Bir an için benimle birlikte düşünün. Diyelim ki Orta Batı'da orta ölçekli bir kontrol bileşenleri üreticisinde satın alma direktörüsünüz. Güneşli bir pazartesi sabahı ofisinize giriyor ve dijital masaüstü asistanınıza şöyle diyorsunuz: “Tamam, ‘Bridget’, geçen ay 2 numaralı montaj hattında kullanılan pasif bileşenlerin tüketimini göster ve mevcut tüketim ile beklenen sevkiyatlara (±%10) dayalı olarak inceleyeceğim 90 günlük bir sipariş tahmini hazırla.”

Birkaç saniye içinde bilgisayar ekranınızda bir elektronik tablo belirir ve dijital asistanınız, öngörülen bileşen ihtiyacını tahmini serbest piyasa bileşen stoklarıyla eşleştirmek ve beklenen gümrük vergisi artışlarından kaynaklanan fiyat dalgalanmalarını hesaba katmak isteyip istemediğinizi sorar.

Satın alma sektörünü değiştirmeye devam eden yapay zekanın (YZ) vaat ettiği şey tam olarak budur. Ancak soru şu: Bu senaryodan ne kadar uzaktayız?

“Yapay zeka” (YZ) terimi ilk olarak 1956 yılında Stanford'lu bilgisayar bilimci John McCarthy tarafından ortaya atıldığından bu yana, tanımı önemli ölçüde gelişmiştir. İlk kullanımda YZ, “normalde insan zekası gerektirecek görevleri yerine getirebilen bilgisayar veya makine sistemleri” olarak tanımlanıyordu.

1961 yılında İngiliz bilim insanı ve matematikçi Alan Turing, “insanları taklit edebilen ve akıllıca işler yapabilen” makineler fikri üzerine yazdı. O dönemde kullanılan anahtar kelime “taklit etmek”ti.

Ancak terimin günümüzde kullanılan tanımı, bir bilgisayarın veya makinenin yalnızca “taklit etme” kapasitesi değil, insanlardaki öğrenme ve karar verme süreçlerine eşdeğer işlemleri fiilen gerçekleştirebilme kapasitesidir. Aradaki fark, “öğrenme” kelimesinin eklenmesindedir; bu da makinelerin, çevreleriyle olan deneyimlerinden veya çevrelerinin bir parçası olarak yaşadıkları deneyimlerden uyum sağlamaları ve buna göre eylemlerini ayarlamaları anlamına gelir.

Makine öğrenimi, yeni YZ'yi gerçek anlamda tanımlayan şeydir ve bu da onun satın alma sistemleri ile tedarik ağlarında kullanılmasını özellikle ilginç kılar. Makine öğrenimi, bir süreç veya sistem tarafından üretilen devasa miktarda verinin toplanması ve analiz edilmesine, ardından bu verilerden öğrenerek diğer sistemlere tavsiyede bulunulmasına veya bu sistemlerin doğrudan kontrol edilmesine dayanır.

Satın alma faaliyetleri, YZ sistemlerinin öğrenebileceği çok büyük miktarda veri üretir ve gelişmiş sensörler ile sensör ağlarının, ayrıca Nesnelerin İnterneti'nin süreç kontrol sistemlerinin, envanter yönetim sistemlerinin ve taşımacılık ile sevkiyat ağlarının giderek daha kritik bir parçası haline gelmesiyle birlikte, veri kümeleri de gitgide zenginleşmektedir.

Ancak günümüzde birçok satın alma departmanında analitik ve büyük veri egemen olurken, veri kalitesi ve entegrasyonu ikinci planda kalmaktadır. Bu durum, hacim bazlı fiyatlandırma, toplu teslimat veya diğer satın alma verimlilikleri sayesinde elde edilen nispeten küçük maliyet tasarruflarının, YZ'nin gerçekten başarılı olduğu ve çok daha büyük verimlilik artışlarına yol açabilecek satın almadaki bilişsel önyargıların tespiti gibi konuların önüne geçtiği anlamına gelmektedir.  

Aslında YZ'nin en büyük anlık etkisi, şirketleri performanslarını etkileyen ama şimdiye kadar dikkate alınmamış faktörler konusunda uyarması olabilir. Harcama analitiği yazılımları aracılığıyla bir kuruluşun toplam harcamalarını anlamak, büyük hacimli harcama verilerini anlamlandırmaya ve harcamaların konsolide edilmesine, maliyetlerin düşürülmesine, süreçlerin hızlanmasına ve genel verimliliğin artmasına yol açabilir.   

Satın alma fonksiyonunda YZ kullanımı, entegre veri toplama ve akıllı süreçlere yönelik kurumsal bağlılıkla birleştiğinde, genel stratejik düşünme ve tedarik konusunda da fırsatlar yaratabilir. Açılış örneğimizdeki “Bridget” gibi doğal dil işleme kullanan bilişsel satın alma danışmanlarının (CPA) ve sanal kişisel asistanların (VPA) geliştirilmesi, satın alma fonksiyonunun tamamında artan otomasyon ve verimliliğe yol açabilir.

Örneğin, CPA'lar özetler oluşturabilir, tavsiyelerde bulunabilir ve tedarikçi değerlendirmeleri, performans, risk yönetimi ile uyumluluğu etkileyen öneriler sunabilir. Yazılım tedarikçisi SAP Ariba, şirketlerin satın alma politika ve prosedürlerini anlayabilen ve bunları hataları azaltmak ve işlemleri hızlandırmak amacıyla faturalama ve ödeme alanında uygulayabilen, YZ destekli bir paketi zaten sunmaktadır.

Tüm bunların özeti şudur: YZ sistemleri ya zaten mevcuttur ya da şu yeteneklere sahip olmayı vaat ederek geliştirilmektedir (ancak bunlarla sınırlı değildir):

• Eksik veya hatalı dahili harcama verilerinin tespiti
• Rutin görevlerin (tedarikçilerle pazarlık yapmak, envanter listelerini güncellemek vb.) otomasyonu
• Riski daha iyi yönetmek için dahili verilerin dış trendler ve bireysel tedarikçi verileriyle karşılaştırılması
• Döviz kuru dalgalanmalarının ve bunun harcamalar üzerindeki etkisinin izlenmesi ve raporlanması
• Geçmiş trendlere dayalı otomatik satın alma önerileri
• Dahili ve harici satın alma fonksiyonu performansı ile harcama kalıpları hakkında içgörüler
• Belirli üretim ihtiyaçlarına uygun tedarikçi önerisi
• Daha hızlı süreçler, azaltılmış maliyetler ve daha yüksek verimlilik için fırsatların belirlenmesi
• Fiyat kalıplarını tahmin etmek için dış talep trendlerinin analiz edilmesi

Ancak bu analitik işleme gücünün mevcut olması, geniş çaplı benimsenmesinin de aynı hızda gerçekleştiği anlamına gelmez. Nitekim Hackett Group'un yakın tarihli bir araştırması, büyük şirketlerdeki üst düzey yöneticilerin %85'inin dijital teknolojinin önümüzdeki 3-5 yıl içinde hizmet sunma biçimlerini değiştireceğine inanmasına rağmen, bunların yalnızca %32'sinin şirketlerinde bir dijital strateji uyguladığını göstermiştir.

Genel dijital strateji boşluğuna rağmen, Forrester Research, şirketlerin %55'inin 2019 yılı sonuna kadar bir tür YZ'ye yatırım yapacağını belirtmekte, Gartner Inc. araştırması ise büyük küresel şirketlerin yaklaşık %50'sinin 2023 yılına kadar tedarik zinciri operasyonlarında YZ kullanacağını söylemektedir.

Açıkça görülüyor ki, tüm sektörlerde ve satın alma fonksiyonunda bir tür YZ destekli yazılım kullanımı gerçeği, vaat edilene yetişmeye başlamıştır. Büyük, küresel bir şirkette çalışıyorsanız, YZ kullanan çeşitli stratejilerin uygulanmasına muhtemelen zaten derinlemesine dahilsiniz. Aslında, sipariş karşılama için YZ destekli robotik teknolojiyi çoktan uyguluyor ve depo çalışanlarına yardımcı olması için YZ güdümlü robotların kullanımının artırılmasını görüşüyor olabilirsiniz.

Teknolojik gelişim ile pratik benimseme her zaman el ele gitmez. Ancak 21^. yüzyılın başlarındaki teknolojik gelişim, özellikle akıllı satın alma sistemlerinde YZ kullanımı, giderek daha hızlı ilerlemektedir. İşlemsel iş otomatikleşmektedir. Geniş ölçütlerin analizine dayanan kararlar yakında yaygınlaşacaktır. Aynı ölçütlere dayanan tahminler de kesinlikle bunu takip edecektir.

Tüm bunlar, büyük ve küçük kuruluşlardaki satın alma fonksiyonunun giderek operasyonelden stratejiğe doğru kayacağı anlamına gelmektedir. YZ, bu değişimin hızı üzerinde büyük bir etkiye sahip olacaktır. Kesin olan bir şey var: YZ kalıcı olarak burada.