5 Sai lầm nghiêm trọng khi triển khai AI trong quy trình Procure-to-Pay
AI hứa hẹn sẽ thay đổi quy trình mua sắm. Tuy nhiên, nhiều công ty đang lãng phí hàng triệu đô la vào các dự án triển khai thất bại. Hầu hết các thất bại đều đến từ những sai lầm có thể dự đoán trước.
Hãy tránh năm lỗi này để bảo vệ khoản đầu tư của bạn.
- Bỏ qua chất lượng dữ liệu AI cần dữ liệu sạch. Nếu hồ sơ nhà cung cấp của bạn lộn xộn, AI sẽ thất bại. Một nhà sản xuất chỉ đạt được 35% thành công vì họ có 1.200 hồ sơ nhà cung cấp bị trùng lặp. AI không thể khớp hóa đơn với đơn hàng vì tên gọi không nhất quán.
- Làm sạch danh mục nhà cung cấp chính (vendor master list) trước.
- Chuẩn hóa quy ước đặt tên.
- Chỉnh sửa các danh mục chi tiêu.
- Đầu tư từ 2 đến 3 tháng để làm sạch dữ liệu trước khi bắt đầu.
- Cố gắng tự động hóa mọi thứ cùng một lúc Đừng cố gắng triển khai trên quy mô toàn cầu ngay từ ngày đầu tiên. Một nhà bán lẻ đã cố gắng triển khai AI tại 15 quốc gia cùng lúc. Chi phí đã tăng gấp ba và dự án kéo dài tới 18 tháng.
- Bắt đầu với một dự án thí điểm nhỏ.
- Chọn một đơn vị kinh doanh hoặc một loại nhà cung cấp.
- Đo lường kết quả trong 90 ngày.
- Khắc phục các vấn đề trước khi mở rộng.
- Quên đi yếu tố con người AI không chỉ là một dự án công nghệ. Đó là một dự án về con người. Một công ty bảo hiểm đã ghi nhận tỷ lệ sử dụng thấp vì nhân viên không tin tưởng vào AI. Họ lo sợ cho công việc của mình.
- Truyền đạt mục đích của AI từ sớm.
- Đào tạo nhân viên về các quy trình làm việc mới.
- Chuyển đổi vai trò từ các tác vụ thủ công sang phân tích chiến lược.
- Dành 25% ngân sách cho quản trị sự thay đổi (change management).
- Chọn sai trường hợp sử dụng (use case) đầu tiên Đừng bắt đầu với các tác vụ phức tạp và hiếm khi xảy ra. Một hệ thống y tế đã thử dùng AI để phân tích hợp đồng. Nó mang lại rất ít giá trị vì các hợp đồng không diễn ra thường xuyên. Họ vẫn phải xử lý thủ công 8.000 hóa đơn mỗi tháng.
- Chọn các tác vụ có khối lượng lớn và lặp đi lặp lại.
- Chọn các quy trình có quy tắc rõ ràng.
- Tập trung vào xử lý hóa đơn hoặc khớp đơn mua hàng (PO matching) trước.
- Đánh giá thấp nhu cầu tích hợp AI không phải lúc nào cũng dễ dàng kết nối với hệ thống ERP của bạn. Một công ty công nghệ đã chi 2 triệu USD cho một nền tảng nhưng không thể đồng bộ hóa nó với hệ thống cũ (legacy system). Điều này khiến họ tốn thêm 500.000 USD và 8 tháng nữa.
- Lập sơ đồ tất cả các tích hợp trước khi mua.
- Kiểm tra tính khả dụng của API.
- Kiểm tra khả năng tương thích của dữ liệu.
- Dự trù thêm thời gian cho phần mềm trung gian (middleware) và các công việc tùy chỉnh.
Thành công đòi hỏi một nền tảng dữ liệu sạch và cách tiếp cận theo từng giai đoạn. Hãy tập trung vào những thành quả nhanh chóng (quick wins) để xây dựng niềm tin.
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi