Optimización de la gestión de contratos en adquisiciones con IA

Las adquisiciones se refieren a cómo las empresas adquieren los bienes y servicios que necesitan de fuentes externas para operar de manera eficiente, incluida la contratación y la gestión de proveedores en toda la cadena de suministro más amplia. A medida que los procesos de adquisiciones se vuelven más complejos y requieren un uso intensivo de datos, la IA se utiliza cada vez más para mejorar la forma en que se crean y gestionan los contratos.

Los contratos de adquisiciones definen los términos que gobiernan las relaciones entre compradores y proveedores y apoyan las alianzas a largo plazo, incluyendo los precios, las obligaciones de entrega, las expectativas de rendimiento y la resolución de controversias. Dado que estos acuerdos influyen directamente en los costos y los servicios, una gestión eficaz de los contratos desempeña un papel fundamental a la hora de garantizar que las actividades de adquisiciones aporten el valor previsto.

La gestión de contratos se extiende a lo largo de todo el ciclo de vida del contrato de adquisiciones. Incluye actividades como la negociación de términos, la ejecución de acuerdos, el monitoreo del rendimiento y la administración continua de contratos, incluidas renovaciones y modificaciones. Estos pasos forman el proceso más amplio de gestión de contratos y generan grandes volúmenes de datos de contratos, que pueden ser difíciles de gestionar sin las herramientas adecuadas. La IA se utiliza cada vez más para ayudar a estructurar y analizar esta información, lo que facilita a los equipos de adquisiciones mantener el control y la visibilidad.

A pesar de su importancia, la gestión de contratos puede ser difícil de escalar. Muchas organizaciones todavía dependen del manejo manual de documentos, aprobaciones basadas en correo electrónico y hojas de cálculo para realizar un seguimiento de los acuerdos. Estos procesos fragmentados y que consumen mucho tiempo dificultan la optimización de la gestión de contratos, lo que puede provocar retrasos, lenguaje incoherente e incumplimiento de hitos. Estos desafíos aumentan el riesgo de disputas con los proveedores y una pérdida de valor de los acuerdos negociados.

La IA puede ayudar a los equipos de adquisiciones a abordar estos problemas, a menudo como parte de las plataformas de gestión del ciclo de vida de los contratos (CLM), el software de gestión de contratos y otras herramientas avanzadas de gestión de contratos. Las tecnologías de IA pueden analizar documentos contractuales, extraer cláusulas clave y organizar grandes repositorios de contratos en un repositorio centralizado de datos estructurados y con capacidad de búsqueda. Estas capacidades permiten a los profesionales de adquisiciones localizar rápidamente información crítica, monitorear eficazmente el rendimiento de los contratos e identificar posibles riesgos u oportunidades que, de otro modo, podrían pasarse por alto.

El experto en adquisiciones Daniel Barnes explicó el valor de usar IA en la gestión de contratos en un episodio reciente de AI in Action de IBM: “Obtener datos realmente buenos puede ser un desafío... (He usado) IA para extraer la mayor cantidad de datos de la documentación, principalmente contratos , porque mi opinión es que los (buenos) contratos realmente contienen toda la información que necesita. Datos sobre el proveedor, la relación, los comerciales, los SLA, los KPI. Casi todo lo que necesita lo puede encontrar en un contrato”.¹

Al mejorar la visibilidad y reducir la carga de trabajo manual, la IA permite a los equipos centrarse más en la toma de decisiones estratégicas y en el desempeño de los proveedores. No reemplaza el juicio humano, pero fortalece la capacidad de los profesionales de adquisiciones para supervisar los acuerdos con los proveedores con mayor insight y control.

Los contratos son fundamentales para que las organizaciones controlen los costos y respalden las iniciativas de gestión de riesgos, al tiempo que contribuyen a garantizar el rendimiento de los proveedores. Estos acuerdos definen lo que se espera de los proveedores y lo que la organización debe ofrecer a cambio, lo que los convierte en un componente fundamental de una estrategia global de adquisiciones. Cuando la gestión de contratos es ineficiente o carece de visibilidad, se vuelve difícil garantizar que estas expectativas se cumplan constantemente.

Los enfoques tradicionales de la gestión de contratos a menudo tienen dificultades para mantenerse al día con la escala y la complejidad de las adquisiciones modernas. Las organizaciones pueden gestionar cientos o miles de contratos con diferentes proveedores, regiones y categorías. Cuando la información se almacena en sistemas desconectados o se maneja manualmente, se vuelve más difícil monitorear el rendimiento y responder a los cambios. Como resultado, los equipos de adquisiciones pueden dedicar más tiempo a buscar información y resolver problemas que a gestionar de forma proactiva las relaciones con los proveedores.

La IA hace que los datos contractuales sean más accesibles, estructurados y utilizables. En lugar de tratar los contratos como documentos estáticos, la IA ayuda a transformarlos en una fuente de insight aplicable en la práctica. Esta transformación permite a los equipos de adquisiciones comprender mejor lo que está sucediendo en su cartera de contratos y mejorar la gestión de las relaciones con los proveedores respondiendo rápidamente a las obligaciones y oportunidades.

A medida que las adquisiciones se vuelven más estratégicas, es cada vez más importante gestionar los contratos con claridad y congruencia. La IA permite adoptar un enfoque más informado y proactivo en la supervisión de los contratos. Refuerza la estrategia global de gestión de contratos al ayudar a las organizaciones a alejarse de procesos manuales reactivos hacia una forma más controlada y basada en datos de gestionar los acuerdos con proveedores.

La gestión de contratos en adquisiciones generalmente abarca varias etapas clave, incluyendo redacción, negociación de contratos, ejecución, monitoreo continuo y renovación o enmienda. Cada etapa implica múltiples flujos de trabajo que requieren coordinación y una revisión cuidadosa. La IA mejora estas etapas al optimizar cómo se llevan a cabo procesos específicos, haciéndolos más eficientes, congruentes y fáciles de gestionar a escala.

• Elaboración de borradores: la IA generativa, diseñada para producir contenido nuevo a partir de datos existentes, puede crear borradores iniciales de contratos utilizando plantillas, acuerdos previos y reglas predefinidas. Un equipo de adquisiciones puede generar un acuerdo de proveedor adaptado a una categoría o región específica sin empezar desde cero, lo que reduce el tiempo de redacción y mejora la coherencia.
• Estandarización del lenguaje: el procesamiento del lenguaje natural (PLN), un tipo de IA que comprende y analiza el lenguaje humano, puede comparar el texto de los contratos con los modelos de cláusulas aprobados. Esto ayuda a identificar desviaciones de los términos aprobados.
• Revisión de cláusulas e identificación de riesgos: el PLN también puede analizar el lenguaje contractual para marcar cláusulas faltantes, redacción ambigua o términos potencialmente riesgosos. Por ejemplo, puede detectar la ausencia de una cláusula de rescisión o resaltar un lenguaje de indemnización inusualmente amplio.
  La IA generativa puede sugerir un lenguaje más claro o más compatible. Un estudio reciente de IBM encontró que los ejecutivos clasifican la gestión de riesgos y la resiliencia como el principal caso de uso de sustentabilidad para la IA generativa, y el 64 % dice que la IA generativa será importante para su agenda de sustentabilidad en general.²
• Interactuar con contratos: la IA conversacional, que permite a los usuarios interactuar con los sistemas mediante el uso del lenguaje natural, logra que los profesionales de adquisiciones puedan hacer preguntas sobre contratos y recibir respuestas claras. Por ejemplo, un usuario podría preguntar: “¿Cuáles son los riesgos clave en este acuerdo?” o “Resumir las condiciones de pago”, haciendo que la revisión del contrato sea más rápida y accesible.

• Coordinación de flujos de trabajo: la IA agéntica puede realizar acciones de forma autónoma y gestionar tareas basándose en objetivos definidos. Gartner predice que, para 2028, el 33 % de las aplicaciones de software empresarial incluirá IA agéntica, frente a menos del 1 % en 2024.³
  En adquisiciones, la IA agéntica ayuda a automatizar el enrutamiento de contratos a través de flujos de trabajo y a garantizar que se complete cada paso. Un agente de IA puede enviar automáticamente un contrato a los stakeholders legales, financieros y de adquisiciones en la secuencia correcta sin coordinación manual.
  
• Seguimiento de aprobaciones: los sistemas de IA ofrecen visibilidad en tiempo real del estado de las aprobaciones, mostrando en qué fase del proceso se encuentran los contratos y quién debe actuar. Esta visibilidad ayuda a alinear las aprobaciones con documentos relacionados, como órdenes de compra, reduce la necesidad de seguimientos manuales y ayuda a evitar retrasos.
  
• Identificación de cuellos de botella: el machine learning, que identifica patrones en los datos a lo largo del tiempo, puede analizar los ciclos de aprobación anteriores para detectar retrasos recurrentes. Por ejemplo, puede revelar que los contratos se estancan constantemente en un paso de aprobación concreto, permitiendo a las organizaciones ajustar flujos de trabajo o recursos en consecuencia.

• Extracción de obligaciones: el PLN puede extraer obligaciones y entregables clave del texto contractual y convertirlos en datos estructurados, incluyendo indicadores clave de rendimiento (KPI), métricas de rendimiento y métricas de acuerdos de nivel de servicio (SLA). Por ejemplo, puede identificar SLA o requisitos de informes y convertirlos en elementos rastreables para el monitoreo del rendimiento.
  
• Seguimiento de hitos: la IA agéntica puede supervisar de forma continua los plazos de los contratos y activar alertas y notificaciones cuando se acerquen fechas importantes. Por ejemplo, puede notificar a un gerente de adquisiciones 30 días antes de un hito de entrega clave o una fecha límite de renovación.
  
• Supervisión del cumplimiento: los modelos de machine learning pueden analizar datos contractuales y de rendimiento para identificar patrones que puedan indicar un incumplimiento. Los retrasos repetidos en las entregas de los proveedores, por ejemplo, podrían indicar un riesgo de incumplimiento de los niveles de servicio acordados en el contrato.
  
• Mejora de la visibilidad de los contratos: los sistemas de IA organizan los datos de los contratos en formatos que permiten realizar búsquedas y en paneles intuitivos, lo que facilita la localización y la comprensión de la información clave. Un equipo de adquisiciones puede encontrar rápidamente todos los contratos con términos de precios específicos o identificar acuerdos que están cerca de su vencimiento.

• Seguimiento de renovaciones: los sistemas de IA pueden identificar automáticamente los vencimientos de contratos próximos e iniciar los procesos de revisión. Para evitar interrupciones, por ejemplo, puede desencadenar un proceso de revisión de renovación 60 o 90 días antes de que termine el contrato.
  
• Evaluación del rendimiento: La IA y el machine learning pueden analizar el historial de rendimiento de los proveedores para identificar patrones que puedan indicar incumplimientos. Por ejemplo, los retrasos repetidos en las entregas de los proveedores podrían indicar un riesgo de incumplimiento de los niveles de servicio contractuales.
  
• Redacción de modificaciones: la IA generativa puede ayudar a redactar términos contractuales actualizados basados en acuerdos anteriores y nuevos requisitos. Puede sugerir cláusulas de precios revisadas o niveles de servicio actualizados durante la renegociación.
  
• Identificación de oportunidades: la IA puede extraer insights de contratos anteriores para señalar oportunidades de mejora. Puede identificar patrones en los que se lograron mejores condiciones con proveedores similares, por ejemplo, ayudando a los equipos de adquisiciones a negociar de manera más efectiva.

La IA permite a los equipos de adquisiciones gestionar los acuerdos de forma más eficaz a escala, lo que genera ahorros de costos y contribuye a que las operaciones sean más rentables. Otros beneficios incluyen:

• Mejor toma de decisiones: la IA proporciona datos estructurados e insights que permiten tomar decisiones más fundamentadas sobre contratos y proveedores.
• Identificación de riesgos mejorada: la IA puede analizar rápidamente el lenguaje contractual y los datos de rendimiento para detectar riesgos potenciales que, de otro modo, podrían pasarse por alto, lo que contribuye a la mitigación de riesgos.
• Creación y ejecución más rápidas de los contratos: al automatizar los flujos de trabajo de redacción, revisión y aprobación, la IA reduce el tiempo necesario para llevar los contratos desde su creación hasta su firma.
• Menos retrasos y cuellos de botella: la IA mejora la coordinación y la visibilidad del flujo de trabajo, lo que ayuda a reducir los retrasos en las aprobaciones y las ineficiencias en los procesos.
• Mejor visibilidad de los datos del contrato: la IA facilita el acceso y la comprensión de los términos y plazos clave del contrato en grandes carteras.
• Carga de trabajo reducida: la automatización de las tareas repetitivas permite a los equipos de adquisiciones y jurídico centrarse en tareas más estratégicas.
• Escalabilidad en las carteras de contratos: la IA permite a las organizaciones gestionar un número cada vez mayor de contratos sin que ello suponga un aumento proporcional del trabajo manual.
• Un mejor seguimiento del cumplimiento y las obligaciones: la IA permite un seguimiento más confiable de las obligaciones contractuales, lo que ayuda a las organizaciones a garantizar un cumplimiento riguroso de los contratos y a ajustarse a los términos acordados y a otros requisitos de cumplimiento.

La implementación de la IA requiere la alineación con las mejores prácticas establecidas de gestión de contratos. Sin una planeación y supervisión cuidadosas, las organizaciones pueden enfrentarse a riesgos que limitan la eficacia de la IA o generan nuevas preocupaciones.

Gestión de cambios y adopción por parte de los usuarios: los equipos de adquisiciones y legales pueden mostrarse reacios a adoptar herramientas de IA, especialmente si interrumpen flujos de trabajo ya establecidos. La capacitación y los recursos, como las sesiones internas de mejora de habilidades o los seminarios web, son esenciales para ayudar a garantizar que la IA se adopte con éxito.

Problemas de calidad y disponibilidad de datos: los sistemas de IA dependen de datos precisos y bien estructurados para funcionar eficazmente. Si los datos del contrato están incompletos, son incoherentes o se almacenan en sistemas fragmentados, los resultados de la IA pueden ser poco confiables. Para tratar este problema, las organizaciones deben invertir en la limpieza de datos, la estandarización y la gestión centralizada de datos antes de escalar las iniciativas de IA.

Preocupaciones sobre la seguridad y la confidencialidad de los datos: los contratos suelen contener información comercial y legal sensible. El uso de sistemas de IA, en particular los que se basan en modelos externos o servicios en la nube, suscita inquietudes en materia de protección de datos y control de acceso. Las organizaciones deben implementar políticas sólidas de gobernanza de datos, cifrado y controles de acceso, y evaluar minuciosamente a los proveedores para verificar que cumplan con las normas de seguridad.

Integración con los sistemas existentes: la incorporación de la IA a los sistemas existentes de adquisiciones y gestión de contratos puede resultar compleja. Una mala integración puede provocar interrupciones en el flujo de trabajo o duplicación de esfuerzos. Una implementación por fases y el uso de API o plataformas de integración pueden contribuir a que la adopción se produzca sin contratiempos.

Falta de estandarización en los contratos: las diferencias en la redacción y los formatos de los contratos pueden dificultar que los modelos de IA interpreten y analicen los documentos con precisión, especialmente en organizaciones que no cuentan con plantillas estandarizadas. Establezca plantillas de contratos estandarizadas y bibliotecas de cláusulas para mejorar la congruencia y el rendimiento de la IA.

Dependencia excesiva de la automatización: depender demasiado de la IA puede reducir la supervisión humana. La gestión de contratos aún requiere juicio profesional, especialmente para las negociaciones y la evaluación de riesgos. Mantenga la supervisión humana con puntos de control de revisión claros para ayudar a garantizar que las decisiones críticas se evalúen adecuadamente.