IA no setor de compras

As compras referem-se à forma como uma empresa obtém os bens e serviços de que precisa para as operações comerciais. Portanto, uma estratégia de compras eficaz é essencial.

A adoção da IA no setor de compras é muito recente. Ela pode revolucionar a forma como as empresas administram seus negócios atualmente. Como o processo de compras exige grandes volumes de dados, tanto internos quanto externos, as ferramentas de IA podem desempenhar um papel fundamental para ajudar as organizações a dissecar e desenvolver novas ferramentas para tomar decisões de aprovisionamento mais fundamentadas e otimizar os custos.

A modernização tecnológica interna pode ser essencial para proporcionar melhorias contínuas que beneficiem não só as compras, mas também os operadores financeiros, contábeis e da cadeia de suprimentos. Ao dominar os dados, a equipe de compras pode aumentar a precisão das análises preditivas e dos modelos de previsão.

As empresas que querem se manter competitivas na economia precisam ter insights mais profundos sobre suas fontes de dados estruturadas já existentes. Os avanços no poder computacional e na tecnologia de IA podem fazer justamente isso e ajudar as organizações a desenvolver dados estruturados existentes, juntamente com dados de fontes não estruturadas, como faturas ou tabelas de tarifas.

A capacidade avançada da IA de extrair informações é o que diferencia os departamentos de aprovisionamento e compras e pode liberar muito valor para toda a organização.

Os profissionais de compras, como CPOs (diretores de compras), ou os departamentos (dependendo do porte da organização) têm a tarefa de proporcionar economia de custos, mitigação de riscos, padrões de conformidade etc.

Agora, mais do que nunca, é importante que as organizações invistam no valor dos dados e aceitem o mundo impulsionado pela tecnologia em que vivemos. A tecnologia de IA pode trazer insights operacionais sobre dados que, de outra forma, não seriam visíveis e garantir que as organizações tenham os recursos certos para operar com eficiência.

Ferramentas e avanços baseados em IA continuarão crescendo em escala global. As empresas que buscam crescimento contínuo devem considerar integrar IA em seu processo de compras. Essa mudança pode aliviar os profissionais de compras de tarefas rotineiras, permitindo que eles se concentrem na tomada de decisões estratégicas e na promoção da inovação. A tecnologia de IA existe para complementar a força de trabalho humana e permitir que os profissionais atinjam as metas definidas pela organização.

É importante reconhecer a importância da IA e o impacto que ela terá no modo como os profissionais vivem, trabalham e fazem negócios hoje em dia. Para criar uma transformação sustentável com a IA, as organizações devem aprender e entender o que é a IA e como ela pode ter um impacto profundo no processo de aprovisionamento e compras.

A IA pode ser usada em procurement de várias maneiras, sendo as mais comuns:

• Aprendizado de máquina (ML)
  
• Processamento de linguagem natural (PNL)
• Automação robótica de processos (RPA)

Algoritmos de aprendizado de máquina são usados para detectar padrões em grandes conjuntos de dados e ajudam no processo de tomada de decisão. Os algoritmos de ML podem ir além da capacidade de análise do cérebro humano e reconhecer padrões ou relacionamentos pertinentes para a tomada de decisões comerciais inteligentes.

Os modelos de aprendizado de máquina podem analisar dados de compras anteriores, métricas de desempenho dos fornecedores, tendências de mercado etc. Todos esses pontos de dados mensuráveis podem resultar em decisões mais orientadas por dados e em uma previsão de demanda mais precisa. Um uso mais popular do ML é na automação de contas a pagar.

Os algoritmos de processamento de linguagem natural (PLN) foram projetados para interpretar, transformar e gerar a linguagem humana. Além disso, podem compreender a linguagem escrita ou falada, analisá-la a fundo e extrair insights dos dados textuais que são coletados.

Um modelo de PLN facilita a comunicação por meio de chatbots ou assistentes virtuais, o que permite que os usuários interajam diretamente com a equipe de compras de uma empresa. Além disso, um algoritmo de PLN funciona por meio da categorização automática de informações relevantes do feedback do cliente, solicitações de propostas etc. Essas informações são usadas da maneira mais eficiente possível.

Os algoritmos de automação robótica de processos (RPA) são projetados para imitar ações humanas, como tarefas repetitivas ou baseadas em regras que podem automatizar e otimizar ações demoradas, tornando-as rápidas e eficientes.

A RPA geralmente não é considerada uma forma de IA; no entanto, oferece benefícios significativos quando se trata de produtividade. Alguns exemplos de RPA em procurement são a automação de faturas e a geração de faturas. A RPA pode reduzir erros ao usar dados históricos e diminuir as chances de ocorrer um erro humano.

A IA generativa está mudando a forma como as organizações de compras operam hoje em dia, simplificando os processos como nenhuma ferramenta anterior era capaz de fazer e mudando a forma como os líderes de compras trabalham.

A IA generativa é um tipo de IA que pode criar conteúdos originais, como textos ou imagens, em resposta a um comando do usuário. O uso da IA generativa terá um grande impacto nas compras, já que algumas de suas principais funções são a criação de pedidos de compra e a análise de documentos, como solicitações de propostas (RFPs) e contratos.

A IA generativa no setor de compras pode simplificar as funções de aquisição, como automatizar tarefas repetitivas e analisar grandes volumes de dados. A nova tecnologia é capaz de criar análises de gastos e otimizar o fluxo de caixa e o gerenciamento de gastos. Também é capaz de resumir documentos e analisar preços e dados de gastos em tempo real, melhorando a eficiência operacional.

Por fim, a IA generativa ajuda a simplificar as interações entre as equipes de compras, os stakeholders internos e os fornecedores. Com a IA generativa, as equipes podem criar conversas semelhantes às humanas e fornecer ao usuário uma resposta personalizada que seja útil. O setor de compras está pronto para ser transformado pela IA generativa. Contudo, isso dependerá da capacidade e da disposição da organização em ajustar seus modelos de IA.

Um relatório recente do IBM Institute for Business Value (IBV) constatou que 59% dos diretores de compras (CPOs) acreditam que é importante empregar a IA generativa na análise preditiva de gastos e aprovisionamento. Entretanto, o primeiro desafio é convencê-los a apoiar a nova tecnologia. Será necessário mostrar ao seu CPO o que é possível fazer com a IA e os desafios que ele pode superar.

Separadamente, os diretores de cadeias de suprimentos (CSCOs) e os diretores de operações (COOs) veem a oportunidade com a IA generativa e procurement no que diz respeito à sustentabilidade.

O relatório “The CEO's Guide to Generative AI” do IBV verificou que 77% dos CSCOs e COOs afirmam que a IA generativa pode identificar possíveis riscos geopolíticos e climáticos e recomendar a mitigação proativa de riscos. Três em cada quatro também afirmam que a IA generativa melhora a visibilidade, os insights e a tomada de decisões em todos os ecossistemas, que são tão importantes para a sustentabilidade e a conformidade.

Com uma base de dados sólida e uma mente aberta, a IA generativa pode oferecer mais margem para melhorias em toda a organização e ajudar os CEOs a enfrentar interrupções e mitigar os riscos rapidamente.

O aprovisionamento inteligente é uma plataforma de compras impulsionada por IA criada para analisar o banco de dados de um fornecedor e gerenciar dados históricos. O objetivo é fornecer tendências de mercado e ajudar a organização a encontrar os fornecedores certos para atender às necessidades específicas de compras e construir relacionamentos mais sólidos com eles.

A detecção de erros utiliza IA para detectar automaticamente um erro antes que aconteça e pode evitar interrupções no fluxo de trabalho em velocidade recorde. A IA pode detectar vários problemas, como fraudes, irregularidades na conformidade e riscos potenciais ao longo do ciclo de vida da cadeia de suprimentos.

Análises de dados preditivas são algoritmos de IA que coletam dados históricos de vendas e tendências do mercado e os analisam para gerar previsões de demanda. Elas também podem analisar fatores externos, como condições meteorológicas ou indicadores econômicos, como parte de sua análise.

A análise automatizada de contratos é uma ferramenta de gerenciamento de contratos impulsionada por IA que pode analisar automaticamente um contrato e extrair os fatos e as informações mais importantes em tempo real. A ferramenta de análise automatizada de contratos identifica possíveis riscos e problemas de não conformidade antes que eles cheguem ao usuário.

O processamento automatizado de pedidos de compra é uma ferramenta orientada por IA que extrai informações de pedidos de compra (um documento crítico que formaliza o acordo entre o comprador e o vendedor) e automatiza o processo de criação e gerenciamento.

O gerenciamento de riscos de fornecedores utiliza IA para automatizar e analisar informações sobre os fornecedores antes que surjam problemas. O gerenciamento de riscos de fornecedores com IA pode detectar padrões e anomalias ocultos e ajudar as organizações a mitigar os possíveis riscos que poderiam retardar as operações de compras.

A extração de dados de faturas refere-se ao uso da IA em equipes de contas a pagar, extraindo dados de faturas por meio de um processo automatizado em questão de segundos. Pode ser uma boa opção para organizações que não operam com sistemas source-to-pay ou outra tecnologia avançada.

Comece identificando pontos problemáticos específicos em sua operação onde a IA pode fazer a diferença, como gerenciamento de estoque ou gerenciamento de contratos. Seja para a automação do processamento de faturas, a otimização da análise de gastos ou outras áreas, ter casos de uso de IA distintos ajudará a orientar a implementação da IA.

Implementar uma estratégia de compras com IA não é um esforço isolado e deve incluir colaboração entre outros departamentos, como TI e finanças. Ao manter as linhas de comunicação abertas, as organizações podem alinhar melhor seus objetivos e adotar uma abordagem abrangente.

Encontre fornecedores de soluções ou consultores de IA experientes que ajudem a orientar sua implementação de IA. A colaboração com um especialista pode orientar sua organização para as tecnologias de IA e soluções personalizadas certas que atendam às necessidades dos seus negócios.

Os algoritmos de IA operam com base em dados e funcionam melhor com dados de alta qualidade. Portanto, é importante manter os dados da sua organização limpos, válidos e sem erros. Além disso, uma empresa pode considerar investir em ferramentas de governança de dados para manter ainda mais a integridade dos dados.

A introdução e implementação de IA podem ser processos complexos, e os profissionais de operações de compras devem ser capacitados para utilizar corretamente as ferramentas de IA. Mantenha a comunicação aberta com os stakeholders para abordar quaisquer preocupações que possam ter em relação à IA no processo de compras.

A implementação da IA para o setor de compras é apenas o primeiro passo. As ferramentas de IA para compras exigem análise e avaliação constantes de desempenho. Os stakeholders e os usuários devem contribuir com feedback regularmente para que melhorias sejam feitas e novas iterações sejam criadas.