الذكاء الاصطناعي في المشتريات: المزايا وحالات الاستخدام

يجمع عدد قليل من الفِرق بيانات مؤسسية أكثر من تلك الموجودة في المشتريات، والتي تعمل متصلة بإدارة سلسلة التوريد والإدارة المالية. على هذا النحو، يتم إعداد فِرق المشتريات لتطبيق الذكاء الاصطناعي على تلك البيانات لتحليلها بشكل أسرع وأثرى من أي وقت مضى. لاستخدام الذكاء الاصطناعي بحكمة، ينبغي على فِرق المشتريات فهم الأنواع المختلفة من الذكاء الاصطناعي ومزاياه وتحدياته وأفضل الممارسات لتحقيق النجاح.

ما المقصود بالذكاء الاصطناعي في مجال المشتريات؟

في مجال المشتريات، يمكن للذكاء الاصطناعي تنفيذ بعض المهام التي تعامل معها البشر مرة واحدة، مثل طلب عطاءات المورِّدين وتحليل التكاليف، بهدف القيام بهذه الأشياء أسرع مع أخطاء أقل. بدأ مديرو المشتريات يرون كيف يمكن لأتمتة الذكاء الاصطناعي مساعدتهم في التنبؤ بظروف السوق والتفاعل معها، والتخفيف من مخاطر سلسلة التوريد، وإدارة علاقات المورِّدين. في نهاية المطاف، يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي للمساعدة في اتخاذ قرارات الشراء بشكل أفضل، وخفض التكاليف، وتحسين الكفاءة التشغيلية.

النقاط الرئيسة

• لا تزال معظم فِرق المشتريات في المراحل الأولى من اعتماد الذكاء الاصطناعي.
• توجد العديد من الاستخدامات المحتملة للذكاء الاصطناعي في مجال المشتريات، بما في ذلك البحث عن المورِّدين وإدارتهم وأتمتة الجوانب الرئيسة لعملية الشراء.
• على مدار السنوات القليلة القادمة، تعتمد فِرق المشتريات بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تحسين الكفاءة وخفض التكاليف والتنبؤ بالتحولات السريعة في شبكة التوريد.

شرح الذكاء الاصطناعي في مجال المشتريات

تتطلب فِرق المشريات مجموعة واسعة من البيانات، بدءًا من المصادر الداخلية والخارجية، لفهم الإنفاق وأنماط الطلب ومواصفات الشراء وظروف السوق وغير ذلك الكثير. كما أنهم بحاجة إلى طرق أقوى لتحليل بياناتهم وتعيين أفضل مسار للعمل. وفقًا إلى دراسة أجرتها شركة Deloitte عام 2024، قام 92% من كبار مسؤولي المشتريات بتقييم إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، إذ أنفق ما يقرب من 11% أكثر من مليون دولار من موازناتهم السنوية على أدوات التوريد والمشتريات للذكاء الاصطناعي. تشمل الأولويات أتمتة إدارة المورِّدين، وتحديد المخاطر بدقة أكبر، وتقييم الشركاء الحاليين والمحتملين بشكل أشمل. يمكن لهذه التحسينات وغيرها أن تساعد كبار موظفي المشتريات في خفض التكاليف والتخفيف من المخاطر في مجال المشتريات وفي جميع أنحاء سلسلة التوريد.

مزايا الذكاء الاصطناعي في مجال المشتريات

من خلال أتمتة مهام مشتريات معينة، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تعزيز الكفاءة مع المساعدة في تقليل التكاليف وتخفيف المخاطر. يمكن نشر الذكاء الاصطناعي أيضًا للمساعدة في تحسين التنبؤ بالطلبات وتحليل الإنفاق وإدارة المورِّدين. تابع القراءة للتعرّف على المزيد من هذه التحديات وغيرها من المزايا.

• تحسين الكفاءة
  يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة مهام المشتريات للمساعدة في تحسين الإنتاجية وتقليل الأعباء الإدارية، وتحرير موظفي المشتريات للتركيز على أنشطة أكثر إستراتيجية. يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في تقليل الوقت المستغرق لإكمال مهام المشريات الأساسية بنسبة تصل إلى 80%، وفقًا إلى دراسة KPMG عام 2023. يخلص البحث نفسه إلى أنه يمكن أتمتة أكثر من 50% من عمالة المشتريات للمساعدة في زيادة الكفاءة وخفض التكلفة. ورد أن أحد مطوري العقارات التجارية يستخدم الذكاء الاصطناعي لتجميع بيانات الشراء أسرع بنسبة 92% مقارنة بالطرق اليدوية.
• تقليل احتمالية حدوث خطأ بشري
  يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام المُتكررة، والتي يمكن أن تقلل بدورها من احتمال حدوث خطأ بشري. تشمل تلك المهام إغلاق عقود المورِّدين وتقديم أوامر الشراء واعتمادها. في حال وقوع الأخطاء حتمًا، يمكن أن تساعد إمكانات اكتشاف أخطاء الذكاء الاصطناعي في تحديدها. ورد أن إحدى شركات معالجة المياه تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين دقة تصنيف إنفاقها على المشتريات بأكثر من 90%.
• تمكين توسيع النطاق
  يمكن أن يتوسع نطاق أنظمة مشتريات الذكاء الاصطناعي لمعالجة البيانات استجابةً إلى احتياجات الأعمال المُتغيرة وظروف السوق. تعد قابلية التوسع هذه أمرًا أساسًا مع انتقال فِرق الشراء من العمليات المنعزلة واليدوية إلى العمليات المُتصلة والمؤتمتة التي تستخدم كميات أكبر بكثير من البيانات، مما يتيح لهذه الفِرق مشاركة المعلومات أسرع واتخاذ قرارات أكثر استنارة. على سبيل المثال، يمكن أن توجِّه الرؤى المستمدة من مصادر توقع الإنفاق والطلبات السابقة—بكل مجموعة بيانات كبيرة يمكن تصورها—القرارات التي تقلل التكاليف غير الضرورية.
• خفض التكاليف
  من خلال مساعدة فِرق المشتريات في اختيار المورِّدين وإدارتهم، يمكن أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي إلى علاقات أفضل ووفورات في التكاليف. مثال واحد: تستخدم شركة طباعة عالمية تطبيق شراء مدعوم بالذكاء الاصطناعي للتفاوض على خصومات الحجم من المورِّدين غير المباشرين المعتمدين مقابل الحصول على مدفوعات مُبكرة. يمكن أن يمنح تحليل بيانات الذكاء الاصطناعي والتعرُّف على الأنماط الفِرق رؤى أعمق حول الإنفاق عبر الفئات، والتوصية بخطوات مُحددة تؤدي إلى خفض التكاليف. يمكن لمديري المشتريات استخدام الذكاء الاصطناعي للحصول على إجابات سريعة على أي عدد من الاستعلامات لجمع المعلومات لاتخاذ قرارات أكثر استنارة، مثل حصة الإنفاق المُعرض إلى الخطر بسبب الظواهر الجوية الشديدة في مناطق معينة والتوصيات بشأن المورِّدين في أجزاء أخرى من العالم.
• تقليل التفاعل
  من خلال توفير الرؤى أسرع، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة فِرق المشتريات في تجنب المفاجآت غير السارة. في الماضي، كان مجال المشتريات تفاعلي في الغالب بسبب عدم وجود رؤية للإنفاق عبر مستودعات البيانات والعمليات اليدوية المُستهلِكة للوقت والمعرضة إلى الخطأ. من خلال تحسين الرؤية وتعزيز عمليات سير عمل أذكى وأسرع، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في كسب المزيد من الوقت للمهام الإستراتيجية مثل تحليل الإنفاق والتنبؤ المالي.
• تحسين عملية صنع القرار
  يمكن توجيه عملية اتخاذ قرارات الشراء بالذكاء الاصطناعي والتحليلات المُطبقة على البيانات التي يتم سحبها من مصادر عديدة—مثل دفاتر الأستاذ العامة وأوامر الشراء ومعاملات المورِّدين—أسرع من أي وقت مضى. علاوة على ذلك، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التكيُّف والتعلم، مما ينتج عنه تحليل أدق وتوصيات مؤثرة.

أنواع الذكاء الاصطناعي في مجال المشتريات

يأتي الذكاء الاصطناعي بأشكال مُختلفة، بما في ذلك المجموعات الفرعية للتعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر، بالإضافة إلى أتمتة العمليات الروبوتية، وهي تُعد تقنية تكميلية. المزيد حول هذا فيما يلي.

• الذكاء الاصطناعي (AI)
  تشير التكنولوجيا الشاملة، الذكاء الاصطناعي، إلى الخوارزميات التي تُظهر سلوكيات "ذكية" أو تشبه سلوكيات الإنسان، مثل القدرة على التعرَّف على الأنماط وتقديم التوصيات. تُعد الخوارزميات ببساطة قواعد لحل مشكلات معينة. تؤدي تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المشتريات مهام مُحددة مُسبقًا، وبالتالي تعتبر شكلاً من أشكال "الذكاء الاصطناعي الضيق".
  
  الذكاء الاصطناعي التوليدي هو نوع الذكاء الاصطناعي الأكثر استخدامًا في مجال المشتريات. يكون GenAI قادر على إنشاء محتوى مثل النصوص والصور ومقاطع الفيديو. لإجراء ذلك، فإنه يعالج كميات كبيرة من البيانات لإنشاء المحتوى. تتضمن ميزات GenAI المُضمنة في تطبيقات مشتريات بعض المورِّدين ميزة مساعدة الذكاء الاصطناعي لتخصيص طرق تواصل المورِّدين أو صياغة التقارير والعقود.
• التعلم الآلي (ML)
  يُعد التعلم الآلي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي المستخدم لاكتشاف الأنماط وإجراء التنبؤات. لا يحتوي كل الذكاء الاصطناعي على التعلم الآلي، لكن يستخدم الكثير من الذكاء الاصطناعي تقنيات التعلم الآلي. في سياق المشتريات، يمكن لنموذج التعلم الآلي تحليل بيانات الشراء السابقة واتجاهات السوق للتنبؤ بالمتطلبات المستقبلية.
• أتمتة العمليات الروبوتية (RPA)
  تستخدم أتمتة العمليات الروبوتية الروبوتات لأتمتة المهام المتكررة مثل تعبئة النماذج وإنشاء التقارير ومعالجة المعاملات. إن RPA ليست شكلاً من أشكال الذكاء الاصطناعي من الناحية الفنية، لكنها تكمل الذكاء الاصطناعي لجعل العمليات أكثر كفاءة. على سبيل المثال، قد يستخدم نظام المشتريات الآلي RPA لإنشاء الفواتير وإعداد المورِّدين أسرع ودون أخطاء تعوق غالبًا العمليات اليدوية.
• معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
  وهي مبنية على خوارزميات قوية، تتيح معالجة اللغة الطبيعية—وهي فرع آخر من فروع الذكاء الاصطناعي—لأجهزة الكمبيوتر فهم اللغة البشرية ومعالجتها. يمكن لـ NLP فهم اللغة المكتوبة أو المنطوقة وتحليلها، مما يسمح لفِرق المشتريات باستخلاص رؤى مُفيدة من البيانات النصية. في مجال المشتريات، يمكن لـ NLP استخراج معلومات مثل الشروط والأحكام الرئيسة من استجابات طلبات العروض، مما يسمح برؤى أعمق للتعريف بعملية الاختيار.
• رؤية الكمبيوتر
  تعد رؤية الكمبيوتر مجالاً للذكاء الاصطناعي يتيح لأجهزة الكمبيوتر تفسير الصور وفهمها، بما في ذلك مقاطع الفيديو. على سبيل المثال، يمكنها فحص صور المنتجات أو الشعارات أو الفواتير للكشف عن الأخطاء في المشتريات أو الحالات التي تحتاج إلى الاهتمام، مثل انخفاض مخزون التوريد. يمكن للشركات اكتساب رؤية حرفية للمخزون لإعادة ترتيب الأصناف الرئيسة أو تجنب عمليات الشراء غير الضرورية.

حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال المشتريات

نظرًا دعم الذكاء الاصطناعي عمليات أسرع وفعَّالة، فإن له استخدامات في جميع أنحاء إدارة المشتريات. تُعد الأتمتة سلسلة عمليات شائعة، مما يساعد المؤسسات في إكمال المهام على الفور تقريبًا وبأخطاء بشرية أقل مع توفير رؤى بيانات يمكن أن تساعد في تقليل التكاليف وتخفيف المخاطر.

• التحليلات التنبؤية وتحسين التكلفة
  يمكن أن تحلل خوارزميات الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من بيانات المشتريات—على سبيل المثال، المبيعات السابقة واتجاهات السوق والعوامل الجوية أو الاقتصادية—للمساعدة في التنبؤ بالطلب وخفض التكاليف. يساعد إعداد التقارير عى الفور مُتخصصي المشتريات في مواكبة الطلب وتعديل اختيار المورِّدين والكميات والإنفاق. تساعد التحليلات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أيضًا في تحديد مستويات المخزون وتجنب نفاد المخزون، وتحقيق توازن بين خفض التكاليف والحفاظ على رضا أصحاب المصلحة والعملاء.
• أتمتة المهام
  يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة مهام الشراء للمساعدة في تعزيز الكفاءة وتحقيق وفورات. تشمل هذه المهام البحث عن المورِّدين وتحليلهم وإدارتهم؛ وإنشاء طلبات تقديم العروض. من خلال تسريع هذه المهام، يمكن للذكاء الاصطناعي تقصير أوقات دورات الشراء—والتي يمكن أن توفرها مئات أو آلاف الساعات في السنة وربما ملايين الدولارات—اعتمادًا على حجم المؤسسة. بفضل إعفاء الموظفين من المهام اليدوية، يمكنهم قضاء المزيد من الوقت في الأنشطة ذات القيمة الأعلى مثل تحسين معايير أداء المورِّدين أو إعادة صياغة إستراتيجيات المشتريات.
• أتمتة أوامر الشراء
  تُعد طلبات الشراء في المدرسة القديمة جهدًا يدويًا، وبطيئًا ويكون غالبًا مليئًا بالأخطاء. يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة المهام مثل فرز أوامر الشراء وتعيين أولوياتها ومعالجتها لتسريع الأمور وتقليل الأخطاء. يمكنه استخراج البيانات والتحقق منها من أوامر الشراء، وإذا تم فحص كل شيء، فينشئ الطلبات. تُبقي بعض أدوات الذكاء الاصطناعي العملاء على اطلاع دائم مع تطور عملية أمر الشراء لتعيين توقعات التسليم. يُقال أن أحد موفري التحقق من الهوية يستخدم الذكاء الاصطناعي لمراقبة أوامر الشراء المعلقة والوصول إلى حالات عدم التطابق والمشكلات الأخرى.
• المساعدين الافتراضيين
  يمكن للمساعدين الافتراضيين القائمين على GenAI فهم الاستعلامات العامة المتعلقة بالمشتريات وتفسيرها، مما يوفر معلومات حول كم هائل من الموضوعات. يمكن أن تساعد هذه الروبوتات في تعزيز الإنتاجية من خلال إنشاء تقارير الفئات والسوق والملخصات لمشاركتها عبر الفِرق والمحتوى الآخر، مثل وصف الاتجاهات الرئيسة للإدارة.

استخدامات الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال المشتريات

مع قدرته على إنشاء المحتوى، يتمتع الـ GenAI بالعديد من الاستخدامات في المشتريات. بعضها عام، مثل تنظيم البيانات، في حين أن البعض الآخر خاص تمامًا، مثل تحديد التحسينات في المخاطر والاستدامة.

• تنظيم البيانات وتلخيصها
  يمكن لـ GenAI تنظيم البيانات أسرع وبشكل أكثر منطقية مما يمكن للبشر أنفسهم، ومع أخطاء أقل غالبًا. ينشئ هذا الأساس لملخصات بيانات أكثر إقناعًا تسلط الضوء على نقاط البيانات الرئيسة والرؤى والتوصيات. على سبيل المثال، يمكن لمدير المشتريات طلب ملخص للأسعار والإنفاق في الفئات المهمة وامتلاكه في دقائق للمراجعة بدلاً من ساعات.
• معالجة البيانات وتسميتها
  يمكن أن يُحسن GenAI من معالجة البيانات من خلال تنقيح البيانات الأولية بسرعة، وإزالة القيم الشاذة وحالات عدم الاتساق لتحسين التحليل. يُعد تعيين العلامات أو التسمية المناسبة للبيانات أمرًا أساسًا لمساعدة أنظمة الذكاء الاصطناعي على التعلم وإجراء التنبؤات وإنشاء محتوى مُفيد. على سبيل المثال، يمكن أن تساعد مجموعات البيانات المُميزة بعلامات جيدة نماذج اللغات الكبيرة في تعميق فهمها لمقارنات أسعار البائعين.
• تحديد المخاطر
  في تقرير أبحاث Deloitte لعام 2023، يرى 70% من كبار مسؤولي المشتريات تزايد مخاطر مجال المشتريات. يمكن أن يسهِّل GenAI من تحديد المخاطر خلال عملية المشتريات. يمكن تطبيقه للمساعدة في القضاء على المخاطر بين المورِّدين من خلال تحليل أدائهم السابق. كما يمكن أن يجيب على الأسئلة المُتعلقة بخطر اضطرابات التوريد والتأثيرات التي قد تحدثها على المبيعات.
• تحسينات الاستدامة
  مع سعي الشركات لتحقيق أهداف الاستدامة، يجب على فِرق المشتريات جمع كميات هائلة من البيانات وتحليلها—وهي عملية كانت دائمًا تستغرق وقتًا طويلاً وتتسم بالتخمين. يمكن استخدام GenAI لتحديد المورِّدين الذين قد يكونون قادرين على استيفاء متطلبات الاستدامة، مما يساعد في تخفيف مخاطر الامتثال مع جعل التوريد أكثر كفاءة.

تحديات تواجه الذكاء الاصطناعي في مجال المشتريات

يأتي نشر الذكاء الاصطناعي في مجال المشتريات مع تحدياته الثقافية والتقنية والأمان وغيرها، التي تتم مناقشتها بمزيد من التفصيل فيما يلي.

• الاعتماد التنظيمي
  إذا كانت المؤسسة تميل إلى أن تكون بطيئة في اعتماد تقنيات جديدة، فقد يجد فريق المشتريات التابع إليها صعوبة في تنفيذ الذكاء الاصطناعي. لسوء الحظ، لا يزال بعض المديرين التنفيذيين يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي يعد وعدًا مستقبليًا، ليس استثمارًا ذكيًا يؤتي ثماره على المدى القصير.
• جودة البيانات والوصول إليها
  يتم توزيع بيانات المشتريات غالبًا عبر العديد من المصادر. يمكن أن يؤدي هذا إلى بيانات غير كاملة وغير مُتسقة ولا يمكن الوصول إليها وخاطئة—تكون بالكاد الأساس لتحليلات الذكاء الاصطناعي الدقيقة. لا يساعد ذلك عندما لا تتمكن فِرق المشتريات من الحصول على معلومات من أقسام الشركة الأخرى بسبب عدم توافق تطبيقات ERP القديمة.
• التكامل مع الأنظمة القديمة
  تظهر غالبًا المشكلات عندما تحاول الشركات تطبيق الذكاء الاصطناعي على البيانات المؤمنة في أنظمة المشتريات القديمة. تكون هذه الأنظمة عادةً عائقًا أمام جمع مجموعات البيانات الغنية والعمل على الرؤى الرئيسة. من المرجح أن تستفيد فِرق المشتريات من تحليلات الذكاء الاصطناعي عندما تدمج أنظمة ERP لديها بيانات المخزون وسلسلة التوريد مع بيانات المشتريات.
• خصوصية البيانات وأمانها
  يمكن لأنظمة المشتريات القائمة على الذكاء الاصطناعي، وخاصةً تلك المتصلة بأنظمة المورِّدين والجهات الخارجية الأخرى إنشاء ثغرات أمنية. يمكن أن يحجب تعقيد هذه الأنظمة المتصلة بالشبكة تدفق البيانات، مما يصعِّب تأكيد أن البيانات يتم التعامل معها وفقًا إلى قوانين الخصوصية المعمول بها.

أفضل الممارسات لاستخدام الذكاء الاصطناعي في مجال المشتريات

يمكن أن تساعد أفضل الممارسات التالية المؤسسات في استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات المشتريات لديها.

1. وضع أهداف واضحة
   قبل تطبيق الذكاء الاصطناعي على عمليات المشتريات، حدد المشكلات والأولويات المحددة بغر ض التحسين، بالإضافة إلى الحواجز التنظيمية أو التقنية. سواء تؤتمت أوامر الشراء أو تحاول تحقيق تحليل أدق للإنفاق، فسيساعدك تحديد أهداف مفهومة وواقعية.
2. فهم مصادر البيانات
   لكي تنجح أنظمة الذكاء الاصطناعي، يجب على فِرق المشتريات الثقة في الكميات الهائلة من البيانات التي تستخدمها. اتبع بروتوكولات حوكمة البيانات الصارمة. تنقيح البيانات وتطبيعها والتحقق من صحتها من مصادرك لمعرفة ما لديك وطريقة استخدامه.
3. استمر في التركيز على احتياجات المستخدم
   ما الوظائف التي يحتاج إليها أعضاء الفريق من نظام المشتريات للقيام بوظائفهم بشكل أفضل؟ تجنب الميزات غير الضرورية التي لا تضيف سوى التعقيد. اختر نظامًا مزودًا بواجهة مستخدم بسيطة وسهلة الاستخدام.
4. ابدأ بتركيز بسيط
   بدلاً من الانطلاق بقوة، ابدأ عمليات تنفيذ الذكاء الاصطناعي بمشروعات صغيرة تحقق مكاسب سريعة. يتيح لك ذلك اختبار ميزات الذكاء الاصطناعي والتعود عليها، وتقييم فعاليتها، وإجراء تعديلات قبل طرحها على نطاق أوسع.
5. تمكين فِرقك
   لا يحتاج متخصصو المشتريات إلى أن يكونوا علماء بيانات لاستخدام معظم أدوات الذكاء الاصطناعي، لكن يحتاجون إلى التدريب مع الوقت للتجربة والخطأ لاستخدام هذه الأدوات بفعالية. إذا سمحت موازنتك، ففكر في تعيين موظفين إضافيين من خلال تجربة الذكاء الاصطناعي للمشتريات.
6. بناء الثقة ومعالجة المخاوف
   يعد الذكاء الاصطناعي للمشتريات لعبة جماعية، تتطلب التعاون بين فِرق المشتريات وسلسلة التوريد والإدارة المالية. من خلال مشاركة الأهداف وخرائط الطريق والمعايير وأفضل الممارسات وقصص النجاح، يمكنك التخفيف من المخاوف وتعزيز التعاون وبناء الثقة.
7. التقييم والتكرار
   بعد تعيين المقاييس الرئيسة، قم بمراقبة أداء أدوات الذكاء الاصطناعي وقيِّمها. تقيس بعض الشركات الأداء من خلال تتبع قيمة مشتريات الذكاء الاصطناعي عبر فئات الإنفاق. مع ذلك، تأكد من جمع ملاحظات المستخدم لتحديد طرق التحسين.

تمكين فريق المشتريات لديك باستخدام خدمات Oracle

يمكن لميزات الذكاء الاصطناعي وGenAI المُضمنة في Oracle Fusion Cloud Procurement، وهي جزء من مجموعة تطبيقات Oracle Fusion Cloud Enterprise Resource Planning مساعدة متخصصي المشتريات في التنبؤ بفترات تسليم الشحن، وتصنيف أنواع مُختلفة من الإنفاق، وتطبيق الخصم ديناميكيًا، وتحديد المورِّدين المؤهلين وإضافتهم بسرعة، وغير ذلك الكثير.

الأسئلة الشائعة حول الذكاء الاصطناعي في مجال المشتريات

كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال المشتريات؟
تستخدم فِرق المشتريات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في التنبؤ بالتكاليف وخفضها، وأتمتة المهام الرئيسة، وإنشاء المحتوى، وتحديد المورِّدين، وإدارة علاقات المورِّدين.

هل يمكن استبدال المشتريات بالذكاء الاصطناعي؟
يعزز الذكاء الاصطناعي مهارات متخصصي المشتريات وخبرتهم وحُكمهم. لا يحل هذا محل هؤلاء الأشخاص المهرة. في الحقيقة، من المتوقع أن يُنشئ الذكاء الاصطناعي وظائف جديدة لمتخصصي المشتريات المهرة في التكنولوجيا.

ما الشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي في مجال المشتريات؟
يتم نشر أدوات شراء الذكاء الاصطناعي من الشركات الكبيرة والصغيرة، بما في ذلك بعض من كبار شركات التجزئة في العالم، ومؤسسات معالجة الأغذية، وشركات السلع الاستهلاكية المعبأة.