O que é inteligência artificial em procurement?

Basicamente, a inteligência artificial refere-se à capacidade das máquinas ou programas de computador de imitar determinados aspectos da inteligência humana e realizar tarefas. Os sistemas de IA podem aprender, resolver problemas, entender a linguagem humana, a razão e até mesmo “ver” seu próprio ambiente. A IA em procurement é o uso dessa tecnologia avançada para automatizar e aprimorar os principais processos de procurement em uma empresa, como a gestão de contratos e o sourcing estratégico. As equipes de procurement estão usando cada vez mais a IA para aumentar a eficiência, reduzir custos, atenuar riscos e melhorar a tomada de decisões à medida que lidam com novas demandas de negócios e desafios do mercado.

Tipos de IA para procurement

Atualmente, há cinco tipos principais de IA usados em procurement:

1. Inteligência artificial (IA): termo geral para qualquer software ou algoritmo que possa ser considerado “inteligente”.
2. Machine Learning (ML): um subconjunto da IA, os algoritmos de Machine Learning podem reconhecer padrões em conjuntos de dados e usá-los na tomada de decisões e em previsões.
3. Automação de processos robóticos (RPA): algoritmos que imitam ações humanas para executar tarefas repetitivas. A RPA não é tecnicamente considerada um tipo de IA, mas pode ser baseada nela.
4. Processamento de linguagem natural (NLP): algoritmos que podem entender, interpretar e gerar linguagem humana, como chatbots, copilotos e assistentes virtuais.
5. Reconhecimento óptico de caracteres (OCR): algoritmos que podem reconhecer e extrair texto de imagens e documentos digitalizados, como faturas em papel.

IA generativa em procurement

Desde que o ChatGPT entrou em operação no final de 2022, a IA generativa tem sido o tema mais discutido nas salas de reuniões de todo o mundo. Com sua capacidade de criar conteúdo por meio de uma interface de usuário simples, a IA generativa está pronta para mudar radicalmente as empresas e até setores inteiros. Algumas equipes de procurement com visão de futuro estão começando a usá-la para gerar documentos de RFP, criar processos totalmente novos e selecionar fornecedores de maneira autônoma. A IA generativa em procurement está apenas começando, mas seu potencial é enorme.

Casos de uso de IA em procurement

O procurement está sob intensa pressão para reduzir custos, atenuar riscos, melhorar a sustentabilidade e desempenhar um papel mais estratégico nos negócios. Para cumprir essas metas e acompanhar o ritmo acelerado das mudanças, as equipes precisam ser incrivelmente ágeis, tornando-se mais proativas e menos reativas em tudo o que fazem. A IA está ajudando em algumas das principais áreas do procurement:

• Classificação e análise de despesas: os algoritmos de classificação de despesas podem pesquisar rapidamente partidas individuais e destacar palavras-chave para vinculá-las a categorias de despesas com precisão quase perfeita. A análise de despesas baseada em IA também ajuda as equipes a identificar proativamente oportunidades de economia de custos e formar a base para melhores estratégias de sourcing, categoria e gestão de despesas.
• Estratégia global de sourcing: ao analisar grandes conjuntos de dados globais, os algoritmos de Machine Learning podem identificar mudanças nas tendências de suprimento, prever desenvolvimentos futuros e ajudar a fundamentar estratégias globais de sourcing.
• Compra guiada: as recomendações de itens assistidas por IA reúnem políticas de procurement para simplificar a localização do que os usuários procuram, incentivar despesas no catálogo da empresa para evitar custos desnecessários e deixar que o departamento de procurement ofereça ajuda personalizada. Essa funcionalidade também oferece acesso rápido aos fornecedores preferenciais, incorporando políticas de segurança úteis.
• Sourcing inteligente e gestão de fornecedores: o software baseado em IA pode analisar bancos de dados de fornecedores, tendências de mercado, dados históricos, relatórios ESG e outros fatores para recomendar os melhores fornecedores para necessidades específicas. Ele também pode fornecer insights abrangentes da base de suprimentos de uma empresa, ajudando a melhorar o desempenho do fornecedor e a promover as prioridades estratégicas.
• Criação de RFX: a IA pode gerar automaticamente solicitações de proposta (RFPs), solicitações de cotação (RFQs) e outros documentos do tipo RF, do desenvolvimento de listas de fornecedores à elaboração de perguntas-chave.
• Gestão de riscos de fornecedores: os algoritmos de IA podem detectar rapidamente mudanças repentinas em um fornecedor e avaliar como essa mudança afetará os riscos. Eles também podem minerar milhões de fontes de dados diferentes para alertar as empresas sobre possíveis riscos em toda a cadeia de suprimentos.
• Compliance: usando a IA para estruturar dados de contratos, faturas e pedidos, as empresas podem comparar automaticamente condições de pagamento, eliminar duplicações e identificar a falta de compliance.
• Extração de dados: o processamento de linguagem natural pode extrair dados de faturas e contratos para identificar riscos e fraudes, fornecer mais insights sobre as despesas da empresa e acelerar processos de ponta a ponta. O NLP também pode capturar dados de fontes externas, como índices de mercado, classificações de crédito da empresa, mídias sociais e informações disponíveis publicamente sobre fornecedores para identificar oportunidades e riscos.
• Gestão do ciclo de vida dos contratos: as ferramentas baseadas em IA podem gerar automaticamente os primeiros rascunhos de contratos, dar suporte à negociação e sinalizar riscos potenciais no texto do contrato. Elas também podem monitorar termos e condições e prazos para garantir o compliance.
• Automação de contas a pagar: o RPA inteligente pode eliminar tarefas manuais nos processos de contas a pagar, acelerando o processamento e as aprovações de faturas, melhorando a precisão e garantindo o compliance. O reconhecimento óptico de caracteres pode ler as informações-chave de faturas em papel para melhorar o processo e digitalizar documentos.

Benefícios da IA no sourcing e procurement

A integração da IA nos processos relacionados a sourcing e procurement oferece muitos benefícios, incluindo:

• Tomada de decisões mais inteligente: a IA pode analisar grandes volumes de dados com rapidez e precisão. Essa abordagem baseada em dados fornece aos profissionais de procurement insights práticos sobre padrões de despesas, desempenho de fornecedores e tendências de mercado. As funções analíticas preditivas baseadas em IA e a análise de cenários também podem ajudar as equipes a avaliar opções, reduzir riscos e tomar decisões mais fundamentadas sobre despesas e sourcing.
• Eficiência e automação: a automação baseada em IA de tarefas repetitivas e demoradas, por exemplo, entrada de dados e processamento de faturas, melhora a eficiência e libera os profissionais de procurement para se concentrarem no trabalho mais estratégico.
• Economia de custos: com a IA, as empresas podem melhorar a seleção de fornecedores, negociar melhor e prever a demanda com mais precisão para reduzir significativamente os custos. Elas também podem analisar padrões de despesas para identificar e aproveitar oportunidades adicionais de redução de custos.
• Atenuação de riscos: as ferramentas de IA podem identificar e avaliar proativamente os riscos associados a fornecedores, condições de mercado e mudanças regulatórias, para que as equipes de procurement possam atenuar a disrupção da cadeia de suprimentos antes que ela aconteça.
• Melhor relacionamento com fornecedores: ao declarar claramente os requisitos e expectativas nas solicitações de propostas e ao monitorar e avaliar o desempenho do fornecedor, a IA pode contribuir para o desenvolvimento de relacionamentos mais sólidos e confiáveis com fornecedores.

Desafios da implementação de IA em procurement

Embora a implementação da IA nos processos de procurement ofereça benefícios expressivos, ela também pode apresentar alguns desafios.

• A IA precisa de grandes volumes de dados de alta qualidade para treinar algoritmos com precisão e orientar a tomada de decisões. Portanto, as empresas precisam investir em iniciativas de qualidade e manutenção de dados para evitar desempenho abaixo da média.
• As soluções de IA também precisam ser integradas a outros softwares de procurement e sistemas ERP, que geralmente exigem middleware, APIs e personalização.
• Além disso, as habilidades e a expertise certas são necessárias para implementar, gerenciar e executar a IA e, às vezes, elas são escassas.
• E, por fim, os sistemas de IA geralmente dependem de dados confidenciais, de modo que segurança cibernética, criptografia e privacidade de dados robustas são essenciais.

Para lidar com esses desafios, é preciso adotar uma abordagem cuidadosa, e as empresas que fazem isso corretamente podem desvendar imensos benefícios da IA no procurement.

Como usar a IA no procurement: melhores práticas

Estas são algumas melhores práticas para integrar com sucesso a IA aos processos de procurement:

Etapa 1: Definir metas claras

Da economia de custos à maior eficiência e melhor tomada de decisões, tenha metas claras para orientar sua estratégia de implementação.

Etapa 2: Começar com um projeto-piloto pequeno

Tentar transformar todos os seus processos de procurement de uma só vez é uma receita para o desastre. Encontre um caso de uso simples e direto – por exemplo, automatizar o processo de evento de sourcing existente – para começar. Assim, você pode avaliar a eficácia de suas soluções de IA em um ambiente controlado, identificar desafios e fazer ajustes antes que se expandam.

Etapa 3: Garantir qualidade e volume de dados

Capture o máximo de dados relevantes possível, depure-os e prepare-os para garantir que sejam de alta qualidade, consistentes e representativos antes de inseri-los em modelos de IA. Abordar problemas de dados antecipadamente é essencial para o sucesso da IA. Como se diz: lixo entra, lixo sai.

Etapa 4: Trazer os principais stakeholders

Colabore com colegas profissionais de procurement e com equipes de finanças e TI no início do processo e atribua um patrocinador executivo como stakeholder. Esta etapa é crucial para construir uma compreensão das principais necessidades, assegurar o alinhamento com as metas de negócios e garantir a adesão.

Etapa 5: Integrar aos sistemas existentes

Para minimizar a disrupção e maximizar os benefícios da IA, é fundamental integrar soluções de IA a sistemas de procurement, ERP e outros aplicativos empresariais existentes.

Etapa 6: Fornecer treinamento e gestão de mudanças

Ajude os profissionais de procurement a se familiarizarem com as ferramentas de IA e incentive a adoção dos usuários fornecendo treinamento e demonstrando como a IA pode ajudar nas tarefas diárias. Implemente uma estratégia robusta de gestão de mudanças e mostre como o conhecimento da equipe de procurement pode ser ampliado – e não substituído – pela tecnologia de IA.

Etapa 7: Manter a IA ética e segura

Audite regularmente os modelos de IA e monitore, com supervisão humana, a justiça, o compliance com as regulamentações de privacidade de dados e as considerações éticas – principalmente o viés em algoritmos. Implemente métodos robustos de segurança cibernética para proteger dados confidenciais e conquistar a confiança dos usuários.

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