10 casos prácticos y estudios de caso sobre el uso de la IA en la gestión de compras
A medida que un público más amplio reconoce los beneficios de la inteligencia artificial (IA), el número de casos de uso de IA en diferentes industrias aumenta día a día. La IA en el sector de las compras no es una excepción.
Consulte una descripción general completa del proceso de adquisición con IA, que detalla las razones de su adopción, diversos casos de uso , las 5 principales herramientas de adquisición con IA , estudios de caso específicos para cada caso de uso, la importancia y los beneficios de la adquisición con IA y las tecnologías involucradas:
¿Por qué los equipos de compras necesitan aprovechar la IA?
Los datos son cruciales para los equipos de compras, ya que, sin ellos, no pueden realizar un seguimiento del gasto en bienes y servicios ni gestionar eficazmente las relaciones con proveedores. El creciente volumen de datos permite a estos equipos gestionar con mayor eficiencia el ahorro de costes y los riesgos relacionados con el rendimiento de los proveedores.
La toma de decisiones basada en datos es fundamental para garantizar que el comprador adquiera bienes y servicios al mejor precio posible y en las mejores condiciones. El proceso de compras implica una gran cantidad de datos estructurados y no estructurados (por ejemplo, contratos, facturas y otros documentos), lo que dificulta su análisis con software tradicional.
Los modelos de aprendizaje automático y la IA generativa están diseñados para procesar datos existentes y obtener información valiosa. Esto convierte a las compras en un ámbito ideal para la IA, ya que los algoritmos de IA pueden proporcionar información útil y ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones. Según una encuesta de Deloitte, más del 60 % de los directores de compras indicaron que utilizan análisis avanzados. 1
10 casos de uso de la IA en los procesos de adquisición
La inteligencia artificial (IA) puede transformar la gestión de compras, pasando de una función reactiva a una proactiva que genera información valiosa y mejora la eficiencia operativa. Algunos casos de uso comunes incluyen:
Gestión de proveedores
1. Gestión de contratos
Por qué es importante
La gestión eficaz de los contratos es fundamental para gestionar los riesgos y optimizar las relaciones con los proveedores. Los procesos tradicionales de gestión de contratos pueden ser lentos y propensos a errores.
solución de IA
Las herramientas de gestión de contratos basadas en IA unifican la gestión del ciclo de vida contractual y la extracción de datos. Mediante el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático, estas herramientas analizan el lenguaje contractual, identifican términos clave y gestionan los eventos del ciclo de vida del contrato. Automatizan los procesos de creación, revisión y aprobación, reduciendo los tiempos de ciclo y mejorando el cumplimiento normativo.
Beneficios:
- Creación y revisión automatizada de contratos.
- Gestión de riesgos mejorada.
- Gestión optimizada del ciclo de vida de los contratos, mejorando las relaciones con los proveedores y la eficiencia operativa.
Estudio de caso
Una farmacéutica incluida en la lista Fortune 200 utilizó un software de adquisiciones con inteligencia artificial para optimizar su proceso de ensayos clínicos, estableciendo una plataforma integral para la investigación preclínica y clínica. La gestión de contratos con IA simplificó la integración de proveedores, aceleró el desarrollo de fármacos y mejoró el seguimiento de los pacientes.
Este enfoque condujo a la creación del Grupo de Transacciones Estratégicas, a la ejecución de múltiples acuerdos y al desarrollo de procesos que redujeron significativamente el tiempo de desarrollo de fármacos y optimizaron los costes operativos, garantizando una gestión eficiente y eficaz de los ensayos clínicos. 2
2. Gestión de riesgos de proveedores
Por qué es importante
Gestionar el riesgo de los proveedores es fundamental para mantener una relación estable y sólida con ellos. Identificar los posibles riesgos de desempeño de los proveedores con anticipación puede prevenir interrupciones y proteger a la organización.
solución de IA
La IA utiliza metodologías de macrodatos para analizar millones de fuentes de datos existentes, proporcionando alertas sobre posibles riesgos en los procesos de la cadena de suministro. Este enfoque proactivo de la gestión de riesgos mejora la capacidad de respuesta ante amenazas emergentes.
Beneficios:
- Identificación proactiva de los riesgos de los proveedores.
- Mayor resiliencia y estabilidad en la gestión de la cadena de suministro.
- Mayor capacidad para mitigar riesgos y mantener la continuidad operativa.
Ejemplo de la vida real
Una importante cadena mundial de comida rápida se enfrentó a un riesgo significativo en sus proveedores debido a su excesiva dependencia de dos proveedores clave para la categoría de salsas, uno de los cuales tenía su sede en el Reino Unido. Esta dependencia generó preocupación, especialmente ante el posible impacto del Brexit en las cadenas de suministro. Para mitigar estos riesgos, la empresa utilizó un software con inteligencia artificial para evaluar e identificar proveedores alternativos.
Este software de compras basado en inteligencia artificial analizó la demanda del mercado y las capacidades de los proveedores, lo que permitió a la cadena reducir la distancia de la red en un 25 % y lograr ahorros de 3,2 millones de euros anuales.
Mediante la optimización de la red de suministro y la identificación de opciones nacionales en Europa, el gigante de la comida rápida redujo su dependencia de las importaciones del Reino Unido y mejoró la resiliencia de la cadena de suministro, lo que garantizó operaciones más fluidas y rentables. 3
Analítica
3. Análisis y clasificación de gastos
Por qué es importante
Contar con datos precisos sobre los gastos es fundamental para una gestión eficaz del gasto. Comprender los gastos internos es crucial para la solidez de los procesos y la correcta gestión del cumplimiento normativo.
solución de IA
Los algoritmos de clasificación de gastos basados en IA analizan dinámicamente los detalles de las partidas y marcan palabras clave para vincularlas a las categorías de gasto. Gracias al aprendizaje automático, estos algoritmos alcanzan una precisión de aproximadamente el 97 %, lo que aumenta la exactitud y genera valor en el análisis de gastos. 4
Beneficios:
- Mayor precisión en la clasificación de gastos.
- Mejora del análisis de gastos y la gestión de categorías.
- Identificación de oportunidades de ahorro de costes mediante una mayor visibilidad del gasto.
Ejemplo de la vida real
El sistema de compras existente de Pentair era obsoleto y complejo, y requería mucho tiempo para alinear los datos de gastos entre las distintas unidades de negocio. Una solución de compras basada en IA, implementada globalmente en tan solo dos meses, transformó el proceso de compras de Pentair.
Como resultado, se logró una precisión superior al 90 % en la clasificación de gastos y se facilitaron mejoras significativas en la consolidación de proveedores y las condiciones de pago. Esto se tradujo en una mejora del capital circulante de 15 millones de dólares y permitió a los gerentes de categoría identificar oportunidades de ahorro, impulsando así la gestión estratégica de compras y gastos en toda la organización. 5
4. Detección de Anomaly
Por qué es importante
La inteligencia artificial permite a las empresas detectar automáticamente anomalías como fraudes, problemas de cumplimiento normativo o cambios de precios en todo el panorama de proveedores.
solución de IA
La IA puede procesar grandes cantidades de datos para proporcionar actualizaciones en tiempo real sobre anomalías y cambios en el entorno operativo. Esta capacidad permite recibir notificaciones instantáneas de acontecimientos importantes con mayor precisión.
Fuente: Datanami 6
Beneficios:
- Detección automatizada de anomalías e irregularidades.
- Mejora de la gestión y mitigación de riesgos.
- Información en tiempo real sobre los cambios operativos.
Estudio de caso
La IA ha aportado grandes beneficios en la detección de anomalías, especialmente en el proceso de cuentas por pagar. Con un alto volumen de facturas de socios internacionales, el equipo financiero de Scribd se enfrentaba a dificultades en la introducción manual de datos y posibles errores. Gracias a las capacidades de automatización de compras mediante IA, optimizaron la conciliación de órdenes de compra, eliminaron errores de entrada de datos y aceleraron los procesos financieros en un 60 %.
Esta inteligencia artificial aplicada a las compras no solo les ahorró la contratación de personal adicional, sino que también mejoró significativamente la gestión del gasto y la transparencia financiera, lo que permitió al equipo centrarse en tareas estratégicas y en el servicio al cliente. 7
5. Cumplimiento automatizado
Por qué es importante
La gestión del cumplimiento normativo es una tarea fundamental, aunque a menudo manual y que consume mucho tiempo. Garantizar el cumplimiento de las condiciones de pago, las cláusulas contractuales y las políticas de contratación es esencial para la gestión de riesgos.
solución de IA
La IA puede estructurar los datos de contratos, facturas y órdenes de compra para identificar y resaltar automáticamente los problemas de incumplimiento. Mediante la aplicación de la IA, los equipos de compras pueden comparar las condiciones de pago, determinar los incumplimientos e identificar duplicados automáticamente.
Beneficios:
- Controles de cumplimiento automatizados.
- Menor riesgo de incumplimiento y de las sanciones asociadas.
- Mayor eficiencia en la gestión de tareas relacionadas con el cumplimiento normativo.
Ejemplo de la vida real
MTN Group, uno de los principales proveedores de telecomunicaciones en África y Oriente Medio, se enfrentaba a problemas con procesos financieros lentos y propensos a errores debido a su dependencia de las hojas de cálculo. Para mejorar la precisión y la eficiencia, MTN utiliza inteligencia artificial para la elaboración de informes financieros y el cumplimiento tributario.
Esta transición redujo el tiempo de preparación del presupuesto en la sede central en un 50 %, proporcionó a los ejecutivos datos consistentes y precisos, y mejoró la supervisión de las provisiones fiscales en 23 países. Al estandarizar los procesos e integrar la IA, MTN mejoró significativamente su cumplimiento normativo y su agilidad operativa. 8
Automatización de tareas manuales
6. Automatización de cuentas por pagar (AP)
Por qué es importante
El proceso de cuentas por pagar implica múltiples etapas manuales, lo que puede ralentizar el procesamiento y la aprobación de facturas. La automatización es clave para mejorar la eficiencia y la precisión.
solución de IA
La IA y el aprendizaje automático automatizan el proceso de cuentas por pagar, reduciendo la intervención humana en cada factura. Esta solución mejora la eficiencia, reduce los costos y garantiza el cumplimiento normativo. Para obtener más información, consulte Aplicaciones de IA en los procesos de cuentas por pagar .
Beneficios:
- Procesamiento y aprobación de facturas más rápidos.
- Reducción del esfuerzo manual y de los errores asociados.
- Mayor cumplimiento normativo y ahorro de costes en las operaciones de cuentas por pagar.
Estudio de caso
Un software de adquisiciones con IA ayuda significativamente a Landsec a automatizar sus procesos de cuentas por pagar (AP), lo que se traduce en ahorro de tiempo, reducción de la carga de trabajo manual y mayor productividad, como demuestran los casos de éxito de la automatización de AP. Gracias a la automatización de AP, Landsec logra un ahorro de tiempo de hasta el 92 % en las tareas manuales de captura y validación de datos.
La plataforma conecta sin problemas el flujo de trabajo de Landsec y su aplicación propia, ICE, con el motor de IA y la pantalla de validación. Captura eficientemente los datos de los avisos de remesa y los coteja con los datos de los extractos bancarios de Landsec, lo que agiliza el proceso de automatización de cuentas por pagar y mejora la eficiencia operativa general.
7. Extracción de datos de facturas
Por qué es importante
Como parte de la automatización de cuentas por pagar, el procesamiento manual de facturas consume mucho tiempo y es propenso a errores. Automatizar este proceso es fundamental para controlar el flujo de trabajo y verificar la captura de datos internos de manera eficiente.
solución de IA
Las soluciones de IA generativa, que incluyen visión artificial y procesamiento del lenguaje natural (PLN), automatizan la extracción de datos de facturas. Esta solución se puede integrar en los sistemas existentes para optimizar el flujo de trabajo de procesamiento de facturas.
Beneficios:
- Procesamiento automatizado de facturas.
- Reducción significativa del tiempo de procesamiento de facturas.
- Mayor precisión y eficiencia en la captura de datos.
- Mayor control sobre el proceso de compra a pago.
Ejemplo práctico
La inteligencia artificial desempeña un papel crucial en el proceso de extracción de datos de facturas de Jumio, permitiendo verificaciones rápidas y precisas a la vez que combate el fraude y el blanqueo de capitales. Gracias al software de compras con IA, Jumio automatiza el procesamiento de órdenes de compra y facturas, acelera los tiempos de conciliación y se integra a la perfección con sistemas ERP como NetSuite.
Esta automatización no solo ahorra tiempo al equipo de finanzas, sino que también mejora la precisión y la eficiencia en la gestión de los procesos de compras y cuentas por pagar, lo que permite a Jumio centrarse en iniciativas estratégicas y en el impacto en el cliente. 9
8. Chatbots de compras
Por qué es importante
Los equipos de compras suelen dedicar mucho tiempo a responder consultas rutinarias de empleados y proveedores, lo que puede ralentizar las operaciones.
solución de IA
Los chatbots B2B de compras con inteligencia artificial brindan asistencia para consultas de compras a través de una interfaz de texto. Estos chatbots pueden gestionar consultas sobre el estado de los pedidos, el estado de los envíos, la disponibilidad de existencias, los precios de las existencias, el estado de los proveedores y los datos de contacto. También pueden alertar a los responsables de compras para la aprobación de órdenes de compra y contratos de venta, lo que permite una actuación inmediata.
Beneficios:
- Gestión automatizada de consultas rutinarias sobre adquisiciones.
- Tiempos de respuesta más rápidos y una mejor experiencia de usuario.
- Mayor eficiencia en las operaciones de adquisición.
Ejemplo de la vida real
Las soluciones de IA desempeñan un papel fundamental en las negociaciones de compras de Walmart, especialmente con los proveedores de menor tamaño. Al utilizar un chatbot con IA, Walmart puede llevar a cabo negociaciones específicas con un gran número de proveedores, logrando acuerdos beneficiosos para ambas partes.
El chatbot automatiza el proceso de negociación, ahorrando tiempo y recursos a la vez que mejora las condiciones y la flexibilidad dentro de la cadena de suministro. Este enfoque innovador permite a Walmart gestionar las negociaciones de manera eficiente, generar ahorros y fortalecer la resiliencia general de sus operaciones de aprovisionamiento. 10
9. Abastecimiento estratégico
Por qué es importante
El abastecimiento estratégico implica gestionar y automatizar los procesos de abastecimiento para optimizar los procesos de adquisición mediante IA. La gestión manual de estos procesos es ineficiente y propensa a errores.
solución de IA
La IA y el aprendizaje automático se utilizan para reconocer hojas de licitación y desarrollar bots de eSourcing especializados para categorías específicas de materias primas, mantenimiento y reparaciones. Estos bots automatizan y optimizan el proceso de abastecimiento.
Beneficios:
- Gestión automatizada de eventos de aprovisionamiento.
- Mayor eficiencia y precisión en el abastecimiento estratégico.
- Mayor capacidad para aprovechar los datos y tomar mejores decisiones en materia de aprovisionamiento.
Estudio de caso
Kärcher se enfrentó a dificultades en las compras no relacionadas con la producción debido a los engorrosos procesos de negociación manual. Para solucionar esto, Kärcher implementó una solución de operaciones autónomas que aportó mejoras significativas en la eficiencia.
Esta plataforma impulsada por IA automatizó la ejecución, negociación y adjudicación de procesos de adquisición táctica, agilizó la preselección de solicitudes de compra y redujo el trabajo manual.
Como resultado, Kärcher logró importantes descuentos y un considerable ahorro de tiempo, lo que permitió al personal de compras centrarse en tareas de mayor valor añadido. Este enfoque basado en IA no solo optimizó la eficiencia del proceso, sino que también mejoró la calidad general de las compras. Tras un exitoso programa piloto, Kärcher está ahora preparada para implementar esta solución en toda la organización, mejorando así la gestión estratégica de compras y la obtención de información global. 11
10. Abastecimiento global
Por qué es importante
El abastecimiento global implica desenvolverse en una compleja red de datos externos y dinámicas de la cadena de suministro. Las estrategias de abastecimiento eficaces requieren un conocimiento profundo de las tendencias de la oferta global y las futuras condiciones del mercado.
solución de IA
Las herramientas de IA permiten a las empresas aprovechar la información derivada de los datos de mercado para desarrollar estrategias de abastecimiento de alto nivel. La IA puede identificar cambios en las tendencias de la oferta global, predecir precios de mercado e informar las estrategias de abastecimiento para diversas categorías de productos.
Beneficios:
- Información sobre productos y proveedores basada en datos.
- Mejores decisiones estratégicas de aprovisionamiento.
- Mayor capacidad de respuesta ante interrupciones en la cadena de suministro global.
Estudio de caso
Una empresa petrolera y gasística incluida en la lista Fortune 500 se enfrentaba a ineficiencias y silos de datos debido a su dependencia de 15 soluciones personalizadas heredadas para su proceso de adquisiciones. Para abordar estos desafíos, la empresa implementó un sistema global unificado, consolidando las 15 soluciones en dos.
Este sistema impulsado por IA mejoró el rendimiento de las compras al proporcionar información en tiempo real, aumentando la adopción de la contratación electrónica en un 20 % y mejorando el retorno de la inversión en compras en un 15 %. El sistema optimizado también facilitó respuestas más rápidas a los cambios del mercado y una mejor gestión de contratos y gastos, optimizando significativamente la estrategia de abastecimiento global de la empresa. 12
Los 5 mejores programas de compras impulsados por IA
Características clave del software de adquisiciones con IA
La IA está contribuyendo a que las herramientas de adquisición sean más eficientes y fáciles de gestionar. Estas son tres características importantes que encontrará con frecuencia:
- Gestión de inventario : La IA puede realizar un seguimiento del inventario en tiempo real. Esto ayuda a los equipos a saber qué hay en stock, qué productos se están agotando y cuándo realizar un nuevo pedido. De esta forma, se reduce el desperdicio y se evitan retrasos.
- Gestión de contratos : Estas herramientas ayudan a almacenar, revisar y supervisar los contratos. La IA puede resaltar los términos clave, detectar riesgos y enviar alertas antes de que expiren los contratos. Esto ahorra tiempo y mejora el cumplimiento normativo.
- Automatización de cuentas por pagar : La automatización de cuentas por pagar utiliza inteligencia artificial para procesar facturas con mayor rapidez. Puede cotejar facturas con órdenes de compra, verificar errores y enviarlas para su aprobación. Esto reduce el trabajo manual y agiliza los pagos.
El impacto de la IA generativa en las adquisiciones
La IA generativa está llamada a revolucionar las compras al transformar la forma en que se toman las decisiones, se gestionan los procesos y se manejan las interacciones. Las principales formas en que la IA generativa cambiará las compras con IA son:
Información en tiempo real: La IA generativa proporcionará información experta en tiempo real, lo que permitirá desarrollar estrategias basadas en datos para todas las categorías de gasto y decisiones. Este cambio garantiza que los procesos de adquisición sean más estratégicos y estén mejor informados.
Personalización: La inteligencia artificial adaptará cada resultado e interacción a las necesidades específicas de los profesionales de compras, proveedores, productos, servicios y materias primas. Este nivel de personalización mejorará la satisfacción y la eficiencia en las actividades de compras.
Democratización de la función de adquisiciones especializadas: Las tareas que antes requerían años de experiencia especializada ahora estarán al alcance de usuarios principiantes con la ayuda de la IA. Esta democratización hará que el trabajo de adquisiciones especializadas sea más accesible y manejable.
Reducción de la carga de trabajo: Una parte significativa del trabajo actual de gestión de compras y pagos (S2P) se automatizará o eliminará. El autoservicio y las mejoras en la productividad reducirán drásticamente la carga de trabajo.
Tecnologías de IA utilizadas en la contratación pública
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático permite a los equipos de compras aprovechar las estadísticas automatizadas de autoaprendizaje, mejorando su capacidad para afrontar desafíos y optimizar la eficiencia operativa. A diferencia de la automatización robótica de procesos (RPA), que se limita a tareas automatizadas, los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender y adaptarse con el tiempo, ofreciendo una calidad superior y un mayor impacto en los resultados. Las aplicaciones comunes en compras incluyen:
- El aprendizaje supervisado se utiliza habitualmente en el análisis de gastos, ya que ayuda a clasificarlos y a tomar decisiones estratégicas.
- El aprendizaje no supervisado resulta útil para descubrir información oculta en los datos de adquisiciones.
- El aprendizaje por refuerzo permite que los algoritmos aprendan de las acciones y sus consecuencias, lo que puede influir en las futuras estrategias de adquisición.
- El aprendizaje profundo ofrece oportunidades apasionantes para el análisis avanzado de datos.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El PLN es otra faceta de la IA que está transformando las compras al permitir una mejor comprensión, interpretación y manipulación del lenguaje humano. Las aplicaciones comunes en compras incluyen:
- El análisis automatizado de textos extrae datos como fechas de finalización, condiciones de pago y derechos de renegociación de los contratos, lo que mejora la eficiencia de la gestión contractual.
- La incrustación de palabras basada en IA ayuda a analizar los datos textuales de las órdenes de compra. Al relacionar palabras y frases entre sí, optimiza la categorización, facilitando un mejor análisis de gastos y una toma de decisiones de adquisición más eficaz.
- Generación de lenguaje natural (NLG) Proporciona soporte a chatbots y asistentes virtuales, interpretando consultas humanas y generando respuestas, aunque actualmente su uso se limita a tareas específicas.
Automatización robótica de procesos (RPA)
Si bien técnicamente no es IA, la RPA ofrece beneficios sustanciales en términos de eficiencia y productividad de los procesos. La RPA en adquisiciones se puede utilizar de las siguientes maneras:
- Procesamiento automatizado de facturas : Los sistemas RPA optimizan el procesamiento de facturas mediante la automatización de la extracción, validación y conciliación de datos, minimizando los errores y el tiempo de procesamiento.
- Generación de órdenes de compra : La automatización robótica de procesos (RPA) automatiza la generación de órdenes de compra basándose en reglas y criterios predefinidos, lo que garantiza procesos de adquisición rápidos y precisos.
- Ejecución automatizada de tareas : La automatización robótica de procesos (RPA) automatiza tareas repetitivas como la entrada de datos, el procesamiento de documentos y la comunicación, lo que libera tiempo para iniciativas estratégicas de adquisición.
Orquestación agencial
La orquestación agente representa el cambio de la “IA como asistente” a la “IA como operador”. Implica el diseño y la gestión de ecosistemas multiagente donde trabajadores digitales especializados colaboran para ejecutar ciclos de adquisición complejos e integrales sin intervención humana paso a paso. Los componentes tecnológicos clave incluyen:
- Coordinación multiagente: Coordina a agentes especializados (por ejemplo, agentes de abastecimiento, riesgos y legales) para que trabajen en paralelo, resolviendo conflictos de recomendaciones y priorizando acciones en función de los objetivos comerciales globales.
- Motores de razonamiento orientados a objetivos: a diferencia de los guiones rígidos de la RPA, estos sistemas utilizan modelos de razonamiento para desglosar objetivos de alto nivel, como "diversificar la cadena de suministro del componente X", en subtareas autónomas, que incluyen investigación de mercado, verificación y redacción de contraofertas.
- Protocolo de contexto de modelo (MCP): Un protocolo estandarizado que permite a los agentes llamar de forma segura a herramientas de sistemas dispares. Esto permite a un agente descubrir productos de forma autónoma, consultar el inventario del ERP y ejecutar órdenes de compra directamente dentro del motor de razonamiento.
- Gobernanza y memoria con estado: Mantiene la memoria de trabajo a lo largo de los eventos de abastecimiento a largo plazo, asegurando que los agentes recuerden las interacciones pasadas con los proveedores y se adhieran a las salvaguardas éticas predefinidas y a los umbrales de escalamiento con intervención humana.
5 principales beneficios de los procesos de adquisición basados en IA
1. Mejora en la toma de decisiones
El análisis basado en IA proporciona a los profesionales de compras información completa derivada de grandes volúmenes de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático identifican patrones, tendencias y anomalías en los datos de compras, lo que permite tomar decisiones informadas basadas en análisis predictivos y prescriptivos. Este enfoque basado en datos optimiza la planificación estratégica de compras, la selección de proveedores y la gestión de riesgos.
2. Operaciones optimizadas
La automatización mediante tecnologías de IA, como la automatización robótica de procesos (RPA), optimiza las tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo en el área de compras. Desde el procesamiento de facturas y la generación de órdenes de compra hasta la incorporación de proveedores y la gestión de contratos, la automatización impulsada por IA agiliza las operaciones, reduce los errores manuales y mejora la eficiencia de los procesos. Esto permite que los equipos de compras se centren en iniciativas estratégicas y actividades de valor añadido.
3. Ahorro de costes
Las herramientas de optimización de costes basadas en IA analizan los patrones de gasto, identifican oportunidades de ahorro y negocian condiciones favorables con los proveedores. El análisis predictivo pronostica las fluctuaciones de la demanda, lo que permite una gestión proactiva del inventario y reduce los costes por exceso de existencias.
Además, las herramientas de gestión de contratos basadas en inteligencia artificial identifican oportunidades para la contención de costes y el cumplimiento normativo, lo que genera importantes ahorros a lo largo del tiempo.
4. Gestión sólida de las relaciones con los proveedores
Las tecnologías de IA facilitan una gestión eficaz de las relaciones con los proveedores (SRM) al proporcionar información en tiempo real sobre su desempeño, riesgos y oportunidades. Los algoritmos de puntuación evalúan las métricas de desempeño de los proveedores, lo que permite una interacción proactiva, la renegociación de contratos y estrategias de mitigación de riesgos.
Las herramientas de gestión de relaciones con proveedores (SRM) basadas en inteligencia artificial fomentan las relaciones de colaboración con los proveedores, impulsando la innovación y la mejora continua.
5. Mitigación de riesgos
Las herramientas de gestión de riesgos basadas en IA monitorean las tendencias del mercado, los cambios regulatorios y las interrupciones en la cadena de suministro en tiempo real. El análisis predictivo evalúa los perfiles de riesgo de los proveedores, identifica posibles interrupciones y recomienda estrategias de mitigación proactivas.
Las herramientas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) analizan los términos contractuales, detectan posibles problemas de cumplimiento y garantizan la adhesión a la normativa, mitigando eficazmente los riesgos legales y operativos.
Preguntas frecuentes
Los equipos de compras necesitan aprovechar la IA para mantenerse competitivos y mejorar su eficiencia operativa. La IA puede ayudarles a tomar decisiones mejor fundamentadas, reducir costes y mejorar su conocimiento del mercado.
Los directores de compras desempeñan un papel fundamental en la implementación de la IA en las funciones de compras, ya que deben definir los objetivos y los casos de uso para la adopción de la IA en este ámbito. Los expertos en compras deben colaborar con los proveedores de IA para compras y garantizar que las soluciones de IA se integren con los sistemas de compras existentes.
La adquisición es el proceso de encontrar, acordar los términos y obtener bienes, servicios u obras de una fuente externa, generalmente mediante un proceso de licitación o concurso público. Implica tomar decisiones de compra en condiciones de escasez. El objetivo de la experiencia en adquisiciones es proporcionar los productos necesarios a tiempo y con los mínimos costos de adquisición.
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