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ChatGPT compie un anno: è ora di usarlo anche nel Procurement?

di Giampiero Volpi *

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ChatGPT compie un anno: è ora di usarlo anche nel Procurement?

I dati sono la materia prima dell’era digitale, preziosa se si è capaci di trasformarla in informazioni: L’IA è la soluzione per questa trasformazione

3 novembre 2023

3' di lettura

E’ trascorso un anno dall’annuncio di ChatGPT. Interpretato come sinonimo della nuova tecnologia dell’Intelligenza Artificiale Generativa, ChatGPT (Chat Generative Pretrained Transformer) è l’esempio di chatbot innovativo che, addestrato su ingenti quantità di dati, opera non su parole chiave, ma su input di concetti descritti in linguaggio naturale, attivando estese ricerche sul web e fornendo risposte in linguaggio naturale, tanto da essere percepito come un agente intelligente in grado di apprendere compiti tipici di un essere umano. Tecnicamente si avvale di strumenti che stanno alla base dell’Intelligenza Artificiale Generativa: le metodologie dei transformer, un’architettura di deep learning fondata su nuovi modi di addestrare i modelli di Intelligenza Artificiale, e degli LLM (Large Language Model).

Gli Uffici Acquisti si trovano a operare in mercati che hanno subìto drastici cambiamenti provocando danni alle supply chain aziendali. Devono sapersi adeguare con sistematicità acquisendo rapidamente un’adeguata conoscenza di scenari di forte instabilità e rischio, per costruire nuove reti di relazioni commerciali. Hanno a disposizione grandi quantità di dati che, seppure eterogenei, destrutturati, provenienti da fonti diverse e apparentemente ingestibili, rappresentano la traccia per operare in questi scenari. I dati sono la materia prima dell’era digitale, preziosa se si è capaci di trasformarla in informazioni, che sono invece il carburante che alimenta la conoscenza. L’Intelligenza Artificiale è la soluzione per questa trasformazione.

ChatGPT, grazie a capacità quali comprendere il significato di un testo e saperne fare delle sintesi, generare testo in modo creativo a partire da indicazioni iniziali, tradurre un testo in diverse lingue, fare correzioni ortografiche e grammaticali, potrebbe far fare un salto di qualità all’Intelligenza Artificiale, abilitando uno sviluppo meno oneroso e più rapido delle sue applicazioni e semplificandone l’uso, con il risultato di estenderne l’accessibilità a un più vasto spettro di utenza.

Recuperare informazioni non facilmente individuabili con una tecnica di ricerca per sole parole chiave, quali estrazione di informazioni o correlazioni nascoste nei dati relativi a fornitori e mercati. Fare il riconoscimento automatico di documenti, estraendone le informazioni di interesse ed etichettandoli per una corretta archiviazione, riducendo drasticamente i tempi di lavoro. Migliorare l’efficenza della comunicazione tra l’Ufficio Acquisti e i fornitori redigendo automaticamente e-mail per notifiche, richieste, chiarimenti di requisiti. Generare, sulla base di schemi predefiniti, bozze di richieste di offerta, ordini e contratti, accelerando il processo di approvvigionamento, a vantaggio sia degli acquirenti che dei fornitori.

Abilitare applicazioni per l’analisi della spesa, facilitando i processi di aggregazione, pulizia e riclassificazione dell’insieme vasto ed eterogeneo dei dati di spesa e categorizzandoli in base a una tassonomia merceologica predefinita. Semplificare l’analisi dei mercati per identificare tendenze, prezzi e disponibilità di beni e servizi, consentendo ai buyer di valutare le tattiche di negoziazione più efficaci. Gestire il rischio di fornitura attraverso una ricerca e un’analisi più agili di dati e documenti che permettono di valutare sia i fornitori in base a prestazioni, stabilità finanziaria, conformità, sia i beni oggetto di acquisto in base a tendenze di prezzi e disponibilità sul mercato, parametri geopolitici delle geografie di produzione. Simulare scenari di produzione per pianificare la migliore gestione dei livelli delle scorte di magazzino e ridurre al minimo i rischi di degrado o interruzione dei flussi di materiali.

ChatGPT è un valido assistente virtuale, per esempio per lo scouting di nuovi fornitori. Il buyer avvia il dialogo con l’assistente formulando la richiesta di trovare fornitori adeguati a soddisfare un fabbisogno aziendale, e inserisce progressivamente chiarimenti su specifiche di prodotto e requisiti sui fornitori, per attivare ricerche sempre più precise fino a ottenere risultati in linea con le sue aspettative.

Una tecnologia così nuova presenta anche aspetti critici: deve ancora maturare per poter essere usata correttamente ed evitare rischi di risultati errati o di infrazioni.

ChatGPT deve affrontare diverse sfide su temi quali riservatezza, diritti di autore delle informazioni che si raccolgono, problemi di accesso ai vari siti. Sono temi di studio che trovano ampio spazio nella letteratura specializzata.

ChatGPT non è in grado di verificare autonomamente l’accuratezza delle informazioni che genera, specialmente quando le domande sono state formulate in modo poco chiaro; talvolta, pur se errate, appaiono plausibili e non facilmente distinguibili da informazioni corrette. Particolare attenzione deve essere dedicata al tema della generazione di “falsi positivi” e “falsi negativi”, che possono essere decisivi in situazioni quali, per esempio, la validità di una particolare certificazione indispensabile per aggiudicare un appalto. E’ quindi opportuno interpretare i risultati prodotti da ChatGPT come utili bozze da verificare rigorosamente, soprattutto quando devono essere inseriti in flussi di processi aziendali critici.

*Strategic Business Analyst – Niuma