Brasil, 11 de Dezembro de 2019

TOKIO MARINE SEGURADORA

Procurement movido por Inteligência Artificial. Os riscos e desafios

Rodney Repullo (*)

O uso da inteligência artificial tem feito com que as empresas trabalhem de maneira mais inteligente e melhorem a lucratividade. Todos os segmentos estão sendo beneficiados.

Além de veículos autônomos, manutenção preditiva e chatbots voltados ao cliente, a IA pode ter um impacto positivo imediato nos resultados, ajudando as empresas a selecionar fornecedores que forneçam bens e serviços pelo menor preço e com o menor risco possível.

Podemos listar aqui algumas oportunidades e desafios na utilização da Inteligência Artificial e aumentar a eficácia em Procurement.

Análise de gastos

A análise de gastos pode ser equipada com software de inteligência artificial para coletar, limpar, classificar e analisar dados de despesas e ajudar as equipes de Procurement a identificar custos excessivos. Por exemplo, é possível identificar quando fornecedores duplicados foram usados para comprar os mesmos bens, quando compras urgentes foram feitas sem o uso de termos melhores do que os contratos existentes e quando havia condições de pagamento abaixo do ideal.

No entanto, para encontrar essas oportunidades, o software de IA precisa ser bom o suficiente para classificar os dados. As técnicas de IA baseadas em padrões e estatísticas podem ter pontos fracos em relação a compras pontuais e fornecedores utilizados com pouca frequência. Eles também podem ficar perdidos com novas linguagens e localizações geográficas, o que acontece cada vez mais frequentemente à medida que as cadeias de suprimentos se tornam globais. A melhor maneira de alcançar o ROI é pilotar um sistema em que exista um grande volume de transações envolvendo compras padrões repetidas, para que haja mais oportunidades de aumento de eficiências.

Fornecimento estratégico de fornecedores

Ao usar a IA, os executivos de Procurement podem estar preparados com conhecimentos sobre as condições do mercado, fusões e aquisições futuras, bem como comparações de produtos e suporte em tempo real. Isso garante uma estratégia orientada por dados para a escolha de fornecedores e que a compra seja nos melhores termos possíveis.

O uso da IA também reduz o tempo necessário para analisar todos os dados de suporte. A avaliação de respostas a um processo de lances pode ser reduzida em até 80%. Ela também pode ser usada de forma contínua para prover recomendações de fornecedores sob demanda. Responder a oportunidades de mercado em segundos versus semanas pode acelerar o time-to-market, por receber peças e materiais necessários mais rapidamente.

A compra guiada é outra inovação da IA que permite que os funcionários possam adquirir rapidamente mercadorias e serviços de fornecedores preferenciais com o mínimo de apoio das equipes de Procurement. Os funcionários podem usar comandos ativados por voz para encontrar o melhor preço ou um fornecedor que pode entregar a tempo quando houver uma solicitação urgente. Muitos desses sistemas permitem a comunicação direta com fornecedores com regras embutidas para garantir que o processo de compra esteja em conformidade com as políticas de aquisição.

Muitos assistentes pessoais automáticos também têm a vantagem de poder aprender com a experiência. Mas, se o sistema de IA for totalmente autodidata, existe o risco dele ser corrompido por influências externas, de modo que as comunicações e os procedimentos precisem ser protegidos contra hackers ou funcionários mal-intencionados. Isso ficou evidente no caso do Tay, da Microsoft, que foi ensinado por trolls nas mídias sociais a usar linguagem imprópria e discurso de ódio antes de ser removido do mercado para testes adicionais.

Análise automatizada de contratos

A maioria das organizações não possui um banco de dados com todos os dados de seus contratos, e certamente não possui uma maneira fácil de extrair toda essa informação. Como resultado, não há uma maneira rápida e eficiente de, por exemplo, visualizar e comparar contratos.

Usando a inteligência artificial, as empresas podem revisar e organizar contratos mais rapidamente, bem como encontrar grandes quantidades de dados contratuais para reduzir significativamente a possibilidade de disputas contratuais e aumentar o número de contratos que podem negociar e executar.

Por exemplo, os contratos da empresa podem ser acessados com base nas datas de renovação para verificar as condições e negociar adequadamente. As equipes de Finanças e Procurement podem verificar se os descontos nos preços não estão sendo aplicados de forma consistente em toda a organização, de acordo com os termos do contrato, ou até mesmo acompanhar a redação de cláusulas específicas em diferentes departamentos.

A beleza do software de contratação de IA é que ele ajuda as organizações a manter a consistência nos termos e no uso em todos os contratos, o que facilita a identificação de instâncias de não conformidade e garante que as provisões menos-que-ideais sejam tratadas rapidamente.

O desafio: a integração de dados e aplicativos

No entanto, nenhum dos benefícios da IA pode ser alcançado sem uma sólida base de dados. As empresas precisam investir em gerenciamento de dados, além de dados e análises, para ter uma visão de 360 graus de suas operações comerciais. Somente quando seus sistemas CRM, ERP e financeiros estiverem totalmente integrados, poderão acessar todos os dados necessários.

Inicialmente, as integrações ponto a ponto podem parecer mais econômicas quando há apenas alguns sistemas conectados. Mas, com o tempo, com cada vez mais dados compartilhados com diferentes departamentos, fornecedores e parceiros, uma plataforma de integração de terceiros pode resultar em menores custos de desenvolvimento e manutenção, ao mesmo tempo em que fornece escalabilidade e manipulação de dados consistente que é necessária.

Estes cenários nos levam a concluir que, uma vez que as empresas tenham uma sólida base de dados com todas as integrações e compartilhamento de dados necessários, novas plataformas baseadas no aprendizado de máquina podem ser usadas para reforçar as melhores práticas de Procurement. Embora atualmente os sistemas de Procurement de IA nem sempre sejam precisos, o aprendizado de máquina permite que os algoritmos aprendam com os dados, permitindo que as plataformas melhorem continuamente.

À medida que começamos a ver as plataformas de análise de gastos classificando os dados em níveis de 98% de precisão – o mesmo nível dos analistas humanos – é cada vez mais provável que a IA se torne uma ferramenta confiável para o processo de Procurement.

(*) CEO da Magic Software Brasil.


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