Tendências para IA no futuro do setor de compras

À medida que a corrida por inovação ganha cada vez mais competidores, as empresas buscam constantemente maneiras de aprimorar suas operações e obter vantagem competitiva – a integração da inteligência artificial (IA) nas cadeias de abastecimento tem se destacado como uma estratégia essencial. Essa tendência não apenas visa aprimorar o planejamento da procura e aquisição, mas também se estende a outras áreas, como normalização de processos e otimização da entrega final.

Recentemente, uma pesquisa realizada pela Ernst & Young (E&Y) revelou que a adoção da IA nas operações de monitorização e medição da sustentabilidade atingiu impressionantes 62%. Esse cenário foi ainda mais transformado com a ascensão de uma evolução particular da IA no ano anterior: a IA generativa (GenAI). Esta tecnologia, popularizada por iniciativas como o ChatGPT, não apenas revolucionou as nossas concepções do que é possível, mas também está começando a desempenhar um papel significativo na gestão da cadeia de suprimentos.

Neste artigo, vamos explorar não só as tendências da inteligência artificial no futuro da supply chain, mas também em todas as áreas relacionadas a compras. Confira!

Como os processos de Source to Pay (S2P) poderão ser impactados por IA?

A pesquisa Global Chief Procurement Officer, realizada em 2023 pela Delloitte, mostrou que, nos últimos anos, os chefes dos departamentos de compras têm se concentrado em melhorar a eficiência operacional em suas organizações. Para isso, estão utilizando alavancas como modelos de operação híbrida, automação e processos centralizados para obter mais controle, aumentar a visibilidade, aplicar políticas e reduzir erros de processo.

Diariamente, profissionais de compras se concentram em atividades operacionais e repetitivas que tomam muito de seu tempo, deixando tarefas mais estratégicas em segundo plano. Nesse contexto, a integração da IA, e em particular da GenAI, oferece uma promessa significativa ao automatizar processos rotineiros e liberar tempo valioso para que os profissionais de compras se concentrem em iniciativas estratégicas que impulsionam o crescimento e a eficiência organizacional.

Em um mundo cada vez mais incerto e com os índices de inflação inflamados mundialmente, os departamentos de compras viram a pressão por mitigar os gastos aumentar exponencialmente. Nesse sentido, de acordo com os resultados colhidos pela empresa, a GenAI está acelerando os processos e otimizando a gestão de valor nos seguintes sentidos:

Gestão de conformidade

A IA generativa pode ser utilizada na gestão de conformidade de aquisições para monitorar processos de aquisição e identificar atividades ou anomalias potencialmente fraudulentas. Além disso, o sistema de IA poderia incorporar insights de incumprimentos históricos para reconhecer padrões semelhantes no futuro.

• Análise de documentos e relatórios de políticas, identificando áreas de não conformidade para tomar medidas corretivas.
• Minimização de riscos, ajudando a garantir práticas éticas, que mantenham a conformidade legal, promovam a transparência, aumentem a confiança das partes interessadas e apoiem práticas de aquisição sustentáveis ​​e responsáveis.

Desenvolvimento de estratégia

As estratégias de aquisição envolvem a identificação, avaliação e seleção dos fornecedores mais adequados de acordo com as necessidades da organização. A IA generativa pode ajudar aqui, analisando grandes quantidades de dados estruturados e não estruturados.

• Análise de dados de desempenho anteriores, especificações de produtos e feedback dos clientes, juntamente com fatores externos, como riscos geopolíticos, desastres naturais e interrupções na cadeia de fornecimento que podem ter um impacto negativo.
• Análise do cubo de gastos e na identificação de oportunidades de economia de custos.
• Simulação de cenários de negociação complexos e prever os resultados, permitindo aos negociadores avaliar e identificar as táticas mais eficazes.

Análise de dados textuais

A IA generativa permite que as organizações analisem grandes quantidades de dados textuais não estruturados, como artigos de notícias, postagens em mídias sociais, contratos e feedback de clientes.

• Avaliação de fornecedores, monitoramento de conformidade, inteligência de mercado e gerenciamento de riscos contratuais, obtendo insights e conhecimentos valiosos de dados de texto não estruturados.
• Mineração de texto e as análises associadas podem ajudar a gerar insights acionáveis ​​a partir de fontes de dados atualmente inexploradas.

Modelagem preditiva

A construção de modelos preditivos pode detectar riscos potenciais e oferecer alertas proativos. A modelagem preditiva pode ajudar na integração eficaz de compras em outros processos da cadeia de suprimentos por meio de previsão, gerenciamento de estoque, etc. A modelagem preditiva pode capacitar os profissionais de compras com insights baseados em dados, como:

• Identificação de padrões de preços e previsão de futuras flutuações de preços.
• Dados de desempenho do fornecedor com base em vários fatores, como qualidade, confiabilidade de entrega, preços, estabilidade financeira, etc.

Essas tendências para o futuro da IA já são realidade em várias empresas que se dispuseram a adotar tecnologias inovadoras para impulsionar sua eficiência e competitividade no mercado. Ao integrar a IA generativa em suas operações de procurement e sourcing, essas organizações estão colhendo uma série de benefícios tangíveis, desde aprimoramentos na gestão de conformidade e desenvolvimento de estratégias até análises avançadas de dados textuais e modelagem preditiva.

Quais outros avanços a GenIA pode trazer para a área de compras?

Segundo as informações colhidas pela Deloitte, a transformação digital continua a ser uma prioridade fundamental para as organizações, com 80% dos Chief Procurement Officers (CPOs) identificando-a como a principal prioridade nos próximos 12 meses. Diante desse cenário, a integração de IA aos processos visa ao:

• Processamento de grandes conjuntos de dados: a IA generativa pode processar grandes volumes de dados de forma rápida e eficiente, permitindo a geração de resultados com base em cenários diversos. Isso reduz a necessidade de processos manuais complexos e intervenções humanas, aumentando a agilidade e a precisão das operações de compras.
• Automação complexa para aumentar a eficiência: ao aproveitar a automação avançada, a IA generativa pode otimizar e simplificar processos complexos, aumentando significativamente a eficiência operacional. Tarefas que antes exigiam horas de trabalho manual podem agora ser executadas de forma automatizada, liberando tempo para atividades de maior valor agregado.
• Geração de insights acionáveis: utilizando análises avançadas, a IA generativa é capaz de extrair insights valiosos a partir de tendências históricas, perfis de demanda e desempenho de fornecedores. Esses insights podem orientar decisões estratégicas e táticas, permitindo uma abordagem mais informada e proativa para as operações de compras.
• Combinação de dados internos e externos: ao integrar dados internos da organização com dados externos, como tendências de mercado e informações sobre fornecedores, a IA generativa pode ajudar a elaborar estratégias de negociação mais eficazes e orientadas para resultados. Isso permite que as empresas identifiquem oportunidades de economia, mitiguem riscos e fortaleçam seus relacionamentos com os fornecedores.

Quais benefícios podem ser obtidos a longo prazo?

A implementação de inteligência artificial generativa (IA) no setor de procurement e sourcing pode proporcionar uma série de benefícios a longo prazo para as organizações, como:

• Eficiência operacional aprimorada
• Tomada de decisão mais informada
• Inovação contínua
• Resiliência da cadeia de suprimentos

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Perguntas frequentes

Como a inteligência artificial (IA) está sendo utilizada atualmente no setor de procurement e sourcing?

A IA está sendo utilizada no procurement e sourcing para otimizar processos, prever demanda, identificar fornecedores, e muito mais. Tendências futuras incluem maior automação, análise avançada de dados e uso crescente de IA generativa.

Quais são os benefícios específicos que a IA pode trazer para as operações de procurement e sourcing?

A IA pode trazer benefícios como aumento da eficiência operacional, melhor tomada de decisão com base em dados, redução de custos, identificação de oportunidades de negócios e aumento da agilidade nas operações.

Quais são os desafios mais comuns associados à implementação de soluções de IA no setor de procurement e sourcing?

Os desafios comuns incluem integração com sistemas existentes, garantia de qualidade dos dados, preocupações com privacidade e segurança, viés algorítmico e resistência cultural à mudança. Empresas estão enfrentando esses desafios com estratégias de gestão de mudança, investimentos em infraestrutura tecnológica e programas de capacitação.

Qual é o papel dos profissionais de compras e sourcing em um ambiente impulsionado pela IA?

Os profissionais de compras e sourcing têm um papel crucial na adoção e implementação bem-sucedida da IA. Eles devem se preparar desenvolvendo habilidades em análise de dados, compreensão de tecnologias emergentes e adaptação a novos processos de trabalho. Além disso, é importante que estejam abertos à colaboração com equipes de tecnologia e inovação dentro da organização.

Fontes

https://www2.deloitte.com/us/en/blog/business-operations-room-blog/2023/generative-ai-in-procurement.html

https://www2.deloitte.com/us/en/pages/operations/articles/procurement-strategy.html

https://www.ey.com/en_gl/supply-chain/how-generative-ai-in-supply-chain-can-drive-value

https://www.goldmansachs.com/intelligence/pages/generative-ai-could-raise-global-gdp-by-7-percent.html