Adoptar IA y aprendizaje automático en compras: Oportunidades, desafíos y mejores prácticas

Tu larga carrera en compras ha consistido en gran parte en ser golpeado por la alta dirección por la necesidad de recortar constantemente costos de proveedores. Llega la tecnología digital para hacer tu trabajo más fácil, o quitártelo.

Ese, al menos, es el temor de los profesionales de compras en la era de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Considerando todos los factores que entran en la selección y mantenimiento de proveedores, ¿no tiene sentido entregar la tarea a un sistema que puede procesar más datos que cien humanos?

Y el volumen de datos sigue creciendo. Los gerentes de compras hoy deben recurrir a múltiples fuentes de inteligencia, desde los propios proveedores así como datos financieros independientes, reportes de noticias, servicios de terceros y redes sociales. Dice Sammeli Sammalkorpi, cofundador del proveedor de software de analítica de compras Sievo: "Las organizaciones de compras aún no han aprendido cómo aprovechar estos diferentes tipos de datos".

La IA y el aprendizaje automático parecerían especialmente adecuados para el desafío. Pero los temores de que se harán cargo del trabajo por completo parecen infundados. Cuando se trata de compras efectivas y gestión de proveedores, el futuro previsible es de colaboración entre humano y máquina.

"Realmente creo que el papel de la IA no es reemplazar humanos", dice Sammalkorpi. "El aprendizaje automático y la IA pueden proponer hallazgos, pero aún necesitas ajustar a lo que es relevante, y lo que no lo es".

Las máquinas son altamente efectivas para aplicaciones estrechas, involucrando problemas bien definidos. Además, siempre están "encendidas" y entrañan un costo mínimo de operación, comparado con el salario y beneficios de un trabajador humano.

Llega el momento de actuar, sin embargo, y el gerente de carne y hueso necesita intervenir. Simplemente, los humanos aún son mejores en hacer el juicio final sobre proveedores clave. Por el momento, al menos, "el aprendizaje automático aún no es lo suficientemente confiable para impulsar decisiones", dice Sammalkorpi. (Hay otra razón para mantener humanos en el bucle, añade: necesitan retener la responsabilidad de tomar decisiones para que no terminen culpando a la máquina por las equivocadas).

En las etapas tempranas del aprendizaje automático, la tecnología probablemente puede hacerse cargo de ciertos elementos del contrato de proveedor. A medida que mejora, sin embargo, los compradores se encontrarán confiando en el sistema para un número creciente de tareas, si no la decisión final sobre evaluación y selección de proveedores.

Debido a que la IA y el aprendizaje automático dependen fuertemente de algoritmos complejos, las empresas podrían asumir que necesitan contratar un costoso equipo de científicos de datos para ejecutar el sistema y dar sentido a sus conclusiones. En opinión de Sammalkorpi, ese no es el caso para el departamento de compras. Cree que ese tipo de experiencia se obtiene mejor de un proveedor externo.

"Incluso si pensaran que era un buen caso de negocio", dice, "no vemos muchas organizaciones capaces de retener ese talento internamente. Aún necesitas científicos de datos, pero no creo que la organización de compras sea el lugar correcto para ellos".

Predecir resultados futuros es probable que sea tan difícil para una máquina como para un humano, es decir, imposible. Pero el aprendizaje automático es bueno en revisar rápidamente pronósticos y planes de acción en tiempo real, para reflejar patrones de compra reales, cree Sammalkorpi.

Todo esto asume, por supuesto, que las compras pueden incorporar suavemente la nueva tecnología en sus operaciones. Pero una nueva investigación de Forrester Consulting, comisionada por el proveedor de plataforma de compras Ivalua, sugiere que esto está lejos de ser el caso. Empleando un "índice de madurez digital" para evaluar el progreso de las empresas en adopción de tecnología de compras, Forrester encontró que la mayoría "sobreestima significativamente" su nivel de madurez en ese respecto.

El 65% de empresas encuestadas se consideraban "avanzadas", pero solo el 16% tenía el nivel requerido de madurez digital en sus organizaciones de compras para justificar esa evaluación.

Un problema es que muchas empresas hacen malas elecciones iniciales al seleccionar tecnología de compras. En el estudio de Forrester, el 82% había cambiado o estaba considerando cambiar proveedores tecnológicos, citando como razones bajos niveles de incorporación de proveedores y adopción de usuarios.

Además, el período de adopción fue excesivamente largo. Solo el 17% de organizaciones pudo incorporar nuevos proveedores en menos de un mes, y el 59% tardaba entre uno y tres meses por proveedor.

"Los líderes de compras tienen la oportunidad de entregar una verdadera ventaja competitiva para sus organizaciones", David Khuat-Duy, CEO corporativo de Ivalua, dijo en un comunicado. "La transformación digital es crítica para el éxito, pero requiere una evaluación realista de la madurez actual, una visión clara para cada etapa del viaje y la tecnología correcta".

Todo lo cual sugiere que la tecnología en forma de IA y aprendizaje automático está lejos de expulsar a los humanos de la función de compras, incluso mientras promete mejorar operaciones cuando se evalúa e implementa adecuadamente.