据 scmr.com 报道，Gartner 供应链实践副总裁分析师 Ryan Polk 在最新一期《Talking Supply Chain》播客中指出，人工智能正在暴露企业在采购流程中的系统性缺陷——许多企业试图用 AI 解决流程本身存在的问题，结果反而放大了效率低下和合规风险。
AI 落地受阻的根源：流程而非技术
Ryan Polk 在播客中表示，当前企业在采购领域部署 AI 时面临的最大障碍并非技术本身，而是过时的、碎片化的流程。他观察到，许多企业的采购流程仍依赖邮件、电子表格和分散的系统，这些流程在 AI 介入后反而暴露出更多问题。
“AI 就像一盏探照灯，照亮了企业流程中长期存在的裂缝。如果你的流程本身是混乱的，AI 不会修复它，只会让混乱以更快的速度、更大的规模显现出来。”
Polk 强调，Gartner 的调研显示，超过 60% 的企业在采购 AI 试点项目中遭遇了流程相关的阻碍，而非技术能力不足。他建议企业在投资 AI 之前，首先对现有采购流程进行系统性的梳理和重构。
采购流程的三大痛点
Polk 在访谈中总结了当前企业采购流程中最常见的三类问题，这些问题正在被 AI 放大：
- 数据分散：采购数据散落在 ERP、邮件、电子表格等多个系统中，AI 无法获取完整、干净的数据集，导致分析结果失真。
- 流程偏离：员工在实际操作中经常绕过既定采购流程，形成大量“线下操作”，这些非标准流程无法被 AI 有效监控和优化。
- 职责模糊：采购部门与业务部门之间的职责边界不清，导致 AI 生成的洞察无法有效落地执行。
Polk 指出，这些问题在传统环境下或许可以被“人肉”弥补，但在 AI 驱动的自动化环境中，任何流程缺陷都会被无限放大。
企业应如何应对：流程优先，技术其次
针对上述问题，Polk 给出了具体的行动建议。他主张企业采取“流程优先”的策略，在引入 AI 工具之前先完成流程的标准化和数字化改造。
“我们看到太多企业急于部署 AI 工具，却忽略了底层流程的梳理。这就像在破损的地基上盖高楼，最终必然倒塌。”Polk 表示，Gartner 建议企业在 2026 年之前，将采购流程标准化作为数字化转型的首要任务。
他进一步指出，企业应当从 3 个关键维度入手：一是建立统一的数据治理框架，确保 AI 能够访问完整、一致的数据；二是明确流程所有者和决策权限，避免 AI 洞察无人执行；三是建立持续改进机制，让流程能够随着 AI 能力的提升而迭代优化。
AI 采购的 ROI 困境与破局
Polk 在访谈中还谈到了 AI 采购项目的投资回报率（ROI）问题。他透露，Gartner 的调研数据显示，目前仅有不到 20% 的企业在 AI 采购项目中实现了预期的 ROI 目标。
“问题不在于 AI 本身，而在于企业用 AI 去自动化一个有缺陷的流程，结果就是更快地制造错误。”Polk 以合同管理为例说明：如果企业现有的合同数据本身不完整、不准确，AI 驱动的合同分析工具只会放大这些错误，而非解决它们。
他建议企业采用分阶段部署的策略，先从风险最低、流程最成熟的环节切入，逐步扩大 AI 的应用范围。Polk 强调，企业在评估 AI 采购项目时，不应仅关注成本节约，还应将合规风险降低、供应商绩效提升等指标纳入 ROI 计算。
2026 年采购 AI 趋势展望
在播客的最后，Polk 对 2026 年采购 AI 的发展趋势做出了预测。他认为，随着 AI 技术的成熟和流程重构的推进，采购领域的 AI 应用将迎来真正的爆发期。
“那些在 2024 年、2025 年率先完成流程重构的企业，将在 2026 年获得显著的竞争优势。而那些仍在观望的企业，可能会在竞争中掉队。”Polk 预测，到 2027 年，75% 的大型企业将把 AI 驱动的采购流程优化作为供应链战略的核心组成部分。
他最后提醒企业，AI 不是万能药，它只是放大镜——放大的是企业流程中已有的优势或缺陷。采购领导者应当把 AI 视为推动流程变革的催化剂，而非替代流程思考的捷径。
来源：scmr.com
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
