Una predicción del futuro de la adquisición

Smart Business Buying es uno de los desafíos más importantes a los que se enfrentan los profesionales de adquisición; deben saber predecir la demanda de manera precisa e identificar qué productos se necesitarán y cuándo. Si los pedidos se realizan muy temprano, los productos pueden almacenarse en exceso, volverse obsoletos o no venderse; si se realizan muy tarde, se puede pagar de más o no contar con los componentes vitales o artículos esenciales del negocio cuando se los necesita.

La adquisición predictiva utiliza el machine learning y el análisis de datos para analizar el uso histórico, identificar lo que las organizaciones gastaron en años, meses o semanas anteriores y anticipar la demanda a futuro.

Con el tiempo, las herramientas podrían tener en cuenta cambios más amplios en la demanda, cambios en los hábitos de compra, como el uso de artículos más sostenibles, o incluso interrupciones anticipadas en las cadenas de suministro debido al clima u otros eventos.

El uso de estas tecnologías ha aumentado de manera estable en los últimos años. Actualmente, el 60% de los profesionales de adquisición utilizan herramientas de análisis o informes de adquisición, según el Informe sobre el estado de las adquisiciones del 2024 de Amazon Business.

El propio Amazon ya utiliza machine learning y modelos de redes neuronales para anticipar la demanda de productos y asegurarse de que los pedidos y los envíos se realicen en plazos reducidos.

¿Cuáles son los beneficios más importantes de la adquisición predictiva? 

Con este tipo de información, los profesionales de adquisición pueden planear exactamente cuándo comprar los productos y organizar una estrategia. Esto puede implicar un ejercicio de licitación, en el que se anima a los proveedores a presentar sus mejores precios a cambio de un compromiso de volumen, o una distribución de pedidos entre varios proveedores para reducir el riesgo de dependencia de un solo proveedor.

Al conocer bien cuáles son sus necesidades, las organizaciones cuentan con el potencial para negociar descuentos y fortalecer las relaciones con los proveedores. Esto puede ayudarlas a posicionarse como clientes de confianza en caso de una escasez de suministros.

Con una estrategia clara de qué se necesita comprar, cuándo y con qué proveedor, los clientes internos pueden mejorar la administración de sus propias necesidades, siempre y cuando se ajuste a los parámetros acordados. Según el informe del estado de las adquisiciones, tres de cada diez profesionales de adquisición desean descentralizar la adquisición para que otros puedan comprar, de manera más sencilla, artículos para sus equipos.

El machine learning también puede generar ahorros y tiene el potencial de reducir los costos de la función de la cadena de suministros entre un 35 % y un 65 %.

¿Cómo pueden las organizaciones administrar el riesgo con la adquisición predictiva?

En un momento en que el 68% de los profesionales de compras se centran en desarrollar la resiliencia de la cadena de suministro, según la Encuesta Global de Directores de Adquisiciones de Deloitte de 2023, contar con una visión adicional del futuro podría resultar invaluable.

Desde la perspectiva del riesgo de suministro, esta información puede garantizar que haya menos riesgo de que una empresa se quede sin artículos, especialmente si trabaja sobre una reserva, al comprar un poco más de stock que el anticipado.

También, disminuye el riesgo financiero al ayudar a las organizaciones a evitar aumentos repentinos en los precios, lo cual puede suceder si aumenta la inflación o los pedidos se realizan con tiempos de respuesta reducidos. Cuando los compradores realizan los pedidos con anticipación y al por mayor, tienen más poder de negociación y consiguen precios más bajos.

Por otra parte, los compradores pueden esperar para realizar un pedido, ya que saben que tienen suficiente stock para usar antes. Esto puede ser beneficioso para el flujo de caja, gracias a que se obtienen precios más bajos con anticipación en caso de que la demanda o los costos disminuyan. Con esta información sobre sus necesidades y los tiempos, los negocios pueden tomar mejores decisiones en cuanto a los posibles riesgos y recompensas.

¿Cuáles son los posibles problemas de la adquisición predictiva?

Como con cualquier tecnología, la información que se obtiene solo sirve si los datos que se analizan son correctos. Por lo tanto, las empresas deben estar al tanto sobre sus compras históricas para hacer predicciones precisas. En lugares donde esto aún no es una realidad, una mejor estrategia sería recopilar esta información durante el próximo año o dos antes de predecir la demanda a futuro esperada.

Gracias a herramientas como la Analítica de Amazon Business y la Visibilidad de gastos, los clientes de Amazon Business pueden identificar sus gastos y proveedores. Esta información se puede utilizar para tomar decisiones que generen más valor para el dinero y que ayuden al sistema a desarrollar capacidades de adquisición predictiva.

Sin embargo, estar al tanto de las tendencias macroeconómicas y las predicciones de los precios puede ayudar a los equipos de adquisición con sus procesos de planificación a futuro. También les puede ser útil para determinar los tiempos ideales para comprar.

Asimismo, es de suma importancia asegurarse de que una persona participe en cualquiera de los procesos. El machine learning puede identificar patrones y tendencias, pero solo una persona puede tomar las decisiones estratégicas que beneficien al negocio.

¿Cómo pueden las organizaciones aprovechar la adquisición predictiva?

Según el Informe sobre el estado de las adquisiciones de Amazon Business, el 98% de los responsables de la toma de decisiones ya planifican inversiones o mejoras en las herramientas de análisis y datos, la automatización y la optimización con IA de las decisiones de compras para los próximos años. Por lo tanto, esta tendencia está en el foco de atención de las adquisiciones.

El desafío para los equipos de adquisiciones es elegir el momento adecuado para invertir, cuando la tecnología esté lo suficientemente establecida como para ser de ayuda, pero no tan tarde como para desaprovechar su ventaja competitiva.

Con las herramientas de Smart Business Buying de Amazon Business, las organizaciones pueden comenzar a utilizar la adquisición predictiva. Puede anticipar pedidos nuevos y predecir lo que se necesitará, lo que ayuda a reducir hasta en un 20% los costos de inventario. También brinda información de administración más amplia, la cual es necesaria para poder tomar decisiones estratégicas más a largo plazo.

Publicado originalmente en Business Reporter.