Het BPC Barcelona 2024 evenment van APMP viel niet alleen op door de vele interessante gesprekken en sprekers, maar ook door de buitengewone locatie in de bruisende stad Barcelona - een plaats die bekend staat om zijn innovatieve geest en architectonische wonderen. Dit jaar was AI onmiskenbaar de ster van de show, wat een ingrijpende verschuiving in het landschap van bid- en tenderprocessen betekende. Nog maar twee jaar geleden waren de discussies over AI in ons vakgebied schaars en werd er nauwelijks over gesproken. Maar nu staan we aan de vooravond van een transformatief tijdperk. Organisaties staan nu op het punt om AI-technologieën op grote schaal in te zetten om de efficiëntie, snelheid en kwaliteit van hun bied- en aanbestedingsactiviteiten te revolutioneren.
Het is een boeiende periode om deel uit te maken van deze industrie, vooral vanuit het perspectief van een softwareleverancier, nu we de overgang van AI zien van geen optie of een aanvullend hulpmiddel naar de hoeksteen van de strategische planning voor bid- en tenderteams. Deze belangrijke verschuiving voltrekt zich voor onze ogen. Brainial, opgericht in 2019, pleitte aanvankelijk voor de integratie van AI in bid- en tenderprocessen. In die begindagen stuitte het concept op weerstand; veel teams stonden sceptisch tegenover de integratie van AI in hun workflows.
Tijdens het evenement was een aanzienlijk deel van de discussies gewijd aan de huidige mogelijkheden en het potentieel van AI voor het verbeteren van de efficiëntie en effectiviteit van bid- en tenderteams. Ik had met name het voorrecht om een sessie met de titel "Bidding into the Future: The Evolution of Tender Management with AI", samen met mijn gewaardeerde collega's Thomas Moritzer, CP APMP Fellow, en Wouter van Tienhoven, CP APMP. Op basis van onze gezamenlijke expertise vanuit de EMEA AI Advisory Group APMP, ging onze presentatie in op de transformerende rol van AI bij het vormgeven van de toekomst van tendermanagement. We wilden een toekomstgericht perspectief bieden en onderzochten hoe de impact van AI het landschap van tendermanagement zou kunnen herdefiniëren, waardoor processen gestroomlijnder, strategischer en succesvoller worden in de concurrerende markt.
Onze sessie was gebaseerd op het artikel dat we publiceerde op winningthebusiness.com. Het artikel is hieronder te lezen:
De toekomst van tendermanagement vormgeven met AI
Het afgelopen jaar heeft de opkomst van Large Language Models (LLM's) zoals ChatGPT talloze krantenkoppen gehaald en een grote invloed gehad op hoe we tegen AI aankijken en ermee werken.
In een gestaag tempo vinden mensen nieuwe manieren om deze LLM's toe te passen op zakelijke problemen, waardoor de efficiëntie en prestaties verbeteren. LLM's worden gebruikt voor het extraheren van informatie, samenvatten, brainstormen en nog veel meer. Maar dit is nog maar het begin.
De huidige manier van interactie met een LLM is vaak via dialoog, waarbij we verwachten dat een enkele AI in één keer een correct antwoord geeft op een prompt. Dit heeft opmerkelijke resultaten opgeleverd voor basistaken en heeft veel mogelijkheden geopend. Maar het heeft ook veel nadelen: de AI is niet in staat om complexere taken uit te voeren, kan niet redeneren en heeft geen toegang tot externe gegevensbronnen.
AI in aanbestedingsmanagement vandaag
Op het gebied van tendermanagement zorgt AI al voor een revolutie in de manier waarop tenderteams werken. Traditionele aanbestedingsprocessen zijn vaak complex en tijdrovend en omvatten de analyse van uitgebreide documentatie, het afstemmen van vereisten en hulp bij het schrijven. De integratie van AI in deze processen stroomlijnt echter de activiteiten en verhoogt de efficiëntie.
De huidige AI-toepassingen in aanbestedingsmanagement richten zich voornamelijk op het automatiseren van routinetaken en aanbestedingsanalyses. AI-algoritmen kunnen bijvoorbeeld snel grote hoeveelheden aanbestedingsdocumenten doorzoeken om belangrijke informatie extraheren, eisen identificeren en zelfs suggesties te doen op basis van historische gegevens. Bovendien worden AI-tools ingezet voor risicobeoordeling, waarbij de kans dat een aanbesteding wordt gewonnen wordt voorspeld op basis van verschillende parameters zoals prestaties in het verleden, concurrentieanalyse en markttrends.
Deze AI-gestuurde aanpak bespaart aanbestedingsteams niet alleen veel tijd, maar biedt ook diepere inzichten en maakt betere strategische beslissingen mogelijk. Bovendien betekent het vermogen van AI om voortdurend te leren en zich aan te passen dat deze systemen na verloop van tijd efficiënter en nauwkeuriger worden, waardoor het aanbestedingsproces voortdurend wordt verbeterd.
Doordat AI gegevensintensieve en repetitieve taken afhandelt, kunnen teamleden zich richten op de meer creatieve en strategische aspecten van aanbestedingsmanagement, zoals het opbouwen van relaties met klanten en het bedenken van oplossingen op maat.
De synergie tussen AI en menselijke expertise in aanbestedingsteams stelt een nieuwe norm voor efficiëntie en effectiviteit in het aanbestedingsproces en maakt de weg vrij voor een dynamischere en concurrerendere toekomst op dit gebied.
Autonome Agents
In het afgelopen jaar zijn innovatieve benaderingen ontwikkeld om de tekortkomingen van AI te verhelpen, met name het gebrek aan toegang tot externe gegevensbronnen en het onvermogen om complexe taken uit te voeren en te redeneren.
We bewegen ons in de richting van 'autonome agenten', een concept waarbij een LLM (agent) reageert op een vraag in een meerstappenproces. De 'agent' voert een intern gesprek, waarin hij/zij autonoom zijn/haar acties plant, hulpmiddelen gebruikt en informatie verzamelt om uiteindelijk een antwoord te formuleren. Dit lijkt veel op de interne dialoog die we in ons hoofd hebben, en opent verdere mogelijkheden zoals interactie met externe gegevensbronnen, zoals het web, en het oplossen van complexere taken.
Dit betekent dat we complexere vragen kunnen stellen, zoals 'zoek in dit document naar informatie over dit onderwerp', en kan veel tijd besparen voor aanbestedingsteams.
Collaborative AI
De nieuwste trend voor het verbeteren van AI-prestaties is samenwerking. Historici zijn het er al lang over eens dat ons vermogen om effectief samen te werken in groepen een van de dingen is die de mens een evolutionair voordeel heeft gegeven en ons tot de huidige staat van onze samenleving heeft gebracht.
Bij complexere taken, zoals het aanbestedingsproces, moeten we vaak samenwerken met collega's om de specialisatie en kennis van elk teamlid te benutten. Hoe kunnen we dan verwachten dat één AI-tool in zijn eentje geweldige resultaten boekt?
De AI-wereld evolueert in de richting van multi-agent samenwerking - een paradigma waarbij meerdere AI-agenten met elkaar communiceren om een taak op te lossen. Elk van deze agents is doordrenkt met domeinkennis, rolspecifieke tools en werkprocedures. Ze plannen, delegeren onderling, beoordelen elkaar en werken naar een gemeenschappelijk doel toe. Hierdoor kan de AI nog complexere taken oplossen en meer bedrijfswaarde toevoegen.
Door gebruik te maken van multi-agent AI-samenwerking worden de tenderkosten drastisch verlaagd en kan er vaker worden geboden - het is het AI-equivalent van een hele afdeling die voor je werkt in plaats van slechts één persoon.
Samenwerking tussen mens en AI
Wanneer we met collega's samenwerken aan complexere taken, delegeren we meestal niet gewoon en verwachten we een resultaat, maar communiceren we, valideren we en stellen we vragen. Complexere taken vereisen meer context, nuance en communicatie.
Als we dit doortrekken naar de manier waarop we met AI werken, moeten we iets veranderen aan de manier waarop we ermee omgaan. We kunnen niet verwachten dat we gewoon een vraag stellen en dat de AI met precies het juiste antwoord komt. We moeten het benaderen als een samenwerking, waarbij we samen naar een gewenst resultaat toewerken en zowel de mens als de AI gebruiken voor hun sterke punten.
Als een set van samenwerkende, gespecialiseerde AI-tools als een team werkt, kan de AI taken uitvoeren die over het algemeen als moeilijker worden beschouwd voor een enkele AI. Het zal in staat zijn om antwoorden van hoge kwaliteit te schrijven omdat het in staat is om een team van AI-tools in te zetten die de rollen van aanbestedingsmanager, EMVI-schrijver, eisenanalist, criticus en domeinspecialist vervullen.
Als ze toegang krijgen tot de juiste informatie, zijn ze in staat om zelfstandig acties te ondernemen die een heel tenderteam normaal gesproken zou uitvoeren op een deel van de respons - brainstormen over oplossingen en het analyseren van vereisten, evenals het opstellen, evalueren en verfijnen van de voorstellen.
De toekomst
Stel je een samenwerkingsomgeving voor waarin menselijke teams en AI-agenten samenwerken om offertes te analyseren, strategieën te bepalen en erop te reageren. Een dergelijke samenwerking zou kunnen inhouden dat AI-agenten datagestuurde inzichten en analyses leveren, terwijl menselijke experts bijdragen met contextueel begrip, creativiteit en strategisch overzicht.
Deze synergie verbetert niet alleen de kwaliteit en strategische diepgang van offertes, maar vermindert ook aanzienlijk de tijd en kosten die nodig zijn om ze voor te bereiden, wat een concurrentievoordeel oplevert in het aanbestedingsproces.
