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Misión “posible” de la IA: eliminar las tareas manuales antes de 2030

Autonomous Commerce

En el estudio State of Supply Report publicado en 2022 ya advertimos de que solo 9 de cada 100 proveedores habían automatizado totalmente sus operaciones. Y que esta escasa implantación no es por falta de tecnología, sino por las dificultades en los procesos y en la comunicación con los compradores.

Los proveedores admiten que con la tecnología adecuada y más tiempo podrían avanzar en sus objetivos estratégicos: hacer crecer su negocio, fortalecer las relaciones con los clientes y aumentar la rentabilidad reduciendo los costes. En general, la escasa automatización en la gestión de proveedores y del suministro genera ineficiencias que inhiben el crecimiento y el rendimiento.

Los tiempos cambian rápidamente, hay que pasar página con el uso del papel, los sistemas manuales y los correos electrónicos masivos. Es imperativo avanzar en la automatización de procesos para eliminar tareas redundantes.

Pero, primero analicemos lo que ya está ocurriendo y hacia dónde vamos antes de que termine esta década. Por el momento en los próximos cuatro años asistiremos a una progresiva automatización de las compras hasta llegar a la plena autonomía gracias al asistente inteligente, las redes neuronales artificiales o la Inteligencia Artificial (IA).

En los últimos veinte años, el mercado del consumo ha evolucionado desde una experiencia de venta al por menor, con una selección limitada, al comercio online, que amplía la selección, reduce los precios y mejora los niveles de servicio.

Durante décadas, se ha pedido a los equipos de compras que sean más eficientes, es decir, que hagan más con menos. Pero tras las crisis provocadas por la pandemia, las interrupciones de los suministros y la guerra de Ucrania, estas ‘peticiones’ han aumentado aún más, sobre todo cuando las organizaciones del sector privado y público se enfrentan a los desafíos de contratación y retención en todos los niveles del organigrama.

El flujo económico y de proveedores a través de las redes de las empresas se cuantifica en miles de millones. Para dar respuesta a los desafíos que representan tales magnitudes, es necesario que los compradores tengan acceso a infinidad de fuentes de suministro que estén estrechamente alineadas con sus necesidades específicas.

Por el momento, en 2023 se seguirá consolidando la estrategia de Comercio Autónomo, una experiencia de comercio B2B autónoma entre compradores, proveedores y partners.Este concepto pionero supone una ‘revolución’ en el comercio online, al permitir a las empresas comprar con la misma experiencia con que un usuario lo hace desde su domicilio.

Bienvenida, IA

Aprovechando la IA y el machine learning, compradores y proveedores reciben recomendaciones inteligentes que alinean las necesidades del comprador con las capacidades del proveedor. Estas soluciones ejecutan de forma autónoma muchas de las tareas repetitivas y necesarias para facilitar el comercio empresarial.
Estas herramientas permiten que los equipos funcionen de manera más eficiente en un entorno con recursos limitados y reducen drásticamente el tiempo que los compradores y proveedores dedican a procesos rutinarios y repetitivos, como facturación, órdenes de compra, solicitudes de propuestas (RFP) y gestión de contratos.

A medida que las empresas crecen y se expanden, la complejidad de la gestión de contratos junto a la prioridad empresarial de reducir la exposición al riesgo hace que las empresas quieran agilizar la forma de puntuar dicho riesgo.

Las empresas pueden tener hasta decenas de miles de contratos activos a la vez. La gestión manual de contratos requiere mucho tiempo. La IA y la automatización pueden ayudar a los equipos a abordar el riesgo de un contrato de manera más eficiente.

Ya hay aplicaciones concretas específicas para la gestión de contratos. Gracias a la IA, las aplicaciones aprenden continuamente del negocio y el mercado para obtener resultados óptimos. El software utiliza la lectura óptica de caracteres (OCR) para digitalizar los datos del contrato. A continuación, estructura los datos para analizarlos según las últimas técnicas de aprendizaje automático (machine learning). Finalmente, analiza los términos y condiciones en los acuerdos para identificar posibles riesgos mejorar el rendimiento para alcanzar los objetivos de la empresa.

La validación masiva de documentos para acelerar los procesos de compras a través de la transformación digital y el análisis de riesgos representa otro gran paso hacia adelante en el camino hacia los procesos totalmente automatizados.

No dejaremos fuera a ChatGPT, de cuyo papel en la cadena de suministro se está hablando últimamente. Desde Manhattan Associates explican que “si se le preguntara a ChatGPT cómo podría aplicarse en beneficio de las cadenas de suministro, respondería que «puede ser una herramienta útil, ya que ayuda a automatizar procesos, proporciona información y facilita la comunicación y la colaboración entre las distintas partes interesadas».

De todos modos, es demasiado pronto para anticipar escenarios, pero esta o cualquier solución de IA deberá contar con procedimientos internos que verifiquen la veracidad de los datos para lograr procesos no solo ágiles sino también fiables.

Pero, ¿todavía con Excel?

Si la IA parece un gran impulso para la eficiencia, ¿no debería ser muy fácil adoptarla rápidamente? “No tan rápido”, fue la respuesta repetida en el reciente evento de Gartner sobre las cadenas de suministro. Un directivo de Locus se lamentaba así: con toda la tecnología invertida en la cadena de suministro; con toda la gente brillante y sus soluciones expuestas en el evento; con la perspectiva de generación IA preparada para aumentar aún más las capacidades tecnológicas, los proveedores de soluciones de la cadena de suministro todavía están luchando contra la humilde hoja de cálculo.

“Las operaciones sobre el terreno aún llevarán algún tiempo antes de que podamos entrar por completo”, admitió. “No quiero ponerle un marco de tiempo. La gestión de personas y los cambios será un gran desafío”. Recogemos su queja y también su esperanza en el futuro. En fin, sigamos trabajando (como personas).

Additional Resources

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Take this quick Autonomous Commerce Maturity Assessment now to identify your maturity stage and the next steps to take in your journey.