.png)
2026 fordulópontot jelent a globális beszerzés területén. Az AI gyors fejlődése átformálja a hagyományos működési modelleket, miközben a gazdasági bizonytalanság – beleértve a folyamatos inflációt és magas kamatlábakat – kettős kihívás elé állítja a beszerzési vezetőket: egyszerre kell költségmegtakarítást elérniük és vállalati szintű digitális átalakulást vezetniük.
Öt kulcsfontosságú erő határozza meg a beszerzés jövőjét. Ezek nem elszigetelt jelenségek, hanem egymással szorosan összefüggő változások, amelyek együttesen alakítják át a szakmát.
Az AI és az autonóm beszerzés potenciálja egy kritikus tényezőtől függ: a magas minőségű, központosított adatoktól. 2026-ban nő a teljesítménykülönbség azok között a szervezetek között, amelyek befektettek az adatinfrastruktúrába, és azok között, amelyek nem.
A beszerzési vezetők jelentése szerint (Ardent Partners, 2025) szervezetük törzsadatainak átlagosan csak 63,9%-a pontos és naprakész. Az adatelemzők gyakran idejük 60%-át adattisztítással töltik, mielőtt bármilyen értékelemzést végezhetnének. A hibás adatokon tanított algoritmusok megbízhatatlan eredményeket produkálnak.
Ez az oka a piacon tapasztalható "elfogadási szakadéknak": míg a beszerzési vezetők 85%-a optimista az AI potenciáljával kapcsolatban, csapataik 61%-a még nem implementálta azt.
A piac stratégiai konszolidációval válaszol. A 2010-es években a beszerzési technológiai környezet a specializált "best-of-breed" megoldásokat részesítette előnyben. Az AI adatigénye azonban elavulttá teszi ezt a fragmentált megközelítést. Az adatsilók megakadályozzák a hatékony AI-elemzést, ami erős ösztönzést jelent az egységes Source-to-Pay (S2P) platformok felé való elmozdulásra.
A piaci előrejelzések szerint a 2026-os új bevezetések közel 35%-a Procure-to-Pay (P2P) csomag lesz, további 21%-a pedig átfogó S2P csomag. A felhőalapú telepítés válik a szabvánnyá: 2026-ban a felhőplatformok várhatóan a teljes beszerzési szoftverbevétel több mint 60%-át teszik majd ki.
Sok szervezet átmeneti állapotban marad, alapvető beszállítói adatokat kezelve "félig be, félig ki" a töredezett, táblázatkezelő alapú rendszerekből. 2026-ban kritikus nyomás érvényesül az alapvető adatintegritás elérésére. A Beszállítói Információkezelés (SIM) 2.0 megköveteli a valódi egyetlen beszállítói rekord meglétét, amelyet központosítanak és folyamatosan gazdagítanak az automatizált ellenőrzésekkel.
A beszerzési vezetők 74%-a tervezi az AI integrálását 2026-ra, és a vezetők 89%-a fejleszt generatív AI kezdeményezéseket (Deloitte, 2025) – jelentős növekedés az előző évi 16%-hoz képest. A tiszta, központosított adatbázissal rendelkező szervezetek akár 40%-os csökkenést érnek el a manuális munkafolyamatokban.
Az AI passzív asszisztensből aktív, autonóm ügynökké válik. A hagyományos beszerzési automatizálás – amely fix szabályok mentén működik – helyét átveszi az AI ügynök-alapú megközelítés, amely képes komplex útvonalakon navigálni és önálló döntéseket hozni minimális emberi beavatkozással.
Az AI ügynökök önállóan generálnak ajánlatkéréseket, tárgyalnak szerződési feltételekről, folyamatosan figyelik a munkafolyamatokat, és a rutin beszerzési munka 60-80%-át automatizálják, beleértve az automatizált költésosztályozást, számlaegyeztetést, szerződésfigyelést és beszállítói kutatást.
A Coca-Cola és a Siemens automatizálási ügynököket vetett be a taktikai beszerzéshez, ami 90%-os csökkenést eredményezett a manuális erőfeszítésben és 10-25% közötti költségmegtakarítást. A Walmart AI-alapú tárgyalási ügynököt használt több mint 2000 beszállítóval, átlagosan 3%-os megtakarítást elérve – a beszállítók 75%-a preferálja az AI ügynök által vezetett tárgyalásokat.
Az AI ügynökök pár perc alatt képesek megfogalmazni részletes tárgyalási leveleket, ami manuálisan egy órát venne igénybe. Az autonómia felé való elmozdulás azonban új kihívást jelent: ahogy a végrehajtás automatizálódik, a magas szintű emberi felügyelet fontossága növekszik. A vezetők feladata a megfelelő stratégiák, kockázati tűréshatárok és etikai keretek meghatározása.
2026 gazdasági klímájában a költségmegtakarítást a beszerzési vezetők 71%-a jelölte meg legfőbb prioritásként, és a szervezetek 62%-os megtakarítást céloznak meg. A megközelítés azonban kifinomultabb az egyszerű árcsökkentésnél: a hangsúly az adatvezérelt értékteremtésen van.
A beszerzési vezetők több mint 50%-a alkalmazza az AI-alapú költéselemzést költések osztályozására, megtakarítási lehetőségek azonosítására és szabálytalan költések nyomon követésére. A generatív AI-ba történő beruházások értékelésekor a vezetők a "jobb döntéshozatalt" említik a legnagyobb értékteremtő tényezőként (67,68%), megelőzve a közvetlen "költségoptimalizálást" (Deloitte, 2025).
A cél nem csupán olcsóbban vásárolni, hanem a technológia és adatok segítségével az egész vállalatot okosabbá, agilisabbá és ellenállóbbá tenni.
A prediktív analitika képessége az árváltozások előrejelzésére kritikus versenyelőnyt jelent. 2025 januárjában például a kakaó ára 144,77%-kal emelkedett az előző évhez képest – ilyen volatilitásban az előrejelző képességek üzleti szükségszerűség.
Az AI-alapú megoldások már képesek automatikus költésosztályozásra 90% feletti pontossággal, szabálytalan költések felderítésére valós időben, trend-elemzésre 90-180 nappal előre, valamint a sürgősségi beszerzési költségek 40-60%-os csökkentésére.
A beszerzés és a pénzügy közötti kapcsolat mélyül. A pénzügyi igazgatók 48%-a aktívan használja a beszerzési adatokat a pénzügyi stratégiák megalapozására. Ez alapvetően megváltoztatja a funkció szerepét a vállalaton belül, a tranzakciós költségközpont pozíciójából stratégiai üzleti partnerré és értékteremtővé alakítva azt.
A beszerzési menedzserek már nem statikus, hároméves stratégiai dokumentumokra támaszkodnak, hanem "élő stratégiákat" felügyelnek, amelyek folyamatosan frissülnek a valós idejű adatfolyamok alapján. A generatív AI segítségével 70%-kal gyorsabban fejlesztenek ki átfogó kategóriaterveket.
Az elmúlt évek ellátási lánc zavarai tartósan megváltoztatták a globális vállalatok kockázati számításait. A "just-in-time" készletgazdálkodást felváltja a "just-in-case" modell, amely az ellenállóképességet helyezi előtérbe.
Az ellátási láncoknak a hatékonyság-központúról az ellenállóképesség-központú működési modellekre való átállása a kockázatkezelés számszerűsített megközelítését írta elő. A beszerzési elemzők integrálják a kifinomult pénzügyi kockázati mutatókat, mint például a Value at Risk (VaR) modelleket, és a Kockázati Összetett Pontszám (CRS) keretrendszert, amely a fenyegetéseket 1–5 skálán rangsorolja.
A vállalati igazgatótanácsok számára a CRS ≥ 3.5 (magas vagy kritikus kategóriába sorolva) azonnali cselekvési terv aktiválást és a megfelelő pufferek finanszírozását igényli. Ez az átmenet átláthatóvá és tételessé teszi az ellenálló képesség költségét, arra kényszerítve a beszerzést, hogy igazolja ezeket a kiadásokat mint kritikus biztosítást a számszerűsített kockázati kitettség ellen.
Az AI ügynökök milliárdnyi adatpontot elemeznek – a beszállítói pénzügyi jelentésektől a geopolitikai hírekig – hogy előre jelezzék a lehetséges zavarokat:
Geopolitikai és kereskedelmi instabilitás: Folyamatos, valós idejű figyelés a szankciókra, kereskedelmi politikákra és exportellenőrzésekre.
Klíma és környezeti zavarok: Prediktív modellezés, amely integrálja az időjárási adatokat és éghajlati előrejelzéseket.
Pénzügyi életképesség: A prediktív analitika képes 90-180 nappal előre jelezni a potenciális beszállítói pénzügyi kudarcokat.
Kiberbiztonság: AI-alapú kockázati pontozás a sebezhetőségek azonosítására, mielőtt azok kritikus eseményekké eszkalálódnának.
A beszerzési vezetők aktívan átstrukturálják ellátási láncaikat. Terjednek olyan stratégiák, mint a "friend-shoring" (szövetséges országokból történő beszerzés) és a "near-shoring" (termelés közelebb vitele a végpiacokhoz).
Ez a stratégiai váltás azonban költséggel jár: a vállalatok hajlandóak magasabb árat fizetni az ellátási lánc stabilitásáért – biztonsági készleteket, duplikált beszállítókat és regionális diverzifikációt finanszírozva. A beszerzés feladata ezeknek a beruházásoknak az igazolása számszerűsített kockázati modellekkel, bemutatva, hogy a megelőzés olcsóbb, mint a válságkezelés.
A környezeti, társadalmi és irányítási (ESG) szempontok 2026-ra kőkemény üzleti és szabályozói kényszerré alakultak. A szigorú szabályozások, a befektetői nyomás és a fogyasztói elvárások miatt a beszerzés a frontvonalban áll az ESG-megfelelőség megvalósításában.
Az EU Vállalati Fenntarthatósági Jelentéstételi Irányelve (CSRD) példátlan átláthatóságot követel meg, míg a Vállalati Fenntarthatósági Átvilágítási Irányelve (CSDD) megköveteli a vállalatoknak, hogy azonosítsák és enyhítsék a beszállítói hálózatukon belüli kedvezőtlen emberi jogi és környezeti hatásokat. A német ellátási lánc átvilágítási törvény (LkSG) közvetlenül érinti a magyar beszállítókat is.
Az ESG-teljesítmény pénzügyi következményei egyértelműek: az éghajlattal kapcsolatos hatások figyelmen kívül hagyása 2050-re egy vállalat EBITDA-jának akár 25%-át is kockára teheti. A Gartner előrejelzése szerint a vállalatok 70%-a formálisan beépíti az igazolható ESG-metrikákat a beszállítói pontkártyáiba 2026-ra.
2026-ra a beszerzés és az ESG alapelvek összehangolása ugyanolyan fontos lesz, mint a költségmegtakarítás. Az ügyfelek egyre inkább elvárják, hogy tapasztalataik tükrözzék az etikus gyakorlatokat, ami azt jelenti, hogy az igazolható ESG-megfelelőségben bekövetkezett beszerzési kudarcok közvetlenül magas reputációs kockázatot okozhatnak.
Az AI ügynökök kulcsszerepet játszanak az ESG-megfelelőség kezelésében, különösen ott, ahol a manuális folyamatok gyakorlatilag kivitelezhetetlenné váltak:
Automatizált adatkinyerés: Az AI ügynökök átvizsgálják a hosszú, strukturálatlan fenntarthatósági jelentéseket, lokalizálják és kinyerik a Scope 1-3 kibocsátási adatokat. Ez a feladat manuálisan heteket vehet igénybe – az AI ügynökök órák alatt végzik el.
Módszertan azonosítása és validálása: Azonosítják a felhasznált módszertant és megerősítik az audit státuszt, biztosítva a jelentések megbízhatóságát.
Anomália-detektálás: Automatikusan megkérdőjelezhető bejegyzéseket jelölnek (például nulla kibocsátás bejelentése magas hatású kategóriákban), védve a vállalatot a greenwashing vádaktól.
Megfelelőség-ellenőrzés és audit napló: Valós idejű figyelés a változó szabályozási követelményekre, automatikus riasztások generálása, és minden ESG-vel kapcsolatos döntésről átlátható nyilvántartás készítése.
A korai alkalmazók közvetlenül az adatrendszerekbe integrálják az ESG-megfelelőséget, a megfelelést nem teherként, hanem versenyelőny forrásaként kezelve. Akinek nincs megfelelő ESG-átvilágítás, annak nincs hozzáférése bizonyos piacokhoz – egyszerű, kegyetlen, valós.
Az AI ügynökök használata az ESG-területen nemcsak a megfelelést könnyíti meg, hanem új üzleti lehetőségeket is teremt azoknak a vállalatoknak, amelyek képesek megbízható, valós idejű fenntarthatósági adatokat szolgáltatni partnereiknek és ügyfeleiknek.
Az Európai Bizottság 2025-ös jelentése szerint Magyarország "nagyon jó" digitális infrastruktúrával rendelkezik, de “a fejlett technológiák, különösen az AI használata még mindig lemaradásban van, különösen a KKV-k esetében, a digitális készségek hiánya miatt."
Ez "kétsebességes" beszerzési gazdaságot eredményez: digitalizált multinacionális vállalatok működnek együtt kevésbé fejlett hazai beszállítói bázissal. Ez rendszerszintű kockázatot jelent, mivel a lemaradó KKV-k hamarosan képtelenek lehetnek teljesíteni legnagyobb ügyfeleik adatintegrációs és megfelelési igényeit. A komplex átvilágítási követelményeknek való megfelelés gyakorlatilag lehetetlen manuális módszerekkel, ami rákényszerítheti a KKV-kat a szükséges beruházásokra.
2024-ben a teljes magyar e-kereskedelmi piac 15%-kal nőtt, de ezt elsősorban az import hajtotta – a hazai online kiskereskedelmi szektor csak 10%-kal nőtt. Ez hatalmas terhet ró a helyi ellátási láncokra, ahol a hazai vállalatok olyan globális szereplőkkel versenyeznek, amelyek más költség- és hatékonysági léptékben működnek.
A digitális készséghiány kezelése a legkritikusabb hosszú távú prioritás. Vannak pozitív jelek: 2025-ben az Eötvös Loránd Tudományegyetem "Mesterséges Intelligencia az Ellátási Láncban" című képzést indított. Ezek a kezdeményezések kulcsfontosságú lépést jelentenek, hiszen a globális tudásalapú munkavállalók 75%-a naponta használ generatív AI-t, de az alkalmazottak mindössze 35%-a kapott formális AI-képzést az elmúlt évben.
2026 fordulópontot jelent a globális beszerzés területén. Az öt kulcsfontosságú erő – az adatminőség mint alapkövetelmény, az AI ügynökök autonóm döntéshozatala, az adatvezérelt értékteremtés, az AI-vezérelt kockázatkezelés és az ESG-megfelelőség mint piaci hozzáférés – nem elszigetelt jelenségek, hanem egymásra épülő változások.
A következő években a teljesítménykülönbség mélyül azok között a szervezetek között, amelyek befektettek az adat-infrastruktúrába, a technológiába és a tehetségbe, és azok között, amelyek nem. Az AI ügynökök már nem a jövő technológiáját képviselik, hanem hamarosan a versenyképesség alapkövetelményévé válnak.
A magyar vállalatok számára a sikeres előrelépés kulcsa 2026-ban az automatizálás versenyképesség-növelő erejének kihasználása, az EU megfelelési előírások kezelése, és a munkaerő-fejlesztésbe való stratégiai befektetés a kritikus készséghiány pótlására.
Ardent Partners (2025). The 2025 State of Source-to-Pay Digitization. Ivalua. https://www.ivalua.com/blog/ardent-partners-2025-state-of-source-to-pay-digitization-key-insights-for-cpos/
CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive): Az Európai Parlament és a Tanács (EU) 2022/2464 irányelve (2022. december 14.) a fenntarthatósággal kapcsolatos vállalati adatszolgáltatás tekintetében. (https://eur-lex.europa.eu/legal-content/HU/TXT/?uri=CELEX:32022L2464).
CSDDD (Corporate Sustainability Due Diligence Directive): Az Európai Parlament és a Tanács (EU) 2024/1760 irányelve (2024. június 13.) a vállalati fenntarthatósági átvilágításról. (https://eur-lex.europa.eu/legal-content/HU/TXT/?uri=OJ:L_202401760).
Deloitte (2025). The 2025 Global Chief Procurement Officer Survey / State of Generative AI in the Enterprise. Deloitte Insights. https://www.deloitte.com/us/en/insights/topics/technology-management/tech-trends.html
Európai Bizottság (2025). Digital Decade Country Report: Hungary. Európai Unió. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/countries-digitisation-performance
Gartner (2023). Gartner Predicts 70% of Technology Sourcing Leaders Will Have Environmental-Sustainability-Aligned Performance Objectives by 2026. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-01-31-gartner-predicts-70-percent-of-technology-sourcing-leaders-will-have-environmental-sustainability-aligned-performance-objectives-by-2026
ELTE Informatikai Kar. (2025, június 18). Mesterséges Intelligencia az Ellátási Láncban. https://www.inf.elte.hu/mesterseges-intelligencia-az-ellatasi-lancban-2025-junius-18.
LkSG (Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz): Gesetz über die unternehmerischen Sorgfaltspflichten in Lieferketten – Német törvény a vállalati átvilágítási kötelezettségekről az ellátási láncokban. (https://www.csr-in-deutschland.de/EN/Business-Human-Rights/Supply-Chain-Act/supply-chain-act.html).
.png)
.png)
.png)
.png)