A vállalati beszerzési funkciók évek óta fektetnek be digitális megoldásokba. Az eredmény a legtöbb helyen ugyanaz: drága rendszerek, közepes teljesítmény és egyre több AI-pilot projekt, amelyekből soha nem lesz valódi bevezetés. A HFS Research 2025-ös kutatása és a Procure AI BME Summiten bemutatott elemzése együtt rajzolja meg azt a képet, amellyel a legtöbb beszerzési vezető ma szembesül.
A legtöbb beszerzési szervezet egy paradox helyzetben van: jelentős technológiai beruházások mögött szerény eredmények állnak. A stratégiai sourcing, a szállítómenedzsment és az e-sourcing területein egyaránt jellemző, hogy a rendszerek csak részben teljesítik azt, amiért bevezették őket — és a vezetők nagy része ezt pontosan érzi, csak nem mindig tudja számszerűsíteni.
Ez elsősorban az adaptáció és az integráció kudarca. Az eszközök sokszor adottak — csak éppen kimaradnak a napi munkából, elszakadnak a valódi döntési folyamatoktól és mérhető értéket sem termelnek. A következmények négy területen csapódnak le különösen érzékenyen.
Az elszalasztott hatékonyság az első és legközvetlenebb veszteség. Azok a folyamatok, amelyeket AI-jal napok vagy órák alatt lehetne elvégezni — szállítói adatok tisztítása, számlaillesztés, kockázati profilozás — továbbra is manuális munkát igényelnek. Ez lekötött kapacitást jelent olyan feladatokon, amelyek stratégiai értéket nem termelnek, miközben a csapat ideje véges.
A versenyhátrány lassan, de tartósan épül fel. Azok a vállalatok, amelyek ma strukturáltan alkalmazzák az AI-t a beszerzésben, gyorsabban azonosítják a megtakarítási lehetőségeket, pontosabb szállítói kockázatértékelést végeznek és rövidebb ciklusidőkkel dolgoznak. Ez az előny összetett: minél tovább tart, annál nehezebb ledolgozni — és a versenytársak addig sem állnak meg.
Az innovációs lemaradás kevésbé látható, de stratégiailag az egyik legkritikusabb következmény. A manuális folyamatokba ragadt csapatok kapacitásuk nagy részét operatív feladatokra fordítják. Kategóriastratégia, piacelemzés, szállítói kapcsolatfejlesztés — ezek azok a területek, ahol a valódi üzleti érték keletkezik, de ahova a megfelelő figyelem és az idő ritkán jut el.
A tehetségelvándorlás az a kockázat, amelyet a szervezetek legkevésbé számszerűsítenek, mégis az egyik legsúlyosabb következménnyel járhat. Az AI-eszközökhöz szokott szakemberek egyre inkább olyan munkáltatókat keresnek, ahol ezek az eszközök már rendelkezésre állnak. A beszerzési területen dolgozó fiatal, digitálisan kompetens munkatársak számára az AI-mentes munkakörnyezet egyre kevésbé vonzó — és a lemorzsolódás pótlása drága és időigényes. Az AI-adaptáció elmulasztása tehát közép- és hosszú távon HR-problémává is válik.
A technológiai lemaradás kockázatát jól illusztrálja a HFS Research felmérése is, amely szerint a beszerzési szervezetek döntő többsége még mindig a kísérletezés fázisában ragadt — anélkül, hogy érdemi üzleti eredményeket tudna felmutatni.
A HFS Research mérése szerint a beszerzési szervezetek nagy többsége pilotokat futtat, de a skálázásig, beágyazásig csak töredékük jut el. Határidők, mérőszámok és felelősségi struktúra nélkül a pilotok soha nem válnak valódi implementációvá. A vezetők kis példákat bizonyítgatnak, gyors eredményeket hajszolnak, amelyek nem nőnek valami nagyobbá. Az eredmény: bizonytalanság, elvesztegetett lendület és nulla üzleti érték.
A probléma gyökerei mélyebben húzódnak, és három jól azonosítható tényezőre vezethetők vissza: az adatminőségre, a bizalomhiányra és a képzettségi deficitre. Ezek külön-külön is komoly akadályok — együtt azonban szinte biztosan stagnáláshoz vezetnek.
A gyenge adatminőség és az adatelérhetőség hiánya az AI skálázásának elsőszámú akadályai. Az AI nem tud értéket generálni széttagolt szállítói nyilvántartásokból, inkonzisztens kategória-taxonómiákból vagy legacy rendszerek hibás adataiból. Aki az AI előtt nem rendezi az adathátteret, strukturálisan gyenge alapra épít. Az adatot termékként kell kezelni — azok a szervezetek, amelyek egységes, tiszta, újrafelhasználható adatinfrastruktúrát építenek, az AI-bevezetés után sokkal gyorsabb megtérülést látnak.
A technológiaszolgáltatók körében végzett felmérés egyértelműen mutatja: a vevők szkepticizmusa az AI-alapú döntéshozatallal szemben a legnagyobb értékesítési akadály — megelőzve a költségeket és az integrációs kihívásokat. Ez részben az előző generációs eszközök teljesítményhiányának következménye. A szervezetek egy korábbi technológiai hullámban már csalódtak — és ezt a tapasztalatot viszik magukkal az AI-értékelési folyamatba is. A megoldás a transzparencia: olyan eszközök, amelyek megmutatják, hogyan jutottak egy adott ajánláshoz vagy kockázati értékeléshez. A beszerzési vezetők copilotot keresnek — az AI akkor nyer bizalmat, ha az emberek látják a döntési logikát, és megtartják az utolsó szót.
Az AI-bevezetés emberi oldala rendszerint elmarad a technológiai ambíciók mögött. Új hibrid szerepkörök körvonalazódnak — amelyek beszerzési szaktudást kombinálnak AI- és adatelemzési kompetenciákkal — de a szervezetek többségének még nincs kész válasza arra, hogyan fejleszti ezeket a képességeket. A képzési útvonalak, a sandboxok és a tényleges használathoz kötött ösztönzők hiánya az adoptációt felszínesen tartja. Az AI-skálázás emberi befektetés nélkül leáll — a technológia önmagában senkinek sem termel értéket.
Az adatminőség, a bizalom és a képzettség kérdései megoldhatók — feltéve, hogy a szervezet tisztában van azzal, milyen architektúrában gondolkodik. A Procure AI által bemutatott agentic AI keretrendszer strukturált választ kínál arra, hogyan integrálható az AI a teljes beszerzési folyamatba a stratégiatervezéstől a kifizetésig.
A keretrendszer három ágenstípusra épül, amelyek eltérő szintű autonómiával és eltérő szerepkörrel működnek:
Autonóm ágensek — jól definiált feladatokat hajtanak végre emberi beavatkozás nélkül: taktikai sourcing-esemény lebonyolítása, ajánlatok kiértékelése, fizetési automatizálás, szállítói onboarding.
Kollaboratív ágensek — az emberi döntéshozatalt erősítik adatokkal és elemzéssel: tárgyalási stratégia ajánlása, kockázati profil felállítása, ajánlatok összehasonlítása és összefoglalása.
Ambient ágensek — a háttérben folyamatosan működnek: szállítói adatok validálása, megfelelőségi ellenőrzések, valós idejű kockázatérzékelés.
A három réteg együtt lefedi a teljes Plan-to-Strategy → Source-to-Contract → Procure-to-Pay folyamatláncot. Az autonómia mértéke folyamatonként eltér, és azt a szervezet határozza meg. A valós eredmények ezt az architektúrát igazolják: egy gyógyszeripari vállalat AI-t alkalmaz szerződésmódosítási javaslatok készítésére, miközben minden záradékot a jogi csapat hagy jóvá. Egy retail vevő 6,2%-os árjavulást ért el AI által javasolt szerződési feltételek alkalmazásával, emberi döntéshozatal mellett. Ezek beépített mérhető folyamatok.
A kutatási adatok és az iparági gyakorlat alapján öt beavatkozási pont azonosítható, amelyek mentén a szervezetek képesek valódi skálázást elérni.
1. Kijelölt AI-felelős kinevezése — határidőkkel, mérőszámokkal és döntési jogkörrel. Felelős nélkül a pilotok sosem válnak implementációvá.
2. Az adatháttér rendbetétele — egységes, tiszta, újrafelhasználható adatinfrastruktúra felépítése. Ez az AI valódi alapja és az egyetlen lépés, amelyet nem lehet kihagyni.
3. Operatív gyors gólok azonosítása — nagy volumenű, magas súrlódású területek: intake-kezelés, szállítói onboarding, számlafeldolgozás. Ezek hozzák a leggyorsabb, legkönnyebben mérhető megtérülést.
4. Magyarázható copilot-eszközök bevezetése — olyan megoldások, amelyek átláthatóvá teszik a döntési logikát és megtartják az embert a folyamatban. A szervezeti bizalom így épül.
5. Emberbe való befektetés — strukturált képzési útvonalak, sandbox-környezetek és a tényleges használathoz kötött ösztönzők. Az AI-skálázás emberi fejlesztés nélkül leáll.
Az agentic rendszerek képesek a teljes folyamatláncot lefedő autonóm feladatvégrehajtásra — ez adott technológiai valóság. A korlátok — adatminőség, bizalom, képzettség — leküzdhetők, de kizárólag tudatos, intézményesített megközelítéssel. Azok a szervezetek, amelyek strukturáltan lépnek, technológiai mellett adatérettségi, tehetség- és folyamatstratégiai előnyt is építenek. Ezeket a lemaradásokat később egyre nehezebb ledolgozni.
„Az AI valóság. Akik ma kezdik, holnap vezető pozícióban lesznek." — Procure AI, 2025
A kutatás világossá teszi: az AI-adaptáció valódi gátjai szervezeti és folyamatszintű kérdések — adatminőség, felelősségi struktúra, képzés és mérhető kimenet. Pontosan ezért van szükség olyan partnerre, aki ezeket a dimenziókat egyszerre kezeli.
A Fluenta One AI-natív folyamatautomatizáló platformként segít a szervezeteknek kilépni a kísérletezés fázisából. Az elméleti lehetőségeket mérhető, intézményesített digitális transzformációvá alakítja — a teljes folyamatláncon, a stratégiatervezéstől a végrehajtásig.
Ha szervezete készen áll arra, hogy az AI valóban dolgozni kezdjen — vegye fel a kapcsolatot a Fluenta One csapatával.
Felhasznált források:
.png)
.png)
