在2024年，生成性人工智能（Gen AI）成为供应链领域最热门的话题之一，尤其在采购环节，越来越多的公司对这一技术产生了浓厚的兴趣。根据高德纳（Gartner）最近发布的《2024年采购与采购解决方案的热潮周期报告》，生成性人工智能的快速采用和多种使用案例显示，该技术将在未来两年内迅速迈入“生产力高原”阶段。 高德纳的高级主管分析师凯特琳·萨默斯（Kaitlynn Sommers）表示：“生成性人工智能已经能够增强采购中的多种工作流程，今年年初，73%的采购领导者预计将在2024年底之前采纳这一技术。”这种快速的采用速度以及合同管理等诸多有前景的使用案例，意味着生成性人工智能将在热潮周期中迅速前进，超过大多数新兴技术在采购中的典型发展速度。 高德纳的热潮周期是用于帮助客户识别某项技术或解决方案的兴趣水平的工具，通常分为五个阶段：创新触发、期望膨胀顶峰、失望低谷、启蒙斜坡和生产力高原。在这一过程中，生成性人工智能正朝着主流采用的方向迅速前进。
过去一年，生成性人工智能的使用案例不断扩大，市场上有更多的供应商增加了相关功能。这些功能不仅包括合同管理，还涵盖了采购、供应商管理等领域，未来预计还将支持供应商绩效管理、采购到支付（P2P）以及数据分析等更多的使用场景。 然而，尽管生成性人工智能展现出了广阔的前景，但在实施过程中也面临一些挑战。萨默斯指出，采购技术领导者应该注意到数据质量和生成性人工智能与现有系统集成方面的障碍。为了克服这些挑战，公司应该启动“有针对性的使用案例试点”，以帮助明确哪些能力是可扩展的。同时，公司应当关注市场发展的动态，并寻找在不需要构建专有基础设施的情况下利用生成性人工智能的机会。
全球咨询公司安永（EY）近期的一项研究显示，尽管许多公司已经实施了生成性人工智能的相关计划，但在过去的12个月中，62%的公司对这些计划进行了重新评估，只有7%的公司完成了相关部署。这并不意味着生成性人工智能未能实现其承诺，可能是因为公司仍在寻找与这一变革性技术的最佳结合方式。EY的调查中，38%的受访者表示数据质量是主要挑战之一，另有33%的人指出数据获取的难度。这些问题并不意外，因为数据通常被孤立在不同的部门和系统中，导致“可能不完整的数据”。 在生成性人工智能吸引众多关注的同时，许多其他基于人工智能的技术也正在向高德纳的“期望膨胀顶峰”阶段靠拢，其中包括自主采购、预测分析和对话式人工智能等。这些技术的发展展示了人工智能在采购和供应链管理中的潜力，它们有望通过实现智能化和自动化帮助公司提高效率和效果。
同时，许多着眼于将生成性人工智能应用于供应链管理的企业，也在积极探索与这一技术的互动和融合。许多企业已经开始尝试通过试点项目来验证这些技术如何为其业务增加价值。通过这些试点，企业能够识别出使用生成性人工智能的最佳实践和成功案例，从而更好地制定未来的技术战略。 此外，生成性人工智能不仅能够提高采购效率，还能在合同管理、供应商关系管理等方面发挥重要作用。通过自动化合同审查、生成报告和跟踪采购历史，生成性人工智能能够减少人工干预，提高工作效率和决策质量。同时，生成性人工智能还能够通过数据分析，帮助企业更好地了解采购趋势和市场动态，从而做出更加明智的决策。
随着越来越多的企业认识到生成性人工智能的重要性和潜力，预计在未来的采购领域，竞争优势将逐渐向早期采纳者倾斜。尽管技术的采用可能面临各种挑战，但通过合理的策略和有效的实施，企业能够提高其在竞争激烈的市场中的地位。 总的来说，生成性人工智能在采购与供应链管理中的应用前景广阔，但要实现其全部潜力，企业需要克服数据质量、系统集成等挑战。随着更多成功的案例逐渐浮现，企业将能够更加清楚地看到生成性人工智能所带来的机会，进而推动整个行业向智能化和高效化迈进。高德纳的热潮周期为这一变革提供了重要的指引，有助于企业在快速发展的科技环境中做出明智的决策。未来，预计生成性人工智能将在很大程度上改变采购的传统模式，助力企业实现持续增长与创新。
。
