Алекс Якубович, сооснователь и генеральный директор Levelpath – Серия 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, основанная на искусственном интеллекте, 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 масштабирования, 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, Стан 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 идеала, 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 Стан и я разработали нашу концепцию для Levelpath, мы поняли возможность создания платформы, построенной с искусственным интеллектом с нуля. Опыт закупок нужно было переизобрести так, чтобы он отдавал приоритет людям, использующим систему. Мы разработали Levelpath как платформу для закупок, основанную на искусственном интеллекте, ориентированную на поставщиков и сосредоточенную на процессе от принятия заявок до закупок. Наша цель – сделать закупки приятными, предоставив командам более быстрые и ранние способы работать вместе.

Многие инструменты для закупок все еще полагаются на устаревшие архитектуры. Как вы спроектировали Levelpath, чтобы она была основана на искусственном интеллекте 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 крайней 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 платформу для закупок, основанную на искусственном интеллекте. Начало с чистого листа в начале эры генеративного искусственного интеллекта означает, что каждый рабочий процесс и взаимодействие были спроектированы с возможностями, основанными на искусственном интеллекте. Этот интеллектуальный дизайн является преимуществом для наших пользователей, поскольку любое программное обеспечение для закупок, созданное до 2022 года, не было построено с нуля с учетом генеративного искусственного интеллекта.

Внедрение искусственного интеллекта в закупки – это основная 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 проверок 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 всю платформу Levelpath через наш движок рассуждений Hyperbridge, платформа может понимать намерения пользователей и уменьшить ручной труд. Это означает более быструю развертываемость, лучшую принятие во всей компании и более обоснованные решения, которые дают 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 возможность перейти от реактивного к стратегическому.

Непрямые расходы часто являются наиболее трудными для контроля. Как ваша платформа помогает компаниям получить более глубокую видимость, снизить утечки и ориентироваться в волатильности, связанной с тарифами?

Категории непрямых расходов часто фрагментированы по отделам и различным системам, что делает трудным видеть, как расходы увеличиваются 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, пока бюджеты уже затронуты.

Levelpath решает все это, выявляя категории поставщиков, подверженных риску, и помогая перераспределить непрямые расходы более стратегически. Искусственный интеллект, управляемые закупки, предоставляют лидерам единую, актуальную видимость непрямых расходов. Наша платформа будет флагировать ранние индикаторы роста затрат, такие как растущие затраты на материалы, аномалии контрактов или сдвиги цен, связанные с тарифами. Лидеры цепочки поставок могут затем реагировать немедленно, а не ждать недель для отчетов или узнавать о росте цен после того, как счет-фактура поступит.

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

Вы говорили о создании агентов искусственного интеллекта, которые действительно добавляют ценность для бизнес-покупателей. 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 важнее, чем техническая сложность. Ранние корпоративные агенты потерпели неудачу, потому что они действовали как чат-боты или приваренные автоматизации, а не как настоящие цифровые специалисты. Команды закупок нуждаются в агентах, которые ведут себя как информированные сотрудники, предоставляющие точные, контекстные 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, основанные на искусственном интеллекте, такие как Levelpath, обучают агентов直接 на фактических рабочих процессах и структуре данных компании, что позволяет им работать с контекстом, а не с предположениями.

Чтобы найти агентов, которые добавляют ценность, покупателям следует 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 единой базе данных и встроены в архитектуру, основанную на искусственном интеллекте, они открывают уровень операционной информации и гибкости, который помогает командам изменить то, как они ведут бизнес.

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 межфункциональные команды, позволяя любому человеку 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, заинтересованные стороны могут эффективно запрашивать, просматривать и сотрудничать в принятии заявок, закупках и контрактах. Это делает рабочие процессы утверждения безболезненными.

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

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

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

Например:

• GATX сократил цикл RFP с месяцев до минут и достиг 10-кратного увеличения емкости закупок на одного сотрудника закупок, что привело к экономии контрактов в размере 3,5 миллиона долларов. 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 закупок, управляя 80% адресуемых расходов, реализовав Levelpath в качестве первой системы закупок компании. Быстрая развертываемость, эффективное масштабирование и умные инструменты закупок Levelpath принесли немедленную ценность.
• PADNOS сэкономил 6 000 часов простоев флота с 76% более быстрыми циклами закупок и 5-кратным увеличением проектов закупок на одного сотрудника закупок, обеспечив прямые связи с поставщиками и снижая простои.
• Western Union достиг 60% сокращения времени рассмотрения соглашений с поставщиками и сэкономил недели во время ежегодных циклов аудита, получив полную видимость своей контрактной среды.

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

Давления цепочки поставок, такие как тарифы и инфляция, являются постоянной реальностью. Лидеры закупок 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 контрактные положения, связанные с ключевыми словами вокруг тарифов, Индекса 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 могли пересмотреть неблагоприятные условия, поймать предстоящие продления и выявить лучшие альтернативы. Эта возможность также повысила стратегическую ценность закупок, позволив команде быстро и легко выявить критическую контрактную информацию для руководства, позиционируя команду как проактивного бизнес-партнера, а не просто функции обработки.

Когда компании впервые принимают искусственный интеллект, управляемые закупки, какие культурные или операционные барьеры вы видите чаще всего, и как лидеры должны 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, приваренные к устаревшим решениям, сдерживают компании, разочаровывают сотрудников и не позволяют организациям видеть 5-кратную отдачу от инвестиций.

Лидеры часто будут преследовать решение, основанное на искусственном интеллекте, потому что они сосредоточены на функциях технологии, а не на бизнес-результатах, которые оно может доставить. Чтобы достичь реальной ценности от решений, основанных на искусственном интеллекте, управления закупками, организации нужно начинать с пилотных программ, которые решают конкретные болевые точки, выбирать проблемы, где искусственный интеллект создает немедленное влияние, и планировать масштабирование.

В целом организации нужно перестать инвестировать в ретрофитные решения, которые столкнутся с препятствиями и потребуют обходных путей, которые не существуют для платформ, основанных на искусственном интеллекте. Лидеры должны создать правильный фундамент, выбирая решения, основанные на искусственном интеллекте, которые избегают проблем интеграции и будут развиваться по мере продолжения трансформации операций закупок.

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

Я вижу, что экономика, основанная на агентах, перестраивает корпоративные закупки. В этом году агенты искусственного интеллекта перешли от потребительской тенденции к корпоративному нарушителю, и этот сдвиг будет продолжать экстраполироваться. Самые большие 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, основанная на искусственном интеллекте, позволяет организациям закупать, вести переговоры и заключать сделки с полной прозрачностью и мгновенностью. 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 действовать, перестраивая то, как выглядит корпоративная производительность изнутри.

Спасибо за отличный интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Levelpath.