En la economía digital actual, los equipos de compras se enfrentan al desafío de manejar grandes volúmenes de datos de gastos no estructurados. Facturas en texto libre y entradas desordenadas en sistemas ERP son ejemplos comunes. La inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta clave para limpiar, combinar y analizar esta información, transformando los datos en una ventaja estratégica.
Las empresas que adoptan la compra impulsada por IA experimentan beneficios significativos. Un estudio de IBM encontró que los costos se redujeron entre un 40 y un 70 por ciento en solo seis meses tras incorporar herramientas de inteligencia de categoría y análisis predictivo. Según una encuesta, el 73 por ciento de los profesionales de compras ya utilizan IA para mejorar actividades como la gestión de contratos y el análisis de datos, aumentando notablemente la productividad. Además, el 66 por ciento de los ejecutivos confirma que la IA ha mejorado su eficiencia.
El primer paso para mejorar la gestión de datos de gasto es descomponer los silos de datos desordenados. Antes, limpiar manualmente la información de gastos no estructurada llevaba semanas. Ahora, la IA se encarga de gran parte de este trabajo. Los modelos de procesamiento de lenguaje natural pueden identificar y categorizar productos o servicios, etiquetar y organizar detalles automáticamente y también consolidar registros duplicados. Con el tiempo, estos sistemas aprenden a detectar errores y agrupar transacciones similares.
Los beneficios de la IA en este campo son significativos. Ofrece capacidades como la clasificación automática de gastos, gestión de datos maestros de proveedores y alertas en tiempo real para compras fuera de contrato. Al automatizar estas tareas, la IA libera a los analistas de manipular manualmente los datos, permitiéndoles centrarse en acciones estratégicas. Los datos limpios y consolidados se vuelven esenciales para obtener conocimientos estratégicos.
La IA no solo ayuda en la recopilación de datos, sino que también permite plantear preguntas prospectivas y realizar consultas en lenguaje natural, acelerando las respuestas y acciones. Esta capacidad de análisis también destaca oportunidades para consolidar proveedores y negociar descuentos por volumen, identificando riesgos de dependencia de proveedores únicos.
La tecnología ha evolucionado el proceso de adquisiciones, permitiendo a los gerentes de categoría explorar redes de proveedores globales rápidamente. Esto ha sido crucial en emergencias como la pandemia, donde se requiere identificación de proveedores calificados con urgencia.
Los contratos también se han transformado. De simples documentos PDF, ahora son sistemas estructurados y buscables gracias al procesamiento de lenguaje natural. Para 2027, se espera que la mitad de las organizaciones utilicen IA para el análisis de riesgos contractuales y negociaciones.
La IA generativa ofrece nuevas formas de interactuar con los datos, haciendo el trabajo más ágil. Estas tecnologías proponen automáticamente términos y condiciones, orientando el esfuerzo hacia tareas de mayor valor.
Sin embargo, la tecnología por sí sola no garantiza resultados. Es esencial que la IA se integre en la toma de decisiones y que los profesionales sean capacitados para interpretar los datos correctamente. Con datos de compras como infraestructura continua, las decisiones son más sólidas y las negociaciones mejor fundamentadas, preparando a las organizaciones para enfrentar la incertidumbre con eficacia. Esta transformación enfatiza la importancia de la gobernanza de datos y la capacitación adecuada en el sector.
