Agentes de IA em aquisição

Agentes de IA em aquisição refere-se à inclusão da tecnologia de IA agêntica no processo de aquisição de uma empresa. A IA agêntica é um sistema de inteligência artificial que pode atingir um objetivo específico com supervisão limitada. Ela é composta por agentes de IA: modelos de aprendizado de máquina que imitam a tomada de decisão humana para resolver problemas em tempo real.

Em um sistema multiagentes, cada agente executa uma subtarefa específica para alcançar o objetivo. Esses esforços são coordenados por meio da orquestração de IA, e ajudam as equipes de aquisição a automatizar fluxos de trabalho e simplificar processos, incluindo fornecedores, contratos e cadeias de valor de order management.

O cenário de aquisição está em um ponto de transição, indo muito além dos processos simples de automação. Um relatório recente do IBM Institute for Business Value¹ sobre IA generativa na aquisição destaca como as organizações já começaram a abraçar a revolução da IA generativa. Dos CSCOs e COOs entrevistados, 64% afirmam que a IA generativa já está transformando seus fluxos de trabalho de operações da cadeia de suprimentos.

Na vanguarda da transição estão os agentes de IA, agora considerados o futuro da aquisição e do gerenciamento de contratos. A aquisição traz consigo grandes quantidades de dados de dentro de uma organização e de fornecedores ou bancos de dados de insights do mercado. As organizações precisam aproveitar esses dados e agir de acordo com eles para obter resultados de maneira mais rápida e melhor.

O método tradicional de automação da aquisição tem se concentrado na digitalização de documentos como uma forma de reduzir as tarefas rotineiras e também simplificar os fluxos de trabalho para ajudar as equipes a se mover com mais eficiência.

A IA agêntica está transformando a aquisição, aproveitando o poder da análise preditiva de dados e aproveitando o aprendizado de máquina (ML) e o processamento de linguagem natural (NLP). O resultado são agentes de IA que pensam estrategicamente, aprendem com a experiência e agem de forma autônoma. Os agentes de IA são capazes de negociar com fornecedores, otimizar reduções de custos e criar valor estratégico como parceiros de tomada de decisão para os funcionários humanos.

Os agentes de IA autônomos, impulsionados por grandes modelos de linguagem (LLMs), são projetados para executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, incluindo linguagem natural, reconhecendo imagens e tomando decisões. Eles vão além de automatizar processos comerciais preexistentes. Eles trabalham junto com humanos enquanto criam seus próprios mecanismos de memória e aprendem com os erros.

Os recursos dos agentes de IA estão enraizados nas grandes quantidades de dados que eles ingerem. Eles são capazes de interagir com outras fontes de dados, importar dados e até mesmo outros agentes para tomar decisões ainda mais informadas.

No mundo da aquisição e operações da cadeia de suprimentos, os agentes de IA podem lidar com uma série de responsabilidades, incluindo gerenciamento de fornecedores, preços, histórico de pedidos de compra, gerenciamento da cadeia de suprimentos e análise de mercado.

Os agentes de IA podem ser implementados usando uma variedade de linguagens de programação e frameworks, como Python, Java e TensorFlow. Eles também podem ser integrados a outros sistemas e tecnologias de aquisição, como bancos de dados, APIs, sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP) , plataformas de compras e portais de fornecedores.

Por exemplo, oIBM® watsonx Orchestrate integra-se às principais ferramentas que as organizações usam todos os dias para realizar tarefas comuns, como criação de requisições de fornecedores, recuperação de linhas de pedidos e gerenciamento de contratos.

A cadeia de suprimentos de uma organização é complexa, e as equipes de aquisição precisam gerenciar centenas e, às vezes, milhares de fornecedores em todo o mundo. Há vários fatores a serem considerados também, incluindo geopolítica, políticas comerciais, tarifas e interrupções na cadeia de suprimentos que estão fora do controle da organização, como condições climáticas e de mercado.

É aqui que os agentes de IA podem entrar e oferecer uma solução que pode tirar parte dessa carga dos trabalhadores humanos, especialmente no gerenciamento de categorias, durante um período de dificuldades. Se, por exemplo, o clima estiver causando vários atrasos na rota de um fornecedor, um agente de IA pode redirecionar remessas ou ajustar estratégia de sourcing em tempo real com insights baseados em dados. Os agentes fazem avaliações de risco com agilidade e agem com rapidez para serem proativos e estratégicos, em vez de reativos.

Em vez de reagir a uma notícia ou basear decisões em dados históricos, os profissionais de aquisição podem usar agentes de IA para tomar decisões informadas em tempo real, com mais insight (e esperamos que menos erros) para seus clientes. Os agentes podem ajudar a mitigar os riscos monitorando de forma autônoma as condições do mercado, a análise de gastos, o desempenho dos fornecedores e os fatores de risco. Quando o colaborador digital detecta que algo está errado, ele pode ajustar automaticamente e tomar decisões de aquisição de forma rápida e intuitiva.

É um benefício essencial para as operações de aquisição e cadeia de suprimentos, pois agir de forma rápida e estratégica oferece uma vantagem competitiva. Um exemplo desse tipo de tomada de decisão é um agente de IA que pode fazer a análise de dados dos preços das commodities e sugerir um ajuste nas estratégias de aquisição mais rápido do que a maioria dos trabalhadores humanos.

Embora possa parecer que um agente de IA despersonalizaria as relações com os fornecedores, ela na verdade pode melhorá-las. O relacionamento que uma organização tem com seus fornecedores é crítico para todas as funções de aquisição. Os agentes de IA podem gerenciar tarefas de rotina, como integração, gerenciamento de inventário e de gastos, para aliviar parte do fardo do trabalhador humano. Isso dá aos seres humanos mais tempo para se concentrar na relação humana entre a organização e o fornecedor.

Além disso, a tecnologia de agentes de IA pode prever as necessidades dos fornecedores e tomar decisões de sourcing estratégico por meio do gerenciamento de contratos e inventário. Essa estratégia de gerenciamento aprimorada pode resultar em custos mais baixos e fluxos de trabalho mais eficientes. Eles também podem prever possíveis problemas que possam surgir e mitigá-los antes de escalar. Os trabalhadores de aquisição humanos podem ser liberados das tarefas administrativas que desejam evitar e, em vez disso, realizar trabalhos de maior valor.

Uma das vantagens comuns da tecnologia de agentes de IA é a natureza proativa da ferramenta para a organização. Uma abordagem tradicional de gerenciamento de riscos seria reativa a um problema, enquanto agentes de IA usam análise preditiva de dados para prever uma interrupção. Além disso, os agentes também podem aprender com o incidente e recomendar medidas proativas a serem tomadas para que um problema semelhante não surja. Essa tecnologia beneficia ainda mais o lucro de uma empresa e oferece maior eficiência em toda a organização, com seus recursos autônomos e sucintos.

Os agentes pegam dados externos, como previsões meteorológicas, fechamentos de fábricas, indicadores econômicos, entre outros, e os combinam com as fontes de dados internos da organização para tomar decisões informadas e identificar possíveis problemas que podem não ser detectados por uma equipe humana sozinha. A otimização da IA da aquisição exige que o trabalhador humano e a IA trabalhem juntos para trazer os problemas à tona e mitigar os riscos.

Os agentes de IA podem agilizar o processo de seleção de fornecedores analisando dados históricos, métricas de desempenho, estabilidade financeira e condições de mercado. A tecnologia de agentes pode avaliar fornecedores em potencial com base em fatores como confiabilidade, economia e conformidade com obrigações contratuais, ajudando as equipes de aquisição a escolher a melhor opção para suas necessidades. Os agentes de IA também podem identificar fornecedores que possam representar riscos, como instabilidade geopolítica ou instabilidade financeira.

Selecionar fornecedores e contratar pode ser tedioso para os funcionários de aquisição humanos. Com agentes de IA, as equipes de aquisição podem gerenciar contratos de fornecedores e garantir que estejam todos atualizados e que toda a documentação esteja em ordem. As relações de trabalho com os fornecedores não dependem apenas do relacionamento humano, mas também do back-end, onde as coisas podem ficar desorganizadas. Os agentes podem automatizar avaliações de contratos e identificar possíveis riscos com contratos antes que qualquer coisa seja finalizada.

Os agentes de IA podem automatizar a criação, a aprovação e o processamento de pedidos de compra (POs), reduzindo o esforço manual e os erros. Quando uma requisição é enviada, o agente de IA pode gerar automaticamente um PO, encaminhá-lo para o fluxo de trabalho de aprovação e enviá-lo aos fornecedores. Também pode verificar a precisão dos detalhes do pedido em relação a critérios pré-estabelecidos, como níveis de inventário ou padrões históricos de compra.

Além disso, os agentes de IA podem criar análises detalhadas de gastos para os padrões de gastos de uma organização e ajudá-la a identificar áreas de economia de custos. A análise de gastos é um ponto de dados fundamental para que uma organização ajude a entender como gasta seu dinheiro e aumente o valor da operação de aquisição.

As equipes de aquisição humanas tradicionalmente dependem de dados históricos e insights de mercado para prever a demanda e gerenciar o inventário com precisão. Com agentes de IA, a tecnologia pode prever a demanda futura de produtos ou materiais usando métodos tradicionais, juntamente com tendências sazonais e outros fatores externos, como condições de mercado e eventos globais. Esse recurso preditivo permite que as empresas gerenciem o inventário com mais eficiência, reduzam a falta de estoque e evitem o excesso de estoque. Em última análise, isso melhora o fluxo de caixa da organização e garante que as decisões de aquisição estejam alinhadas às necessidades reais.

As organizações devem obedecer às normas de conformidade, o que exige monitoramento constante. Os agentes de IA podem fazer o trabalho de apoio no monitoramento da conformidade, monitorando continuamente as transações e os processos internos. Os agentes de IA podem alertar os funcionários sobre possíveis riscos de conformidade e fornecer uma análise detalhada sobre o motivo do alerta. Além disso, os agentes estão constantemente aprendendo e se adaptando a novos padrões da organização específica que estão atendendo. Os agentes de IA podem se adaptar ao ambiente regulatório específico da organização e atuar como responsáveis pela conformidade hiperpersonalizados.

Um agente de IA para aquisição é tão bom quanto os dados que ele ingere. As organizações precisam ter seus dados históricos e dados atuais preparados antes de implementar a tecnologia de agentes de IA. Elas precisam de um sistema que gerencie e classifique os dados constantemente, para que os agentes estejam sempre trabalhando com os dados mais precisos e atualizados possíveis.

As organizações devem estabelecer padrões para que os agentes de IA possam interagir e operar. A criação de padrões garante que o agente de IA esteja seguindo um conjunto consistente de regras, processos e comportamentos que proporcionam previsibilidade à organização. Seja no tratamento de relações com fornecedores ou no processamento de dados, os padrões oferecem confiabilidade em muitos contextos diferentes.

Introduzir a tecnologia de agentes de IA em uma organização pode mudar significativamente a forma como os funcionários realizam suas tarefas. Sem a preparação adequada, os funcionários podem se sentir sobrecarregados ou resistentes à tecnologia, dificultando seu uso eficaz. As organizações precisam equilibrar o entusiasmo das novas tecnologias com a compreensão de que os funcionários provavelmente sentirão preocupações com a segurança no emprego. É importante lidar com as preocupações e preparar os funcionários por meio de treinamento (aprimoramento ou requalificação) e comunicação clara.

Uma tecnologia nova como os agentes de IA não deve ser implementada de uma só vez. Deve ser introduzida gradualmente, de forma estratégica, para permitir uma integração mais controlada e gerenciada por riscos. As organizações devem implementar testes ou programas piloto para processos de aquisição específicos, com casos de uso iniciais sendo aqueles em que os agentes de IA podem fornecer valor imediato. Isso permite que as empresas identifiquem possíveis problemas ou bugs desde o início e façam um ajuste fino dos sistemas de IA.