报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 拉丁美洲在人工智能竞赛中落后，采购领域也不例外，但仍有时间赶上，需克服变革阻力、数据基础薄弱和关键基础设施差距等挑战 [2] - 巴西、墨西哥和阿根廷对人工智能表现出浓厚兴趣，需要匹配的战略，报告为采购团队提供了前进路线图 [3] - 人工智能正在重塑全球采购，但拉丁美洲进展缓慢，主要问题是缺乏准备，不过有进步迹象，选对方法可缩小差距 [5][6] 各部分总结 人工智能在拉丁美洲发展缓慢的原因 - 全球人工智能投资预计到2025年将接近2000亿美元，但拉丁美洲组织的投资预计不足计划全球投资的5%，凸显潜力与行动的脱节 [7] - 该地区潜力大，如墨西哥人工智能市场预计到2025年将达到4.5亿美元，若充分利用人工智能，未来十年知识服务领域可创造1000亿美元机会 [8] - 多数受访者处于人工智能采用的早期阶段，主要挑战是数据成熟度低和文化保守 [16][17] 人工智能取得进展的领域 - 零售和电子商务、农业、石油和天然气行业是早期采用者，证明选对重点和基础，人工智能可快速产生可衡量影响 [19] - 零售和电子商务行业利用人工智能进行更智能的预测和物流优化；农业部门使用人工智能驱动的精准工具提高生产力和可持续性；石油和天然气公司采用人工智能驱动的预测性维护和供应商优化工具降低风险 [19] 采购团队应用人工智能的起点 - 支付和发票管理方面，人工智能可加快发票处理，减少错误，改善供应商关系 [27] - 类别管理方面，人工智能分析支出数据，发现节省成本的机会，指导类别策略 [27] - 供应商管理方面，人工智能工具实时跟踪供应商绩效，标记风险，实现更主动、数据驱动的关系管理 [27] 推进人工智能应用的路线图 - 战略规划评估阶段，评估人工智能准备情况，定义挑战，建立业务案例，包括利益相关者研讨会、可行性研究和目标设定 [30] - 数据与基础设施设置阶段，清理和构建采购数据，建立可扩展的IT基础设施，涉及数据清理、ERP升级和云集成 [30] - 试点人工智能用例阶段，在支出分析和供应商风险等任务上测试人工智能，选择高影响用例，进行试点解决方案和跟踪关键绩效指标 [30] - 全面实施阶段，将人工智能集成到采购中，扩大试点规模，集成ERP，建立治理机制 [30] - 持续改进阶段，完善人工智能模型，采用新应用，更新模型，监控投资回报率，跟踪趋势 [30] 各国应用人工智能的建议 - 墨西哥应专注于石油和天然气领域的预测性维护和供应商优化 [34] - 巴西应利用人工智能进行电子商务的需求预测和库存管理 [38] - 阿根廷应通过人工智能工具增强农业供应链 [38] - 哥伦比亚应利用人工智能优化物流和运输 [38]