En la actual economía digital, los equipos de compras se enfrentan a un desafío cada vez mayor: gestionar un enorme volumen de datos de gastos no estructurados, como facturas en texto libre y entradas de ERP poco organizadas. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) se alza como una herramienta poderosa que permite limpiar, combinar y analizar esta información de manera eficiente. Las empresas que han adoptado la compra impulsada por IA están experimentando beneficios sustanciales. Un estudio de IBM indicó que los costos se redujeron entre un 40 y un 70 por ciento en solo seis meses tras la implementación de inteligencia de categoría y análisis predictivo basado en IA.
Actualmente, los líderes en adquisiciones están utilizando esta tecnología de manera extensa. Una encuesta reciente reveló que el 73 por ciento de los profesionales de compras emplean IA para tareas como la gestión de contratos y el análisis de datos, lo que ha mejorado la productividad. Además, un informe de IBM señala que el 66 por ciento de los ejecutivos afirman que la IA ha aumentado su productividad, respaldando así la afirmación de que las organizaciones competentes en IA tienen tres veces más probabilidades de reportar aumentos significativos en productividad.
Uno de los pasos cruciales en la gestión de datos de gasto consiste en descomponer los silos de datos desordenados. Anteriormente, la información de gastos no estructurada, con nombres de proveedores inconsistentes y descripciones en texto libre, requería semanas para ser limpiada manualmente. No obstante, actualmente, la IA toma la delantera en esta labor. Los modelos de procesamiento de lenguaje natural son capaces de leer textos de facturas, identificar categorías de productos o servicios, etiquetar automáticamente los detalles de cada línea y gestionar registros duplicados extensivamente. Estos sistemas de aprendizaje automático también se entrenan para reconocer errores ortográficos y agrupar transacciones similares con el tiempo.
Los beneficios son significativos. La clasificación automática de gastos, la gestión de datos maestros de proveedores, las alertas en tiempo real para compras fuera de contrato, y el etiquetado de riesgo y sostenibilidad son algunas de las capacidades que la IA ofrece en la gestión de adquisiciones. Al automatizar estas tareas, la IA libera a los analistas de la manipulación manual de datos, permitiéndoles recuperar horas de trabajo cada semana, algo que sus competidores que dependen de hojas de cálculo no pueden lograr. Los datos limpios y consolidados se están convirtiendo en un requisito esencial para obtener conocimientos estratégicos y análisis avanzados.
A medida que las organizaciones reconocen la importancia de los datos de gasto, la IA ofrece soluciones que van más allá de la mera recopilación de informes estáticos. Ahora, los equipos pueden formular preguntas prospectivas, y las plataformas facilitan la realización de consultas en lenguaje natural, agilizando las respuestas necesarias para una acción más rápida. La capacidad de análisis basada en IA también revela oportunidades para consolidar proveedores y negociar descuentos por volumen, además de ayudar a identificar riesgos asociados a la dependencia de proveedores únicos.
El proceso de adquisiciones ha evolucionado, extendiéndose más allá de la simple recopilación de datos. Los gerentes de categoría ahora pueden describir requisitos en lenguaje sencillo y utilizar herramientas potenciadas por IA para explorar redes de proveedores globales en cuestión de horas. Esta tecnología ha demostrado su utilidad en situaciones de emergencia, como durante la pandemia, cuando la identificación rápida de proveedores calificados fue esencial.
Los contratos también han experimentado una transformación, evolucionando de simples documentos PDF a sistemas estructurados y buscables, gracias al procesamiento de lenguaje natural que extrae cláusulas y obligaciones. Encuestas del sector revelan que la adopción de herramientas habilitadas por IA se está expandiendo, y se estima que para 2027, la mitad de las organizaciones emplearán estas herramientas para el análisis de riesgos contractuales y negociaciones.
Con la ayuda de la IA generativa, los equipos de procuración están descubriendo nuevas formas de interactuar con los datos, haciendo que el trabajo sea más ágil y eficiente. Estos sistemas permiten proponer automáticamente términos y condiciones o negociar compras menores, orientando el esfuerzo hacia tareas de mayor valor.
Sin embargo, la tecnología por sí sola no garantiza resultados. Las organizaciones que logran mejoras significativas consideran la IA como una parte integral de la toma de decisiones. La gobernanza de datos es fundamental, y es crucial que los profesionales de compras sean capacitados para interpretar los datos correctamente.
La tendencia es clara: a medida que los datos de compras se convierten en una infraestructura continua, las decisiones en sourcing ganan solidez y las negociaciones se basan en información más relevante, preparando a las organizaciones para enfrentar la incertidumbre con mayor eficacia.
