AI nel procurement: supporto decisionale, bias e responsabilità umana

Nel procurement l'intelligenza artificiale non è più una promessa. Può già analizzare portafogli fornitori, confrontare informazioni di mercato, preparare strategie negoziali, sintetizzare capitolati, classificare dati di spesa e assistere nella gestione di ordini e contratti. È più interessante di molte demo spettacolari, perché entra nel flusso di lavoro quotidiano.

Come l'AI cambia le decisioni nel procurement

La domanda, però, non dovrebbe essere soltanto "che cosa possiamo automatizzare?". La ricerca sull'interazione tra persone e automazione mostra che l'automazione cambia il modo in cui prestiamo attenzione, verifichiamo le informazioni e assumiamo responsabilità. Un output ben presentato appare più affidabile di quanto sia; un errore evidente può portare a diffidare anche di suggerimenti successivi corretti.

Nel procurement questo conta perché le decisioni hanno conseguenze economiche, operative e relazionali, e spesso riguardano un'altra organizzazione che non ha voce nel processo. Se un sistema segnala un fornitore come rischioso, quali dati ha utilizzato? Quali variabili non vede? Chi può contestare il risultato? E chi resta responsabile della decisione? "Lo ha detto l'algoritmo" non è ancora una categoria riconosciuta di accountability manageriale.

C'è poi una questione di potere informativo. Gli strumenti di AI rendono accessibili analisi che prima richiedevano giorni, ma possono rendere opachi i criteri con cui una raccomandazione viene generata. Chi conosceva il mercato lo conosceva attraverso relazioni ed esperienza. Ora rischia di conoscerlo attraverso una classifica di cui non sa spiegare l'ordine. L'uso maturo consiste nel mantenere una relazione critica con il sistema: sfruttarne velocità e sintesi, senza cedere il giudizio professionale.

Cinque regole per un uso responsabile dell'AI

Per questo servono competenze tecniche, ma anche regole. Almeno cinque:

• quali dati possiamo utilizzare e con quale riservatezza;
• quali controlli applichiamo all'output;
• con quali criteri verifichiamo una raccomandazione;
• come documentiamo il ragionamento umano che si aggiunge a quello del sistema;
• chi firma la decisione finale.

L'AI migliore non è quella che sostituisce il buyer. È quella che aumenta la qualità del suo giudizio senza renderlo meno responsabile.

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Riferimenti essenziali

• Humans and automation: use, misuse, disuse, abuse, Human Factors - Parasuraman, R. e Riley, V. (1997);
• Artificial intelligence and the future of work, Business Horizons - Jarrahi, M.H. (2018);
• Algorithms at work, Academy of Management Annals - Kellogg, K.C., Valentine, M.A. e Christin, A. (2020).

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Scritto da

Alessandro Reati 

Psicologo del lavoro e consulente direzionale certificato CMC-ICMCI, da oltre 25 anni si occupa di consulenza, formazione e coaching, guidando programmi di cambiamento e sviluppo organizzativo presso aziende nazionali e multinazionali, associazioni e istituzioni. Il focus dei suoi interventi è sulla valorizzazione delle risorse umane e della community professionale. Privilegia metodi di intervento partecipativi e basati sul coinvolgimento attivo. A lungo professore a contratto presso diverse università, è autore di numerosi articoli pubblicati su riviste scientifico-professionali e blog divulgativi e coautore di una decina di volumi.

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