スマートキューブの調達およびサプライチェーンインテリジェンスのディレクターであるRitesh Kumarは、おすすめ オンラインカジノスロットの採用と職場にもたらす利益を採用するためのためらいを調べます。
過去6か月間、大規模な言語モデル（LLM）の展開は、さまざまな業界でより一般的になっています。金融サービスや電気通信からヘルスケアやメディアまで、LLMは、ビジネスオペレーションで複雑なクエリを処理できる新しい人工知能（おすすめ オンラインカジノスロット）ツールの開発と改善に使用されています。
より多くの企業が実現するにつれてビジネスにおける オンライン カジノ ゲーム管理者を変革する、生成おすすめ オンラインカジノスロットソリューションの需要は増加する可能性があります。
それにもかかわらず、業界全体の調達チームは、主流のプロセスでおすすめ オンラインカジノスロットを採用することをためらっています。これは、確立された調達ユースケースの欠如、高い運用コストとメンテナンスコスト、データの普及とアクセスに対するセキュリティとプライバシーの懸念、またはLLMSの文脈的理解の欠如に及ぶ懸念によるものであり、それはAIツールを戦略的決定に信頼できないようにすることができます
しかし、組織は生成おすすめ オンラインカジノスロットをますます採用しています。実際、2023年4月の作家の調査では、ほぼが5社に1つは5つ以上の生成おすすめ オンラインカジノスロットツールを使用しています- そしてそのおすすめ オンラインカジノスロットも、高度なデジタルソリューションに投資し始めています。
Arize おすすめ オンラインカジノスロット（機械学習観測可能性プラットフォームプロバイダー）による最近の米国調査も回答者の半数以上が、今後12か月でLLMアプリケーションを利用しようとしていました- それで、重要な機会は明らかです。
調達チームによるおすすめ オンラインカジノスロットの使用
調達関数での大規模な言語ツールの使用は、コンテンツの作成やマーケティングなど、他の分野では一般的ではありませんが、企業はチャットボットや仮想アシスタントなどの自然言語処理（NLP）ツールの使用を開始しています。これらは、プロセスを合理化し、コストを削減し、情報に基づいた決定を下すために、調達タスクを支援するためにLLMSによって駆動されます。
企業がLLMを使用して支援している1つの調達機能は、ベンダーの選択です。これらのモデルは、おすすめ オンラインカジノスロットがベンダー情報を分析し、どのベンダーが組織に最適かを決定するのに役立ちます。
これに加えて、調達の専門家はLLMツールを使用して、トレンドとパターンを特定するために支出データを分析できます。たとえば、GlaxoSmithKlineはを使用しましたIBMワトソンプラットフォームグローバル運用全体から調達データを分析する。
これにより、企業はサプライヤとのより良い取引を交渉し、調達プロセスを最適化する機会を特定し、大幅なコスト削減をもたらしました。
さらに、大規模な言語ツールは、調達の専門家がサプライヤーの関係をより効果的に管理するのに役立ちます。データを分析し、商品の品質、配送時間、顧客のニーズへの応答性など、サプライヤーのパフォーマンスに関する洞察を提供します。
たとえば、AmazonはNLPモデルを使用して、Amazonのおすすめ オンラインカジノスロットに警告する配送遅延や製品の欠陥など、顧客の苦情のパターンを特定します。チームはサプライヤーと行動を起こすことができます。
おすすめ オンラインカジノスロットによってますます調査されている複数の追加のユースケースがあります。たとえば、これらのツールは、シナリオモデリングを活用し、歴史的なトレーニングデータを活用することにより正確な需要予測を生成し、需要パターンまたは季節性に富んだトレーニングデータに供給することで在庫レベルを最適化することにより、サプライチェーンの合理化に使用されます。
さらなるユースケースには、調達の意思決定の改善を支援するための全体的なリスク評価の実行、およびこれらのツールを利用してより正確な支出分類と分析を利用して戦略的意思決定を推進することが含まれます。
組織のLLMツールの使用の背後にあるドライバー
組織の調達におけるLLMツールの使用の背後にある重要な要因の1つは、効率を改善することです。 おすすめ オンラインカジノスロットツールは、データ入力や分析などの手動タスクの自動化に役立ちます。
他の場所では、LLMツールは意思決定をサポートできます。 おすすめ オンラインカジノスロットを使用して大量のデータを分析することにより、調達の専門家は、調達の決定を知らせるのに役立つ市場動向、サプライヤーのパフォーマンス、その他の重要な要因に関する洞察を得ることができます。
さらに、おすすめ オンラインカジノスロットツールは、サプライヤーの詐欺、契約不遵守、サプライチェーンの混乱などの潜在的なリスクを特定し、調達の専門家がサプライヤーの関係を強化し、コスト削減を特定することに加えて、これらのリスクを緩和するための積極的な対策を講じることができるようになります。機会。
これに加えて、LLMは、より低い価格のサプライヤーの特定、より良い契約の交渉、廃棄物の削減など、コスト削減の機会を特定するのに役立ちます。
調達の専門家の間の懸念
現在、おすすめ オンラインカジノスロットの大規模な採用にはいくつかの障壁があります。これは、AIがまだ開発段階にあるためです。
おすすめ オンラインカジノスロットの採用に関して、調達チームが抱えている主要な現在の懸念の1つは、精度が必ずしも保証されていないということです。誤解を招く情報や偏った情報を生成したり、契約、交渉、またはその他の重要な文書で間違いを犯したりすることができます。
生成おすすめ オンラインカジノスロットモデルの出力は、ユーザーが提供するプロンプトに依存します。誤解を招くプロンプトは、不正確な結果を生み出す可能性があります。
さらに、調達の専門家は、おすすめ オンラインカジノスロットに関するセキュリティ上の懸念もあります。 AIシステムは、サイバー攻撃に対して脆弱である可能性があり、組織の機密調達データを違反のリスクに陥れる可能性があります。
ChatGPTのようなツールは、実際の企業プライバシーガバナンスフレームワークなしで構築されているため、企業がチャットボットでこれらのモデルを活用することは困難です。
さらに、一部の調達専門家は、LLMツールには人間が所有する文脈的理解と意思決定能力がないため、大規模な言語ツールを採用することをためらっています。
調達の専門家は、既存のサプライヤー関係、価格設定交渉、契約条件、または契約の交渉時に供給に影響を与えるその他の外力などの要因を考慮する必要があります。これらの要因には、人間の判断と専門知識が必要であり、おすすめ オンラインカジノスロットシステムで完全に複製することはできません。
たとえば、おすすめ オンラインカジノスロットシステムは、サプライヤーの信頼性を全体的に見下ろしながら、1つの領域で厳しい基準を満たさないサプライヤーを拒否する場合があります。
しかし、これは調達内のおすすめ オンラインカジノスロットの使用を思いとどまらせるべきではありません。代わりに、調達チームは、互いにAIおよびHuman Intelligence（HI）を使用することを検討する必要があります。
たとえば、買い手は専門家のチームを確立して、必要に応じて生成おすすめ オンラインカジノスロット出力を確認したり、生成おすすめ オンラインカジノスロットプロセスに介入したり、貴重な文脈的洞察と判断を追加したりできます。
おすすめ オンラインカジノスロットとHIの組み合わせ
請求書、契約管理、アカウントの支払可能なプロセスなどのトランザクション調達（P2P）関数に関しては、これらの活動が繰り返されるため、これらのアクティビティが繰り返されることが重要です。
しかし、カテゴリ戦略開発、ビジネス要件の収集、サプライヤー管理などのより戦略的なタスクの観点から、おすすめ オンラインカジノスロットは、それを交換するのではなく、人間の意思決定を支援および加速するために利用する必要があります。
おすすめ オンラインカジノスロットが正しく活用されている場合、調達スペシャリストは、自動化できず、何らかの形のHIと感情的知性を必要とするタスクに焦点を当てて、より多くの時間を費やすことができます。個人は、利害関係者やサプライヤーとの関係の育成に注意を向けることができ、これらの重要なつながりを開発することができます。
テクノロジーは人間に取って代わるものではありません。それは、私たちが仕事をより良くするためのより多くの時間を可能にすることを目的としています。このように、おすすめ オンラインカジノスロットに対する最適なアプローチは、組織の特定のコンテキストで、HIとのタンデムでその最良のユースケースを発見することです。その後、ビジネス目標を最大限に満たすためにペア間の適切なバランスを取ります。
