{"id":26763,"date":"2022-01-24T12:41:26","date_gmt":"2022-01-24T11:41:26","guid":{"rendered":"https:\/\/blogmanutan.com\/?p=26763"},"modified":"2022-01-24T12:41:26","modified_gmt":"2022-01-24T11:41:26","slug":"voordelen-artificiele-intelligentie-aankoopafdeling","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogmanutan.com\/nl-be\/slim-en-efficient-werken\/voordelen-artificiele-intelligentie-aankoopafdeling\/","title":{"rendered":"Welke voordelen heeft artifici\u00eble intelligentie voor de aankoopafdeling?"},"content":{"rendered":"

Artifici\u00eble intelligentie: oorsprong en definitie<\/h2>\n

Het idee van een ‘denkende machine’ dateert dan wel uit de oudheid, maar het begrip ‘artifici\u00eble intelligentie’ kwam pas echt op in de jaren 1950. Wiskundigen Alan Turing en John McCarthy en psycholoog Frank Rosenblatt waren de belangrijkste pioniers ervan.<\/p>\n

Omdat deze technologie de prestaties ten goede komt, deed AI meer recent ook op de aankoopafdeling haar intrede<\/a>. Volgens de definitie omvat de term ‘artifici\u00eble intelligentie’ (AI) een geheel van toepassingen, technieken en processen die op een ‘intelligente’ manier kunnen handelen<\/strong>.<\/p>\n

Om het fijne van AI beter te begrijpen, is het belangrijk om te weten dat deze technologie twee deelgebieden omvat.<\/p>\n

Machine learning (ML)<\/h3>\n

Machine learning<\/em>, ook wel ‘machinaal leren’ in het Nederlands, houdt in dat je computers leert om op zichzelf te leren. Bij dit deelgebied van AI staat de constante verbetering van de prestaties centraal. Het moet autonome, aangepaste besluitvorming mogelijk maken, zonder enige menselijke tussenkomst. Natural Language Processing<\/em> (NLP) is een tak van machine learning<\/em> en heeft als doel de taal van computerprogramma’s gelijk te stellen aan menselijke taal.<\/p>\n

Deep learning (DL)<\/h3>\n

Deep learning<\/em>, of diep leren, stoelt op de verwerking van grote hoeveelheden gegevens. Deze techniek is gebaseerd op wiskundige benaderingen die de menselijke manier van kennis verwerven nabootsen. Als deelgebied van machine learning<\/em> wil deep learning<\/em> voorspellende analyses automatiseren. Het is gebaseerd op een kunstmatig neuraal netwerk en zorgt voor de zelfstandigheid en dynamiek van AI.<\/p>\n

Samengevat komt het erop neer dat deze machines taken kunnen uitvoeren waarvoor menselijke hersenvermogens<\/strong> nodig zijn, zoals redeneren, autonomie, informatie opzoeken of leren.<\/p>\n

Wat artifici\u00eble intelligentie onderscheidt van klassieke programmering, is die cognitieve dimensie<\/strong>, in de psychologische betekenis van het woord. Met andere woorden: met betrekking tot de middelen en mechanismen van kennisverwerving.<\/p>\n

AI-technologie\u00ebn kunnen namelijk overweg met ongestructureerde scenario’s<\/strong> en een continu leerproces<\/strong> ontwikkelen.<\/p>\n

Artifici\u00eble intelligentie: acht belangrijke voordelen voor de aankoopafdeling<\/h2>\n

De aankoopafdeling ondergaat sinds enkele jaren een digitale transformatie<\/a> en daar komt steeds meer artifici\u00eble intelligentie aan te pas. AI heeft inderdaad concrete voordelen<\/strong> op aankoopvlak. Als we de logica van de GEP-studie volgen, kunnen we die onderverdelen in acht categorie\u00ebn.<\/p>\n

Informatie<\/h3>\n

Dankzij AI kunnen we grote hoeveelheden complexe en volumineuze gegevens onderzoeken. Het biedt meer realtime-informatie, waardoor de teams van de aankoopafdeling gemakkelijker en doeltreffender beslissingen kunnen nemen. Met behulp van artifici\u00eble intelligentie kunnen we voorspellingen doen op basis van historische gegevens. Daartoe moeten de gegevensbanken hogerop goed georganiseerd zijn.<\/p>\n

Productiviteit<\/h3>\n

AI kan de gemiddelde verwerkingstijd van aankoopprocessen met 25 tot 60 % inkorten, vooral omdat deze technologie de klok rond werkt. Artifici\u00eble intelligentie helpt namelijk om tijdrovende taken zoals de selectie van aanbestedingen drastisch te verminderen. Samen met machine learning<\/em> verbetert AI de productiviteit van het hele aankoop- en aanbestedingsproces. Dankzij AI kunnen de aankoopteams zich toeleggen op taken met een hogere toegevoegde waarde.<\/p>\n

Toepassing<\/h3>\n

In principe begint AI haar vruchten af te werpen na ongeveer acht weken (op voorwaarde dat de gegevens goed gedefinieerd en georganiseerd zijn). Voor een bevredigend resultaat volg je het best de onderstaande stappen:<\/p>\n