Negli ultimi due decenni la trasformazione digitale del procurement si è concentrata su strumenti in grado di supportare le decisioni: piattaforme di e-procurement, sistemi di spend analytics e modelli predittivi per il forecasting della domanda e dei prezzi.
Queste tecnologie hanno migliorato l’efficienza dei processi e la capacità delle organizzazioni di analizzare grandi quantità di dati. Tuttavia, nella maggior parte dei casi, il loro ruolo è rimasto quello di decision support system: sistemi che producono insight e raccomandazioni lasciando al buyer la responsabilità finale delle decisioni.
L’emergere dell’Agentic AI introduce oggi un cambiamento molto più profondo.
L’Agentic AI rappresenta la nuova fase evolutiva dell’intelligenza artificiale, caratterizzata da sistemi capaci non solo di analizzare dati ma di definire obiettivi, pianificare azioni ed eseguire attività in autonomia all’interno di processi complessi.
In altre parole, l’AI non si limita più a suggerire decisioni: può raccomandare, coordinare, governare ed eseguire azioni operative.
Questo cambiamento non riduce il ruolo del buyer. Al contrario, richiede una trasformazione delle competenze necessarie per operare in un sistema sempre più guidato da sistemi intelligenti.
Dall’automazione delle attività al governo dei processi
Il lavoro del buyer è tradizionalmente composto da una combinazione di attività analitiche, operative e relazionali:
- analisi delle offerte
- gestione delle RFQ e delle gare
- negoziazione dei prezzi
- emissione degli ordini di acquisto
- monitoraggio delle performance dei fornitori
Molte di queste attività sono basate su processi strutturati e su grandi quantità di dati, caratteristiche che le rendono ideali per l’automazione tramite sistemi di Agent AI; un sistema di AI agents applicati al procurement può oggi:
- monitorare continuamente i prezzi di mercato
- individuare nuovi fornitori compatibili con requisiti specifici
- generare automaticamente eventi di sourcing
- confrontare e valutare le offerte ricevute
- suggerire strategie negoziali
- verificare la compliance contrattuale
L’introduzione di sistemi intelligenti capaci di governare processi di procurement può ridurre significativamente i tempi decisionali e migliorare la qualità delle scelte grazie all’analisi simultanea di grandi volumi di dati di mercato, fornitori e performance operative.
Il vero salto di qualità non riguarda quindi la semplice automazione di singole attività, ma la capacità dell’AI di coordinare e governare interi workflow di procurement.
Due applicazioni concrete di Agentic AI nel procurement sono per esempio:
- Scouting dei fornitori
In molte aziende l’identificazione di nuovi fornitori richiede competenze e conoscenze di mercato; un Agent AI può:
- analizzare database globali di fornitori
- valutare indicatori finanziari e reputazionali
- confrontare certificazioni e requisiti tecnici
- generare automaticamente una shortlist qualificata
Il buyer riceve così una selezione di fornitori già analizzata rispetto a rischio, performance e compatibilità tecnica.
- Ottimizzazione delle negoziazioni
Gli agenti AI possono analizzare simultaneamente:
- storico dei prezzi pagati
- benchmark di mercato
- andamento delle materie prime
- comportamenti negoziali dei fornitori
Il sistema può quindi simulare diversi scenari e suggerire strategie negoziali ottimizzate, fornendo al buyer un supporto decisionale molto più sofisticato rispetto agli strumenti tradizionali.
Le due dimensioni dell’Agentic AI nel procurement
Quando si parla di Agentic AI applicata al procurement è importante distinguere due livelli complementari di applicazione.
Il primo riguarda l’automazione e il governo dei processi di procurement. In questo scenario gli agenti AI operano direttamente sulle attività del processo, automatizzando attività operative e analitiche, possono ad esempio:
- monitorare automaticamente i prezzi di mercato
- individuare fornitori potenzialmente idonei
- generare eventi di sourcing
- analizzare le offerte ricevute
- suggerire strategie negoziali
- verificare la compliance contrattuale
In questa dimensione l’Agentic AI agisce quindi sul processo, riducendo tempi operativi e aumentando la capacità di analisi dei dati.
Esiste però una seconda dimensione altrettanto rilevante: la gestione e supervisione degli agenti AI.
Con l’introduzione di sistemi multi-agent, il buyer non si limita più a gestire il processo di acquisto, ma diventa anche responsabile del coordinamento e governo delle attività svolte dagli agenti digitali.
Questo implica nuove responsabilità:
- definire obiettivi e parametri operativi degli agenti
- stabilire livelli di autonomia dei sistemi AI
- monitorare le decisioni prese dagli agenti
- intervenire nei casi in cui sia necessario un controllo umano
- garantire trasparenza e accountability delle decisioni automatizzate
Il Buyer nell’era dell’Agentic AI
Con l’introduzione degli Agenti AI il buyer evolve verso un ruolo che lavora in stretta collaborazione con sistemi intelligenti.
Nei modelli di procurement più avanzati l’intelligenza artificiale tende ad automatizzare attività operative e analitiche, mentre i buyer si concentrano su attività strategiche come gestione del rischio, innovazione con i fornitori e creazione di valore nella supply chain.
Il buyer diventa quindi sempre meno un esecutore di processi e sempre più un gestore di decisioni e relazioni strategiche.
Il framework delle competenze del Buyer nell’era dell’Agentic AI
Le competenze richieste al buyer possono essere rappresentate come un modello a quattro pilastri, che combinano competenze tecnologiche, analitiche e strategiche.
Il buyer si colloca al centro di quattro dimensioni fondamentali che combinano competenze tecnologiche, analitiche e strategiche:
- comprensione delle tecnologie di intelligenza artificiale, per utilizzare in modo consapevole sistemi sempre più autonomi
- capacità di interpretare dati complessi, trasformando analytics avanzati in insight decisionali
- governance delle decisioni automatizzate, per definire regole e livelli di autonomia dei sistemi AI
- creazione di valore strategico, attraverso la gestione delle relazioni con i fornitori e lo sviluppo della supply chain
Questo modello evidenzia come le competenze tecniche e analitiche rappresentino la base su cui si sviluppa il nuovo ruolo strategico del procurement.
L’intelligenza artificiale non sostituisce il buyer, ma ne amplifica le capacità, consentendo di spostare il focus dalle attività operative alla gestione di decisioni più complesse e alla creazione di valore per l’organizzazione.
Il framework delle competenze del Buyer nell’era dell’Agentic AI
Il buyer evolve progressivamente verso un ruolo più ampio: non solo gestore di processi di acquisto, ma gestore di sistemi intelligenti in cui dati, piattaforme digitali, fornitori e agenti AI collaborano all’interno dello stesso processo decisionale.
L’introduzione dell’Agentic AI rende evidente la necessità di sviluppare le competenze del buyer su due fronti complementari.
Da un lato è necessario rafforzare le competenze legate all’utilizzo dell’intelligenza artificiale, come:
- AI literacy: il buyer deve comprendere il funzionamento dei sistemi intelligenti e saper interpretare i risultati generati dagli algoritmi. Questo significa acquisire familiarità con le logiche di funzionamento dei modelli di intelligenza artificiale, comprendendone potenzialità e limiti. Una competenza fondamentale riguarda la capacità di riconoscere possibili bias o distorsioni nei dati e negli algoritmi, valutare l’affidabilità delle raccomandazioni generate dall’AI e comprendere il livello di autonomia decisionale che può essere attribuito ai sistemi.
- Data literacy: il procurement è sempre più data-driven; le decisioni relative a fornitori, prezzi e strategie di sourcing sono sempre più basate sull’analisi di grandi volumi di dati provenienti da sistemi interni, piattaforme di procurement e fonti di mercato. Il buyer deve quindi sviluppare la capacità di interpretare analytics avanzati, leggere dashboard e indicatori di performance, comprendere modelli predittivi e simulazioni di scenario, trasformare insight generati dall’AI in decisioni operative e strategiche; la vera sfida non è soltanto analizzare i dati, ma trasformare informazioni complesse in decisioni
- Governance delle decisioni automatizzate: con l’introduzione di sistemi capaci di prendere decisioni operative in autonomia, diventa fondamentale definire regole chiare per la gestione dell’intelligenza artificiale; il buyer assume quindi un ruolo nuovo: garante della qualità, della trasparenza e della responsabilità delle decisioni automatizzate. Questo implica la capacità di definire parametri e obiettivi operativi per gli agenti AI, stabilire livelli di autonomia dei sistemi, monitorare le decisioni prese dagli agenti digitali, intervenire quando è necessario un controllo umano, garantire la tracciabilità delle decisioni prese dagli algoritmi
Dall’altro lato, però, l’automazione delle attività operative rende ancora più evidente un tema critico: la carenza di competenze strategiche all’interno delle funzioni procurement.
In molte aziende, infatti, il ruolo del buyer è stato storicamente orientato alla gestione operativa del processo di acquisto; con l’introduzione degli Agenti AI, che automatizzano molte di queste attività, emerge con maggiore chiarezza la necessità di rafforzare competenze legate alla creazione di valore.
Le aree su cui investire maggiormente includono:
- strategic sourcing
- supplier relationship management
- gestione del rischio nella supply chain
- sviluppo di partnership di innovazione con i fornitori
- capacità di generare valore attraverso il procurement
Paradossalmente, proprio mentre la tecnologia automatizza le attività operative, diventa ancora più evidente il bisogno di sviluppare competenze manageriali e strategiche.
Il percorso di sviluppo professionale del procurement non può quindi limitarsi alla formazione tecnologica, ma deve prevedere un modello di crescita su due assi complementari.
Competenze digitali e AI
- comprensione dei sistemi intelligenti
- utilizzo di strumenti di analytics avanzati
- capacità di governare decisioni automatizzate
Competenze strategiche di procurement: man mano che l’intelligenza artificiale automatizza molte delle attività operative, il valore del buyer si sposta progressivamente verso ambiti più strategici; il buyer può quindi concentrarsi su attività ad alto valore come:
- sviluppo e gestione delle relazioni con fornitori chiave
- identificazione di opportunità di innovazione nella supply chain
- gestione dei rischi legati ai fornitori e alla continuità operativa
- definizione delle strategie di sourcing e di creazione di valore
Il buyer sarà quindi una figura, capace di combinare competenze tecnologiche e capacità strategiche, integrando l’intelligenza artificiale all’interno dei processi decisionali e orientando il procurement verso un ruolo sempre più centrale nella competitività delle organizzazioni.
Vediamo come sintetizzare i concetti espressi in un modello che evidenzia come il ruolo del Buyer si dovrà interfacciare con gli Agenti AI.
Gli Agenti AI non sostituiscono il buyer, ma ne ridefiniscono il ruolo: meno focalizzato sulle attività operative e sempre più orientato alla creazione di valore e alla gestione intelligente dei sistemi di procurement.
Solo combinando queste due dimensioni sarà possibile sviluppare il ruolo del buyer, capace di integrare intelligenza umana e artificiale all’interno dello stesso processo decisionale.
L’introduzione degli Agenti AI non comportano semplicemente l’automazione di alcune attività operative, ma determina una redistribuzione del lavoro all’interno del processo di procurement.
Gli agenti AI si concentrano principalmente su attività caratterizzate da:
- elevata intensità di dati
- processi ripetitivi
- regole decisionali codificabili
Le attività ibride rappresentano invece il vero punto di collaborazione tra uomo e macchina, dove l’intelligenza artificiale fornisce insight e simulazioni avanzate e il buyer contribuisce con capacità interpretativa e visione strategica.
Infine, rimane una dimensione di attività tipicamente umane, legate alla creazione di valore, alla gestione delle relazioni e alla definizione delle strategie.
In questo contesto il buyer evolve progressivamente verso tre nuovi ruoli chiave:
- Responsabile della gestione degli Agenti IA
- Strategic Buyer, focalizzato sulla creazione di valore nella supply chain
- Garante della qualità e dell’affidabilità delle analisi e decisioni prese dagli Agenti IA
Il modello di evoluzione del ruolo di buyer
Implicazioni per lo sviluppo delle competenze
Questa evoluzione rende ancora più evidente la necessità di sviluppare competenze su due fronti:
- Competenze digitali e AI: per comprendere e governare i sistemi agentici.
- Competenze strategiche di procurement: per generare valore nelle aree dove l’intelligenza artificiale non può sostituire il contributo umano.
Il buyer non sarà quindi definito solo dalla capacità di utilizzare nuove tecnologie, ma dalla capacità di integrare intelligenza artificiale e competenze strategiche all’interno dello stesso processo decisionale.
Nella tabella successiva vengono evidenziate per ogni fase del processo d’acquisto, le attività che dovranno essere governate dal Buyer, dall’Agentic AI o in collaborazione.
Tabella — Evoluzione delle attività nel procurement: Buyer e Agentic AI
| Fase del processo procurement | Attività gestite dagli Agent AI | Attività ibride (AI + Buyer) | Attività a valore gestite dal Buyer |
| Market intelligence e analisi del mercato | Monitoraggio continuo dei prezzi di mercato, analisi dei trend delle materie prime, raccolta dati da fonti pubbliche e database fornitori | Interpretazione dei trend e identificazione di opportunità di saving o rischio | Definizione delle strategie di sourcing e delle priorità di procurement |
| Supplier scouting e qualificazione | Analisi automatica di database fornitori, valutazione preliminare di indicatori finanziari e certificazioni | Validazione della shortlist proposta dall’AI e valutazione della compatibilità strategica dei fornitori | Costruzione di partnership con fornitori strategici e sviluppo di ecosistemi di innovazione |
| Sourcing e gestione delle RFx | Generazione automatica di eventi di sourcing, raccolta e normalizzazione delle offerte | Analisi comparativa delle offerte e simulazioni di scenari negoziali | Definizione della strategia di gara e delle leve negoziali |
| Valutazione delle offerte | Analisi automatizzata dei parametri economici, tecnici e contrattuali | Interpretazione dei risultati e valutazione dei trade-off | Decisione finale basata su fattori strategici, relazionali e di rischio |
| Negoziazione | Simulazione di scenari di prezzo e suggerimento di strategie negoziali | Supporto analitico durante la trattativa | Gestione della relazione con il fornitore e conduzione della negoziazione |
| Gestione contrattuale | Monitoraggio automatico delle scadenze contrattuali e verifica della compliance | Analisi delle performance contrattuali e identificazione di opportunità di miglioramento | Ridefinizione degli accordi strategici e gestione delle relazioni di lungo periodo |
| Supplier performance management | Raccolta e analisi automatica di KPI di performance dei fornitori | Interpretazione delle performance e identificazione di criticità | Sviluppo dei fornitori e gestione delle relazioni strategiche |
| Risk management di supply chain | Monitoraggio continuo di eventi geopolitici, logistici o finanziari che possono influenzare i fornitori | Valutazione dell’impatto dei rischi segnalati dall’AI | Definizione di strategie di resilienza e continuità della supply chain |
| Procurement strategy | Supporto analitico tramite simulazioni di scenari e benchmark di mercato | Analisi delle opzioni strategiche | Definizione della strategia di procurement e allineamento con gli obiettivi aziendali |
| Governance degli Agent AI | Esecuzione automatica delle attività definite | Monitoraggio delle decisioni prese dagli agenti | Definizione dei parametri, delle regole e dei livelli di autonomia dei sistemi AI |
Sintesi
Con l’introduzione degli Agentic AI il buyer non perde centralità, al contrario, diventa una figura ancora più strategica, capace di integrare intelligenza umana e artificiale nello stesso processo decisionale.
Questa evoluzione si sviluppa lungo due direttrici complementari. Da un lato, gli agenti AI stanno progressivamente automatizzando molte delle attività operative e analitiche del procurement, migliorando velocità, capacità di analisi e qualità delle decisioni. Dall’altro lato, emerge una nuova dimensione di responsabilità per i buyer: la gestione degli Agent AI, che richiede la definizione di obiettivi, regole decisionali e livelli di autonomia dei sistemi AI.
Il ruolo del buyer si espande quindi oltre la gestione del processo di acquisto. Diventa sempre più quello di un gestore di sistemi complessi, in cui fornitori, piattaforme digitali e agenti AI collaborano all’interno dello stesso processo decisionale.
Il percorso di crescita dei Buyer non può limitarsi all’acquisizione di competenze tecnologiche legate all’intelligenza artificiale e all’analisi dei dati. Se da un lato diventa indispensabile rafforzare AI literacy, data literacy e capacità di governare sistemi intelligenti, dall’altro emerge con maggiore evidenza la necessità di sviluppare competenze strategiche spesso ancora carenti nelle aziende: gestione delle relazioni con i fornitori, innovazione nella supply chain, gestione del rischio e creazione di valore.
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