De las palabras de moda a la acción

La llegada de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) marca un punto de inflexión en la evolución de las prácticas de adquisición ya que introduce un enfoque innovador hacia las compras empresariales inteligentes. Las adquisiciones, que alguna vez fueron únicamente una función administrativa, se han transformado de forma significativa en los últimos años gracias al avance de las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). De hecho,  según el Informe de datos sobre el estado de la adquisición en 2024  de Amazon Business, el 98 % de los responsables de la toma de decisiones planea invertir en análisis e información, herramientas, automatización e IA en los próximos años. Estos términos ya no son solo palabras de moda: ahora están transformando activamente los procesos de adquisición, revelando nuevas eficiencias y aportando valor estratégico a las organizaciones en distintos sectores.

Beneficios de la IA y el ML para la adquisición

La incorporación de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) en los procesos de adquisición ha generado resultados notables, especialmente al fortalecer la resiliencia de las cadenas de suministro. De acuerdo con McKinsey, las empresas que utilizan tecnologías de IA y ML en sus cadenas de suministro pueden lograr una reducción del 10 % en los costos operativos asociados. Estas cifras destacan el impacto tangible de estas tecnologías en los resultados y evidencian su potencial para fortalecer a las organizaciones frente a las interrupciones y la incertidumbre.

Una de las principales áreas en las que la IA y el ML impulsan la eficiencia de los procesos de adquisición es el pronóstico de la demanda y la administración de inventarios. Los modelos predictivos basados en IA, que aprovechan tendencias del sector y patrones de compra históricos, han demostrado ser altamente precisos al anticipar la demanda futura. Según McKinsey,  la capacidad predictiva ha generado una reducción de más del 20 % en los costos de inventario y del 50 % en productos sin existencias, lo que incrementa la resiliencia general de la cadena de suministro. Al anticipar con precisión las fluctuaciones, las organizaciones pueden optimizar sus niveles de inventario y garantizar la disponibilidad oportuna de productos, lo que a su vez mejora la satisfacción del cliente y mantiene la continuidad operativa, incluso en condiciones de mercado volátiles. 

Herramientas como Analítica de Amazon Business ofrecen a los compradores la capacidad de rastrear los gastos y analizar las tendencias de las compras. Además, Visibilidad de gastos, disponible con planes seleccionados de Business Prime , permite a los usuarios visualizar los datos de gasto en paneles personalizados y supervisar el progreso hacia sus objetivos. Estas herramientas accesibles permiten tomar decisiones de compras empresariales inteligentes, sin importar el tamaño de la organización, y destacan el poder transformador de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) en las operaciones comerciales.

El rol de la IA en la mejora de la precisión predictiva 

Las herramientas de evaluación y descubrimiento de proveedores basadas en IA han transformado el proceso de selección de proveedores. Las organizaciones en las que se utilizan estas tecnologías han informado a McKinsey una reducción del 90 % en el tiempo destinado a la identificación de proveedores. Además, ofrecen conocimiento práctico al automatizar los procesos de investigación y evaluar el desempeño de los proveedores en función de criterios como la calidad y la fiabilidad. Este enfoque permite a las organizaciones identificar y conectarse de manera eficaz con los proveedores más adecuados.

La adquisición estratégica es otra área en la que la IA y el ML están generando mejoras significativas. Las herramientas de análisis avanzadas impulsadas por IA pueden extraer información valiosa de los datos de adquisición, lo que puede generar ahorros de costos superiores al 30 %. Estas tecnologías no solo optimizan las negociaciones contractuales y las estrategias de mitigación de riesgos, sino que también ofrecen conocimiento práctico para anticiparse a las fluctuaciones del mercado y a las interrupciones en la cadena de suministro. Al aprovechar el análisis predictivo, las organizaciones pueden adaptar sus estrategias de forma proactiva y mantener una ventaja competitiva.

Administración de proveedores

Las tecnologías de IA y ML están revolucionando la administración de las relaciones con los proveedores (SRM) al introducir niveles de agilidad y eficiencia sin precedentes. Estas tecnologías permiten a las organizaciones interactuar activamente con los proveedores y personalizar esas interacciones en función de información detallada, lo que mejora significativamente la dinámica de la SRM. Por ejemplo, Amazon Business ha mejorado la funcionalidad de su barra de búsqueda incorporando una función de autocompletado avanzada que no solo ofrece sugerencias en tiempo real a medida que los usuarios escriben, sino que también proporciona recomendaciones basadas en sus compras anteriores. Gracias a esta mejora, el proceso de compra empresarial se vuelve más ágil y se asemeja a la experiencia de compra del consumidor, lo que pone de manifiesto la capacidad de la IA para optimizar las operaciones y hacerlas más intuitivas.

Las organizaciones en las que se utilizan herramientas de SRM basadas en IA han informado una mejora del 30 % en la colaboración con los proveedores y en la innovación. Mediante el análisis de datos históricos, patrones de interacción y opiniones, las plataformas impulsadas por IA proporcionan conocimientos prácticos que fortalecen las relaciones con los proveedores y fomentan el crecimiento y la innovación mutuos.

La agilidad que brindan la IA y el ML se extiende a múltiples aspectos de la administración de proveedores, incluidos la evaluación de riesgos, el seguimiento del desempeño y el aprovisionamiento estratégico. Estas tecnologías permiten a las empresas adaptarse rápidamente a los cambios en la cadena de suministro, responder eficazmente a las interrupciones y mantener una ventaja competitiva en la industria. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden predecir posibles interrupciones en la cadena de suministro antes de que ocurran, lo que les permite a las empresas mitigar los riesgos de forma proactiva. De manera similar, los modelos de ML pueden analizar los datos de rendimiento de los proveedores para identificar tendencias y obtener información valiosa, lo que permite a los equipos de adquisiciones tomar decisiones informadas sobre su selección y administración.

Desafíos 

Si bien la integración de la IA y el ML en los procesos de adquisición ofrece oportunidades inmensas, también conlleva una serie de desafíos que las organizaciones deben superar de forma eficaz. La capacidad de garantizar la calidad y la disponibilidad de los datos constituye un obstáculo importante. Si bien el 80 % de los responsables de la toma de decisiones  están dispuestos a integrar la IA en sus procesos durante los próximos dos años, persisten inquietudes sobre la privacidad y el manejo de información confidencial en adquisiciones, lo que añade una capa adicional de complejidad. En una encuesta reciente de KPG , se menciona que del 78 % de las organizaciones señalan la seguridad de los datos como un obstáculo importante para adoptar la IA. 

Cuestiones como el incumplimiento de políticas internas de compras, la administración de gastos fraudulentos y la falta de alineación entre preferencias individuales y objetivos organizacionales añaden otra capa de complejidad. Los gastos fraudulentos incluyen compras no autorizadas que eluden los procesos de adquisición establecidos, lo que genera riesgos financieros y problemas de cumplimiento. Las organizaciones deben implementar políticas y mecanismos de supervisión sólidos para identificar y prevenir estas situaciones, mientras administran las diversas necesidades de las partes interesadas en los procesos de adquisiciones.

Para enfrentar eficazmente estos desafíos de cumplimiento, es fundamental aprovechar las capacidades de supervisión y análisis en tiempo real que ofrecen la IA y el ML. Esto permite a las organizaciones detectar con prontitud actividades de incumplimiento y desviaciones de los lineamientos de adquisiciones, lo que facilita intervenciones y medidas correctivas oportunas para asegurar el cumplimiento normativo.

Además, la demanda de expertos calificados en tecnologías de IA y ML sigue superando la oferta, lo que representa un desafío importante para las organizaciones que buscan desarrollar capacidades internas. A pesar de los obstáculos, la adopción de la IA y el ML en los procesos de adquisiciones ofrece recompensas potenciales considerables. Las investigaciones han demostrado que las organizaciones que utilizan IA en los procesos de adquisiciones experimentan reducción de más del 35 % en los costos de la cadena de suministro y un aumento del 65 % en la eficacia de las adquisiciones. Con las estrategias e inversiones adecuadas, las organizaciones pueden superar estos desafíos y aprovechar el potencial transformador de la IA y el ML para mejorar la eficiencia, la agilidad y el valor estratégico en todas las funciones de adquisiciones.

Si bien estos desafíos son relevantes, la aplicación estratégica de la IA y el ML en las adquisiciones puede generar mejoras significativas en eficiencia, agilidad y valor estratégico. Las organizaciones deben afrontar estas complejidades con determinación para aprovechar al máximo el potencial transformador de estas tecnologías en los procesos de adquisiciones.

El camino hacia el futuro

Al mirar hacia el futuro, es evidente que la IA y el ML seguirán desempeñando un papel fundamental en la transformación de los procesos de adquisiciones. Las organizaciones que adopten estas tecnologías e inviertan en desarrollar capacidades de adquisiciones basadas en IA tendrán más oportunidades de obtener una ventaja competitiva. Las estadísticas hablan por sí solas: la IA y el ML tienen el potencial de revolucionar los procesos de adquisiciones al mejorar la eficiencia, la innovación y la generación de valor estratégico. Es momento de que las empresas vayan más allá de las palabras de moda y tomen medidas concretas para aprovechar al máximo el potencial de la IA y el ML en las adquisiciones. El futuro de las adquisiciones es inteligente, basado en datos y transformador, y está sucediendo ahora.

Publicado originalmente en Future of Sourcing.