Mejora el proceso de adquisición con la IA

El uso de la inteligencia artificial en el proceso de adquisición no es un sueño lejano, está aquí, redefiniendo el modo en que trabajan los profesionales de adquisición. Integrar la IA a tus procesos de negocios puede proporcionar un valor inmenso, desde automatizaciones sencillas que ahorran tiempo hasta estrategias sofisticadas que generan un valor comercial importante. Pero ¿por dónde debes comenzar? Y, ¿cómo debes escalar tus esfuerzos para obtener un máximo impacto?

Esta guía divide la adopción de IA en tres niveles (victorias rápidas, optimizaciones de nivel medio y transformaciones de alto impacto) para ayudar a identificar el punto de partida correcto y posicionarte para el éxito a largo plazo.

Nivel 1: Las victorias rápidas: IA de bajo esfuerzo y alto impacto

La manera más fácil de introducir la IA en el proceso de adquisición es a través de la automatización, mediante la eliminación de tareas repetitivas y el impulso de la eficiencia con un mínimo esfuerzo. Estas aplicaciones fundamentales no requieren revisiones importantes del sistema (que es lo que prefiere el departamento de informática), lo que hace que sean ampliamente adoptadas en todas las industrias.

Tomemos como ejemplo la analítica de gastos. La limpieza y clasificación de datos automatizada e impulsada por IA puede corregir inconsistencias, eliminar duplicados y categorizar los datos de gastos instantáneamente para reemplazar horas de trabajo manual con información precisa y confiable. En la adquisición electrónica, la IA mejora la experiencia del usuario al simplificar las búsquedas en el catálogo a través de reconocimiento de patrones, facilitar la búsqueda de los artículos adecuados y aumentar la adopción. Mientras tanto, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y la extracción de metadatos impulsados por IA transforman las facturas y los contratos escaneados en datos estructurados y que se pueden buscar, lo que garantiza que la información vital siempre esté visible.

Estas victorias rápidas preparan el entorno para aplicaciones más avanzadas de IA, lo que demuestra que la implementación de IA no tiene por qué ser una tarea ardua ni costosa.

Nivel 2: Las optimizaciones inteligentes: IA de esfuerzo medio para obtener información más profunda

Una vez que se establecen los conceptos básicos, los equipos de adquisición pueden ascender por la escalera de la IA hacia casos de uso más sofisticados. Esto requiere un poco más de esfuerzo, como una mejor integración de los datos y algoritmos más refinados, pero se desbloquean conocimientos más profundos y se accede a un proceso de toma de decisiones más inteligente.

En la analítica de gastos, la IA puede ir más allá de la limpieza de los datos al facilitar la detección de tendencias y la identificación de anomalías para marcar los patrones de gastos antes de que se conviertan en problemas. Para la contratación y el abastecimiento, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) permite la extracción de metadatos tanto a nivel de documento como de cláusula para ofrecer una visibilidad granular de los términos y obligaciones del contrato. La IA también mejora la administración de perfiles de proveedores, enriquece, verifica y completa los datos de los proveedores para proporcionar una visión más completa de los riesgos y las oportunidades. El manejo de catálogos impulsado por IA es otro cambio radical, ya que utiliza la analítica predictiva y la detección de anomalías para garantizar ofertas de proveedores precisas y optimizadas.

Estas aplicaciones de IA de nivel medio no solo ahorran tiempo, también empoderan a los equipos de adquisición con mejor información, relaciones más sólidas con los proveedores y una ventaja estratégica más definida.

Nivel 3: Los cambios radicales: IA de mucho esfuerzo para obtener un impacto máximo en el negocio

Para las organizaciones dispuestas a llevar la IA al siguiente nivel, las aplicaciones de alto esfuerzo aportan un valor transformador. Estos casos de uso avanzados demandan una inversión significativa en infraestructura, estrategia de datos y preparación organizacional, pero la recompensa es sustancial.

En la analítica de gastos, la detección de oportunidades que utiliza la IA generativa (GenAI) y las redes neuronales artificiales (ANN) puede descubrir ahorros y riesgos ocultos que serían difíciles de detectar de forma manual. La IA también puede revolucionar el desarrollo de estrategias de categorías para ofrecer recomendaciones automáticas con base en la inteligencia de mercados externos y conocimientos profundos sobre los factores que impulsan el valor y las compensaciones.

El manejo de contratos se actualiza significativamente con la analítica impulsada por IA, que puede identificar obligaciones, riesgos e incluso sugerir alternativas lingüísticas más adecuadas. Mientras tanto, en el manejo de proveedores, el análisis predictivo y prescriptivo impulsado por IA ayuda a los equipos de adquisición a detectar, evaluar y mitigar de forma proactiva los riesgos de la cadena de suministro, desde problemas de cumplimiento hasta el logro de los objetivos de la organización.

En el ámbito de la automatización de la adquisición electrónica y las cuentas por pagar (AP), la IA puede optimizar el manejo del gasto marginal y el ingreso de datos, y lograr una interacción dinámica con los usuarios a través del reconocimiento de intenciones. También desempeña un rol fundamental en la detección de fraudes y el monitoreo del cumplimiento, mediante el análisis de patrones y anomalías para detectar riesgos potenciales en tiempo real. Además, para las operaciones internas, la IA puede transformar las políticas de adquisición y los documentos de capacitación en bases de conocimiento inteligentes en las que se pueden realizar búsquedas para que toda la organización pueda acceder a la información crucial fácilmente.

Traza tu recorrido hacia la IA: Comienza con poco, escala de forma inteligente

La adopción de la IA en el ámbito de la adquisición no implica un salto vertiginoso. Se trata de adoptar un enfoque estratégico. El mejor camino a seguir es comenzar con casos de uso de bajo esfuerzo y alto impacto que generen impulso y demuestren valor. A partir de eso, los equipos de adquisición pueden escalar gradualmente hacia aplicaciones más complejas que impulsen conocimientos más profundos y la transformación del negocio.

En definitiva, la clave del éxito de la IA es alinear la tecnología con las necesidades de los negocios del mundo real. Cuando se utiliza de forma inteligente, la IA no es solo una herramienta de automatización. Es una fuerza multiplicadora que empodera a los equipos de adquisición para producir un mayor valor, impulsar decisiones más inteligentes y asegurar el futuro de sus estrategias.

Publicado originalmente en Spend Matters