Наш мир быстро меняется, оцифровывается, и, следовательно, наша досягаемость больше, чем когда-либо прежде.
Публикация статьи в блоге делает ваш контент доступным для более чем 4 миллиардов человек. Более 50% населения мира подключено к самой мощной социальной сети за всю историю человечества.
С большим охватом приходит больший объем, а с объемом приходит ответственность. Принять участие в обсуждении может любой желающий. У каждого может быть свое мнение. Любой может быть экспертом.
Как участники и потребители базы данных Интернета, мы обязаны публиковать и читать контент из надежных источников и игнорировать шумиху. Но возможно ли это?
Поскольку поисковые системы ранжируют статьи с информацией на основе различных параметров, одним из самых мощных из которых являются ключевые слова, возникает стимул наполнять часть контента модными словечками. Поисковые системы публикуют, какие поисковые слова наиболее популярны в их базах данных. Это приводит к большому количеству неоднозначного контента, потому что публикации могут прыгать на популярных волнах ключевых слов и создавать кликбейт. В наши дни много модных словечек и мало сути.
Мы все добровольные жертвы и участники модного феномена нашего времени.
Я не собираюсь вести себя так, как будто этот пост сам по себе не умело пронизан ключевыми словами для оптимизации его поискового рейтинга. Я не собираюсь вести себя так, как будто это не статья, основанная на мнении, подкрепленная легкими исследованиями. Но, надеюсь, моя открытость вызовет у вас интерес к чтению этого по существу несущественного введения.
Я фанат закупок. Я руководитель отдела маркетинга поставщика технологий закупок. Я блоггер. Я копирайтер. И я расскажу, как есть.
Модные словечки — это разрушение технологии закупок.
Феномен модного слова: почему мы позволяем этому происходить?
Разговор и общение (вербальное и невербальное) сближают нас и соединяют нас друг с другом как человеческие существа. Значимость и вес участия в этом разговоре — вот откуда, по моему мнению, берут начало модные словечки.
Межличностная «теория потребностей» Шютца, называемая Фундаментальной теорией ориентации в межличностных отношениях (FIRO), пытается объяснить причины, по которым люди взаимодействуют так, как они это делают, и каковы наши потребности в ситуациях межличностного общения. Обсуждаются следующие три потребности:
1. Контроль: потребность иметь удовлетворительные отношения в отношении власти и влияния.
2. Включение: потребность быть частью чего-то или чувство принадлежности.
3. Привязанность: потребность в том, чтобы ее ценили и подтверждали во время взаимодействия (Шутц).
Хотя модные словечки чаще всего транслируются в рамках линейной модели коммуникации, имеется в виду межличностная трансакция коммуникации. Писатель и Читатель.
Возвращаясь к теории FIRO Шютца, мы можем начать теоретизировать, почему феномен модных словечек получил такое широкое признание. Использование модных словечек привлекает внимание в качестве начала разговора (контроль), позволяет принять участие в разговоре (включение) и, как правило, получает хорошую читательскую аудиторию (привязанность).
Технологии в настоящее время являются одной из областей, где модные словечки используются довольно свободно. В случае закупок сильный акцент на цифровизацию и внедрение технологий привел к использованию множества модных словечек.
Хотя волнение приятно видеть, а обмен инновационными знаниями может оказать положительное влияние, существует множество модных словечек, которые создали нереалистичные ожидания и двусмысленность в сообществе закупщиков.
Вся шумиха в сфере закупок
Привлекая внимание к модным словечкам, которые прямо сейчас загадывают мир закупок, я не просто выступаю в качестве сторонника проблемы; подливать масла в огонь модных словечек, так сказать?
Длинное и короткое об этом…. да.
Однако ниже вам будет предоставлено определение технологий. Я не буду рассматривать потенциальные/гипотетические приложения. Вы можете найти много этого в других моих сообщениях в блоге J.
Искусственный интеллект (ИИ):
Искусственный интеллект — это интеллект, демонстрируемый машинами, в котором возможности обучения и действия имитируют автономию, а не интеллект, ориентированный на процесс.
Самый простой способ понять потенциальное применение ИИ — четко определить его потенциальную добавленную стоимость.
Представленный аналитиком Gartner Нохой Тохами на конференции Gartner Supply Chain Executive Conference, искусственный интеллект был разбит на две категории:
· Аугментация: ИИ, который помогает людям в их повседневных задачах, лично или в коммерческих целях, не имея полного контроля над результатом. Такой искусственный интеллект используется в виртуальном помощнике, анализе данных, программных решениях; где они в основном используются для уменьшения ошибок из-за человеческого фактора.
· Автоматизация: ИИ, который работает полностью автономно в любой области без необходимости вмешательства человека. Например, роботы, выполняющие ключевые технологические операции на производственных предприятиях» (arkieva.com 2017).
Машинное обучение (МО):
Вы запускаете поиск в Google, и поисковый запрос предлагает правильный контент? Предлагает ли Netflix сериалы, которые могут вам понравиться, которые вы затем смотрите и наслаждаетесь?
Вы познакомились с мощью машинного обучения.
Машинное обучение относится к изменениям в системах, выполняющих задачи, связанные с искусственным интеллектом. Эти задачи включают в себя распознавание, диагностику, планирование, управление роботами, прогнозирование и т. д. Машинное обучение вступает в свои права, и растет признание того, что машинное обучение играет ключевую роль в широком спектре критически важных приложений, таких как интеллектуальный анализ данных, естественный язык. обработка, распознавание изображений и экспертные системы (Tiwari 2017).
Роботизированная автоматизация процессов (RPA):
RPA — это применение технологий, направленных на автоматизацию бизнес-процессов. Используя инструменты RPA, компания может настроить программное обеспечение или «робота для захвата и интерпретации приложений для обработки транзакций, манипулирования данными, запуска ответов и связи с другими цифровыми системами, согласно данным Института роботизированной автоматизации процессов и искусственного интеллекта. »» (Бултон 2017).
Он отличается от ML и/или AI в том смысле, что RPA может включать в себя ML или AI, но он управляется установленной бизнес-логикой и структурированными входными данными, и его правила не отклоняются, тогда как «технологии ML и AI можно обучить делать суждения о неструктурированных входных данных (Boulton 2017).
По оценкам Gartner, к 2020 году рыночная стоимость RPA достигнет 1 миллиарда долларов.
Блокчейн:
Технология блокчейн обычно описывается как публичный реестр или децентрализованная база данных.
Реестр служит общедоступной или частной (в зависимости от того, как вы хотите использовать блокчейн) платформой соглашений, где базы данных фактических данных в режиме реального времени могут создаваться и храниться без необходимости проверки централизованного источника, а только утверждение других узлов (участников) реестра. Существование этой книги бесконечно, и транзакции между узлами (лицами или организациями) в цепочке видны всем, но все же могут быть конфиденциальными, учитывая, что идентификаторы блокчейна функционируют с помощью уникальных буквенно-цифровых адресов/строк кода. Цифровой характер реестра означает, что транзакции блокчейна могут быть привязаны к вычислительной логике и, по сути, запрограммированы. Таким образом, пользователи могут настроить алгоритмы и правила, которые автоматически запускают транзакции между узлами (hbr.org 2016). Эта функциональность создала основу для использования технологии блокчейн в бизнесе.
Реальность и ожидания
«Кем ты хочешь стать, когда вырастешь?»
«Профессиональный спортсмен», — таков был мой ответ на этот вопрос в детстве. Но по мере взросления ожидания и мечты начинают выглядеть намного реалистичнее.
Иногда хорошо иметь конечную цель или мечту. Технологии позволяют нам, как энтузиастам закупок, нарисовать привлекательную картину того, как будет выглядеть будущее отрасли.
К сожалению, существует четкий дискурс между нынешним принятием и текущим ажиотажем вокруг технологий закупок.
Каково фактическое состояние технологии закупок?
Пришло время отложить в сторону шум и посмотреть, как обстоят дела с технологиями закупок в наши дни. Вы можете задаться вопросом: «Как лучше всего убедиться, что мы не попадаем в ловушку ажиотажа?»
Холодная жесткая статистика.
Как видно из вышеприведенного отчета Deloitte CPO за 2018 год, стратегии цифровых закупок не были реализованы в организациях так, как можно было бы поверить в модные словечки или популярные темы.
Ниже приводится разбивка технологий из того же опроса, которые, как ожидается, окажут наибольшее влияние на закупки в ближайшие два года. Интересно, что кажется, что шумиха вокруг нескольких технологий начинает утихать после того, как реальность начала поражать. Когнитивные закупки (AI и ML) были одной из технологических областей, в которых с 2017 по 2018 годы утратили значительную веру. С другой стороны, RPA получил поддержку. А в 2018 году CPO даже не видят Блокчейн на радарах, несмотря на его присутствие в заголовках…
Наконец, мы можем приземлиться на факты сегодняшнего дня. Какие технологии в настоящее время влияют на закупки?
Из приведенной ниже статистики видно, что аналитика и сети для совместной работы являются основным направлением внедрения технологий в закупочных организациях.
Возникает вопрос… Если большинство специалистов по закупкам даже не рассматривают модные технологии, то почему их раскручивают? И почему специалисты по закупкам охотно участвуют в разговоре, ведущем к завышенным ожиданиям?
Двойственность технологии закупок
Чем больше мы продолжаем увековечивать использование и признание технологий модных словечек, тем больше мы разочаровываем себя.
Гипотетические приложения могут вас взволновать, и нам позволено волноваться, но это также снижает потенциальное влияние технологий закупок. Что произойдет, когда технология блокчейн не будет соответствовать разрекламированным приложениям для управления цепочками поставок?
Многие из этих технологий находятся в своем первом поколении и поэтому не готовы к внедрению в цепочке поставок и/или закупочной деятельности.
Наше чрезмерное использование модных словечек вызвало нереалистичные ожидания и, что хуже всего, двойственное отношение. Чем больше мы пропагандируем технологию, тем меньшее значение она имеет для бизнес-приложений будущего.
Модные словечки подорвали закупки и, в частности, технологии закупок.
Наша двойственность вызвала замешательство, и шумиху уже не вернуть. Но то, что мы сосуществуем с гудением, не означает, что мы не можем сомневаться в его существовании.
До следующей недели.
Эта публикация подготовлена автором Сэмом Дженксом, а также частично компанией Kodiak Rating — SaaS для управления взаимоотношениями с поставщиками, работающей в Стокгольме, Швеция. Сообщество Kodiak намерено бросить вызов традиционным методам ведения бизнеса с помощью инновационного мышления и творчества.
