Índice do artigo
IA em Procurement
A Procurement Garage analisa 15 dos principais usos de inteligência artificial (IA) em
Procurement.
Sendo um mercado de ritmo acelerado e altamente competitivo, o procurement enfrenta
extrema pressão para proporcionar redução de custos, gerir riscos e garantir o cumprimento das normas ESG.
Para garantir que a função seja ágil e acompanhar as dinâmicas em mudança, a inteligência artificial (IA) pode fazer a transição da função de reativa para proativa e gerar insights baseados em dados.
Com o surgimento da IA generativa, a solução provocou um aumento no investimento na
tecnologia que deverá ser avaliada em 2 biliões de dólares até 2030.
1 – CATEGORIZAÇÃO
Em Procurement, a necessidade de compreender os gastos internos para processos mais robustos é fundamental para definir estratégias eficazes de gerenciamento.
Com base em diversas técnicas de IA, os algoritmos de classificação de gastos pesquisam dinamicamente os detalhes dos itens de linha e sinalizam palavras-chave para vincular às
categorias.
Aqueles que usam classificação de gastos com IA normalmente alcançam 97% de
precisão nos dados de classificação, aumentando a precisão e gerando valor.
2 – SOURCING GLOBAL
Quando se trata de sourcing global, os CPOs se deparam com uma grande rede de dados.
Novas ferramentas estão permitindo que as empresas aproveitem a IA para explorar estratégias de sourcing de alto nível.
A IA pode identificar mudanças nas tendências globais de fornecimento, obter insights sobre tendências futuras e ajudar a informar a estratégia de fornecimento para categorias de produtos.
Com o uso da IA, as organizações podem avaliar criticamente as oportunidades de azedamento por meio de insights de produtos e fornecedores baseados em dados.
3 – DETECÇÃO DE ANOMALIA
Quando se trata de anomalias, novas oportunidades e recomendações, a IA está sendo testada por sua capacidade de processar grandes quantidades de dados para fornecer as equipes de procurement atualizações sobre os últimos desenvolvimentos e mudanças no ambiente operacional. Isso permitirá a notificação instantânea de alterações com maior precisão.
4 – STRATEGIC SOURCING
Outra forma de usar a IA é para gerenciar e automatizar eventos de sourcing.
Ao aproveitar o aprendizado da ferramenta para o reconhecimento de planilhas de propostas, as organizações podem desenvolver bots de e-Sourcing especializados e específicos para categorias de matérias-primas, manutenção e reparos.
5 – AUTOMAÇÃO DO CONTAS À PAGAR
Aproveitando a IA e o aprendizado da ferramenta, a automação do contas à pagar (AP) torna o processamento e as aprovações de faturas mais rápidos e eficientes.
Ao eliminar as etapas manuais dos processos, a automação do AP reduz o número de toques humanos por fatura, além de melhorar a eficiência e a precisão, reduz custos e fornece conformidade integrada.
6 – GESTÃO DE RISCOS DE FORNECEDORES
Ao adotar metodologias de big data, a IA pode ajudar a navegar na gestão de riscos dos
fornecedores.
As metodologias são usadas para examinar milhões de fontes de dados diferentes e fornecer alertas sobre possíveis posições de risco em toda a cadeia de abastecimento.
7 – DADOS DA INVOICE
Um uso mais estabelecido de IA em procurement é a extração de dados de faturas para automatizar o processo, controlar o fluxo de trabalho e verificar a captura de dados.
Para aqueles que não possuem um sistema source-to-pay (S2P), esta é uma solução valiosa.
Normalmente esta tecnologia pode ser integrada em sistemas existentes e utiliza uma combinação de visão computacional e processamento de linguagem natural (PNL).
8 – COMPLIANCE AUTOMATIZADO
Para aqueles que não adotaram um sistema source-to-pay (S2P), a conformidade pode ser um processo manual e demorado.
A IA pode ser usada para ajudar a estruturar os dados do contrato, da fatura e do pedido de compra para identificar e destacar não conformidades.
Aplicar IA desta forma permite que as equipes de compras comparem automaticamente as condições de pagamento, determinem não conformidades ou identifiquem duplicações.
9 – EXTRAÇÃO DE DADOS DO CONTRATO
Semelhante à extração de dados de faturas, a extração de dados de contratos permite que as organizações carreguem grandes volumes de contratos em diversos formatos eletrônicos e extraiam informações importantes.
Para aqueles que não possuem bancos de dados de contratos estruturados, o uso da PNL para extrair informações e termos importantes pode ajudar na conformidade e acelerar a transição para sistemas como o Coupa.
Soluções avançadas podem ajudar no gerenciamento de riscos e destacar áreas para revisão.
10 – GERENCIAMENTO DO CICLO DE VIDA DO CONTRATO
Embora o gerenciamento do ciclo de vida do contrato (CLM) já exista há décadas, a IA agora está causando impacto na área.
As ferramentas CLM que utilizam IA podem apoiar a geração de contratos, a negociação de contratos e a identificação de riscos na linguagem do contrato.
Soluções bem-sucedidas reduzem os tempos de ciclo e agilizam o processo de gestão de
contratos, padronizando modelos, automatizando primeiros rascunhos e gerenciando fluxos de trabalho.
11 – ANÁLISE DE GASTOS (SPEND ANALYSIS)
A inteligência artificial generativa (IAG) pode oferecer várias vantagens na análise de gastos, proporcionando insights valiosos e automatizando processos.
Pode gerar dados sintéticos que representam padrões de gastos, permitindo a simulação de diferentes cenários. Isso é útil para prever gastos futuros e tomar decisões.
Algoritmos generativos são capazes de identificar padrões complexos em grandes conjuntos de dados.
Isso possibilita a detecção de tendências e comportamentos de gastos que podem não ser evidentes em análises convencionais.
Oferece uma abordagem inovadora e eficaz para compreender, otimizar e prever os padrões financeiros de uma organização, contribuindo para uma gestão financeira mais eficiente.
12 – MONITORAMENTO DE PROJETOS ESG
Usar a IA no monitoramento de projetos ESG (ambientais, sociais e de governança) pode contribuir para uma abordagem mais eficiente, transparente e proativa na gestão desses projetos.
Pode analisar também grandes volumes de dados não estruturados, como relatórios de sustentabilidade, feedbacks de partes interessadas e notícias relacionadas a questões ESG.
Isso possibilita uma compreensão mais abrangente e precisa do desempenho ESG de uma organização.
A IA pode analisar dados sociais, como métricas de diversidade e inclusão, impacto na comunidade e práticas de emprego éticas. Isso permite um monitoramento mais eficaz do impacto social dos projetos ESG.
13 – TORRE DE CONTROLE DE PROCUREMENT
Na torre de controle de procurement, a IA pode oferecer a otimização de processos, melhorando a eficiência e fornecendo insights valiosos para a gestão estratégica de compras.
Algoritmos generativos podem analisar dados históricos e padrões de compras para prever a demanda futura de produtos e serviços.
Isso permite uma gestão mais eficiente dos estoques e evita excessos ou faltas de itens essenciais.
Além de automatizar tarefas repetitivas no processo de compra, como a geração de ordens de compra, cotações e avaliação de fornecedores.
Isso libera os profissionais para se concentrarem em atividades mais estratégicas e de maior valor agregado.
14 – AUTOMAÇÃO DO 3 OU 4 WAY MATCH
O 3-way match e o 4-way match são processos fundamentais na gestão financeira, especialmente no contexto de compras e pagamentos.
A automação do 3-way match (comparação de pedidos, recebimentos e faturas) e 4-way match (adicionando a ordem de compra, recebimento, fatura e contrato) reduz a necessidade de intervenção humana em tarefas manuais.
Isso resulta em maior eficiência operacional, liberando recursos para atividades mais estratégicas.
Além disso, traz benefícios significativos, incluindo eficiência operacional, redução de erros, adaptação a mudanças e melhoria na conformidade, contribuindo para um processo mais ágil e preciso de reconciliação de compras e pagamentos.
15 – GESTÃO DE DRIVERS DE CUSTOS EM TEMPO REAL
A utilização da IA na gestão de drivers de custos em tempo real oferece uma abordagem ágil, precisa e adaptável para otimizar os custos e promover uma gestão financeira mais eficiente e estratégica.
Pode identificar padrões e anomalias nos dados financeiros, ajudando na detecção antecipada de variações nos custos. Isso permite a tomada de medidas preventivas antes que os problemas se agravem. Fornece recomendações para otimizar continuamente os gastos, sugerindo ajustes em áreas específicas ou identificando oportunidades de eficiência.
Ao fornecer informações em tempo real, a IA capacita os tomadores de decisão a agir rapidamente diante de mudanças nos drivers de custos. Isso é fundamental para manter a agilidade e competitividade no mercado.
