O que é a inteligência artificial nas compras?

Em termos simples, inteligência artificial refere-se à capacidade das máquinas ou programas informáticos de imitar certos aspetos da inteligência humana e realizar tarefas. Os sistemas de IA podem aprender, resolver problemas, compreender a linguagem humana, raciocinar e até “ver” o seu próprio ambiente. A IA nas compras é a utilização desta tecnologia avançada para automatizar e melhorar os principais processos de compras numa organização – como a gestão de contratos e a aquisição estratégica . As equipas de compras estão a utilizar cada vez mais a IA para aumentar a eficiência, reduzir custos, mitigar riscos e melhorar a tomada de decisões, à medida que enfrentam novas exigências empresariais e desafios de mercado.

Tipos de IA para compras

Atualmente, existem cinco principais tipos de IA utilizados nas compras:

1. Inteligência artificial (IA): termo abrangente para qualquer software ou algoritmo que possa ser considerado “inteligente”
2. Aprendizagem automática (ML): um subconjunto da IA, os algoritmos de aprendizagem automática conseguem reconhecer padrões em conjuntos de dados e utilizá-los para tomar decisões, fazer previsões ou antecipações
3. Automação de processos robóticos (RPA): algoritmos que imitam ações humanas para realizar tarefas repetitivas. RPA não é tecnicamente considerado um tipo de IA, mas pode ser potenciado por ela.
4. Processamento de linguagem natural (PLN): algoritmos que conseguem compreender, interpretar e gerar linguagem humana—como chatbots, copilotos e assistentes virtuais
5. Reconhecimento ótico de caracteres (OCR): algoritmos que conseguem reconhecer e extrair texto de imagens e documentos digitalizados, como faturas em papel

IA generativa nas compras

Desde que o ChatGPT foi lançado no final de 2022, a IA generativa tem sido o tema quente nas salas de reuniões em todo o mundo. Com a sua capacidade de criar novos conteúdos através de uma interface de utilizador simples, a inteligência artificial generativa está prestes a revolucionar empresas e até mesmo setores inteiros. Algumas equipas de compras inovadoras estão a começar a utilizá-lo para gerar documentos RFP, criar processos totalmente novos e selecionar autonomamente fornecedores para a lista restrita. A IA generativa nas compras está ainda no início, mas o seu potencial é enorme.

Casos de uso de IA em compras

As compras estão sob intensa pressão para gerar poupanças, mitigar riscos, melhorar a sustentabilidade e desempenhar um papel mais estratégico no negócio. Para alcançar estes objetivos e acompanhar o ritmo acelerado das mudanças, as equipas precisam de ser extremamente ágeis — e de se tornarem mais proativas e menos reativas em tudo o que fazem. A IA está a ajudar em algumas áreas-chave das compras:

• Classificação e análise de despesas: Os algoritmos de classificação de despesas podem pesquisar rapidamente os itens de linha e destacar palavras-chave para associar a categorias de despesa com uma precisão quase perfeita. A análise de despesas baseada em IA também pode ajudar as equipas a identificar proativamente oportunidades de poupança de custos e servir de base para melhores estratégias de sourcing, gestão de categorias e gestão de despesas.
• Estratégia de sourcing global: Ao analisar grandes conjuntos de dados globais, os algoritmos de aprendizagem automática podem identificar mudanças nas tendências de fornecimento, prever desenvolvimentos futuros e ajudar a informar as estratégias de sourcing global.
• Compra orientada: Recomendações de artigos assistidas por IA reúnem as políticas de compras para facilitar aos utilizadores a procura do que necessitam, incentivar os gastos dentro do catálogo da empresa para evitar custos desnecessários e permitir que o departamento de compras ofereça apoio personalizado. Também proporciona acesso rápido a fornecedores preferenciais, ao mesmo tempo que incorpora orientações úteis.
• Aprovisionamento inteligente e gestão de fornecedores: Software com inteligência artificial pode analisar bases de dados de fornecedores, tendências de mercado, dados históricos, relatórios ESG e outros fatores para recomendar os melhores fornecedores para necessidades específicas. Também pode fornecer uma visão abrangente da base de fornecedores de uma empresa, ajudando a melhorar o desempenho dos fornecedores e a avançar com as prioridades estratégicas.
• Criação de RFX: A IA pode gerar automaticamente pedidos de propostas (RFPs), pedidos de cotações (RFQs) e outros documentos de RF—desde o desenvolvimento de listas de fornecedores até à elaboração de perguntas-chave.
• Gestão de risco de fornecedores: Os algoritmos de IA podem detetar rapidamente alterações súbitas num fornecedor ou prestador de serviços e avaliar como essa mudança irá impactar o risco. Também podem analisar milhões de diferentes fontes de dados para alertar as empresas sobre potenciais riscos em toda a cadeia de abastecimento.
• Conformidade: Ao utilizar IA para estruturar dados de contratos, faturas e encomendas, as empresas podem comparar automaticamente os termos de pagamento, eliminar duplicações e identificar não conformidades.
• Extração de dados: O processamento de linguagem natural pode extrair dados de faturas e contratos para identificar riscos e fraudes, proporcionar uma maior compreensão dos gastos da empresa e acelerar processos de ponta a ponta. O PLN pode também captar dados de fontes externas, como índices de mercado, classificações de crédito de empresas, redes sociais e informações publicamente disponíveis sobre fornecedores, para identificar oportunidades e riscos.
• Gestão do ciclo de vida de contratos: Ferramentas com inteligência artificial podem gerar automaticamente os primeiros rascunhos de contratos, apoiar a negociação e sinalizar potenciais riscos na linguagem contratual. Também podem monitorizar os termos e condições, bem como os prazos, para garantir o cumprimento.
• Automatização de contas a pagar: RPA inteligente pode eliminar tarefas manuais nos processos de contas a pagar, acelerando o processamento e a aprovação de faturas, melhorando a precisão e garantindo a conformidade. O reconhecimento ótico de caracteres pode ler informações-chave de faturas em papel para melhorar o processo e digitalizar documentos.

Vantagens da IA na aquisição e aprovisionamento

A integração da IA nos processos relacionados à aquisição e aprovisionamento oferece muitos benefícios, incluindo:

• Tomada de decisões mais inteligente: A IA pode analisar grandes volumes de dados de forma rápida e precisa. Esta abordagem orientada por dados fornece aos profissionais de compras informações acionáveis sobre padrões de gastos, desempenho dos fornecedores e tendências de mercado. Análises preditivas baseadas em IA e a análise de cenários também podem ajudar as equipas a avaliar opções, mitigar riscos e tomar melhores decisões de aquisição e de despesas.
• Eficiência e automação: A automação de tarefas repetitivas e demoradas com recurso a IA — como a introdução de dados e o processamento de faturas — melhora a eficiência e liberta os profissionais de compras para se concentrarem em tarefas mais estratégicas.
• Poupança de custos: Com a IA, as organizações podem melhorar a seleção de fornecedores, negociar melhores acordos e prever a procura com mais precisão—resultando em poupanças de custos significativas. Também podem analisar os padrões de despesa para identificar e agir sobre oportunidades adicionais de redução de custos.
• Mitigação de riscos: As ferramentas de IA podem identificar e avaliar proativamente os riscos associados a fornecedores, condições de mercado e alterações regulatórias—permitindo que as equipas de compras mitiguem a disrupção na cadeia de abastecimento antes que esta ocorra.
• Melhores relações com fornecedores: Ao declarar claramente os requisitos e expectativas nos pedidos de propostas, e ao monitorizar e avaliar o desempenho dos fornecedores, a IA pode contribuir para o desenvolvimento de relações com fornecedores mais fortes e fiáveis.

Desafios da implementação da IA nas compras

Embora a implementação da IA nos processos de compras ofereça benefícios significativos, também pode apresentar alguns desafios.

• A IA necessita de volumes muito grandes de dados de alta qualidade para treinar algoritmos com precisão e orientar a tomada de decisões—por isso, as empresas precisam investir em iniciativas de qualidade e manutenção de dados para evitar um desempenho abaixo do esperado.
• As soluções de IA também precisam ser integradas com outros softwares de compras e sistemas ERP, o que muitas vezes requer middleware, APIs e personalização.
• Além disso, são necessárias as competências e conhecimentos adequados para implementar, gerir e operar a IA, e estes por vezes são escassos.
• E, por fim, os sistemas de IA dependem frequentemente de dados sensíveis, pelo que uma cibersegurança robusta, encriptação e privacidade de dados são essenciais.

Enfrentar estes desafios requer uma abordagem cuidadosa, mas as organizações que o fazem corretamente podem desbloquear os imensos benefícios da IA nas compras.

Como utilizar a IA nas compras: Melhores práticas

Aqui estão algumas melhores práticas para integrar com sucesso a IA nos seus processos de compras:

Passo 1: Defina objetivos claros

Desde a redução de custos até uma maior eficiência e melhores tomadas de decisão, ter objetivos claros ajudará a orientar a sua estratégia de implementação.

Passo 2: Comece com um pequeno projeto-piloto

Tentar transformar todos os seus processos de compras de uma só vez é uma receita para o desastre. Comece por encontrar um caso de utilização simples e direto—como automatizar o seu processo atual de eventos de sourcing. Desta forma, pode avaliar a eficácia das suas soluções de IA num ambiente controlado, identificar quaisquer desafios e fazer ajustes antes de expandir.

Passo 3: Garantir a qualidade e o volume dos dados

Recolha o máximo de dados relevantes possível—e limpe e prepare esses dados para garantir que são de alta qualidade, consistentes e completos—antes de os introduzir em modelos de IA. Abordar as questões de dados desde o início é fundamental para o sucesso da IA. Lixo entra, lixo sai, como se costuma dizer.

Passo 4: Envolva as principais partes interessadas

Colabore com outros profissionais de compras, bem como com as equipas de finanças e de TI, desde o início do processo e designe um patrocinador executivo como parte interessada. Este passo é crucial para construir uma compreensão das necessidades principais, garantir o alinhamento com os objetivos do negócio e obter o compromisso das partes envolvidas.

Passo 5: Integrar com os sistemas existentes

Para minimizar as interrupções e maximizar os benefícios da IA, é fundamental integrar soluções de IA com os sistemas de compras existentes, ERP e outras aplicações empresariais.

Passo 6: Forneça formação e gestão da mudança

Ajude os profissionais de compras a familiarizarem-se com as ferramentas de IA — e incentive a sua adoção — proporcionando formação e demonstrando como a IA pode ajudar nas suas tarefas diárias. Implemente uma estratégia robusta de gestão de mudanças e demonstre como a experiência da sua equipa de compras pode ser reforçada—e não substituída—pela tecnologia de IA.

Passo 7: Mantenha-o ético e seguro

Audite regularmente os modelos de IA e monitorize-os com supervisão humana para garantir a equidade, o cumprimento das regulamentações de privacidade de dados e as considerações éticas—especialmente o viés nos algoritmos. Implemente métodos robustos de cibersegurança para proteger dados sensíveis e criar confiança entre os utilizadores.

Saiba mais