Satın alma ve tedarik zincirleri alanındaki hiçbir yeni teknolojinin, mevcut operasyonları iyileştirme potansiyeli nedeniyle üretken yapay zeka kadar ilgili görmediğini söyleyebiliriz. Her ne kadar üretken yapay zekanın henüz iş uygulamaları alanında kullanımının sınırlı kalacağını öngören araştırmalar bulunsa da, son dönemde üretken yapay zekanın birçok iş fonksiyonunu optimize edeceği rahatlıkla öngörülebilir. The Economist tarafından gerçekleştirilen Economist Impact 2024 araştırmasına göre, Tedarik zinciri yöneticilerinin (Chief Supply Chain Officer=CSCO) %65’i, üretken yapay zekanın (gen-AI) önümüzdeki üç yıl içinde mevcut satın alma ve tedarik zinciri operasyonlarının %26 ila %50’sini optimize edebileceğine veya otomatikleştirebileceğine inanıyor (bkz. Şekil 1). Aynı şekilde düşünen yönetim kurulu üyeleri ve CEO’ların oranı ise %73 ile sekiz puan daha yüksek olup, tartışmasız bir iyimserliğe işaret etmekte, ancak aynı zamanda stratejiden sorumlu olanların jenerik yapay zekanın tedarik zincirlerindeki rolünü abartıyor olabileceğini ortaya koymaktadır.
Araştırmada, satın alma ve tedarik zinciri yöneticilerinin arzı taleple mükemmel bir şekilde eşleştirme arzusunun gerçekleşmesinin normal koşullarda mümkün görünmediği fakat üretken yapay zeka ile aradaki farkın kapatılabileceği vurgulanmaktadır. Arz-talep planlamasında, yöneticiler tarafından daha önce düşünülemeyen veri analizi ve ekstrapolasyon artık çeşitli girdileri ‘anlayan’ ve ‘yorumlayan’ güçlü temel modeller tarafından gerçekleştirilmektedir.
Yani, tahmin modelleri üretken yapay zeka ile daha yaratıcı hale gelmektedir. Geçmişte belirli veri türleri ile aşina olan daha az akıllı eski sistemlere kıyasla daha iyi sonuçlar ortaya koyabilmektedir.
Üretken yapay zeka ile satın alma ve tedarik zinciri yöneticileri envanter seviyeleri, tedarikçi performansı ve maliyetler gibi karmaşık ve genellikle yapılandırılmamış verileri girebilir ve temel modelin verilerdeki boşlukları belirlemesini, tutarsız değişkenleri anlamlandırmasını ve alışılmadık girdileri ‘kavramasını’ ve inandırıcı bir şekilde yorumlamasını bekleyebilir. Üretken yapay zekanın, videolar veya sesli notlar gibi yapılandırılmamış verilerle de çalışabiliyor olması, yöneticiler için büyük esneklik sağlamaktadır.
Bu yazının tamamını Satınalma Dergisi Eylül 2024 sayısında okuyabilirsiniz.
Tedarik Zincirinde Yapay Zeka Uygulamaları için Eğitim Kataloğumuzu inceleyebilirsiniz.
Dr. Adil ÜNAL
