GrubMarket, компания из Южного Сан-Франциско, штат Калифорния, работающая в сфере программного обеспечения как услуги (SaaS) для продовольственных производителей, оптовиков, дистрибьюторов и ритейлеров, расширяет использование искусственного интеллекта (ИИ) с помощью нового ИИ-агента. Этот агент, названный "AI Orders – Purchase Order Agent", предназначен для преобразования счетов и квитанций от поставщиков в закупочные заказы для дистрибьюторов продуктов питания. Основная цель нового инструмента заключается в снижении объема ручного ввода данных, который требуется от дистрибьюторов свежих продуктов. "Отрасль продовольственной цепочки поставок переживает беспрецедентные изменения, вызванные искусственным интеллектом", — заявил Майк Сю, генеральный директор GrubMarket, в официальном заявлении. "С нашим новым AI Orders – Purchase Order Agent мы внедряем мощные возможности ИИ в еще одну критически важную функцию в сфере дистрибуции продуктов питания".

Расширение функционала ИИ

Новый агент стал продолжением недавних внедрений ИИ от GrubMarket. В июне компания анонсировала запуск ИИ-продажного агента. Другие развертывания ИИ включают ИИ-агента для отчетности на платформе GrubAssist AI. GrubMarket также разработала Monitoring AI Agent, который отслеживает финансовые и операционные данные для клиентов. Теперь технологический провайдер обращает внимание на закупочные заказы.

Зачем GrubMarket запустила нового ИИ-агента

По словам Сю, автоматизация рабочих процессов закупок помогает дистрибьюторам работать более эффективно. Это, в свою очередь, позволяет им лучше понимать свой бизнес, принимать более обоснованные решения и повышать прибыльность. "Этот запуск представляет собой еще один важный шаг в нашей более широкой концепции создания специализированных ИИ-агентов, которые автоматизируют и оптимизируют каждую основную функцию в сфере продовольственной цепочки поставок", — добавил он, подчеркнув, что компания продолжает стремиться к использованию ИИ для модернизации операций бизнеса и достижения новых уровней эффективности и роста.

Вызовы и возможности

Наблюдатели отрасли отмечают, что реальное испытание будет заключаться в деталях. Эми Дин, вице-президент по операциям в SC Codeworks, компании по управлению складом из Колумбуса, штат Огайо, отметила, что каждая компания по-разному обрабатывает ввод закупочных заказов. Однако она считает, что это, скорее всего, будет управляться с помощью электронных таблиц, ERP-систем и планировщиков. "ИИ имеет потенциал для сокращения повторяющегося ввода данных, что освободит сотрудников для решения исключительных ситуаций, управления отношениями с поставщиками и более стратегической деятельности по закупкам", — сказала Дин. Она также отметила, что ИИ должен будет учитывать особые вызовы, связанные с бизнесом в сфере продуктов питания. "Дистрибуция продуктов питания особенно не всегда проста. Существует множество переменных, которые часто меняются, таких как отзываемые товары, замены и требования, специфичные для поставщиков", — оценила она. Дин, являющаяся экспертом в области операций и ИТ с более чем десятилетним опытом в логистике, считает, что доступ к точным данным является жизненно важной частью успеха нового агента. "Способность ИИ-агента читать счета, квитанции и фотографии может быть полезной для организаций, которые в настоящее время не используют инструменты интеграции", — заявила она. "Тем не менее, этот ИИ-агент будет столь же эффективен, как и данные, к которым он имеет доступ. Здесь точность инвентаризации становится критически важной, и текущие бизнес-процессы могут как способствовать, так и препятствовать успеху".

Проблемы внедрения нового агента

Дмитрий Климентьев, инженер по системам ИИ в Чикаго, который разрабатывает автоматизацию ИИ и ERP-системы для бизнеса, отметил, что чтение фотографии счета и извлечение строковых элементов больше не является сложной задачей. По его мнению, это связано с тем, что большинство современных ИИ-моделей могут это делать. Что добавляет GrubMarket, так это связь. Извлеченные данные становятся структурированным закупочным заказом внутри системы дистрибьютора, сопоставленным с его каталогом. "Это полезно, но я бы назвал это инкрементальным шагом, а не новым способом закупок", — сказал Климентьев. Он считает, что экономия времени не так велика, как кажется. Он указал, что, хотя никому не нужно набирать заказ вручную, кто-то все равно должен будет проверить каждый черновик, чтобы избежать последствий ошибок. "Неправильно прочитанное количество или неправильное соответствие продукта превращается в неправильный заказ, затем в неправильную доставку, несоответствие счета и неправильные уровни запасов", — отметил Климентьев. "Работа перемещается от ввода данных к проверке, и проверка должна быть тщательной". Перед тем как внедрять такой инструмент, он рекомендует дистрибьюторам задать вопросы о том, отмечает ли он строку или делает предположение, когда не уверен, как он сопоставляет продукты с их каталогом, что происходит с новыми или переименованными товарами и могут ли они измерять его уровень ошибок на своих документах, прежде чем он коснется живых заказов.