核心观点与挑战
中市场公司普遍面临采购流程不成熟、效率低下和缺乏透明度的问题，尤其在当前充满不确定性的商业环境中，关税变化、地缘政治紧张和贸易限制等因素加剧了供应链风险。许多公司缺乏明确的采购政策和系统，导致资源浪费、成本高昂和供应中断风险增加。中市场公司通常采用分散的采购策略，缺乏统一的管理和协调，进一步加剧了这些问题。
Agentic AI 的解决方案
GEP 提出的 Agentic AI 技术为中市场公司提供了加速采购流程成熟和标准化的解决方案。与传统的 AI 不同，Agentic AI 能够自主行动、基于预定义规则做决策，并协调多个系统中的复杂工作流程。Agentic AI 并非简单的语言模型（如 ChatGPT），而是结合了推理、协调和执行能力，能够支持复杂的采购决策，如谈判和供应商管理。
数据基础与关键应用
Agentic AI 的有效性依赖于全面、干净的数据，包括历史支出模式、供应商绩效指标（如准时交付和产品质量）、合同条款和定价数据。通过整合和清理这些数据，Agentic AI 可以解决多个采购挑战，包括：
- 品类管理：AI 代理可以开发各类别的支出策略，监控市场信号并推荐调整。
- 支出可见性与分析：AI 代理可以识别超出合同约定的支出，并建议供应商整合以利用规模效应。
- 政策执行：AI 代理可以自动执行采购政策，并解答员工疑问。
- 供应商入职：AI 代理可以简化新供应商的入职流程，从信息收集到验证检查。
- 供应商风险管理：AI 代理可以持续监控潜在供应商风险，并提出替代方案。
Total Agentic Orchestration (TAO) 方法
GEP 的 TAO 平台通过嵌入编排层直接集成到采购工作流程中，使 AI 代理能够在不同系统中工作。TAO 平台通过“感知、思考、执行”三个步骤优化采购流程：
- 感知：AI 代理快速收集关税变化等市场影响数据，识别受影响的供应商和具体风险。
- 思考：评估新供应商的订单处理能力、潜在风险以及对定价和交付的影响。
- 执行：自主管理供应商选择、谈判和支付信息更新。
人力资源与技能发展
Agentic AI 并非取代人类，而是通过自动化分析和数据收集，使采购专业人员能够专注于战略制定和复杂决策。关键在于培养新的技能，如目标设定、方向指导和指令排序，以有效利用 Agentic AI。
实施建议
中市场公司应从高影响力的工作流程开始实施 Agentic AI，例如支出分析，以快速获得成效并建立信任。逐步推进可以帮助团队适应新技术并发展相关技能。
结论
Agentic AI 通过提高采购流程的成熟度、效率和灵活性，帮助中市场公司应对市场变化并获取竞争优势。通过整合数据和优化工作流程，Agentic AI 使采购团队能够更快速地响应市场变化，实现可持续增长。
