La función "Compras" (incluida la S2P) está al borde de una nueva transformación. Su posicionamiento y contribución se verán perturbados en los próximos años por las nuevas revoluciones digitales.
Tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA) o Big Data están entrando en una fase de relativa madurez y su implementación es ahora mucho más "tangible".
El "Machine Learning" o el "Procesamiento del Lenguaje Natural" están experimentando un importante desarrollo y su integración es cada vez más fácil (especialmente a través de APIs).
Estamos convencidos, y nuestros primeros comentarios lo confirman, de que hemos entrado en una nueva fase de desarrollo de la función de Compras. Las nuevas herramientas y los nuevos usos obligarán a los responsables de la toma de decisiones (empezando por los directores de compras) a replantearse sus estructuras organizativas y de gobierno, así como los objetivos asignados a la función de compras.
La función de compras ampliada
Si bien se han agotado las fuentes "tradicionales" de productividad, la necesidad de reorientar a los actores del proceso "Comprar" hacia tareas que crean valor añadido sigue siendo total, o incluso ha aumentado. La buena noticia es que los actores (compradores, gestores, controladores de gestión, proveedores, etc.) dedican más o menos la mitad de su tiempo a tareas "laboriosas" (procesamiento de datos, recuperación de información, redacción, etc.) y que ahora es posible industrializarlas mediante protocolos ("gestión de casos") o incluso automatizarlas.
El objetivo es, obviamente, permitir al comprador centrarse en casos complejos (o en la gestión de excepciones) y dedicar más tiempo a los clientes internos (especialmente antes del proceso de aprovisionamiento) y a los proveedores (especialmente después del proceso de aprovisionamiento).
La función Compras utiliza y produce una gran cantidad de datos internos y externos (especificaciones, contratos, proveedores, calificaciones no financieras, catálogos de artículos, pedidos, entradas y salidas de stock, contabilidad de costes y presupuesto, etc.).
El aumento de las API y ETL ofrece nuevas posibilidades para explotar estos datos y conduce al desarrollo de soluciones de IA.
La función de Compras puede ahora tomar mejores decisiones muy rápidamente, basándose en la información recopilada, analizada y optimizada mediante algoritmos. Estos son alimentados por los datos producidos "in house" pero también por los disponibles (comprados o no) e integrados a través de un sistema API. Los análisis realizados no sólo son descriptivos (lo que está sucediendo) sino también predictivos (lo que sucederá). También pueden ser deductivos y sugerir al usuario posibles acciones en relación a una situación dada.
La IA modificará las acciones de "negocio" pero sobre todo el posicionamiento y la contribución de la función de compras. Algunas tareas desaparecerán, otras serán significativamente "aumentadas", otras serán creadas. Normalmente, prevemos un fuerte desarrollo de las funciones "Category Management" y "Purchasing Management Control".
Entre los casos de uso que identificamos, uno es bastante expresivo de la dirección que estamos tomando. Machine Learning" y "NLP" aumentan significativamente el proceso de redacción y seguimiento de los contratos.
La automatización de estas tareas supone un considerable ahorro de tiempo y dinero.
Estas herramientas y algoritmos, que estamos desarrollando, se integran en los sistemas de información existentes y mejoran con el tiempo a través de bucles sucesivos, pero también mediante un acceso cada vez mayor a los datos.
Frente al universo de posibilidades, pero también la escala del proyecto de transformación, las organizaciones tendrán que priorizar las tareas que quieren automatizar.
Parece poco probable que una solución de IA cubra, a corto o medio plazo, todas las fuentes de automatización del proceso S2P.
Recomendamos un enfoque paso a paso para la adopción de herramientas de IA. Obviamente es preferible iniciar su transformación hacia la IA con proyectos "simples", generando ganancias rápidas y comprensibles para todos.
Un proyecto de IA debe realizarse a lo largo de tres ejes:
- Identificar claramente el alcance funcional dentro del cual se implementará la IA y los impactos sobre las "acciones de negocio" inducidas.
- Definir la trayectoria a medio plazo, para gestionar las nuevas entradas de datos y la evolución de los algoritmos. La IA es un enfoque progresivo que, a medida que se alimenta y aprende, produce resultados crecientes y amplía su campo de aplicación.
- Elegir la tecnología adecuada, la que se integra en el SI existente, ofrece más posibilidades y es la más sostenible. Un gran número de editores están emergiendo, es obvio que es necesario separar la paja del buen grano.
Para gestionar nuestros proyectos de Inteligencia Artificial, hemos implementado un proceso real de compra y seleccionado varias tecnologías que creemos que ofrecen la mejor agilidad y durabilidad. Dado el potencial que ofrecen, los casos de uso retenidos por nuestros Clientes y los problemas de gestión del cambio a los que se enfrentan, sólo explotamos la pequeña parte de todo lo que nos permiten hacer.
Las posibilidades de que la IA "aumente" la función de compra son numerosas y evidentes. La pregunta ya no es tanto sobre la oportunidad de avanzar como sobre "¿Cómo avanzar? ».
