A vállalati AI-verseny egyre inkább arról szól, ki tudja előbb valódi pénzügyi eredménnyé változtatni a technológiai beruházásokat. Egy chatbot vagy egy jól működő AI-asszisztens önmagában még nem feltétlenül növeli a vállalat jövedelmezőségét, de egészen más a helyzet, ha a mesterséges intelligencia a több milliárd forintos beszerzési döntések, a szoftverlicencek, a felhőszolgáltatási szerződések és a beszállítói tárgyalások közelébe kerül.

A Boston Consulting Group (BCG) friss kutatása több mint 200 beszerzési vezető és technológiai beszerzési szakember tapasztalatait vizsgálta Észak-Amerikában, Európában és az ázsiai–csendes-óceáni térségben. Amit biztosan tudunk, látunk: a legtöbb nagyvállalatnál már nem az a fő kérdés, hogy használjanak-e AI-ügynököket a technológiai beszerzésben, hanem az, hogyan kell átalakítani hozzájuk magát a beszerzési szervezetet. 

Előbb gyorsabbak lesznek a cégek, aztán jöhet az igazi pénz

A BCG egyik legfontosabb megállapítása, hogy az AI első eredményei jellemzően nem közvetlenül a profitban jelennek meg. A vállalatok először azt tapasztalják, hogy a beszerzési csapatok gyorsabban dolgoznak fel dokumentumokat, kevesebb manuális feladatot végeznek, rövidülnek a folyamatok és több munkát tudnak elvégezni ugyanannyi emberrel. Az úgynevezett belső érték tehát viszonylag gyorsan megjelenhet. A valódi üzleti áttörés azonban később következik.

A BCG különbséget tesz a vállalaton belüli működési előnyök és a külső, piaci vagy kereskedelmi előnyök között.

• Az előbbi kategóriába tartozik például a termelékenység növekedése, a gyorsabb ügyintézés és a kevesebb adminisztráció.
• Az utóbbihoz viszont már olyan, közvetlenül a pénzügyi eredményt érintő tényezők tartoznak, mint a kedvezőbb szoftverlicenc-szerződések, a felesleges SaaS-előfizetések (Software as a Service, azaz szoftver mint szolgáltatás) visszaszorítása, a jobb felhőszolgáltatási feltételek, az erősebb alkupozíció vagy a beszállítói kockázatok csökkentése. 

Márpedig ez a differencia üzleti szempontból kulcsfontosságú. Egy beszerzési szervezet számára ugyanis az AI által megspórolt munkaóra csak akkor válik valódi értékké, ha azt a vállalat képes magasabb hozzáadott értékű tevékenységre fordítani – vagy ha az AI segítségével ténylegesen alacsonyabb árakat, jobb szerződési feltételeket és kisebb költségeket ér el.

A kutatás szerint éppen ezért az AI által termelt külső, kereskedelmi érték akár jóval nagyobb is lehet a kezdeti belső hatékonyságjavulásnál. Ehhez azonban már nem elég egyszerűen bevezetni egy új technológiai eszközt. Át kell alakítani a folyamatokat, a döntéshozatalt és sok esetben magát a beszerzés szerepét is. 

A mesterséges intelligenciával támogatott beszerzés

• 8–15 százalékkal csökkentheti a költségeket,
• 30–60 százalékkal rövidítheti a beszerzési folyamatok idejét,
• és akár 60 százalékkal felszabadíthatja a beszerzők kapacitását,
• miközben a határidőre és teljes mennyiségben teljesített szállítások aránya 5–15 százalékponttal javulhat.

A pilotokból nem lesz profit – az éles rendszerek hozzák a nagyobb eredményt

A BCG kutatásának másik erős üzenete, hogy az AI-pilotok és az éles vállalati bevezetés között üzleti értelemben hatalmas lehet a különbség. A vállalatok ma már tömegével indítanak mesterségesintelligencia-kísérleteket, de egy sikeres pilot még nem feltétlenül jelent üzleti áttörést.

Megállapítható, hogy az éles, működő vállalati rendszerekbe integrált megoldások jellemzően erősebb eredményeket hoznak, mint az elszigetelt kísérletek. Ennek egyik oka, hogy egy AI-pilot általában egyetlen problémát próbál megoldani. Például segít összegyűjteni a potenciális beszállítókat, elkészíteni egy ajánlatkérést vagy elemezni egy szerződést. Az igazán nagy üzleti érték viszont akkor jelenik meg, amikor ezek a funkciók összeérnek.

Egy AI-ügynök például képes lehet feltérképezni a piacot, azonosítani az alternatív beszállítókat, elemezni a korábbi vállalati költéseket, átnézni a meglévő szerződéseket, figyelni a kockázatokat, majd mindezt olyan információvá alakítani, amely javítja a tárgyalási pozíciót.

A BCG hat olyan területet vizsgált részletesen, ahol az agentic AI már megjelent:

1. a beszállítók felkutatását,
2. az ajánlatkérések előállítását,
3. a szerződések elemzését,
4. a költések elemzését,
5. a kockázatok nyomon követését
6. és a beszállítói teljesítmény menedzselését.

A leggyakrabban jelentkező előnyök jelenleg a gyorsaság, a nagyobb feldolgozási kapacitás és a manuális munka csökkenése. A jobb tárgyalási eredmények vagy a szélesebb beszállítói kör azonban már ritkábban jelennek meg – részben azért, mert ezekhez a technológia mellett szervezeti változásra is szükség van. 

Tehát attól, hogy egy vállalat AI-jal fél óra alatt elemez egy szerződést, még nem biztos, hogy egy fillérrel is többet keres. Ha azonban az elemzés alapján jobb feltételeket tud kialkudni egy többéves, jelentős értékű szerződésben, akkor az AI már közvetlenül a profitra is hat. Ez lehet a következő időszak egyik legfontosabb különbsége az AI-t „használó” és az AI-ból valóban üzleti előnyt kovácsoló vállalatok között.

A legnagyobb akadály már nem maga az AI

Miközben a technológia egyre többre képes, a BCG szerint a vállalatok előtt álló legnagyobb akadályok jelentős része már nem technológiai. A probléma sokszor az adat.

A nagyvállalatoknál a beszerzési információk gyakran különböző rendszerekben, eltérő formátumokban és eltérő minőségben találhatók meg. Egy AI-rendszer viszont csak akkor tud jó döntéseket támogatni, ha hozzáfér a megfelelő adatokhoz, és össze tudja kapcsolni például a szerződéseket, a költési adatokat, a beszállítói információkat és a vállalat egyéb rendszereit.

Egy vállalat könnyen elfogadja, hogy az AI összefoglaljon egy dokumentumot. Sokkal nehezebb azonban rábízni egy olyan döntést, amely több millió eurós szerződés feltételeit befolyásolhatja.

Ezért a következő években várhatóan nem az lesz az általános modell, hogy az AI teljesen átveszi a beszerzők munkáját. Sokkal inkább az, hogy az ember és a mesterséges intelligencia között új munkamegosztás alakul ki: az AI egyre több adatot elemez, egyre több alternatívát vizsgál meg és egyre több előkészítő feladatot végez el, miközben a stratégiai döntések és a nagy üzleti kockázatot jelentő lépések emberi kontroll alatt maradnak.

Összegezve: azok a vállalatok érhetik el a legerősebb eredményeket, amelyek nem kizárólag technológiai projektként kezelik az agentic AI-t. A sikerhez a technológia bevezetése mellett képességfejlesztésre, folyamat-újratervezésre, megfelelő adat- és rendszerintegrációra, valamint világos irányítási szabályokra is szükség van. 

A beszerzés ezért könnyen az AI-vállalati forradalom egyik legfontosabb próbaterepévé válhat. Itt ugyanis a technológia teljesítménye nem pusztán abban mérhető, hogy hány munkaórát spórol meg, hanem nagyon egyszerűen is: sikerül-e vele kevesebbet fizetni ugyanazért – vagy többet kihozni ugyanabból a költségvetésből.