La IA en las compras

Se entiende por compra el modo en que una empresa obtiene los bienes y servicios que necesita para sus operaciones comerciales. Por lo tanto, una estrategia de compras eficaz es esencial.

La IA se ha aplicado recientemente al sector de adquisiciones y podría revolucionar la manera en que las empresas gestionan sus negocios hoy en día. Dado que las adquisiciones requieren enormes cantidades de datos, tanto internos como externos, las herramientas de IA podrían desempeñar un papel fundamental para ayudar a las organizaciones a analizar y desarrollar nuevas herramientas para tomar decisiones de abastecimiento más informadas y optimizar costos.

La modernización tecnológica interna puede ser esencial para ayudar a garantizar mejoras continuas que beneficien no solo a las compras, sino también a los operadores de finanzas, contabilidad y cadena de suministro. Al dominar los datos, el equipo de compras puede realizar análisis predictivos y modelos de previsión más precisos.

Las empresas que quieren seguir siendo competitivas en la economía necesitan tener una visión más profunda de sus fuentes de datos estructurados existentes. Los avances en potencia informática y tecnología de IA pueden hacer justamente eso y ayudar a las organizaciones a construir datos estructurados existentes, junto con datos de fuentes no estructuradas como facturas o tablas de tarifas.

La capacidad avanzada de la IA para extraer información es lo que distingue a los departamentos de abastecimiento y compras y puede desbloquear una gran cantidad de valor para toda la organización.

Los profesionales de adquisiciones, como los CPO (directores de adquisiciones) o los departamentos, según el tamaño de la organización, tienen la tarea de ahorrar costes, mitigar riesgos, cumplir las normas y mucho más.

Ahora es más importante que nunca que las organizaciones inviertan en el valor de los datos y adopten el mundo impulsado por la tecnología en el que vivimos. La tecnología de IA puede aportar información operativa a datos que de otro modo no serían visibles y garantizar que las organizaciones dispongan de los recursos adecuados para operar con eficacia.

Las herramientas y los avances con IA seguirán creciendo a escala mundial. Las empresas que quieran mostrar un crecimiento continuo deberían considerar la integración de la IA en su proceso de compra. Este cambio puede aliviar a los profesionales de compras de tareas rutinarias, permitiéndoles centrarse en la toma de decisiones estratégicas y en impulsar la innovación. La tecnología de IA está ahí para complementar la mano de obra humana y capacitar a los profesionales en activo para alcanzar los objetivos fijados por la organización.

Es fundamental reconocer la importancia de la IA y el impacto que tendrá en la forma en que los profesionales viven, trabajan y hacen negocios hoy en día. Para crear una transformación sostenible de la IA, las organizaciones deben aprender y comprender qué es la IA y cómo puede tener un profundo impacto en el proceso de abastecimiento y compras.

La IA se puede utilizar en las compras de varias maneras, siendo las más comunes:

• Machine learning (ML)
  
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
• Automatización de procesos robóticos (RPA)

Los algoritmos de machine learning se utilizan para detectar patrones en grandes conjuntos de datos y pueden ayudar en el proceso de toma de decisiones. Los algoritmos de ML pueden ir más allá de lo que el cerebro humano podría analizar y reconocer patrones o relaciones pertinentes para tomar decisiones empresariales inteligentes.

Los modelos de machine learning pueden analizar datos de compras anteriores, métricas de rendimiento de proveedores, tendencias del mercado y mucho más. Todos estos puntos de datos medibles pueden dar lugar a decisiones más basadas en datos y a una previsión de la demanda más precisa. Un uso más popular del ML es en la automatización de cuentas por pagar.

Un algoritmo de procesamiento del lenguaje natural (PLN) está diseñado para interpretar, transformar y generar el lenguaje humano. Además, pueden comprender el lenguaje escrito o hablado y analizarlo más a fondo y obtener información de los datos textuales que se recopilan.

Un modelo de PLN puede facilitar la comunicación con chatbots o asistentes virtuales, lo que permite a los usuarios interactuar directamente con el equipo de compras de una empresa. Además, un algoritmo de PLN funciona categorizando automáticamente la información relevante de los comentarios de los clientes, solicitudes de propuestas y más, y utilizando esa información de la manera más eficiente posible.

Los algoritmos de automatización de procesos robóticos (RPA) están diseñados para imitar las acciones humanas, como las tareas repetitivas o basadas en reglas, que pueden automatizar y agilizar las acciones que consumen mucho tiempo y, en cambio, hacerlas rápidas y eficientes.

La RPA no se considera generalmente una forma de IA, pero ofrece beneficios significativos en lo que respecta a la productividad. Algunos ejemplos de RPA en compras son la automatización de facturas y la generación de facturas. La RPA puede reducir los errores utilizando datos históricos y disminuyendo las posibilidades de que se produzca un error humano.

La IA generativa está cambiando la forma en que operan las organizaciones de compras hoy en día, agilizando los procesos a diferencia de cualquier herramienta anterior y cambiando la forma en que operan los líderes de compras.

La IA generativa, a menudo abreviada como IA gen, es un tipo de IA que puede crear contenido original, como texto o imágenes, en respuesta a la solicitud de un usuario. El uso de la IA generativa tendrá un impacto significativo en las compras, ya que algunas de sus funciones principales son crear órdenes de compra y analizar documentos, como las solicitudes de propuestas (RFP) y los contratos.

La IA generativa en compras puede agilizar las funciones de compras, como la automatización de tareas repetitivas y el análisis de grandes cantidades de datos. La nueva tecnología puede crear análisis de gastos y optimizar el flujo de caja y la gestión de gastos. También puede resumir documentos y analizar precios y datos de gastos en tiempo real, lo que mejora mucho la eficiencia operativa.

Por último, la IA generativa puede ayudar a agilizar las interacciones entre los equipos de compras, las partes interesadas internas y los proveedores. Con la IA generativa, los equipos pueden crear conversaciones similares a las humanas y brindarle al usuario una respuesta personalizada que sea útil. La compra está preparada para la transformación de la IA generativa, pero dependerá de la capacidad y la voluntad de la organización para afinar sus modelos de IA.

Un informe reciente del Institute for Business Value (IBV) de IBM reveló que el 59 % de los directores de compras (CPO) creen que es importante aplicar la IA generativa a los análisis predictivos de gastos y abastecimiento. Sin embargo, el primer reto es convencerles de que apoyen la nueva tecnología, para lo que será necesario mostrar a su CPO lo que se puede conseguir con la IA y los retos que pueden superar.

Por su parte, los directores de la cadena de suministro (CSCO) y los directores de operaciones (COO) ven la oportunidad que se presenta con la IA generativa y las compras en lo que se refiere a sostenibilidad.

El informe del IBV, The CEO's Guide to Generative AI, reveló que el 77 % de los CSCO y directores de operaciones afirman que la IA generativa puede identificar posibles riesgos geopolíticos y climáticos y recomendar una mitigación proactiva de los riesgos. Tres de cada cuatro también afirman que la IA generativa permite una mejor visibilidad, información y toma de decisiones en todos los ecosistemas, que son tan importantes para la sostenibilidad y el cumplimiento.

Con una sólida base de datos y una mente abierta, la IA generativa puede ofrecer más margen de mejora en toda la organización y ayudar a los directores ejecutivos a sortear las interrupciones y mitigar los riesgos rápidamente.

Intelligent sourcing es una plataforma de compras con IA que está diseñada para analizar la base de datos de un proveedor y administrar datos históricos. El objetivo es proporcionar las tendencias del mercado y ayudar a la organización a encontrar los proveedores adecuados para satisfacer las necesidades específicas de compras y ayudar a construir relaciones más sólidas con los proveedores.

La detección de errores utiliza la IA para detectar automáticamente un error antes de que ocurra y puede evitar interrupciones del flujo de trabajo a velocidad de registro. La IA puede detectar, por ejemplo, fraudes, irregularidades en el cumplimiento de la normativa y riesgos potenciales a lo largo del ciclo de vida de la cadena de suministro.

Los análisis predictivos son algoritmos de IA que toman datos históricos de ventas y tendencias del mercado y los analizan para generar previsiones de demanda. El análisis predictivo también puede analizar factores externos, como las condiciones meteorológicas o los indicadores económicos, como parte de su análisis.

El análisis automatizado de contratos es una herramienta de gestión de contratos con IA que puede analizar automáticamente un contrato y extraer los hechos y la información más importantes en tiempo real. La herramienta automatizada de análisis de contratos detecta riesgos potenciales y problemas de incumplimiento antes de que lleguen al usuario.

El procesamiento automatizado de órdenes de compra es una herramienta impulsada por IA que extrae información de los pedidos de compra, que es un documento crucial que formaliza el acuerdo entre el comprador y el vendedor, y automatiza el proceso de creación y gestión.

La gestión de riesgos de proveedores utiliza la IA automatizando y analizando la información sobre los proveedores antes de que surjan problemas. La gestión del riesgo de los proveedores mediante IA puede detectar patrones y anomalías ocultos y ayudar a las organizaciones a mitigar los riesgos potenciales que podrían ralentizar las operaciones de compras.

La extracción de datos de facturas hace referencia al uso de la IA en los equipos de cuentas por pagar mediante la extracción de datos de las facturas a través de un proceso automatizado en cuestión de segundos. Las organizaciones que no operan con sistemas de origen a pago u otras tecnologías avanzadas podrían encontrar en este sistema una buena opción.

Empiece por identificar los puntos débiles específicos de su operación en los que la IA podría tener un impacto, como la gestión de inventarios o la gestión de contratos. Podría ser la automatización del procesamiento de facturas o la optimización del análisis de gastos; sea lo que sea, contar con casos de uso de IA bien definidos le ayudará a guiar su implantación de IA.

La aplicación de una estrategia de compras de IA no es un esfuerzo aislado y debe incluir la colaboración entre otros departamentos, como los de TI y finanzas. Al mantener abiertas las líneas de comunicación, las organizaciones pueden alinear mejor los objetivos y adoptar un enfoque holístico.

Encuentre proveedores o consultores de soluciones de IA experimentados que puedan ayudarle a guiar su implementación de IA. Colaborar con un experto puede orientar a su organización hacia las tecnologías de IA adecuadas y las soluciones personalizadas que se adapten a sus necesidades empresariales.

Los algoritmos de IA se basan en datos y funcionan mejor con datos de alta calidad. Por lo tanto, es importante mantener los datos de su organización limpios y válidos sin errores. Además, una empresa podría considerar invertir en herramientas de gobierno de datos para mantener aún más la integridad de los datos.

Introducir la tecnología de IA y llevar a cabo una implantación de IA puede ser un proceso complejo y los profesionales de operaciones de compras deben aprender a utilizar correctamente las herramientas de IA. Mantenga la comunicación abierta con las partes interesadas para abordar cualquier inquietud que puedan tener con la IA de compras.

La implementación de la IA de compras es solo el primer paso. Las herramientas de IA de compras requieren una revisión y evaluación constantes del desempeño. Las partes interesadas y los usuarios deben contribuir con sus comentarios regularmente para poder realizar mejoras y nuevas iteraciones.