systèmes. Cela conduit à la nécessité d’une approche « Pas de silos«, Visant à éliminer les verticalisations. « Mashfrog se concentre sur un segment des achats, grâce à vingt ans d’expérience, offrant un avantage concurrentiel grâce à la connaissance de différentes plateformes. Malgré l’évolution rapide de l’intelligence artificielle, qui progresse à un rythme mensuel, le risque de réponses ou d’hallucinations imprécises est un défi. Mashfrog développe un système de raisonnement que, à travers un Catese de la pensée, réduit ces risques, décomposant les problèmes sous-production. Même si la plate-forme ne vérifie pas encore la véracité des informations, le processus d’évolution est continu, avec une attente de stabilisation de nouvelles technologies avant de les incorporer, évitant ainsi des changements fréquents et inefficaces « , conclut des comparaisons.
Mashfrog s’avère être une entreprise capable de suivre le Times, qui fournit une technologie avancée et en même temps fiable.
