Inteligência artificial: inovações B2B para a área de compras e suprimentos

Na esfera dos negócios, essa inteligência consegue capturar dados para produzir análises mais assertivas, identificar oportunidades e gerar benefícios para...

Na esfera dos negócios, essa inteligência consegue capturar dados para produzir análises mais assertivas, identificar oportunidades e gerar benefícios para todos os envolvidos. A previsão do Gartner é de que 85% das interações de consumidores serão geridas pela inteligência artificial até 2020.

Inteligência artificial para Compras 4.0

A área do B2B está no momento de mudança, é hora de alavancar processos e, quando nos apoiamos em tecnologias, mais chances de sucesso. No fundo todas as áreas de suprimentos e compras buscam produtividade, economia, governança e colaboração ? como alcançar, então, esses objetivos?

Um dos maiores feitos da IA aplicada à área de compras é processar um número muito maior de dados em um tempo muito menor, o que permite atualizar procedimentos tradicionais das empresas.

É o caso do Spend Analysis, processo de coleta, classificação e análise de dados de despesas, realizado para diminuir os custos de aquisição, melhorar a eficiência e monitorar a governança. Antes armazenado em planilhas, esse recurso costumava ser feito manualmente. Hoje, já é possível fazer essa análise com cinco, seis, até dez critérios para se chegar a uma conclusão. Com a IA é possível parametrizar sistemas e algoritmos e ter uma gama maior de critérios que levam a decisões tomadas em tempo real. Mais do que isso, é possível identificar tendências, padrões e minimizar riscos.

Do ponto de vista tático, o alcance da Inteligência Artificial é igualmente maior para as compras estratégicas. Big data, analytics, machine learning, business intelligence e cloud computing, são outros exemplos de IA que criaram um novo leque de oportunidades para as empresas, inaugurando a era das Compras 4.0, onde as vantagens da tecnologia são inúmeras.

O machine learning (ML) por exemplo, é uma importante parte da estratégia de inovação de uma empresa. Além de usar todo o trabalho intelectual já produzido por humanos no passado, o ML ajuda a fomentar decisões baseadas diretamente nos dados colhidos, levando a conclusões mais precisas e objetivas.

Para entender o machine learning na prática, basta pensar em um problema recorrente nas empresas: a entrada de notas fiscais. Ao receber uma nota fiscal, a empresa precisa associá-la ao pedido. Porém, quando isso não acontece, um humano terá que fazer esse trabalho repetitivo de juntar o item do fornecedor ao item que cadastrado em um ERP ou uma planilha. Essa dificuldade pode ser superada por meio do machine learning, já que essa tecnologia é capaz de fazer essas ligações em atividades futuras.

Outra aplicação em compras são os dispositivos como as APIs, capazes de passar informação para o interlocutor sem que ele precise conhecer todo o conteúdo de um contrato. Essas ferramentas descobrem quem são as personas de um contrato, ou seja, se são fornecedores, compradores, advogados, se estão propensos a negociar ouse as condições contratuais são severas, por exemplo.

Apesar de notar o potencial da IA para injetar mais valor para os negócios, os executivos ainda não estão seguros se este é o momento para investir em tecnologia e a dúvida que paira no mundo corporativo é qual seria a melhor forma de implementa-la.

Possuir sistemas de e-procurement, com nível de adoção que cubra a maior parte possível das compras, é fundamental para quem quer dar um passo adiante e, em breve, as empresas perceberão que a base da competição está mudando: a partir de agora, as companhias aptas a competir entre elas serão aquelas com mais poder de absorver e organizar seus dados, tornando simples tomadas de decisões complexas.