La adquisición en la era de la IA

Los profesionales de adquisiciones enfrentan desafíos más complejos que nunca. Las interrupciones en la cadena de suministro y el aumento de costos en los últimos años, fenómenos bien conocidos por los consumidores, han tenido un impacto desproporcionado en las compras empresariales. Al mismo tiempo, los equipos de adquisiciones enfrentan una presión creciente para abastecer a sus negocios, mientras contribuyen al crecimiento y la rentabilidad empresarial.

La Encuesta Global de Directores de Adquisiciones de 2023 de Deloitte revela que ahora se espera que los equipos de adquisiciones aborden un espectro más amplio de prioridades empresariales. Deloitte revela que ahora se espera que los equipos de adquisiciones aborden un espectro más amplio de prioridades empresariales.

Para cumplir con estas crecientes expectativas, muchos equipos de adquisiciones recurren a análisis avanzados, IA y machine learning (ML) para transformar la manera en que toman decisiones de Smart Business Buying y generan valor para la organización.

Las nuevas capacidades de adquisiciones desbloqueadas con la IA

Las herramientas de IA y ML han apoyado durante mucho tiempo a los equipos de adquisiciones en la automatización de procesos tediosos y manuales, lo que les ha permitido concentrarse en iniciativas más estratégicas. Sin embargo, los avances recientes en procesamiento de lenguaje natural (NLP), reconocimiento de patrones, análisis cognitivo y modelos de lenguaje grandes (LLM) están “abriendo oportunidades para hacer la adquisición más eficiente y efectiva”, afirma Julie Scully, directora de Desarrollo de Software en HAQM Business.

La buena noticia es que los equipos de adquisiciones ya están bien posicionados para aprovechar estos avances tecnológicos. Su acceso a fuentes ricas en datos, que van desde contratos hasta facturas, da lugar a soluciones de IA y ML capaces de iluminar los conocimientos contenidos en estos datos. Actuar en función de estos conocimientos desbloquea nuevas capacidades que pueden mejorar la toma de decisiones y optimizar los hábitos de gasto en toda la organización.

Predicción de interrupciones en la cadena de suministro. En una era de constantes interrupciones en la cadena de suministro, los equipos de adquisiciones a menudo enfrentan la disponibilidad inconsistente de artículos, lo que puede afectar la experiencia de empleados y clientes. De hecho, la Encuesta Global de Directores de Adquisiciones 2023 de Deloitte revela que solo el 25 % de las empresas pueden identificar interrupciones en el suministro de manera rápida “en gran medida”.

Las herramientas de IA pueden ayudar a abordar este problema mediante el reconocimiento de patrones que indican una escasez emergente de suministros y la recomendación automática de dos o tres alternativas de productos para los compradores empresariales, con lo que se pueden evitar interrupciones en el suministro. Estas capacidades predictivas también habilitan a los equipos de adquisiciones a establecer políticas de compra que consideren de manera proactiva los artículos con mayor probabilidad de quedarse sin stock.

Respuestas inmediatas para preguntas urgentes. Para un profesional de adquisiciones, analizar datos para comprender la causa de una interrupción en la cadena de suministro, un defecto en el producto u otro riesgo consume mucho tiempo. Los chatbots con LLM pueden agilizar estos procesos al comprender consultas complejas sobre pedidos y “crear una respuesta matizada”, según comenta Scully. “La IA puede consultar una amplia variedad de fuentes para responder rápida y completamente a una pregunta y de tal manera que resulte natural y comprensible.” Además de proporcionar respuestas rápidas y precisas a preguntas urgentes, la IA promete reducir eventualmente la necesidad de explicar los problemas de adquisiciones. En cambio, analizará proactivamente pedidos, patrones de compra y la situación actual para brindar apoyo instantáneo.

Recomendaciones personalizadas. A medida que los compradores empresariales demandan experiencias personalizadas, los directores de adquisiciones buscan maneras de personalizar sus interacciones con los sistemas de adquisiciones empresariales. Scully pone el ejemplo de un empleado encargado de organizar una fiesta navideña para 150 personas que necesita ayuda para decidir qué pedir. Una herramienta de adquisiciones basada en IA que plantee ese escenario, dice ella, podría generar un carrito de compras inicial tras revisar “millones y miles de millones de puntos de datos para recomendar y sugerir productos que el empleado ni siquiera podría haber considerado”.

Mejor aún, agrega, “a medida que nos adentramos en modelos de lenguaje realmente grandes, la IA y el ML pueden ayudar a responder preguntas o comprar artículos que ni siquiera sabías que necesitabas al comprender tu situación particular de manera mucho más detallada”.

Influencia sobre el gasto de cumplimiento. Los profesionales de adquisiciones buscan equilibrar la libertad de los empleados para adquirir los artículos que necesitan con una intervención mínima. Sin embargo, la autosuficiencia no debe comprometer la adecuada gestión de gastos, la productividad ni el cumplimiento de políticas. “Siempre existe una tensión saludable entre cómo una empresa asegura tener los controles y la supervisión adecuados y, al mismo tiempo, permite un modelo de gasto federado”, dice Scully. Afortunadamente, dice ella, “la IA puede ofrecer un enorme valor” al alertar a los equipos de adquisiciones sobre cualquier “anomalía” antes de que se produzca algún daño.

La IA también puede ayudar a garantizar el cumplimiento al hacer cumplir las políticas de gasto y las expectativas, de modo que los empleados “todavía puedan comprar con confianza los artículos adecuados”, dice Scully. Esta capacidad puede minimizar el riesgo de gastos excesivos y también ayudar con las obligaciones contractuales de las empresas, como cumplir compromisos de gasto con proveedores específicos. En el futuro, un disparador de detección de anomalías con IA podría incluso utilizarse para examinar grandes conjuntos de datos e identificar compras incumplidas.

Aumento de la visibilidad de gastos. Las herramientas de IA y análisis pueden ofrecer mayor transparencia en el gasto total de adquisiciones al analizar automáticamente los datos y desbloquear análisis oportunos. Estos conocimientos impulsados por datos brindan a los directores de adquisiciones una visión integral sobre dónde asignan el presupuesto y en qué áreas podrían reducir costos.

Sin embargo, una mayor transparencia en el gasto de adquisiciones también puede permitir a las organizaciones responder a prioridades empresariales emergentes, como adoptar prácticas de compra más responsables socialmente. “Las empresas quieren darle prioridad a negocios locales o a aquellos que cuidan de reducir su huella de carbono”, dice Scully. Con una mayor visibilidad en sus patrones de adquisiciones, las organizaciones pueden guiar a los compradores empresariales hacia productos respetuosos con el clima o proveedores que ayuden a alcanzar sus objetivos ambientales, sociales y de gobernanza.

Impulso de la productividad en las adquisiciones. Supervisar el rendimiento de los proveedores, asegurar el cumplimiento del gasto e identificar interrupciones en la cadena de suministro son actividades que consumen tiempo y distraen a los profesionales de adquisiciones de objetivos más críticos para la empresa. “Si los equipos de adquisiciones están atrapados en procesos diarios, no pueden pensar en sus objetivos estratégicos generales para la empresa, en si pueden lograrlos ni en dónde podrían querer realizar optimizaciones”, dice Scully. Al automatizar procesos que requieren mucho trabajo, como el análisis de gastos, la selección de productos y el seguimiento de pedidos, las herramientas avanzadas de adquisiciones pueden liberar a los equipos para enfocarse en actividades que añaden valor.

Prácticas recomendadas para la adquisición con IA

Al automatizar procesos laboriosos como el análisis de gastos, la selección de productos y el seguimiento de pedidos, las herramientas avanzadas de adquisiciones pueden liberar a los equipos para centrarse en actividades que aportan valor. Los modelos de IA son relevantes únicamente cuando los datos de entrenamiento que reciben también lo son. Por esta razón, dice Scully, las organizaciones deben “ser conscientes de que un modelo puede tener a veces puntos ciegos o no reconocer inmediatamente si el negocio está comenzando un cambio en su enfoque estratégico.” A medida que evolucionan las prioridades de una organización, los datos de entrenamiento del modelo deben mantenerse al día para reflejar los nuevos objetivos y circunstancias empresariales.

Para obtener el máximo provecho de sus herramientas tecnológicas avanzadas, los equipos de adquisiciones deben asegurarse de que estas apoyan los objetivos generales de adquisiciones y la estrategia de negocio de la empresa. Estos objetivos pueden variar desde trabajar con una base de proveedores más diversa hasta la compra de bienes más sostenibles. Independientemente del resultado deseado, la función de adquisiciones debe vincular el uso de nuevas herramientas con IA para alcanzar sus objetivos empresariales y evaluar los resultados con regularidad.

Las nuevas capacidades de adquisiciones desbloqueadas con análisis avanzados, IA y ML pueden ayudar a las empresas a replantear cómo se lleva a cabo la adquisición. A medida que la IA generativa y las tecnologías relacionadas avancen, es probable que los casos de uso sofisticados en adquisiciones se multipliquen y proporcionen a los equipos de adquisiciones ganancias financieras y operativas sustanciales.

Publicación original de MIT Technology Review.