IA para Compras e Gestão de Fornecedores

O melhor guia de IA para executivos de compras

A IA para compras provou ser uma aliada poderosa nos fluxos de trabalho de aprovação de compras. O principal objetivo é reduzir o vaivém diário de e-mails, mensagens de WhatsApp e planilhas entre as equipes de compras e fornecedores, simplificando e agilizando o processo. Uma das maneiras mais eficazes de implementar IA em fluxos de trabalho é criar aplicativos sem código projetados especificamente para resolver o problema específico da equipe. Esses aplicativos podem automatizar tarefas, otimizar a comunicação e agilizar aprovações, beneficiando tanto a equipe de compras quanto os fornecedores.

Simplificando os fluxos de trabalho para aprovação de compras

Automatizar fluxos de aprovação de compras por meio de inteligência artificial traz inúmeros benefícios para as empresas. Ao criar um app personalizado para a equipe de compras, é possível simplificar todo o processo desde a solicitação da compra até a aprovação final. Esses aplicativos podem ser desenvolvidos de forma intuitiva, facilitando o uso pelos funcionários e reduzindo a curva de aprendizado.

Além disso, a IA pode ser programada para identificar padrões e fornecer recomendações inteligentes. Por exemplo, o aplicativo pode analisar históricos de compras anteriores e sugerir fornecedores ou produtos com base em critérios predefinidos. Isso economiza tempo e esforço, garantindo que as compras sejam feitas com base em dados sólidos.

Simplificação o Gerenciamento de Fornecedores

Outra área onde a inteligência artificial pode ser aplicada nos workflows de homologação e gestão de fornecedores é no cadastro e avaliação de fornecedores. Muitas empresas lidam com um grande número de fornecedores, e ter um processo eficiente para gerenciar essas informações é essencial.

Com o uso da IA, o cadastro de fornecedores pode ser automatizado, eliminando a necessidade de preenchimento manual de extensos formulários. Além disso, a IA pode analisar dados e avaliar a confiabilidade e a qualidade dos fornecedores com base em critérios predefinidos. Isso ajuda a equipe de compras a selecionar os melhores fornecedores com rapidez e precisão.

Dashboards para controle de economia de compras

Acompanhar e mensurar a economia gerada pelas compras é crucial para qualquer equipe de compras. Dashboards alimentados por inteligência artificial fornecem informações em tempo real sobre o desempenho de compras e o impacto financeiro das decisões tomadas.

Esses painéis permitem que os usuários visualizem dados como o valor total economizado, o percentual de economia em relação ao orçamento, as categorias de produtos de maior impacto, entre outros. Essas informações ajudam a equipe de compras a identificar oportunidades de melhoria e tomar decisões baseadas em dados.

Diferentes tipos de IA para compras

Do ponto de vista do Procurement, qualquer solução de software que incorpore recursos de autoaprendizagem e algoritmos inteligentes pode ser classificada como IA. Este guia apresenta vários exemplos em capítulos subseqüentes e fornece definições comumente aceitas.

• Inteligência Artificial (IA)
  • Algoritmos que demonstram qualquer forma de comportamento “inteligente”.
• Aprendizado de máquina (ML)
  • Algoritmos projetados para identificar padrões e utilizá-los para fins preditivos ou de tomada de decisão.
• Processamento de Linguagem Natural (PNL)
  • Algoritmos capazes de interpretar, transformar e gerar a linguagem humana.
• Automação Robótica de Processos (RPA)
  • Algoritmos que imitam ações humanas para agilizar tarefas repetitivas e simples. A RPA geralmente não é classificada como uma forma de IA.

Todas as formas de IA envolvem algoritmos, que consistem em regras que especificam como resolver problemas específicos. Embora qualquer pessoa proficiente em matemática possa calcular algoritmos, eles servem como base para a maioria dos softwares de computador. Embora o funcionamento interno dos algoritmos no software permaneça oculto ao olho humano, os especialistas podem programá-los e reprogramá-los para resolver problemas importantes nos ambientes de software.

Embora a Automação Robótica de Processos (RPA) apresente inúmeras oportunidades para melhorar a eficiência do processo de Procurement, ela não deve ser considerada IA. Para simplificar, pense na RPA como um robô de software que imita o comportamento humano, enquanto a IA representa uma simulação da inteligência humana.

O papel da IA para Compras: revelando o potencial

A IA se destaca na solução de problemas complexos que envolvem grandes volumes de dados, desde que haja medidas de sucesso claramente definidas. Um estudo conduzido pela Harvard Business Review e pela Deloitte examinou as principais áreas em que os executivos de negócios antecipam os benefícios mais significativos da implementação da IA. Embora cada organização enfrente seus desafios e oportunidades únicos, as seguintes áreas destacam como a IA pode agregar valor ao Procurement:

1. Tomando melhores decisões: a inteligência artificial pode oferecer análises oportunas e insights orientados por dados para aprimorar as decisões de fornecimento.
   
2. Identificação de novas oportunidades: ao examinar grandes quantidades de dados, a IA pode descobrir economias de custo anteriormente não reconhecidas ou perspectivas de geração de receita.
   
3. Melhoria das operações: a IA tem o potencial de simplificar e alinhar as operações comerciais internas, mesmo em grandes organizações com várias unidades de negócios ou localizações geográficas.
   
4. Automatização de tarefas manuais: a IA pode automatizar atividades demoradas, como processos mensais ou relatórios de desempenho de compras.
   
5. Liberando tempo: ao lidar com tarefas rotineiras, a IA permite que os recursos de Procurement se concentrem em responsabilidades mais criativas ou estratégicas, como o gerenciamento de relacionamentos com fornecedores importantes.
   
6. Capturando e utilizando conhecimento escasso: a IA ajuda as organizações de compras a aproveitar novas fontes de dados relevantes, incluindo fontes externas como a Internet.
   
7. Identificação de novos fornecedores ou mercados: aproveitando dados externos extensos, a IA pode ajudar na identificação de novos fornecedores ou oportunidades de entrada no mercado.
   
8. Otimizando relacionamentos com fornecedores: a IA pode aprimorar o gerenciamento de relacionamento com fornecedores informado por dados.

Automação em compras: simplificando processos

A automação de aquisição envolve a automação de vários processos de aquisição para maximizar a eficiência e reduzir o tempo de ciclo. Ao automatizar tarefas repetitivas, manuais e demoradas, a automação capacita os funcionários e acelera o processo geral. Aqui estão seis etapas para automatizar seu ciclo de compras:

1. Mapeando seu processo de aquisição atual.
2. Auditoria do processo de aquisição atual.
3. Identificar áreas-chave para automação, com foco em gargalos repetitivos e trabalhosos.
4. Selecionando uma solução de análise que oferece suporte à automação.
5. Construindo fluxos de trabalho de automação e definindo pontos de aprovação.
6. Medir o sucesso da automação e melhorar continuamente o processo.

Exemplos de IA para Compras

Embora a adoção da IA em aplicativos de negócios ainda esteja em seus estágios iniciais, vários exemplos demonstram sua utilização nas funções de Compras. Algoritmos de aprendizado de máquina são amplamente empregados na análise de gastos para aprimorar e agilizar vários processos, incluindo classificação automática de gastos e correspondência de fornecedores. aqui estão alguns exemplos:

Classificação de gastos com Machine learning:

• Aprendizado supervisionado na classificação de gastos: os algoritmos são treinados por humanos para identificar padrões nos gastos, eliminando a tediosa tarefa de classificação repetitiva para novos gastos.
  
• Aprendizagem não supervisionada na correspondência de fornecedores: os algoritmos são programados para detectar padrões novos e interessantes nas relações com fornecedores sem intervenção humana. Por exemplo, se você tiver DHL, DHL Freight, Deutschland DHL e DHL Express em seus dados, os algoritmos de aprendizado de máquina podem consolidá-los como DHL para melhorar a visibilidade e a coerência dos dados.
  
• Aprendizagem de reforço de classificação: revisores humanos avaliam as ações de classificação de gastos realizadas por algoritmos e fornecem recompensas ou penalidades com base nos resultados.

No entanto, é importante reconhecer que atingir 100% de automação nem sempre é realista ao criar um caso de negócios para IA. Embora cerca de 80% de um processo, como classificação de gastos, possa ser automatizado, os 20% restantes ainda podem exigir envolvimento humano. A aplicação da regra 80/20 ajuda a estimar o tempo necessário para um processo orientado por IA e avaliar seu potencial para melhorar os cronogramas existentes.

Aproveitamento de dados de fornecedores ou de mercado

Técnicas como processamento de linguagem natural podem ser utilizadas para pesquisar e capturar dados sobre fornecedores ou mercados específicos. Por exemplo, rastrear canais de mídia social pode fornecer informações sobre as posições de risco dos fornecedores. A IA pode melhorar significativamente as previsões, como previsão de preços, necessidades de manutenção e tendências do mercado de ações.

A IA permite que as organizações aproveitem novas fontes de dados, incluindo índices de mercado, classificações de crédito da empresa e informações disponíveis publicamente sobre fornecedores. Ao examinar grandes quantidades de dados externos, as metodologias baseadas em IA identificam oportunidades, fornecem referências e oferecem recomendações para melhorar o desempenho.

Considere comparar seu desempenho com outros como exemplo. Atualmente, você depende principalmente de dados históricos internos e estáticos para avaliar seu desempenho. No entanto, a incorporação de dados externos, como relatórios de mercado e preços de ações, introduz um novo nível de percepção.

Detecção de anomalia

Imagine receber notificações automatizadas sobre anomalias, novas oportunidades e ações recomendadas diretamente por meio de seus painéis de compras. À medida que a IA processa uma quantidade cada vez maior de dados, ela se mantém atualizada sobre os últimos desenvolvimentos e mudanças no ambiente operacional.

Isso permite a identificação instantânea e precisa de anomalias e alterações, permitindo a notificação imediata à equipe. A AI também pode fornecer sugestões para ações apropriadas e simulações de demonstração para diferentes cenários e oportunidades potenciais com base nos dados que acessa. Consequentemente, os profissionais de aquisição podem ficar mais informados e tomar medidas oportunas.

Além disso, as recomendações baseadas em IA dependem de dados reais, e não de hipóteses ou suposições humanas. Isso fornece aos líderes de compras confiança na tomada de decisões baseadas em dados, eliminando a incerteza e levando a melhores resultados.

Melhores práticas de IA para compras

Para integrar com sucesso a IA nas operações de aquisição, considere as seguintes práticas recomendadas:

1. Comece com problemas práticos: em vez de buscar soluções milagrosas para transformar o procurement, concentre-se em incorporar a IA aos processos existentes que são desafiadores, mas mundanos. Melhore áreas como análise de gastos ou gerenciamento de contratos para obter valor imediato.
   
2. Capture dados de aquisição abrangentes: colete o máximo possível de dados relevantes, mesmo que sua qualidade não seja perfeita. Suponha que as tecnologias de IA possam interpretar e aprimorar a qualidade dos dados ao longo do tempo. A chave é fornecer mais dados para a IA aprender, resultando em melhores resultados.
   
3. Defina claramente os desafios de aquisição: IA e aprendizado de máquina se destacam em casos de uso restritos. Identifique tarefas de rotina que consomem tempo significativo da equipe de compras, mas oferecem resultados claros de desempenho. Utilize o aprendizado de máquina para tarefas como categorizar custos de aquisição com base em itens de linha da fatura, enquanto reserva negociações complexas com fornecedores para especialistas humanos.
   
4. Adote a experimentação: embora a IA tenha o potencial de melhorar o desempenho das compras, ainda existem incertezas. Esteja aberto à experimentação envolvendo especialistas emergentes em tecnologia de IA e fornecendo-lhes amostras de treinamento de seus dados. Deixe espaço para aprender com os erros e concentre-se nos benefícios comerciais esperados. Lembre-se de que a tecnologia evolui rapidamente, tornando as experiências fracassadas de hoje as possibilidades de amanhã.
   
5. Promova a colaboração homem + máquina: implementações bem-sucedidas de IA em compras exigem orientação ativa e suporte de especialistas em compras. Planeje a colaboração entre humanos e máquinas, onde a experiência de sua equipe de compras é aumentada, e não substituída, por inteligência artificial. Aceite a mudança para fazer o melhor uso da inteligência humana e da máquina.

O Futuro de Compras com IA

É impossível prever o estado exato da aquisição nos próximos 10 a 20 anos, mas algumas conclusões podem ser tiradas em relação às possibilidades futuras de IA e aquisição. Os analistas concordam amplamente que as aplicações atuais da IA continuarão a evoluir. Aqui estão alguns cenários possíveis:

1. Automação total do processo: as tarefas operacionais de aquisição, incluindo processos de rotina, aprovações, conformidade e relatórios, podem não exigir mais o envolvimento humano.
   
2. Criação automatizada de valor: as máquinas podem tomar decisões e agir autonomamente sobre oportunidades de economia e geração de valor, reduzindo a necessidade de intervenção humana.
   
3. Transparência total dos gastos: todos os gastos relacionados a aquisições podem ser efetivamente aproveitados e prontamente disponíveis sempre que necessário, garantindo precisão e confiabilidade.
   
4. Ecossistemas de fornecedores ágeis: o gerenciamento de relacionamentos estratégicos com fornecedores assumirá uma dimensão totalmente nova, pois os dados fluem perfeitamente entre os sistemas de parceiros. A IA fornecerá recomendações e executará ações com base nos dados de todo o ecossistema, não se limitando a um único jogador.

Embora esses cenários sejam hipotéticos, eles representam resultados potenciais dos aplicativos atuais de IA. O futuro da aquisição depende de sua capacidade de fornecer valor comercial tangível. A transformação da aquisição visa maximizar o retorno sobre o investimento (ROI) por meio de economia de custos, ganhos de eficiência, colaboração, inovação, sustentabilidade e sucesso financeiro.

O ROI de aquisição é medido comparando os custos da função de aquisição com a economia que ela gera. Essas economias podem permitir investimentos, pesquisa e desenvolvimento, experiências aprimoradas do cliente, capacitação de vendas, ofertas sustentáveis e muito mais. A IA pode ampliar significativamente o impacto da aquisição na consecução desses objetivos.

FAQs (Perguntas Frequentes)

1. Como a inteligência artificial pode ajudar a reduzir o vai e vem de e-mails, mensagens de WhatsApp e planilhas entre equipes de compras e fornecedores?

A inteligência artificial pode automatizar tarefas, simplificar processos e agilizar aprovações, reduzindo a necessidade de comunicação constante por e-mails, mensagens de WhatsApp e planilhas. Ao criar aplicativos sem código personalizados projetados para resolver o problema da equipe de compras, a comunicação pode ser otimizada e os fluxos de trabalho de aprovação podem ser simplificados.

2. Quais são os benefícios de automatizar os fluxos de trabalho de aprovação de compras?

A automatização dos fluxos de aprovação de compras traz diversos benefícios, como redução de erros humanos, aumento da eficiência, agilidade nas aprovações e melhoria na rastreabilidade das solicitações. Além disso, a automação permite que os funcionários se concentrem em tarefas mais estratégicas, em vez de perder tempo com processos manuais e repetitivos.

3. Como a inteligência artificial pode simplificar o cadastro e avaliação de fornecedores?

A inteligência artificial pode simplificar o cadastro de fornecedores ao automatizar o processo, eliminando a necessidade de preenchimento manual de extensos formulários. Além disso, a IA pode analisar dados e avaliar a confiabilidade e qualidade dos fornecedores com base em critérios predefinidos, tornando o processo de avaliação mais rápido e preciso.

4. O que são painéis de rastreamento de economia de compra?

Os painéis de controle de economia de compras são ferramentas que fornecem informações em tempo real sobre o desempenho de compras e o impacto financeiro das decisões tomadas. Alimentados por inteligência artificial, esses painéis exibem dados como o valor total economizado, a porcentagem de economia em relação ao orçamento e outras métricas relevantes.

5. Como os dashboards podem ajudar a equipe de compras?

Os painéis ajudam a equipe de compras a obter uma compreensão clara do desempenho de compras e a identificar oportunidades de melhoria. Com base nos dados fornecidos pelos painéis, é possível tomar decisões baseadas em dados, otimizando os processos de compra e reduzindo custos.

6. É possível personalizar aplicativos de IA para atender às necessidades específicas de cada equipe de compras?

Sim, os aplicativos de IA podem ser personalizados para atender às necessidades específicas de cada equipe de compras. Com ferramentas de desenvolvimento sem código, é possível criar apps sob medida com funcionalidades e fluxos de trabalho adaptados às demandas de cada equipe. Isso permite maior flexibilidade e eficiência no uso de IA em fluxos de trabalho de aprovação de compras e gerenciamento de fornecedores.

Conclusão

A inteligência artificial revolucionou os workflows de aprovação de compras e gestão de fornecedores, proporcionando maior agilidade, eficiência e redução de custos para as equipes de compras. Ao adotar essa tecnologia e criar aplicativos personalizados, as empresas podem agilizar processos, automatizar tarefas e otimizar a comunicação entre equipes de compras e fornecedores.