IA en adquisiciones

La adquisición se refiere a la forma en que una empresa obtiene los bienes y servicios que necesita para las operaciones comerciales. Por lo tanto, es fundamental contar con una estrategia de adquisiciones eficaz.

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

La modernización tecnológica interna puede ser fundamental para ayudar a garantizar mejoras continuas que beneficien no solo a las adquisiciones, sino también a los operadores de finanzas, contabilidad y la cadena de suministro. Al ser competente en los datos, el equipo de adquisiciones puede hacer analytics predictivos y modelos de forecasting más precisos.

Las empresas que desean seguir siendo competitivas en la economía necesitan tener insights más detallados sobre sus fuentes de datos estructurados existentes. Los avances en términos de potencia informática y tecnología de IA pueden hacer precisamente eso y ayudar a las organizaciones a crear 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 adquisiciones, 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 ofrecer ahorros de costos, mitigación de riesgos, cumplimiento de normas y 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 insights operativos a datos que de otro modo no serían visibles y garantizar que las organizaciones cuenten con los recursos adecuados para operar de manera eficaz.

Las herramientas y los avances basados en la IA seguirán creciendo a escala mundial. Las empresas que quieran mostrar un crecimiento continuo deberían plantear integrar la IA en su proceso de adquisiciones. Este cambio puede aligerar la carga de los profesionales de adquisiciones de las tareas mundanas, lo que les permite centrarse en la toma de decisiones estratégicas e impulsar la innovación. La tecnología de IA está ahí para complementar la fuerza laboral humana y capacitar a los profesionales en activo para alcanzar los objetivos fijados por la organización.

Es importante 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 sustentable 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 adquisiciones.

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

• Aprendizaje automático (ML)
  
• El procesamiento de lenguaje natural (PLN)
• Automatización robótica de procesos (RPA)

Los algoritmos de aprendizaje automático se emplean 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 que son pertinentes para tomar decisiones comerciales inteligentes.

Los modelos de aprendizaje automático 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 forecasting más precisa. Un uso más popular para el aprendizaje automático es en la automatización de cuentas por pagar.

Un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural (PLN) está diseñado para interpretar, transformar y generar el lenguaje humano. Además, puede comprender el lenguaje escrito u oral y analizarlo con más detalle, y obtener información de los datos textuales que se recopilan.

Un modelo de NLP puede facilitar la comunicación con chatbots o asistentes virtuales, lo que permite a los usuarios interactuar directamente con el equipo de adquisiciones de una empresa. Asimismo, un algoritmo de PLN funciona al categorizar automáticamente la información relevante de los comentarios de los clientes, las solicitudes de propuestas y más, y emplear esa información de la manera más eficiente posible.

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

La automatización robótica de procesos (RPA generalmente no se considera una forma de IA; sin embargo, ofrece beneficios significativos en lo que respecta a la productividad. Algunos ejemplos de RPA en adquisiciones son la automatización y la generación de facturas. La RPA puede reducir los errores mediante el uso de datos históricos y la reducción de las posibilidades de que se produzca un error humano.

La IA generativa está cambiando la forma en que operan las organizaciones de adquisiciones hoy en día al optimizar los procesos a diferencia de cualquier herramienta anterior y cambiar la forma en que operan los líderes de adquisiciones.

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 adquisiciones, ya que algunas de sus principales funciones son la creación de órdenes de compra y el análisis de documentos, como solicitudes de propuestas (RFP) y contratos.

La IA generativa en adquisiciones puede optimizar las funciones de adquisiciones, 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 para mejorar la eficiencia operativa.

Por último, la IA generativa puede ayudar a agilizar las interacciones entre los equipos de adquisiciones, los stakeholders internos 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. El área de adquisiciones está lista para la transformación desde la IA generativa, pero dependerá de la capacidad y la voluntad de la organización para ajustar sus modelos de IA.

Según un informe reciente del IBM Institute for Business Value (IBV), el 59 % de los directores de adquisiciones (CPO) cree que es importante aplicar la IA generativa al análisis predictivo del gasto y el aprovisionamiento. Sin embargo, el primer desafío es convencerlos de que apoyen la nueva tecnología, para lo que será necesario mostrar a su CPO las posibilidades de la IA y los desafíos que pueden superar.

Por separado, los directores de cadena de suministro (CSCO) y los directores de operaciones (COO) ven la oportunidad sobre la mesa con la IA generativa y adquisiciones en lo que respecta a la sustentabilidad.

El informe del IBV, The CEO's Guide to Generative AI, reveló que el 77 % de los CSCO y COO 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 mejorar la visibilidad, los insights y la toma de decisiones en todos los ecosistemas, los cuales son tan importantes para la sustentabilidad y el cumplimiento.

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

El abastecimiento inteligente es una plataforma de adquisiciones impulsada por IA que está diseñada para analizar la base de datos de un proveedor y gestionar datos históricos. El objetivo es proporcionar tendencias del mercado y ayudar a la organización a encontrar los proveedores adecuados para satisfacer necesidades específicas de adquisiciones, así como ayudar a construir relaciones más sólidas con los proveedores.

La detección de errores emplea IA para detectar automáticamente un error antes de que ocurra y puede evitar interrupciones en el flujo de trabajo a una velocidad récord. La IA puede detectar cosas como fraudes, irregularidades de cumplimiento y riesgos potenciales a lo largo del ciclo de vida de la cadena de suministro.

Los analytics predictivos son algoritmos de IA que toman los datos históricos de ventas y las tendencias del mercado y los analizan para generar previsiones de demanda. Los analytics predictivos 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 impulsada por IA que puede analizar automáticamente un contrato y extraer los datos y la información más importantes en tiempo real. La herramienta automatizada de análisis de contratos señala los riesgos potenciales y los problemas de incumplimiento antes de que lleguen a un usuario.

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

La gestión de riesgos de los proveedores emplea la IA mediante la automatización y el análisis de la información sobre los proveedores antes de que surjan problemas. La gestión de riesgos de proveedores por IA puede detectar patrones y anomalías ocultos, y puede ayudar a las organizaciones a mitigar los riesgos potenciales que podrían frenar las operaciones de adquisición.

La extracción de datos de facturas se refiere al uso de IA en equipos de cuentas por pagar mediante la extracción de datos de facturas a través de un proceso automatizado en cuestión de segundos. Las organizaciones que no operan con sistemas desde el inicio hasta el pago u otra tecnología avanzada podrían considerar esto como una buena opción.

Comience por identificar puntos problemáticos específicos en su operación donde la IA podría tener un impacto, como la gestión de inventario o la gestión de contratos. Podría ser automatizar el procesamiento de facturas u optimizar el análisis de gastos, sea lo que sea, tener casos de uso distintos ayudará a guiar su implementación de la IA.

La implementación de una estrategia de adquisiciones con IA no es un esfuerzo aislado y debe incluir la colaboración entre otros departamentos, como 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 en soluciones de IA experimentados que puedan ayudarle a guiar su implementación de IA. La colaboración con un experto puede orientar a su organización hacia las tecnologías y soluciones personalizadas de IA adecuadas que se adapten a las necesidades de su negocio.

Los algoritmos de IA se ejecutan con 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 gobernanza de datos para mantener aún más la integridad de los datos.

Incorporar la tecnología de IA y llevar a cabo una implementación de IA puede ser un proceso complejo y los profesionales de operaciones de adquisiciones deben aprender a emplear correctamente las herramientas de IA. Mantenga abierta la comunicación con los stakeholders para abordar cualquier inquietud que puedan tener con la IA para adquisiciones.

La implementación de la IA en adquisiciones es solo el primer paso. Las herramientas de IA para adquisiciones requieren revisar y evaluar de manera constante el rendimiento. Los stakeholders y los usuarios deben aportar sus comentarios con regularidad para poder introducir mejoras y nuevas iteraciones.