Inteligencia artificial aplicada a Compras

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser solo una palabra de moda. Las empresas líderes la están utilizando para predecir la demanda, negociar contratos, evaluar el riesgo de proveedores y gestionar todo el ciclo de vida de las compras con rapidez, precisión y un nivel de control sin precedentes. Esta tecnología está transformando el área de compras, que tradicionalmente ha requerido un trabajo manual muy laborioso, en un motor estratégico propulsado por datos.

Aunque la IA aplicada a las compras está ganando terreno, muchas empresas siguen teniendo dificultades para transformar su potencial en resultados tangibles para el negocio. Ante los continuos avances, cuestiones de seguridad y retos de implantación, no es de extrañar que los profesionales de Compras no sepan por dónde empezar con la IA.

En este artículo, examinamos diversos casos de uso prácticos de IA aplicada a las compras, analizamos cómo está transformando la gestión en este ámbito y revisamos las estrategias que pueden adoptar los responsables para maximizar su efectividad.

¿Qué se entiende por «compras impulsadas por IA»?

La inteligencia artificial aplicada a las compras utiliza algoritmos avanzados para perfeccionar la toma de decisiones, automatizar tareas repetitivas y analizar grandes volúmenes de datos sobre gasto y proveedores, a fin de maximizar la eficiencia en la gestión de compras. Gracias a la IA, los equipos de compras pueden optimizar la selección de proveedores basándose en puntuaciones de riesgo detalladas, detectar patrones de gasto y oportunidades de ahorro, y mejorar la precisión de las previsiones de demanda, entre otros beneficios.

La inteligencia artificial aplicada a las compras utiliza algoritmos avanzados para mejorar la toma de decisiones, automatizar tareas repetitivas y analizar grandes volúmenes de datos a fin de maximizar la eficiencia en el proceso de compra.

Aunque la IA aplicada a las compras es relativamente reciente, la tecnología en sí existe desde los años cincuenta. Los primeros sistemas de IA se crearon para realizar tareas de razonamiento básico y sentaron las bases de futuros avances informáticos. En la década de 1980, la IA ya podía emular decisiones humanas sencillas; sin embargo, su elevado coste hizo que pocas empresas la implantaran.

No fue hasta la década de 1990 cuando las primeras aplicaciones de IA para compras empezaron a generalizarse. Con la implantación de los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), se digitalizaron los procesos de compra, lo que permitió que la IA analizase esos datos y automatizase dichas tareas. A principios de la década de 2000, las plataformas de compras como Coupa empezaron a incorporar funciones básicas de IA, como la clasificación del gasto y el análisis del rendimiento de los proveedores.

Actualmente, las tecnologías de IA como el aprendizaje automático (ML), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la automatización robótica de procesos (RPA) se emplean habitualmente para analizar datos de compras, predecir riesgos de proveedores y automatizar las previsiones. La IA generativa, el avance más reciente en este campo, llevará la gestión de compras al siguiente nivel, al asumir tareas como la generación de contratos, la automatización de la comunicación con los proveedores y la elaboración de informes de gasto avanzados. Se prevé que, para 2032, el mercado de la IA generativa en el área de compras alcance los 2260 millones de dólares (enlace en inglés), frente a los 174 millones de 2024.

Aunque el pleno uso de las capacidades que ofrece la IA no se ha generalizado, su aplicación en las actividades de compras no deja de crecer. Según se indica en el estudio El director financiero estratégico de Coupa, el 100 % de los directivos financieros ya utilizan alguna forma de IA para reducir costes y aumentar la productividad. Los equipos de compras de mayor rendimiento utilizan herramientas impulsadas por IA para:

• Aumentar el gasto preaprobado hasta el 96,1 %.
• Reducir la duración del ciclo de evaluación de la gestión de riesgos a 30,1 horas laborables.
• Mejorar la duración del ciclo de solicitud a pedido hasta situarlo en 3,8 horas laborables, según el Informe anual de referencia sobre gestión total del gasto de Coupa.

Tipos de IA utilizados en el área de compras

¿Qué es exactamente la IA? La inteligencia artificial es la capacidad de una máquina para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, resolver problemas, comprender el lenguaje y reconocer patrones. La IA puede aplicarse a varias fases de la gestión de compras, desde el abastecimiento y la gestión de contratos hasta la planificación de la cadena de suministro (enlace en inglés). La tecnología de IA aplicada a las compras se puede clasificar en las categorías siguientes:

IA generativa

La IA generativa emplea redes neuronales y algoritmos complejos para aprender patrones y estructuras, y, a partir de ellos, crear sus propios datos. Para obtener resultados óptimos, es esencial que los datos con los que se entrena no contengan errores, se hayan obtenido éticamente y sean fiables y específicos del ámbito en cuestión. En concreto, en el área de compras, la IA generativa puede ayudar a los usuarios con tareas cotidianas, como elaborar documentos, resolver consultas operativas y hacer un seguimiento en tiempo real de los objetivos de sostenibilidad, garantizando a la vez el cumplimiento normativo.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático o «machine learning» permite que las máquinas aprendan de los datos sin estar explícitamente programadas. Sus algoritmos mejoran con el tiempo a medida que se alimentan de más información. En el ámbito de las compras, el aprendizaje automático puede analizar los datos históricos (enlace en inglés) e identificar patrones y tendencias, por ejemplo, detectando hábitos de compra o prediciendo la demanda.

Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) hace posible que las máquinas comprendan el lenguaje humano, lo interpreten y respondan. En el ámbito de las compras, el NLP puede analizar y extraer información de grandes volúmenes de datos no estructurados, como contratos, facturas o correos electrónicos de proveedores. Esto abarca desde analizar documentos para filtrar datos clave e incorporarlos a un contrato (enlace en inglés) hasta procesar facturas recibidas por correo electrónico, extraer su información y volcarla en el registro electrónico correspondiente (enlace en inglés).

Automatización robótica de procesos

La automatización robótica de procesos (RPA) consiste en mecanizar tareas repetitivas y basadas en reglas mediante software especializado. En el área de compras, puede encargarse de la tramitación de órdenes de compra, la gestión de facturas (enlace en inglés) y la entrada de datos, lo que reduce los errores humanos y permite al equipo centrarse en tareas de mayor valor estratégico.

El rol de la IA generativa en las compras

Tradicionalmente, los modelos de IA, como los mencionados anteriormente, se han utilizado como solución puntual para retos concretos, como puede ser automatizar la conciliación de facturas y órdenes de compra. Sin embargo, los últimos avances en IA generativa amplían esas capacidades y permiten abordar tareas aún más complejas y exigentes, lo que aportará valor a todo el proceso de gestión del gasto.

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa crea contenido propio (texto, imágenes, música e incluso código) aprendiendo patrones a partir del gran volumen de datos con el que se entrena. A diferencia de la IA tradicional, la IA generativa crea contenido de forma autónoma interpretando la información que procesa. Diversas herramientas de este tipo, como ChatGPT y DALL·E, han cobrado una enorme relevancia entre el gran público gracias a su capacidad para producir textos o imágenes de estilo natural, responder consultas y ayudar en varias tareas de creación de contenido.

Lo que hace que la IA generativa sea tan revolucionaria es que hace posible que las máquinas no solo comprendan la información, sino que creen contenido original y contextualizado.

¿Cómo impactará la IA generativa en las compras en el futuro?

En los próximos cinco a diez años, la IA transformará el área de compras, que pasará de ser una actividad principalmente operativa a convertirse en un pilar empresarial estratégico, predictivo y generador de valor. En el futuro, los responsables de compras podrán:

• Automatizar la creación de documentos: podrán elaborar con rapidez solicitudes de presupuesto (RFQ) (enlace en inglés), contratos y órdenes de compra detallados y personalizados a partir de plantillas y del historial de negociación, ahorrando un tiempo valioso.
• Agilizar las negociaciones con los proveedores: podrán simular estrategias basadas en datos contractuales e históricos de cada proveedor. La IA podrá asumir negociaciones de bajo valor de forma autónoma, ajustando precios y condiciones según parámetros predefinidos, de modo que los gestores puedan enfocarse en las negociaciones de acuerdos de alto valor.
• Mejorar la toma de decisiones: podrán analizar compromisos complejos ponderando coste, calidad, riesgo y sostenibilidad, y visualizar cambios en la cadena de suministro mediante modelos de escenarios en tiempo real.
• Impulsar los esfuerzos de sostenibilidad: podrán monitorizar y analizar el desempeño medioambiental, social y de gobernanza (ESG) de los proveedores comprobando reseñas de terceros, informes reglamentarios y certificaciones, así como medir con mayor precisión las emisiones generadas por la propia empresa.
• Anticiparse a los riesgos: podrán analizar datos provenientes de redes sociales, sensores IoT y otras fuentes para detectar tempranamente interrupciones en la cadena de suministro, cambios de precios o fluctuaciones de la demanda, teniendo en cuenta la compleja interdependencia global, como los sucesos de alcance mundial y las condiciones del mercado internacional.
• Recibir asistencia personalizada: los asistentes de IA generativa (enlace en inglés) de las plataformas de gestión del gasto responderán preguntas sobre los procesos source-to-pay, localizarán formularios al instante y generarán informes a medida con solo introducir unas pocas palabras.

Gracias a la IA, las tareas diarias se automatizarán progresivamente hasta alcanzar, en algunos casos, una autonomía total. Esta evolución exigirá a los profesionales de compras desarrollar nuevas competencias en análisis de datos, pensamiento estratégico y gestión de la inteligencia artificial.

Aplicaciones prácticas de la IA en el área de compras

Aunque la IA generativa es relativamente reciente en el ámbito de las compras, otras formas de IA ya se utilizan con bastante frecuencia. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten a las organizaciones tener más visibilidad del gasto, optimizar la toma de decisiones, aumentar la productividad, mitigar riesgos y ahorrar costes a lo largo de todo el proceso de compras.

Análisis y clasificación del gasto

Las herramientas basadas en IA pueden identificar patrones y categorizar automáticamente datos de gasto procedentes de diversas fuentes, entre las cuales, facturas, órdenes de compra y registros de transacciones. Esta mayor visibilidad abre la puerta a oportunidades de ahorro, como la consolidación de proveedores o las compras por volumen.

Ejemplo real: un fabricante de portátiles emplea IA para analizar sus compras de materias primas y descubre que adquiere el mismo material a varios proveedores a distintos precios. Sabiendo esto, negocia mejores tarifas con sus proveedores autorizados.

Gestión de riesgos de proveedores

Los sistemas de IA examinan datos estructurados (valoraciones de compradores, plazos de entrega, etc.) y no estructurados (informes financieros, artículos de prensa, etc.) para evaluar y mitigar riesgos. Al conocer los riesgos operativos, financieros y reputacionales de cada proveedor, las organizaciones pueden actuar de manera proactiva y asegurarse de colaborar con socios fiables y éticos.

Ejemplo real: el equipo de Compras de una empresa de baterías de litio recibe una alerta de su plataforma de IA que le indica que uno de sus proveedores clave ha incumplido tres leyes laborales. El equipo inicia de inmediato la búsqueda de un proveedor alternativo.

Recogida de solicitudes de compra

Un flujo de recogida de solicitudes de compra guiado por IA crea una experiencia de compra moderna y fluida para los usuarios finales. Desde el principio, el sistema coteja artículos de catálogo y proveedores relacionados, lo que reduce las compras no conformes. Además, al enlazar las políticas correspondientes y mostrar los presupuestos en tiempo real, la plataforma ayuda a los solicitantes a tomar mejores decisiones financieras.

Ejemplo real: un nuevo responsable de marketing activa una solicitud para contratar un diseñador externo. La IA muestra automáticamente los tres proveedores de mejor rendimiento con los que la empresa ha trabajado en el pasado.

Aprobaciones de solicitudes de compra

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden automatizar el flujo de aprobación de las solicitudes de compra y hacer más eficiente el proceso de contratación electrónica. Estos algoritmos aprenden del historial de solicitudes y permiten personalizar la cadena de aprobación; derivan cada solicitud al responsable o al departamento adecuado de acuerdo con las reglas y patrones predefinidos, y señalan los errores, de modo que se mejora el cumplimiento y se reduce el gasto no autorizado.

Ejemplo real: si una solicitud se parece a otras aprobadas anteriormente, la IA agiliza su aprobación. En cambio, las solicitudes nuevas o inusuales se pueden marcar para revisarlas aparte, lo que evita gastos innecesarios.

Procesamiento automatizado de facturas y órdenes de compra

La IA puede ocuparse de tareas rutinarias, como la generación de órdenes de compra (OC) o la aprobación o el procesamiento de facturas (enlace en inglés). Cuando el inventario cae por debajo de un umbral definido, el sistema genera automáticamente una orden de compra, la envía al proveedor aprobado y hace un seguimiento del pedido, optimizando así la gestión.

Una vez enviado el pedido y emitida la factura, la IA acelera el procesamiento: mediante el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), extrae automáticamente los datos de las facturas y los sube al sistema de gestión del gasto de la organización. En lugar de cotejar manualmente cada factura con su correspondiente orden de compra, la IA concilia de forma automática los datos y verifica su exactitud antes de liberar el pago.

Ejemplo real: una gran farmacéutica utiliza IA para agilizar la gestión de las órdenes de compra. Cuando los ingredientes necesarios para los medicamentos descienden por debajo de cierto nivel, el sistema genera y envía automáticamente una orden de compra, garantizando la producción ininterrumpida sin intervención manual.

Gestión de contratos y cumplimiento

Las soluciones de gestión del ciclo de vida de los contratos (enlace en inglés) basadas en IA extraen automáticamente cláusulas y términos clave, detectan riesgos y posibles problemas de conformidad, y sugieren textos estándares para los nuevos contratos a partir del historial existente. La IA generativa puede acortar el ciclo de revisión al ofrecer a los aprobadores resúmenes con los términos, fechas y obligaciones esenciales.

Tras la firma del contrato, los sistemas de IA monitorizan de forma ininterrumpida las transacciones comparándolas con las políticas internas y la normativa externa, y señalan en tiempo real cualquier incumplimiento.

Ejemplo real: si una cláusula contractual no se ajusta a los términos estándar de la compañía (por ejemplo, al estipular plazos de pago demasiado cortos), la IA la marca para que el equipo de compras la revise. Esto redunda en procesos contractuales más rápidos y menos conflictivos.

Previsión de la demanda y gestión de inventarios

Los análisis predictivos (enlace en inglés) basados en IA son una función clave en las plataformas de compras modernas. Estos sistemas analizan datos históricos, tendencias de mercado y otras variables para generar previsiones de demanda precisas, lo que permite optimizar los niveles de inventario y negociar mejores condiciones con los proveedores.

Ejemplo real: a partir de datos pasados y de las tendencias actuales, un conocido minorista de calzado utiliza IA para anticipar los modelos que tendrán mayor demanda en temporada alta. El equipo de Compras ajusta sus pedidos en consecuencia para cubrir esos picos de manera eficiente.

Detección de fraudes

Los algoritmos de IA identifican anomalías en gastos, facturación y pagos, ayudando a prevenir fraudes y errores. Aprenden los patrones habituales de gasto y de proceso y, cuando detectan transacciones anómalas, las señalan de inmediato.

Ejemplo real: una empresa descubre importes incorrectos en las facturas de un proveedor cada vez que determinados empleados aprueban sus compras, lo cual desencadena una investigación interna. Esta supervisión automatizada refuerza el control financiero y reduce el riesgo de sobrepagos o de transacciones no conformes.

Optimización del abastecimiento y de las licitaciones

La IA puede agilizar la redacción de solicitudes de propuestas (RFP) generando plantillas basadas en concursos anteriores. Cuando llegan las ofertas, la plataforma las analiza y las compara en igualdad de condiciones, de modo que el equipo de Compras disponga de evaluaciones claras y basadas en datos.

Los algoritmos avanzados de optimización del abastecimiento proponen alternativas y simulan múltiples escenarios, de forma que el equipo tenga en cuenta todos los criterios y restricciones necesarios (sostenibilidad, materiales alternativos, etc.).

Ejemplo real: una empresa de alimentación y bebidas utiliza IA para agilizar el abastecimiento de una de sus categorías clave: el azúcar. El equipo de Compras automatiza la creación de RFP y, mediante software de abastecimiento impulsado por IA, compara las ofertas para identificar al mejor proveedor en el menor tiempo posible.

Indicadores de referencia de la comunidad

La inteligencia de la comunidad utiliza IA para analizar datos de gasto anonimizados procedentes de transacciones reales. Con la información aportada por los propios clientes, ofrece a las organizaciones insights comparativos y recomendaciones de ahorro, lo que les ayuda a identificar las mejores prácticas del sector en materia de compras.

Ejemplo real: la plataforma de gestión del gasto basada en IA de una empresa del sector sanitario compara su plazo de procesamiento electrónico de facturas con la media del sector. La IA detecta dos etapas del proceso en las que la compañía puede acortar tiempos.

Cómo la IA mejora los departamentos de Compras tradicionales

En los últimos años, Compras ha pasado de ser un departamento operativo y táctico a ser una unidad plenamente estratégica. El equipo de Compras se considera ahora la primera línea de defensa para proteger los márgenes frente a la alta inflación, la escasez de materias primas y otros riesgos empresariales en constante evolución, lo cual no es nada sencillo en un entorno global imprevisible.

Sin embargo, la IA está allanando ese camino. Permite que las compras dejen de ser reactivas y pasen a ser proactivas, alineando sus objetivos con los de la organización. Desde las estrategias de abastecimiento y gasto hasta la mejora de las relaciones con los proveedores y el análisis continuo de riesgos, la IA faculta a los responsables de compras para atender tanto las necesidades operativas inmediatas como los objetivos empresariales a largo plazo.

Automatización de tareas rutinarias y repetitivas

La IA puede ocuparse de tareas manuales tradicionalmente laboriosas, como la generación de órdenes de compra, el procesamiento de facturas y los flujos de aprobación. Por ejemplo, la RPA automatiza la introducción de datos y concilia las facturas con las órdenes de compra, agilizando así el tratamiento y aumentando su precisión. Al reducir la carga de trabajo manual, la IA libera al equipo de Compras para centrarse en actividades estratégicas, como el abastecimiento y la negociación con proveedores. GameStop logró reducir un 70 % el tiempo de tramitación (enlace en inglés) gracias a la facturación impulsada por IA.

Mejora de la eficiencia y la velocidad

Al automatizar pasos repetitivos, la IA agiliza los procesos de Compras y detecta errores con mayor eficacia que la intervención humana. Las solicitudes de compra son un buen ejemplo: la IA deriva automáticamente cada petición según patrones históricos y reglas predefinidas, e incluso bloquea la aprobación si faltan datos o se detectan errores. Esto elimina cuellos de botella y acorta el ciclo completo de gestión de compras.

Decisiones basadas en datos

La IA analiza enormes volúmenes de información, tanto interna como externa, para ofrecer recomendaciones prácticas. El análisis de datos de compras detecta patrones, identifica tendencias, predice la demanda futura y optimiza la selección de proveedores, a fin de que los responsables tomen las mejores decisiones para el negocio. El grupo británico Westbury Street Holdings, por ejemplo, dedicado al catering y a la restauración, utiliza paneles de gestión por categorías impulsados por IA (enlace en inglés), que ayudan a su equipo financiero a asignar mejor los recursos y consolidar proveedores, lo que se traduce en ahorros significativos.

Reducción de costes y ahorro

La IA ofrece una visión extremadamente detallada del gasto en toda la organización, analiza los patrones de gasto y recomienda áreas en las que recortar costes. Por ejemplo, un análisis del gasto mediante IA puede detectar oportunidades de compra en volumen o de consolidación de proveedores. Así fue como Mitie, empresa líder en gestión de instalaciones, redujo su base de proveedores un 60 % (enlace en inglés) y obtuvo un ahorro sustancial.

Relaciones más sólidas con los proveedores

La capacidad de la IA para supervisar de forma continua el rendimiento de los proveedores brinda a los equipos de compras información sobre su fiabilidad, calidad y plazos de entrega. Además, automatiza las comunicaciones y los procesos rutinarios, desde la incorporación de nuevos proveedores y la confirmación de órdenes de compra hasta los avisos de entrega y el procesamiento de facturas. Con menos errores y trámites más rápidos entre compradores y proveedores, los pagos llegan puntualmente y las relaciones entre ambas partes se afianzan.

Mitigación eficaz de riesgos

Las alertas en tiempo real sobre factores de riesgo (sucesos geopolíticos, cambios económicos, grado de solvencia de los proveedores o modificaciones normativas) permiten a los responsables de compras anticiparse y evitar interrupciones que podrían afectar las operaciones. Bank of Montreal, por ejemplo, aprovecha los insights de IA de la comunidad Coupa para controlar todo el ciclo de vida de sus proveedores (enlace en inglés).

Los modelos de analítica predictiva, como los gemelos digitales (enlace en inglés), son otra herramienta potente: detectan riesgos a lo largo de toda la cadena de suministro y proponen medidas de mitigación, como cambiar rutas o sustituir proveedores, para asegurar la continuidad del negocio en cualquier circunstancia.

Evaluación de soluciones de IA para compras

Con el auge de la inteligencia artificial, muchos proveedores de tecnología para compras incluyen funciones basadas en IA en sus productos; sin embargo, no todas las soluciones son iguales. Los directivos del área de Compras deben elegir herramientas que mejoren la eficiencia y la calidad de las decisiones, que respeten los principios de IA ética y que satisfagan las necesidades específicas de su empresa. Estos son los aspectos clave que conviene analizar al comparar opciones de IA para su organización:

Ética y seguridad

La IA emplea datos internos, a menudo sensibles, del área de compras, como precios, información de proveedores y planes estratégicos. Es fundamental que el proveedor de la solución no comparta ni venda esos datos a terceros, ni los utilice para entrenar otros sistemas externos. Busque un proveedor que cumpla las normativas pertinentes en materia de protección de datos (HIPAA, SOC 1, SOC 2 y FedRAMP Moderate, entre otras) y mantenga los máximos estándares de seguridad garantizando el cifrado, el almacenamiento seguro y auditorías periódicas.

Dado que algunas funciones de IA toman decisiones o hacen recomendaciones de forma automática, también es crucial mitigar los sesgos. Cualquier proveedor debe poder explicar cómo funciona la toma de decisiones de su IA y qué mecanismos aplica para reducir los sesgos en los datos y los análisis.

Enfoque holístico

La solución debe integrar todos los pasos del proceso de compras y cubrirlo de extremo a extremo; por eso es imprescindible que se conecte de forma fluida con otros sistemas empresariales, como el ERP, la plataforma financiera o las herramientas de cadena de suministro.

Con el crecimiento de la organización, la herramienta debe poder gestionar mayores volúmenes de datos y más usuarios. Para adaptarse a procesos específicos a medida que cambien las necesidades, busque una solución con API abiertas que faciliten las integraciones personalizadas y modificaciones de los flujos de trabajo.

Experiencia en el dominio

¿Cuál es el principal factor de éxito de una solución de IA? Las personas. La tecnología solo genera valor cuando se usa de forma efectiva. Elija un proveedor que posea un profundo conocimiento del ámbito de las compras y ofrezca herramientas intuitivas y formación guiada. Una IA entrenada con las mejores prácticas consolidadas del sector sienta las bases de procesos de compras más eficientes y eficaces.

Características clave:

• Analítica avanzada y capacidades predictivas
• Procesamiento del lenguaje natural para el análisis de contratos y la comunicación con los proveedores
• Aprendizaje automático para la clasificación del gasto y detección de anomalías
• Automatización de los flujos de trabajo
• Evaluación de riesgos de proveedores e inteligencia de mercado en tiempo real
• Paneles de control y herramientas para generar informes personalizables

Cómo superar los retos de la implantación de IA en compras

La IA ofrece un potencial innegable para los equipos de compras. Cada vez más empresas buscan aprovecharla para agilizar operaciones, mejorar la relación con sus proveedores y tomar decisiones basadas en datos. Sin embargo, el camino hacia su integración no siempre es sencillo. A continuación, se describen los desafíos más habituales que afrontan las empresas en este proceso y las estrategias para superarlos.

Calidad y disponibilidad de los datos

Reto: la IA necesita datos fiables y de alta calidad. En muchos casos, en los procesos de compras actuales, falta información o esta está repartida entre distintos sistemas. Aunque los datos son fundamentales para la analítica avanzada, menos del 20 % de los directores de compras afirman aprovecharlos (enlace en inglés) al máximo, según McKinsey & Company.

Cómo mitigarlo: invierta en una plataforma de gestión del gasto que depure, unifique y enriquezca automáticamente los datos. Además, los responsables de compras deberían implantar controles de calidad periódicos, identificar lagunas de información y validar los procesos para asegurar la máxima precisión de los datos.

Integración con los sistemas existentes

Reto: integrar soluciones de IA en los sistemas de compras heredados puede resultar complejo y costoso.

Cómo mitigarlo: colabore con un proveedor de IA que ofrezca opciones de integración flexibles y compatibles con la arquitectura actual de su empresa. Su proveedor también debe desplegar actualizaciones regulares de sus algoritmos, de modo que su organización aproveche la IA sin aumentar la carga sobre el equipo de TI. Para garantizar el flujo de datos entre plataformas, contemple incorporar un middleware y poner en marcha un plan de integración basado en API que conecte las nuevas capacidades de IA con el software de compras legado.

Gestión del cambio y adopción

Reto: la resistencia al cambio y el temor a la sustitución laboral pueden frenar la adopción de la IA en los equipos de compras.

Cómo mitigarlo: antes de la implantación, hable con los usuarios para comprender cuáles son sus dificultades principales e identificar dónde se puede aplicar IA en su trabajo. Empiece con casos de uso bien definidos que aporten beneficios tangibles, por ejemplo, ahorro de tiempo y asistencia en la toma de decisiones. Ofrezca programas de formación integrales y fomente el aprendizaje entre compañeros (enlace en inglés) para familiarizar al equipo con la tecnología.

Lo más importante es mantener una comunicación clara y abierta con los usuarios. La IA está para potenciar, no sustituir, la creatividad y la capacidad de estrategia de los empleados.

Coupa ha sido premiada por su software de compras con IA

Con la plataforma impulsada por IA de Coupa, líder en gestión total del gasto, su empresa trabajará de forma más inteligente, aumentará la productividad y multiplicará sus márgenes. Coupa integra inteligencia artificial en todo el ciclo source-to-pay, con especial atención a los procesos de gasto, a fin de lograr el máximo impacto frente a otras soluciones genéricas o de punto a punto. El software de compras con IA (enlace en inglés) de Coupa se distingue porque:

• Se apoya en casi dos décadas de experiencia en el ámbito de la IA. Fuimos de las primeras plataformas en incorporar IA a la gestión del gasto y siempre hemos priorizado la innovación. Nuestra automatización y nuestra IA se basan en años de experiencia en el área de compras y ofrecen herramientas prácticas y fáciles de usar. Lideramos los informes y las valoraciones de las principales consultoras (enlace en inglés) en materia de capacidades de IA, ampliación de funciones e integración.
• Es altamente seguro y cumple todos los estándares éticos. Ponemos a disposición del público una extensa documentación sobre nuestra arquitectura de IA y las pruebas que realizamos, así como nuestras políticas, para que siempre esté al corriente de cómo funciona nuestra tecnología. Además, los datos sensibles se protegen mediante rigurosas medidas de seguridad y el cumplimiento de normativas (enlace en inglés) como la SOC 1, SOC 2, ISO 27001 o HIPAA, entre otras.
• Aprovecha la inteligencia comunitaria generada por más de 6 billones de dólares en transacciones reales. Gracias a una red de datos de gasto (enlace en inglés) que reúne a más de 10 millones de proveedores y compradores, obtendrá recomendaciones prácticas. Nuestros modelos identifican tendencias y ofrecen valoraciones detalladas de proveedores e insights que no encontrará en ningún otro lugar.
• Está especialmente diseñado para agilizar los procesos de contratación electrónica. Los flujos de trabajo impulsados por IA para solicitudes y órdenes de compra aumentan el gasto bajo contrato y acortan los ciclos, liberando al equipo para centrarse en tareas de mayor valor estratégico. Estos flujos no requieren programación adicional, de modo que los equipos pueden adaptarlos conforme la empresa crece.

Implantar un modelo operativo impulsado por IA con las soluciones de Coupa permite a los directivos de compras automatizar y escalar sus procesos, blindar los ingresos y dotar a su equipo de tecnología puntera. A medida que la IA evolucione, también lo hará el rol de Compras, abriendo paso a las organizaciones más innovadoras, ágiles y resilientes.