Come Asana AI Studio semplifica gli acquisti su Asana

Nel complesso mondo degli acquisti aziendali, il successo non dipende solo dal comprare e vendere. 

Si tratta di navigazione strategica, bilanciando le relazioni con i fornitori, la gestione finanziaria e il rischio organizzativo. Per il team di approvvigionamento di Asana, questa complessità è particolarmente marcata.

"I nostri accordi più complessi possono coinvolgere fino a sette team interfunzionali, con innumerevoli passaggi di consegne", spiega Jennifer Liu, Procurement Operations Lead di Asana.

Questa complessità è anche ciò che rende l’approvvigionamento un candidato privilegiato per l’innovazione dell’IA. Un sondaggio del 2025 di Icertis rivela che il 90% dei responsabili senior dell’approvvigionamento sta già adottando o esplorando l’IA per promuovere l’efficienza.

Riconoscendo l’opportunità, il team di approvvigionamento di Asana ha adottato un approccio strategico all’integrazione dell’IA utilizzando AI Studio, il nostro generatore no-code. Si è concentrato su tre sfide chiave:

• Classificare in modo efficiente le attività ad alto volume

• Aiutare gli stakeholder a trovare rapidamente informazioni pertinenti

• Scoprire approfondimenti dai contratti storici e dai registri decisionali

Fondamentalmente, il team non ha cercato una trasformazione totale. Si è invece concentrato sul miglioramento dei flussi di lavoro esistenti e sull’eliminazione dei punti di attrito, un approccio che ha migliorato sia il consenso degli stakeholder che la conformità al controllo degli acquisti.

Questa è un’opportunità per semplificare la vita di molte persone.”

Ecco uno sguardo più da vicino a ciascuna sfida e alle soluzioni basate sull’IA.

Sfida n. 1: smistamento di un elevato volume di attività 

La prima e più semplice opportunità per il team è stata quella di utilizzare Asana AI Studio per automatizzare l’assegnazione delle attività ai rappresentanti appropriati. 

“Nell’anno fiscale 2025, ci sono state 1.137 richieste nel nostro progetto di acquisto, ognuna delle quali consisteva in tre attività separate che richiedevano l’assegnazione a rappresentanti interfunzionali. Ciò equivale a circa 300 assegnazioni al mese.” 

Analizzando le informazioni sulla regione e sul reparto dal modulo di ricezione, l’IA ora indirizza automaticamente le attività ai membri del team corretti nei reparti acquisti, finanziario e legale. 

Ciò avviene prima di qualsiasi intervento manuale, garantendo tempi di elaborazione più rapidi e riducendo i costi amministrativi.

Sfida n. 2: trovare informazioni pertinenti in modo efficiente

I revisori finanziari e di bilancio dell’organizzazione devono esaminare lunghe descrizioni delle attività di Asana contenenti informazioni vitali per più team. C’è molto da elaborare.

“Poiché ci sono molti team interfunzionali coinvolti, ci sono molte domande nel modulo di ricezione”, afferma Liu. Ora, con l’integrazione dell’IA, i team come quello di pianificazione e analisi finanziaria ottengono riepiloghi che includono solo le informazioni di cui hanno bisogno dal punto di vista del budget.

Il risultato? Invece di esaminare dati irrilevanti, i partner interfunzionali possono ora estrarre rapidamente le informazioni di cui hanno bisogno, grazie ad AI Studio.

Sfida n. 3: analizzare le decisioni storiche che potrebbero influire sul lavoro attuale

Il flusso di lavoro più innovativo del team utilizza l’IA e l’API di Asana per cercare attività storiche pertinenti tra titoli, descrizioni e commenti, anche quando i nomi dei fornitori appaiono in formati diversi. Ad esempio, può identificare il contenuto relativo a "Acme Corporation", indipendentemente dal fatto che sia scritto come "Acme", "Acme Corp." o "Acme.com, Inc.". 

Ecco come funziona:

La funzionalità “azioni script” nel generatore di regole nativo di Asana ha la capacità di chiamare l’API Asana utilizzando JavaScript. Utilizzando una combinazione di regole dell’IA e azioni di script, il team di approvvigionamento implementa quattro regole che funzionano in sequenza per cercare attività storiche pertinenti.

• Passaggio 1: l’IA genera i termini di ricerca suggeriti.

• Passaggio 2: le azioni script richiamano l’API Asana per cercare corrispondenze esatte con questi termini di ricerca tra nomi, descrizioni e commenti delle attività in un determinato progetto. L’azione script organizza anche i nomi e le descrizioni delle attività corrispondenti in un unico commento.

• Fase 3: l’IA esamina il commento per confermare che le corrispondenze non siano falsi positivi e commenta un brief riepilogativo solo delle attività che sembrano essere acquisti dallo stesso fornitore.

• Passaggio 4: le azioni dello script copiano questo riepilogo dell’IA nell’attività originale (i passaggi 1–3 si verificano in un’attività di riferimento separata).

Il lavoro intelligente continua, fornendo un riepilogo chiaro con link alle attività storiche pertinenti. 

Questo flusso di lavoro è particolarmente utile per i revisori legali, in quanto riduce il tempo impiegato a cercare nei database dei contratti. Questo da solo probabilmente farà risparmiare 5–10 minuti per attività. Se moltiplicato per 1.000 attività all’anno, si risparmiano circa 125 ore di lavoro di un avvocato.

“In questo modo è molto più facile e veloce rintracciare le ultime versioni dei documenti”, afferma Bianca Lopez, Commercial Counsel, Procurement presso Asana. “Ci rende più coerenti con questi controlli a ritroso”.

Impatto e vantaggi

AI Studio sta già avendo un impatto significativo per il team di approvvigionamento di Asana:

• Maggiore efficienza. Automatizzando i passaggi manuali nel flusso di lavoro, i membri del team possono concentrarsi su attività più strategiche anziché sull’instradamento e la ricerca amministrativa. 

• Meno attrito. La classificazione automatizzata e i riepiloghi mirati aiutano a semplificare il processo sia per i richiedenti che per i revisori, aumentando l’efficienza e consentendo al team di gestire un volume maggiore di richieste.

• Conformità migliorata. La funzionalità di ricerca delle attività precedenti aiuta il team di approvvigionamento a individuare facilmente gli accordi pertinenti. “Siamo in grado di assicurarci che i nostri nuovi contratti siano informati da accordi precedenti”, spiega Liu.

Qual è il prossimo passo?

Liu prevede applicazioni ancora più sofisticate dell’IA nel processo di approvvigionamento, come l’utilizzo dei dati storici delle attività per precompilare le informazioni per gli acquisti di rinnovo, il che ridurrebbe l’inserimento di dati ridondanti e semplificherebbe ulteriormente il processo sia per i richiedenti che per i revisori.

“Il modo in cui guardiamo alle opportunità dell’IA oggi è che l’IA non riguarda la sostituzione delle competenze umane, ma l’amplificazione delle nostre capacità”, afferma Liu. “Stiamo trasformando l’approvvigionamento da una funzione pesante in un partner strategico in grado di muoversi più velocemente, pensare in modo più intelligente e fornire più valore all’intera organizzazione”.