Hoe AI Studio het kopen bij Asana stroomlijnt

In de complexe wereld van zakelijke inkoop hangt succes af van meer dan alleen kopen en verkopen. 

Het gaat om strategische navigatie - het balanceren van relaties met leveranciers, financieel beheer en organisatorisch risico. Voor het inkoopteam van Asana is deze complexiteit vooral uitgesproken.

"Onze meest ingewikkelde overeenkomsten kunnen tot zeven cross-functional teams omvatten, met talloze overdrachten", legt Jennifer Liu, Procurement Operations Lead van Asana, uit.

Deze complexiteit is ook wat inkoop tot een uitstekende kandidaat maakt voor AI-innovatie. Uit een enquête van Icertis uit 2025 blijkt dat 90 procent van de senior inkoopleiders AI al omarmt of verkent om de efficiëntie te verhogen.

Het inkoopteam van Asana zag de kans en koos voor een strategische benadering van AI-integratie met behulp van AI Studio, onze no-code-bouwer. Ze concentreerden zich op drie belangrijke uitdagingen:

• Efficiënt sorteren van taken met een hoog volume

• Belanghebbenden helpen snel relevante informatie te vinden

• Inzichten uit historische contract- en beslissingsrecords ontdekken

Het team zocht niet naar een groothandelstransformatie. In plaats daarvan concentreerden ze zich op het verbeteren van bestaande workflows en het verwijderen van wrijvingspunten - een aanpak die zowel de buy-in van belanghebbenden als de naleving van inkoopcontrole heeft verbeterd.

Dit is een kans om het leven van veel mensen gemakkelijker te maken.”

Hier is een nadere blik op elke uitdaging en de AI-gestuurde oplossingen.

Uitdaging #1: Een groot aantal taken sorteren 

De eerste en meest eenvoudige kans voor het team was om Asana AI Studio te gebruiken om de toewijzing van taken aan de juiste vertegenwoordigers te automatiseren. 

"In FY25 waren er 1.137 inzendingen in ons inkoopproject, elk bestaande uit drie afzonderlijke componenttaken die toewijzing aan cross-functional vertegenwoordigers vereisen. Dit komt neer op ongeveer 300 opdrachten per maand." 

Door de regio- en afdelingsinformatie van het intakeformulier te ontleden, stuurt AI nu automatisch taken naar de juiste teamleden op de afdelingen inkoop, financiën en juridische zaken. 

Dit gebeurt vóór elke handmatige tussenkomst, wat zorgt voor snellere verwerkingstijden en het verminderen van administratieve overhead.

Uitdaging #2: Efficiënt relevante informatie vinden

De financiële en budgetbeoordelaars van de organisatie moeten door lange Asana-taakbeschrijvingen met essentiële informatie voor meerdere teams. Het is een hoop om te verwerken.

"Omdat er zoveel cross-functional teams bij betrokken zijn, staan er nogal wat vragen in het intakeformulier," zegt Liu. Met AI-integratie krijgen teams zoals FP&A nu samenvattingen die alleen de informatie bevatten die ze nodig hebben vanuit een budgetperspectief.

Het resultaat? In plaats van door irrelevante gegevens te zoeken, kunnen cross-functional partners nu snel de informatie extraheren die ze nodig hebben, dankzij AI Studio.

Uitdaging #3: Het ontleden van historische beslissingen die van invloed kunnen zijn op het Huidig werk

De meest innovatieve workflow van het team is het gebruik van AI plus de API van Asana om te zoeken naar relevante historische taken in titels, beschrijvingen en reacties, zelfs wanneer namen van leveranciers in verschillende formaten worden weergegeven. Het kan bijvoorbeeld inhoud identificeren die over 'Acme Corporation' gaat, of het nu geschreven is als 'Acme', 'Acme Corp.' of 'Acme.com, Inc.' 

Zo werkt het:

De functie 'scriptacties' in de native Asana-regelbouwer heeft de mogelijkheid om de Asana API aan te roepen met behulp van JavaScript. Met behulp van een combinatie van AI-regels en scriptacties implementeert het inkoopteam vier regels die opeenvolgend werken om te zoeken naar relevante historische taken.

• Stap 1: AI genereert voorgestelde zoektermen.

• Stap 2: Scriptacties roepen de Asana API aan om te zoeken naar exacte overeenkomsten met deze zoektermen tussen taaknamen, beschrijvingen en reacties in een bepaald project. De scriptactie organiseert ook de namen en beschrijvingen van overeenkomende taken in één reactie.

• Stap 3: AI beoordeelt de opmerking om te bevestigen dat de overeenkomsten geen valse positieven zijn en geeft commentaar op een briefing van alleen die taken die aankopen van dezelfde leverancier lijken te zijn.

• Stap 4: Scriptacties kopiëren deze AI-samenvatting naar de oorspronkelijke taak (stappen 1–3 vinden plaats in een afzonderlijke referentietaak).

Het slimme werk gaat door en biedt een duidelijke samenvatting met links naar relevante historische taken. 

Deze workflow is vooral waardevol voor juridische beoordelaars, omdat het de tijd vermindert die wordt besteed aan het doorzoeken van contractdatabases. Dit alleen al zal waarschijnlijk 5–10 minuten per taak besparen. Vermenigvuldigd met 1.000 taken per jaar, bespaart dat ongeveer 125 advocaat-uren.

"Dit maakt het zoveel sneller en gemakkelijker om de nieuwste versies van documenten op te sporen", zegt Bianca Lopez, Commercial Counsel, Procurement bij Asana. "Het maakt ons consistenter met deze 'terugkijk'-controles."

Impact en voordelen afronden

AI Studio levert nu al een betekenisvolle impact voor het inkoopteam van Asana:

• Verbeterde efficiëntie. Door handmatige stappen in de workflow te automatiseren, kunnen teamleden zich concentreren op meer strategische taken in plaats van administratieve routing en zoeken. 

• Minder wrijving. Geautomatiseerde triage en gerichte samenvattingen helpen het proces voor zowel aanvragers als beoordelaars te stroomlijnen, waardoor de efficiëntie wordt verhoogd en het team een groter aantal aanvragen kan afhandelen.

• Verbeterde naleving. De zoekfunctie voor historische taken helpt het inkoopteam om relevante overeenkomsten gemakkelijk te vinden. "We kunnen ervoor zorgen dat onze nieuwe contracten worden geïnformeerd door eerdere overeenkomsten", legt Liu uit.

Wat nu?

Liu voorziet nog geavanceerdere applicaties van AI in het inkoopproces aan de horizon, zoals het gebruik van historische taakgegevens om informatie voor verlengingsaankopen vooraf in te vullen, wat de overbodige gegevensinvoer zou verminderen en het proces voor zowel aanvragers als beoordelaars verder zou stroomlijnen.

"De manier waarop we vandaag naar AI-mogelijkheden kijken, is dat AI niet gaat over het vervangen van menselijke expertise - het gaat over het versterken van onze capaciteiten", zegt Liu. "We transformeren inkoop van een proceszware functie naar een strategische partner die sneller kan bewegen, slimmer kan denken en meer waarde kan leveren aan de hele organisatie."