Haruskah Procurement Takut atau Menyambut AI dan Teknologi Pembelajaran Mesin?
Karir panjang Anda dalam pengadaan sebagian besar terdiri dari dipukuli oleh manajemen puncak karena kebutuhan untuk terus-menerus memotong biaya pemasok. Seiring datangnya teknologi digital untuk mempermudah pekerjaan Anda — atau menghilangkannya.
Setidaknya, itulah ketakutan para profesional pengadaan di era kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Mempertimbangkan semua faktor yang terlibat dalam pemilihan dan pemeliharaan pemasok, bukankah masuk akal untuk menyerahkan tugas ke sistem yang dapat mengolah lebih banyak data daripada seratus manusia?
Dan volume data terus bertambah. Manajer pengadaan saat ini harus memanfaatkan berbagai sumber intelijen, dari pemasok itu sendiri serta data keuangan independen, laporan berita, layanan pihak ketiga, dan media sosial. Sammeli Sammalkorpi, salah satu pendiri vendor perangkat lunak analitik pengadaan Sievo mengatakan:“Organisasi pengadaan belum mempelajari cara memanfaatkan berbagai jenis data ini.”
AI dan pembelajaran mesin tampaknya sangat cocok untuk tantangan ini. Tetapi ketakutan bahwa mereka akan mengambil alih pekerjaan itu sepenuhnya tampaknya tidak berdasar. Dalam hal pengadaan dan manajemen pemasok yang efektif, masa depan yang dapat diperkirakan adalah kolaborasi antara manusia dan mesin.
“Saya sangat percaya bahwa peran AI bukan untuk menggantikan manusia,” kata Sammalkorpi. “Pembelajaran mesin dan AI dapat mengusulkan temuan, tetapi Anda masih perlu menyesuaikan dengan apa yang relevan, dan apa yang tidak.”
Mesin sangat efektif untuk aplikasi yang sempit, yang melibatkan masalah yang terdefinisi dengan baik. Terlebih lagi, mereka selalu "aktif" dan memerlukan biaya operasi yang minimal, jika dibandingkan dengan gaji dan tunjangan pekerja manusia.
Akan tetapi, tiba saatnya untuk mengambil tindakan, dan manajer darah daging perlu turun tangan. Sederhananya, manusia masih lebih baik dalam membuat penilaian akhir tentang pemasok utama. Untuk saat ini, setidaknya, “pembelajaran mesin masih belum cukup andal untuk mendorong keputusan,” kata Sammalkorpi. (Ada alasan lain untuk menjaga manusia tetap dalam lingkaran, ia menambahkan:mereka perlu mempertahankan tanggung jawab untuk membuat pilihan sehingga mereka tidak menyalahkan mesin untuk pilihan yang salah.)
Pada tahap awal pembelajaran mesin, teknologi kemungkinan dapat mengambil alih elemen tertentu dari kontrak pemasok. Namun, seiring peningkatannya, pembeli akan mendapati diri mereka mengandalkan sistem untuk meningkatkan jumlah tugas, jika bukan keputusan akhir tentang pemeriksaan dan pemilihan pemasok.
Karena AI dan pembelajaran mesin sangat bergantung pada algoritme yang kompleks, perusahaan mungkin berasumsi bahwa mereka perlu menyewa tim ilmuwan data yang mahal untuk menjalankan sistem dan memahami kesimpulannya. Menurut Sammalkorpi, tidak demikian dengan bagian pengadaan. Dia percaya bahwa keahlian semacam itu lebih baik diperoleh dari penyedia outsourcing.
“Bahkan jika mereka menganggapnya sebagai kasus bisnis yang bagus,” katanya, “kami tidak melihat banyak organisasi yang mampu mempertahankan talenta tersebut secara internal. Anda masih membutuhkan ilmuwan data, tetapi menurut saya organisasi pengadaan bukanlah tempat yang tepat untuk mereka.”
Memprediksi hasil di masa depan kemungkinan akan sama sulitnya bagi mesin seperti halnya manusia — dengan kata lain, tidak mungkin. Namun pembelajaran mesin bagus dalam merevisi perkiraan dan rencana tindakan dengan cepat secara real time, untuk mencerminkan pola pembelian yang sebenarnya, Sammalkorpi yakin.
Semua ini tentu saja mengasumsikan bahwa pengadaan dapat dengan lancar memasukkan teknologi baru ke dalam operasinya. Tetapi penelitian baru dari Forrester Consulting, yang ditugaskan oleh vendor platform pengadaan Ivalua, menunjukkan bahwa ini jauh dari kasus. Dengan menggunakan “indeks kematangan digital” untuk menilai kemajuan perusahaan dalam mengadopsi teknologi pengadaan, Forrester menemukan bahwa sebagian besar “secara signifikan melebih-lebihkan” tingkat kematangan mereka dalam hal itu.
Enam puluh lima persen perusahaan yang disurvei menganggap diri mereka "maju", tetapi hanya 16 persen yang memiliki tingkat kematangan digital yang diperlukan dalam organisasi pengadaan mereka untuk membenarkan penilaian tersebut.
Salah satu masalahnya adalah banyak perusahaan membuat pilihan awal yang buruk dalam memilih teknologi pengadaan. Dalam studi Forrester, 82 persen telah beralih atau sedang mempertimbangkan untuk beralih penyedia teknologi, dengan alasan rendahnya tingkat orientasi pemasok dan adopsi pengguna.
Selain itu, periode adopsi terlalu lama. Hanya 17 persen organisasi yang mampu merekrut pemasok baru dalam waktu kurang dari sebulan, dan 59 persen membutuhkan waktu antara satu dan tiga bulan untuk setiap pemasok.
“Pemimpin pengadaan memiliki kesempatan untuk memberikan keunggulan kompetitif sejati bagi organisasi mereka,” David Khuat-Duy, CEO Ivalua, mengatakan dalam sebuah pernyataan. “Transformasi digital sangat penting untuk kesuksesan, tetapi memerlukan penilaian realistis tentang kedewasaan saat ini, visi yang jelas untuk setiap tahap perjalanan, dan teknologi yang tepat.”
Semuanya menunjukkan bahwa teknologi dalam bentuk AI dan pembelajaran mesin masih jauh dari membuang manusia dari fungsi pengadaan, bahkan ketika menjanjikan untuk meningkatkan operasi ketika dinilai dan diterapkan dengan benar.
