AI agents in procurement

AI agentes in procurement se refiere a la inclusión de tecnología de IA agéntica en el proceso de adquisiciones de una empresa. La IA agéntica es un sistema de inteligencia artificial que puede lograr un objetivo específico bajo poca supervisión. Consiste en agentes de IA: modelos de machine learning que imitan la toma de decisiones humanas para resolver problemas en tiempo real.

Dentro de un sistema multiagente, cada agente realiza una subtarea específica para alcanzar el objetivo. Estos esfuerzos se coordinan a través de la orquestación de IA y ayudan a los equipos de adquisiciones a automatizar los flujos de trabajo y agilizar los procesos, incluidas las cadenas de valor de proveedores, contratos y gestión de pedidos.

El panorama de las adquisiciones se encuentra en un punto de transición, que va mucho más allá de los simples procesos de automatización. Un informe reciente del IBM Institute for Business Value¹ sobre IA generativa en adquisiciones destaca cómo las organizaciones ya han comenzado a adoptar la revolución de la IA generativa. De los CSCO y COO encuestados, el 64 % afirma que la IA generativa ya está transformando los flujos de trabajo de las operaciones de su cadena de suministro.

A la vanguardia de la transición están los agentes de IA, que ahora se consideran el futuro de las adquisiciones y la gestión de contratos. Las adquisiciones aportan grandes cantidades de datos dentro de una organización y de proveedores o bases de datos de insights del mercado. Las organizaciones necesitan aprovechar estos datos y actuar en consecuencia para lograr resultados de manera más rápida y mejor.

El método tradicional de automatización de adquisiciones se ha centrado en la digitalización del papeleo como una forma de reducir las tareas rutinarias y también optimizar los flujos de trabajo para ayudar a los equipos a moverse de manera más eficiente.

La IA agéntica está transformando las adquisiciones mediante el poder de los análisis predictivos, el machine learning (ML) y el procesamiento de lenguaje natural (PLN). El resultado son agentes de IA que piensan estratégicamente, aprenden de experiencias y actúan de forma autónoma. Los agentes de IA pueden negociar con los proveedores, optimizar el ahorro de costos y crear valor estratégico como socios en la toma de decisiones para los empleados humanos.

Los agentes de IA autónomos, impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM), están diseñados para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, incluido el lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes y la toma de decisiones. Van más allá de automatizar procesos de negocio preexistentes, ya que trabajan junto a humanos mientras crean sus propios motores de memoria y aprenden de los errores.

Las capacidades de los agentes de IA se basan en las grandes cantidades de datos que ingieren. Pueden interactuar con otras fuentes de datos, importar datos e incluso otros agentes para tomar decisiones informadas.

Dentro del mundo de las operaciones de adquisiciones y cadena de suministro, los agentes de IA pueden manejar un rango de responsabilidades, incluyendo gestión de proveedores, precios, historial de órdenes de compra, gestión de la cadena de suministro y análisis de mercado.

Los agentes de IA se pueden implementar con una variedad de lenguajes y marcos de programación, como Python, Java y TensorFlow. También se pueden integrar con otros sistemas y tecnologías de adquisiciones, como bases de datos, API, sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), plataformas de adquisiciones y portales de proveedores.

Por ejemplo, IBM® watsonx Orchestrate se integra con las principales herramientas que las organizaciones utilizan todos los días para realizar tareas comunes, como la creación de solicitudes de proveedores, la recuperación de líneas de pedidos y la gestión de contratos.

La cadena de suministro de una organización es compleja y los equipos de adquisiciones tienen que gestionar cientos y, a veces, miles de proveedores en todo el mundo. También hay múltiples factores a tener en cuenta, como la geopolítica, las políticas comerciales, los aranceles y las interrupciones de la cadena de suministro que están fuera del control de la organización, como las condiciones climáticas y del mercado.

Aquí es donde los agentes de IA pueden entrar y ofrecer una solución que pueda quitar parte de esa carga de los trabajadores humanos, especialmente en la gestión de categorías, durante un momento de lucha. Si, por ejemplo, el clima está causando múltiples retrasos en la ruta de un proveedor, un agente de IA puede redirigir los envíos o ajustar las estrategias de abastecimiento en tiempo real con insights basados en datos. Los agentes realizan evaluaciones de riesgos rápidamente y actúan con rapidez para ser proactivos y estratégicos, en lugar de ser reactivos.

En lugar de reaccionar a un informe de noticias o basar las decisiones en datos históricos, los profesionales de adquisiciones pueden utilizar agentes de IA para tomar decisiones informadas en tiempo real con mayor insight y, con suerte, menos errores para sus clientes. Los agentes pueden ayudar a mitigar el riesgo monitoreando de forma autónoma las condiciones del mercado, el análisis de gastos, el rendimiento de los proveedores y los factores de riesgo. Cuando el trabajador digital detecta que algo anda mal, puede ajustar automáticamente y tomar decisiones de adquisiciones de forma rápida e intuitiva.

Este es un beneficio esencial para las operaciones de adquisiciones y cadena de suministro, ya que moverse rápidamente y actuar de manera estratégica ofrece una ventaja competitiva. Un ejemplo de este tipo de toma de decisiones es un agente de IA que puede hacer el análisis de datos de los precios de los productos básicos y sugerir un ajuste a las estrategias de adquisiciones más rápido que la mayoría de los trabajadores humanos.

Si bien puede parecer que un agente de IA despersonalizaría las relaciones con los proveedores, en realidad puede mejorarlas. La relación que una organización tiene con sus proveedores es crítica para todas las funciones de adquisiciones. Los agentes de IA pueden gestionar tareas rutinarias como la incorporación, la gestión de inventario y la gestión de gastos, para aliviar parte de la carga del trabajador humano. Da a los humanos más tiempo para centrarse en la relación humana entre la organización y el proveedor.

Además, la tecnología de agente de IA puede predecir las necesidades de los proveedores y tomar decisiones de abastecimiento estratégico a través de la gestión de contratos e inventarios. Esta estrategia de gestión mejorada puede dar como resultado menores costos y flujos de trabajo más eficientes. También pueden predecir posibles problemas que podrían surgir y mitigarlos antes de escalarlos. Los trabajadores humanos de adquisiciones pueden liberarse de las tareas administrativas que quieren evitar y, en su lugar, realizar un trabajo de mayor valor.

Una de las ventajas comunes de la tecnología de agentes de IA es la naturaleza proactiva de la herramienta para la organización. Un enfoque tradicional de gestión de riesgos sería reactivo a un problema, mientras que los agentes de IA utilizan análisis predictivos para anticipar una interrupción. Además, los agentes también pueden aprender del incidente y recomendar medidas proactivas para que no surja un problema similar. Esta Tecnología beneficia aún más el beneficio de una empresa y ofrece eficiencias mejoradas en toda la organización con sus capacidades autónomas y concisas.

Los agentes toman datos externos, como pronósticos meteorológicos, cierres de fábricas, indicadores económicos, entre otros, y los combinan con las fuentes de datos internas de la organización para tomar decisiones informadas e identificar posibles problemas que podrían no ser detectados por un equipo humano por sí solo. Una optimización de IA de adquisiciones requiere que el humano y el trabajador de IA trabajen juntos para poner los problemas en primer plano y mitigar los riesgos.

Los agentes de IA pueden optimizar el proceso de selección de proveedores mediante el análisis de datos históricos, métricas de rendimiento, estabilidad financiera y condiciones del mercado. La tecnología de agentes puede evaluar a los proveedores potenciales en función de factores como la confiabilidad, la rentabilidad y el cumplimiento de las obligaciones contractuales, lo que ayuda a los equipos de adquisiciones a elegir el que mejor se adapte a sus necesidades. Los agentes de IA también pueden señalar a los proveedores que pueden plantear riesgos, como la inestabilidad geopolítica o la inestabilidad financiera.

Seleccionar proveedores y contratar puede ser tedioso para los empleados humanos de adquisiciones. Con los agentes de IA, los equipos de adquisiciones pueden gestionar los contratos de los proveedores y garantizar que estén actualizados y que toda la documentación legal esté en orden. Las relaciones laborales con los proveedores no solo dependen de la relación humana, sino también del backend, donde las cosas pueden desorganizarse. Los agentes pueden automatizar los comentarios de contratos e identificar riesgos potenciales con contratos antes de que se finalice algo.

Los agentes de IA pueden automatizar la creación, aprobación y procesamiento de órdenes de compra (OC), reduciendo el esfuerzo manual y los errores. Cuando se envía una solicitud, el agente de IA puede generar automáticamente una orden de compra, enrutarla a través del flujo de trabajo de aprobación y enviarla a los proveedores. También puede Verify la precisión de los detalles de los pedidos frente a criterios preestablecidos, como niveles de inventario o patrones históricos de compras.

Además, los agentes de IA pueden crear análisis detallados de gastos para los patrones de gasto de una organización y ayudarles a identificar áreas de ahorro de costos. El análisis de gastos es un punto de datos clave para que una organización ayude a comprender cómo gasta su dinero y mejorar el valor de la operación de adquisiciones.

Los equipos de adquisiciones tradicionalmente se basan en datos históricos y insights del mercado para pronosticar la demanda y gestionar con precisión el inventario. Con los agentes de IA, la tecnología puede predecir la demanda futura de productos o materiales mediante el uso de métodos tradicionales junto con tendencias estacionales y otros factores externos, como condiciones del mercado y eventos globales. Esta capacidad predictiva permite a las empresas gestionar el inventario de manera más eficiente, reducir los desabastecimientos y evitar el exceso de existencias. En última instancia, esto mejora el flujo de caja de la organización y garantiza que las decisiones de adquisición se alineen con las necesidades reales.

Las organizaciones deben cumplir con los estándares de cumplimiento, lo que requiere un monitoreo constante. Los agentes de IA pueden hacer el trabajo de fondo en el monitoreo del cumplimiento mediante el seguimiento continuo de las transacciones y los procesos internos. Los agentes de IA pueden alertar a los empleados sobre posibles riesgos de cumplimiento y proporcionar un análisis detallado de por qué ocurrió la alerta. Además, los agentes están constantemente aprendiendo y adaptándose a nuevos patrones para la organización específica a la que sirven. Los agentes de IA pueden adaptarse al entorno normativo específico de la organización y actuar como responsables de cumplimiento hiperpersonalizados.

Un agente de IA de adquisiciones es tan bueno como los datos que Ingesta. Las organizaciones deben tener sus datos históricos y actuales preparados antes de implementar la tecnología de agentes de IA. Necesitan un sistema que gestione y clasifique los datos constantemente para que los agentes trabajen siempre con los datos más precisos y actualizados posibles.

Las organizaciones deben establecer estándares para que los agentes de IA interactúen y operen. La creación de estándares garantiza que el agente de IA siga un conjunto coherente de reglas, procesos y comportamientos que proporcionan previsibilidad a la organización. Ya sea en el manejo de las relaciones con los proveedores o en el procesamiento de datos, los estándares ofrecen confiabilidad en muchos contextos diferentes.

La introducción de la tecnología de agentes de IA en una organización puede cambiar significativamente la forma en que los empleados realizan sus tareas. Sin la preparación adecuada, los empleados pueden sentirse abrumados o resistentes a la tecnología, lo que dificulta su uso eficaz. Las organizaciones deben equilibrar la emoción de las nuevas tecnologías con el entendimiento de que los empleados probablemente se sientan preocupados por la seguridad laboral. Es importante abordar las inquietudes y preparar a los empleados mediante capacitación (mejora o recapacitación) y una comunicación clara.

Una nueva tecnología como los agentes de IA no debe implementarse de un solo golpe. Debe introducirse de forma gradual y estratégica para permitir una integración más controlada y con gestión de riesgos. Las organizaciones deben desplegar pruebas o programas piloto para adquisiciones específicas, siendo los primeros casos de uso aquellos en los que los agentes de IA podrían ofrecer valor inmediato. Esto permite a las empresas identificar posibles problemas o errores desde el principio y ajustar los sistemas de IA.