Artificial Intelligence: B2B innovation for procurement and supply areas

Si pensamos que lo que más disfrutamos fue creado por la inteligencia humana, no hay nada más natural que invertir en inteligencia artificial para expandir el potencial humano y mejorar la sociedad. Eso es exactamente lo que hace la tecnología cognitiva: explorar nuevas posibilidades para que las máquinas y los seres humanos trabajen juntos y superen desafíos antes insuperables.

Considerada la tecnología más importante de nuestra generación, la inteligencia artificial (IA) es clave en la transformación de todas las esferas de la vida actual. Dio lugar a asistentes virtuales capaces de comprender y resolver preguntas de usuarios y consumidores, vehículos autónomos que pueden prescindir de conductores e incluso implantes que satisfacen diferentes necesidades en el cuerpo humano.

Cada vez más avanzada, la IA también está transformando la forma en que vemos el trabajo. “Nosotros, del área de compras y cadena de suministro, tenemos la gran responsabilidad de aportar una innovación que pueda proporcionar productividad, ahorro, agilidad y colaboración”, comenta Luiz Gastão Bolonhez, Vicepresidente Comercial de Mercado Electrónico, quien ha estado trabajando durante 14 años en la empresa y desde hace 30 años en tecnología.

En el área de negocios, esta inteligencia puede capturar datos para crear análisis más asertivos, identificar oportunidades y generar beneficios para todas las personas involucradas. Y el pronóstico de Gartner de que el 85% de las interacciones del consumidor serán manejadas por inteligencia artificial para 2020 solo enfatiza esa idea.

Inteligencia artificial para Adquisiciones 4.0

Big data, analítica, aprendizaje automático, inteligencia empresarial y computación en la nube son inteligencias artificiales que crearon una gama completamente nueva de oportunidades para las empresas, comenzando así la era de Adquisiciones 4.0. Según André Kerbauy, Director de SaaS Consulting en Mercado Electrónico, una de las mayores hazañas de inteligencia artificial aplicada al área de adquisición es el procesamiento de mucha más información en mucho menos tiempo, lo que ha permitido a las empresas actualizar sus procedimientos convencionales.

Ese es el caso con Spend Analysis, un proceso de recopilación, clasificación y análisis de datos de gastos, diseñado para reducir los costos de adquisición, mejorar la eficiencia y monitorear la gobernanza. Anteriormente almacenado en hojas de cálculo, las personas solían manejar esta función manualmente. “Ahora podemos hacer dicho análisis con cinco, seis o incluso diez criterios para llegar a una conclusión”, explica el Sr. Kerbauy. “Con IA podemos parametrizar sistemas y algoritmos, para tener una gama más amplia de criterios que pueden conducir a decisiones en tiempo real. Y lo que es más, podemos identificar tendencias y estándares, y minimizar los riesgos”.

Desde el punto de vista táctico, el alcance de la inteligencia artificial va todavía más allá para las compras estratégicas. “Podemos ir más allá de la mera información sobre pedidos, y también tener datos de contratos y facturas, para comprender cómo se relacionan estos factores con las tendencias políticas y económicas del país”, afirma Kerbauy. Según él, las compañías que hacen pedidos a través de teléfonos inteligentes e incluso por comando de voz ya son una realidad.

Otra actividad beneficiada por la tecnología es la adquisición de materiales indirectos, cuyas ganancias aparecen a través de negociaciones. La inteligencia puede ayudar al aportar, a nuestro proceso de compra diario, la prima de cotización automática para artículos indirectos con bajo potencial de negociación. Desde parámetros como el precio (ahorro), el inventario y el flete, el sistema puede decidir automáticamente cuál es la mejor compra e incluso puede hacer el pedido.

La tecnología tiene muchas ventajas, pero cuál es la mejor manera de implementarla es una pregunta que persiste en el mundo corporativo. “La opción ideal es implementar sistemas de adquisición electrónica, con un nivel de uso que cubra tantas compras como sea posible. Es pura gestión del cambio, pero la necesidad de dar un paso más allá es real”, dijo Kerbauy.

Máquinas con capacidad de aprendizaje

Entre las inteligencias artificiales, Machine Learning (ML) es una parte importante de la estrategia de innovación de una empresa. Además de utilizar todo el trabajo intelectual ya producido por humanos en el pasado, ML ayuda a fomentar decisiones basadas en datos recopilados directamente, lo que lleva a conclusiones más precisas y objetivas. Creada en los años cincuenta, esta tecnología ha ganado más y más poder debido a la capacidad de mejorar su propio rendimiento sin ninguna interacción humana.

Una de las áreas que más beneficiadas por la mejora del aprendizaje automático es la Cadena de suministro, considerada la más destacada en el uso de esta inteligencia artificial en la actualidad. Eso es lo que indica un estudio (“Tecnología e innovación para el futuro de la producción: acelerar la creación de valor“) realizado por el Foro Económico Mundial y la firma consultora A.T. Kearney; Según esta información, los fabricantes están evaluando la combinación de tecnologías emergentes para mejorar la visibilidad de la cadena de suministro y optimizar los procesos de inventario.

Algunos incluso pueden no darse cuenta, pero el aprendizaje automático ya es una de las fuerzas invisibles más importantes con respecto a la asignación de la fuerza laboral, análisis de gastos, inteligencia de mercado, análisis de riesgos, diseño y análisis de eventos de abastecimiento, pronóstico de precios y análisis avanzado de contratos y abastecimiento, entre otros casos de uso.

Un estudio de McKinsey estima que el aprendizaje automático reducirá los errores de pronóstico en la cadena de suministro en un 50% y las ventas perdidas en un 65%, con una mejor disponibilidad del producto. Las cadenas de suministro son el alma de la mayoría de las empresas. Se espera que el aprendizaje automático disminuya los costos de transporte y almacenamiento, así como la gestión de la cadena de suministro, de 5% a 10% y de 25% a 40%, respectivamente. Gracias al aprendizaje automático, ahora es posible reducir el stock general entre un 20 y un 50%.

Para comprender cómo funciona el aprendizaje automático en el mundo real, solo piense en un problema recurrente en las empresas: la entrada de facturas. Al recibir una factura, la empresa debe asociarla al pedido. “Pero cuando eso no sucede, una persona tiene que hacer el trabajo doble de hacer coincidir el artículo del proveedor con el artículo registrado en el ERP o la hoja de cálculo”, explicó el Sr. Kerbauy.

Este tipo de dificultad se puede superar mediante el aprendizaje automático. “La tecnología sugerirá estos enlaces en futuras actividades”, asegura.

Los dispositivos como las API son otra aplicación para la adquisición. Son capaces de transmitir información al usuario sin la necesidad de que él o ella conozcan todos los contenidos de un contrato. “Estas herramientas descubren quiénes son las personas en un contrato, es decir, si son proveedores, compradores o abogados, si están dispuestos a negociar, o incluso si las condiciones contractuales son severas”, agrega.

En el caso del abastecimiento estratégico, las soluciones desarrolladas con aprendizaje automático contribuyen a la comprensión y colaboración inteligentes, mostrando más datos en tiempo real y promoviendo una toma de decisiones más rápida, con menos riesgos entre los líderes. La tecnología le permite enviar, por ejemplo, alertas y recomendaciones basadas en lo que el usuario haría en una situación dada, que a su vez se basa en transacciones anteriores, todo en tiempo real.

Si bien acuerdan el potencial de la inteligencia artificial para crear más valor para un negocio, los ejecutivos aún no están seguros de si este es el momento adecuado para invertir en tecnología. “Los líderes empresariales pronto se darán cuenta de que la base de la competencia está cambiando. De ahora en adelante, las empresas capaces de competir con otras serán las más aptas para absorber y organizar sus datos ”, concluye.