No último artigo abrimos um pouco a cortina sobre IA e como ela podia afectar o sector das compras, hoje desenvolvemos ainda mais o tema, aprofundando que vantagens pode trazer para as empresas, com maior automatização de processos e redução de erros.
Planeamento estratégico e automatização
Do ponto de vista táctico, o alcance da inteligência artificial é igualmente maior para as compras estratégicas. “É possível ir além das informações de pedidos e ter também dados de contratos, notas fiscais, e entender como esses factores estão ligados à tendência política e económica do país”, explicou Kerbauy. Segundo ele, empresas fazendo requisições via mobile e até mesmo por comando de voz já é uma realidade.
Outro aspecto beneficiado pela tecnologia é a compra de materiais indirectos, cujos ganhos aparecem por meio de negociações. “A IA pode ajudar trazendo para o nosso dia-a-dia de compras a premiação automática de cotação para itens indirectos com baixo potencial de negociação. A partir de parâmetros como preço (hard saving), stock e frete, o sistema pode decidir automaticamente a melhor compra, inclusive fechar o pedido.”
As vantagens da tecnologia são muitas. No entanto, a dúvida que paira no mundo corporativo é qual seria a melhor forma de implementá-la. “O ideal é ter sistemas de e-procurement implementados com nível de adoção que cubra a maior parte das compras. É pura gestão de mudança, mas é uma necessidade para dar um passo adiante”, respondeu Kerbauy.
Máquinas com capacidade de aprendizagem
Entre as inteligências artificiais, o machine learning (ML) é uma importante parte da estratégia de inovação de uma empresa. Além de usar o trabalho intelectual produzido por humanos, o ML ajuda nas decisões com base de dados. Desta maneira, as conclusões tornam-se mais precisas e objectivas.
A área que mais se tem beneficiado com o aperfeiçoamento do machine learning é a de Supply Chain. É o que aponta a descoberta do estudo “Tecnologia e Inovação para o Futuro da Produção: Acelerando a Criação de Valor”, realizado pelo Fórum Econômico Mundial e a A.T. Kearney.
Segundo este estudo, os fabricantes estão a avaliar a combinação de tecnologias emergentes para melhorar a visibilidade da cadeia de suprimentos e optimizar stocks.
Mesmo sem percebermos, o ML já é uma das forças invisíveis que mais tem impulsionado a mão-de-obra alocada. Ela pode ser aplicada para a análise de gastos e riscos, de projectos e eventos de sourcing. Além disso, ela favorece a inteligência de mercado, a previsão de preços, a análise avançada de contratos, entre outros.
Redução de erros e optimização de processos
As cadeias de suprimentos são a força vital da maior parte dos negócios.
O estudo da McKinsey calcula que o aprendizado de máquinas reduzirá os erros de previsão da cadeia de suprimentos em 50% e diminuirá as vendas perdidas em 65%, melhorando a disponibilidade do produto. Além disso, também reduz os custos de transporte e armazenamento, bem como o stock global de 20 a 50%.
Para entender como o machine learning funciona, basta pensar neste problema recorrente das 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 está cadastrado num ERP ou numa folha excel”, contou Kerbauy.
Esse tipo de dificuldade pode ser superada por meio do machine learning. “A tecnologia vai sugerir estas ligações nas actividades futuras”, comentou o executivo.
Outra aplicação em compras são os dispositivos como os APIs. Eles são 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, se as condições contratuais são severas etc”, explicou.
Sourcing x Machine Learning
No caso do sourcing estratégico, soluções desenvolvidas de IA favorecem os insights inteligentes e a colaboração, apresentando mais dados em tempo real e promovendo tomadas de decisões mais rápidas, com menos riscos entre os líderes.
Por exemplo, a tecnologia permite enviar alertas e recomendações pautadas no que o utilizador faria em determinado tipo de situação. Esses alertas estão baseados em transacções anteriores, porém, acontece tudo em tempo real.
A IA pode trazer muito valor aos negócios. Entretanto, os executivos ainda não estão seguros para investir em tecnologia.
“Em breve, as empresas perceberão que a base da competição está a mudar. A partir de agora, as empresas aptas a competir serão aquelas com mais poder de absorver e organizar os seus dados”, orientou.
Adaptado de: blog.me.com.br