Алекс Якубович, сооснователь и генеральный директор Levelpath – Интервью

Алекс Якубович, сооснователь и генеральный директор Levelpath, – опытный технологический предприниматель, который провел свою карьеру, создавая и масштабируя программное обеспечение для закупок и операций. До запуска Levelpath в 2022 году он занимал должность генерального менеджера по расходам в Workday после приобретения Scout RFP, где он был вице-президентом и ранее генеральным директором после сооснования и роста компании в ведущую платформу для закупок. Ранее он работал в ONOSYS и LivingSocial, что еще больше укрепило его опыт в области корпоративных операций, разработки продукта и цифровой трансформации.

Levelpath – это платформа для закупок, работающая на основе искусственного интеллекта, предназначенная для упрощения и модернизации того, как предприятия управляют закупками, контрактами, поставщиками и расходами. Ее система объединяет рабочие процессы, которые традиционно находятся в нескольких несвязанных инструментах, используя автоматизацию и интеллектуальную обработку данных для устранения трения, улучшения видимости и ускорения принятия решений. Разработанная для удобства использования и масштабируемости, Levelpath позволяет организациям оптимизировать процессы закупок, снизить риски и работать с большей эффективностью на протяжении всего цикла закупок.

После того, как вы возглавляли расходы в Workday и ранее масштабировали Scout RFP в одну из наиболее признанных платформ для закупок, какие опыт или болевые точки из тех лет в конечном итоге заставили вас создать Levelpath как систему закупок, основанную на искусственном интеллекте?

Мой сооснователь, Стэн Гарбер, и я построили Scout RFP, чтобы помочь организациям упростить закупки. Когда мы были на этом пути, мы увидели, как разрозненные процессы закупок вызывали разочарование, головные боли и задержки, начиная с самого начала. После того, как Scout RFP была приобретена Workday, мы продолжали слышать одну и ту же историю. Закупки были далеки от того, чтобы быть приятными, и обычные пользователи не могли преодолеть трудности, связанные с сложными и фрагментированными процессами.

Мы стали свидетелями того, насколько сложными могут быть покупки в большой компании, и мы увидели большую возможность. Эти организации, вероятно, имеют предпочтительных поставщиков для всего, от профессиональных услуг до корпоративных сувениров. Однако вероятность того, что каждый потенциальный пользователь в компании знает информацию о поставщике, низка, поскольку существует много изолированных знаний и сложностей. Мы решили сделать закупки приятными.

Когда Стэн и я разработали нашу концепцию для Levelpath, мы поняли возможность создания платформы, построенной на основе искусственного интеллекта с нуля. Опыт закупок нуждался в том, чтобы быть переизобретенным таким образом, чтобы отдавать приоритет людям, использующим систему. Мы разработали Levelpath как платформу для закупок, ориентированную на поставщиков и сосредоточенную на закупках. Наша цель – обеспечить приятные закупки, предоставляя командам более быстрые и ранние способы работать вместе.

Многие инструменты для закупок все еще полагаются на устаревшие архитектуры. Как вы спроектировали Levelpath, чтобы он был ориентирован на искусственный интеллект с первого дня, и какие практические преимущества это дает вашим пользователям?

Устаревшие инструменты не могут мостить разрыв между тем, что сейчас нужно бизнесу, и тем, что устаревшие инструменты могут фактически предоставить. Как и большинство бизнес-процессов, закупки претерпели значительные изменения за последние два десятилетия. Только логично, что технологии, поддерживающие функции закупок, также нуждаются в экстремальной трансформации, особенно с учетом достижений в области генеративного искусственного интеллекта, которые у нас есть прямо сейчас.

Вместо того, чтобы пытаться встроить генеративный искусственный интеллект и настраиваемые большие языковые модели в устаревшие программные системы, мы построили Levelpath как真正 ориентированное на искусственный интеллект решение для закупок. Начиная с чистого листа в начале эры генеративного искусственного интеллекта, каждый рабочий процесс и взаимодействие были разработаны с учетом возможностей, ориентированных на искусственный интеллект. Этот интеллектуальный дизайн является преимуществом для наших пользователей, поскольку любое решение для закупок, созданное до 2022 года, не было построено с нуля с учетом генеративного искусственного интеллекта.

Внедрение искусственного интеллекта в закупки – это значимая тема сейчас. Как Levelpath использует искусственный интеллект для автоматизации сложных процессов закупок, управления поставщиками и контрактами?

Агенты Levelpath автоматизируют повторяющиеся задачи, такие как создание вопросников для событий закупок, сбор информации о поставщиках и проведение обзоров рисков, чтобы освободить команды для сосредоточения на стратегии. Агенты приносят контекстную информацию в рабочие процессы и помогают командам выявить риски и обеспечить соблюдение контрактов.

Поскольку интеллект встроен во все Levelpath через наш движок Hyperbridge, платформа может понимать намерения пользователей и уменьшить ручной труд. Это означает более быструю реализацию, лучшую адопцию по всему бизнесу и более обоснованные решения, которые обеспечивают лучшие бизнес-результаты. Все данные о поставщиках, контрактах и закупках также живут в единой модели, что означает, что агенты могут действовать на протяжении всего цикла закупок. Упрощение этих утомительных и трудоемких ручных процессов дает закупкам шанс перейти от реактивного к стратегическому.

Непрямые расходы часто являются наиболее трудной категорией для контроля. Как ваша платформа помогает компаниям получить более глубокую видимость, снизить утечки и ориентироваться в тарифной волатильности?

Категории непрямых расходов часто фрагментированы по отделам и различным системам, что делает трудным видеть затраты в режиме реального времени. Компании, которые полагаются на ручные таблицы, статические отчеты или несвязанные системы, не могут идти в ногу со сдвигами, а влияние тарифов часто скрыто в документах, к которым лидеры не имеют доступа или не видят до тех пор, пока бюджеты не будут уже затронуты.

Levelpath решает все это, выявляя категории поставщиков, подверженных риску, и помогая перераспределить непрямые расходы более стратегически. Ориентированные на искусственный интеллект закупки предоставляют лидерам единую, актуальную видимость непрямых расходов. Наша платформа будет флагировать ранние индикаторы скачков затрат, таких как растущие затраты на материалы, аномалии контрактов или тарифные сдвиги цен. Лидеры цепочки поставок могут затем реагировать немедленно, а не ждать недель за отчетами или узнавать о повышении цен после того, как счет-фактура уже повлиял на бюджет.

Кроме того, с помощью агентов Levelpath лидеры могут задавать вопросы в естественном языке о своих соглашениях и получать ответы на уровне пунктов контракта в течение нескольких секунд. Это позволяет всем командам глубже изучить свои контракты на предмет потенциальных изменений в условиях волатильности и реагировать превентивно.

Вы говорили о создании агентов, которые действительно добавляют ценность для покупателей B2B. Что на самом деле означает “полезный” в контексте закупок, и что отличает эффективных агентов от поверхностных?

Когда речь идет об агентах искусственного интеллекта в закупках, практическая интеграция имеет больше значения, чем техническая изощренность. Ранние корпоративные агенты потерпели неудачу, потому что они действовали как чат-боты или автоматизации, прикрепленные к системе, вместо того, чтобы быть настоящими цифровыми специалистами. Команды по закупкам нуждаются в агентах, которые ведут себя как информированные сотрудники, предоставляющие точные, контекстно-зависимые и достоверные выводы.

Полезный агент начинается с правильного фундамента. Если основные данные о поставщиках, контрактах и закупках не объединены и правильно обучены в модель, агент не может рассуждать или действовать надежно. Поэтому платформы, ориентированные на искусственный интеллект, такие как Levelpath, обучают агентов напрямую на фактических рабочих процессах и структуре данных компании, что позволяет им работать с контекстом вместо предположений.

Чтобы найти агентов, которые добавляют ценность, покупатели должны задать вопрос: “Решает ли этот агент реальную проблему?” Агенты с высоким влиянием связаны напрямую с бизнес-целями, будь то ускорение циклов закупок, укрепление отношений с поставщиками или снижение затрат и рисков. Когда агенты обучены на объединенном наборе данных и встроены в архитектуру, ориентированную на искусственный интеллект, они открывают уровень операционной информации и гибкости, который помогает командам изменить способ ведения бизнеса.

Закупки затрагивают финансы, юридические вопросы, риски и поставщиков. Как Levelpath объединяет этих заинтересованных сторон, чтобы рабочие процессы, данные и коммуникация протекали более естественно?

Levelpath объединяет команды из разных функций, позволяя любому в организации участвовать в стандартизированных рабочих процессах. Централизация данных о закупках делает сотрудничество и видимость намного проще для отчетности и отслеживания. В интерфейсе, управляемом агентами и дружественном для пользователя, заинтересованные стороны могут эффективно запрашивать, просматривать и сотрудничать в закупках, контрактах и других процессах. Это делает рабочие процессы утверждения безболезненными.

Levelpath также улучшает глобальное сотрудничество, удаляя языковые барьеры. Поставщики могут писать на своем родном языке, а исполнительные директора будут получать сводки на своем языке.

Можете ли вы поделиться конкретным примером того, как Levelpath изменил повседневную жизнь команды по закупкам – будь то через скорость, снижение затрат или улучшение сотрудничества с поставщиками?

Levelpath поставил цель сделать процесс закупок действительно приятным, и мы достигаем этого, создавая интуитивно понятные и надежные рабочие процессы для команд по закупкам с более быстрой инновацией и масштабируемой автоматизацией. В результате наши клиенты сэкономили время и деньги на традиционно ручных процессах.

Например:

• GATX сократил время цикла RFP с месяцев до минут и достиг 10-кратного увеличения емкости закупок на одного сотрудника, в результате чего сэкономил 3,5 миллиона долларов на контрактах. GATX применил агентов Levelpath для централизации документов, замены устаревших рабочих процессов и получения более быстрых результатов.
• Acrisure достиг 10-кратного увеличения емкости закупок на одного сотрудника, управляя 80% адресуемых расходов путем реализации Levelpath в качестве первой системы закупок. Быстрая реализация, эффективное масштабирование и умные инструменты закупок Levelpath принесли немедленную ценность.
• PADNOS сэкономил 6 000 часов простоя флота, увеличив циклы закупок на 76% и увеличив количество проектов закупок на одного сотрудника в 5 раз, обеспечив прямые связи с поставщиками и снижая простои.
• Western Union достиг 60% сокращения времени рассмотрения соглашений о поставке и сэкономил недели во время годовых аудиторских циклов, получив полную видимость своей контрактной ландшафта.

Глобальные цепочки поставок продолжают сталкиваться с непредсказуемыми давлениями. Как искусственный интеллект помогает организациям раньше чувствовать риски и реагировать более стратегически?

Давления, такие как тарифы и инфляция, являются постоянной реальностью. Лидеры по закупкам нуждаются в инструментах, которые помогают им планировать, а не просто реагировать на непредсказуемые давления. Возможности искусственного интеллекта, такие как Оптическое распознавание символов и интеллектуальный поиск Levelpath, помогают выявить пункты контракта, связанные с ключевыми словами вокруг тарифов, Индекс потребительских цен и инфляции. С этой прозрачностью организации могут определить риски до того, как они вызовут бюджетные проблемы.

Используя наше решение, клиент в сфере здравоохранения проанализировал 30 000 документов за несколько минут, работу, которая заняла бы более 3 350 часов вручную. Выявив контрактные риски, которые ранее были скрыты, их команды смогли пересмотреть невыгодные условия, поймать предстоящие продления и выявить лучшие альтернативы. Эта возможность также повысила стратегическую ценность закупок, позволив командам быстро и легко предоставлять критически важную контрактную информацию для руководства, позиционируя команду как активного бизнес-партнера, а не просто функцию обработки. Эта проактивная стратегия устраняет дорогостоящие сюрпризы и защищает финансовые результаты.

Когда компании впервые принимают закупки, основанные на искусственном интеллекте, какие культурные или операционные барьеры вы видите чаще всего, и как лидерам следует ориентироваться в них?

Искусственный интеллект имеет силу революционизировать бизнес, что очевидно, когда почти 80% организаций используют искусственный интеллект хотя бы в одной бизнес-функции. Однако реальность заключается в том, что только 1% успешно масштабируют эти инициативы за пределами пилотной программы. Внутренние применения искусственного интеллекта, прикрепленные к устаревшим решениям, сдерживают компании, разочаровывают сотрудников и не позволяют организациям видеть 5-кратный возврат на инвестиции.

Лидеры часто преследуют решение, основанное на искусственном интеллекте, потому что они сосредоточены на функциях технологии, а не на бизнес-результатах, которые оно может обеспечить. Чтобы достичь фактической ценности от решений, основанных на искусственном интеллекте для закупок, организации должны начинать с пилотных программ, которые решают конкретные болевые точки, выбирать проблемы, где искусственный интеллект создает немедленный эффект, и планировать масштабируемость.

В целом, организации должны перестать инвестировать в ретрофитные решения, которые столкнутся с препятствиями и потребуют обходных путей, которые не существуют для платформ, ориентированных на искусственный интеллект. Лидерам необходимо создать правильный фундамент, выбирая решения, ориентированные на искусственный интеллект, которые избегают проблем интеграции и будут развиваться по мере продолжения трансформации операций по закупкам.

Когда искусственный интеллект продолжает развиваться, куда вы видите технологию закупок, направленную в течение следующих трех-пяти лет, и как Levelpath позиционирует себя для этого будущего? 

Я вижу, что экономика, возглавляемая агентами, изменит закупки в корпоративном секторе. В этом году агенты искусственного интеллекта сделали скачок от потребительской тенденции к корпоративному нарушителю, и этот сдвиг будет продолжать экстраполироваться. Самые значительные трансформации, основанные на искусственном интеллекте, происходят в том, как ведется бизнес, и это распространяется на закупки в частности. Корпорация больше не нуждается в избытке покупателей, чтобы ориентироваться в фрагментированных устаревших системах.

Платформа Levelpath, ориентированная на искусственный интеллект, позволяет организациям закупать, вести переговоры и заключать сделки с полной прозрачностью и немедленностью. Агенты искусственного интеллекта уже оценивают поставщиков, выявляют риски и ускоряют сделки с темпом, который переопределяет современный бизнес. В будущем агенты искусственного интеллекта перестанут помогать и начнут работать, меняя то, как выглядит корпоративная производительность изнутри.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Levelpath.