La IA está cambiando la forma en que las organizaciones se abastecen, gestionan a sus proveedores y generan valor. A medida que las cadenas de suministro están más interconectadas y los riesgos son más dinámicos, las herramientas de adquisición tradicionales se quedan cortas. Los agentes de IA ofrecen una forma más inteligente y rápida de gestionar el abastecimiento, el riesgo y el gasto a lo largo de todo el ciclo de vida de las compras.
En Ivalua, ayudamos a las organizaciones a aprovechar la IA para transformar las compras de una función táctica en una ventaja estratégica, y nuestro Asistente Virtual Inteligente (IVA) está liderando la próxima ola de innovación en compras impulsada por la IA.
En este blog, aprenderá qué son los agentes de IA, en qué se diferencian del software de aprovisionamiento tradicional, dónde ofrecen un impacto en el mundo real y cómo superar los retos de adopción.
Puntos clave
- Conozca los agentes de IA y su papel en las compras
- Ventajas de utilizar agentes de IA en compras y cómo automatizan los flujos de trabajo
- Diferentes tipos de agentes de IA y ejemplos de casos de uso en la compra
- Buenas prácticas para empezar a utilizar agentes de compras autónomas
¿Qué son los agentes de IA en compras?
Los agentes de IA son sistemas autónomos o semiautónomos que utilizan inteligencia artificial (IA) para realizar tareas, apoyar la toma de decisiones e interactuar con otros sistemas o usuarios con una mínima intervención humana.
En compras, los agentes de IA pueden integrarse con procesos complejos de abastecimiento, compra y gestión de proveedores impulsados por IA para optimizar las operaciones.
También es posible que hayas escuchado el término IA agentiva. Esto se refiere a sistemas de IA que actúan con autonomía y están programados para cumplir objetivos específicos.
Por ejemplo, la IA agentiva puede analizar datos de proveedores, evaluar contratos, gestionar órdenes de compra o recomendar estrategias de abastecimiento. Estos sistemas pueden aprender y mejorar con el tiempo, a medida que recopilan nuevos datos y retroalimentación.
¿Cuál es la tecnología detrás de los agentes autónomos en compras? Aquí tienes un resumen rápido:
- Aprendizaje automático (Machine Learning, ML): permite a los agentes de IA detectar patrones en los datos de compras, predecir la demanda, evaluar el desempeño de los proveedores y mejorar continuamente los modelos de decisión.
- Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing, NLP): permite a los agentes de IA interpretar y generar lenguaje humano, lo cual es útil para analizar contratos, procesar comunicaciones con proveedores y entender solicitudes internas.
- Automatización robótica de procesos (Robotic Process Automation, RPA): automatiza tareas repetitivas y basadas en reglas, como el procesamiento de facturas, la generación de órdenes de compra y la entrada de datos, liberando a los equipos de compras para tareas más estratégicas.
Estas tecnologías trabajan en conjunto para habilitar compras impulsadas por IA, lo que a su vez conduce a operaciones más rápidas, inteligentes y eficientes.
Muchas organizaciones están incorporando agentes autónomos de abastecimiento en sus procesos de compras, por lo que es importante entender las diferencias entre los agentes de compras impulsados por IA y el software tradicional de compras.
Agentes de IA vs software tradicional de compras: ¿Cuál es la diferencia?
El software tradicional de compras automatiza tareas específicas usando reglas y flujos de trabajo predefinidos. Estas herramientas optimizan procesos como la creación de órdenes de compra, la incorporación de proveedores y la gestión de facturas, pero dependen en gran medida de una programación estática y supervisión humana.
En pocas palabras, siguen una lógica de “si-entonces”; no se adaptan, no aprenden ni toman decisiones de compras que requieran análisis. Por otro lado, los agentes de IA pueden analizar datos, detectar patrones, predecir resultados y hacer recomendaciones en tiempo real.
A medida que reciben nueva información, pueden ajustar sus acciones según los resultados para aspectos como negociaciones con proveedores, gestión de riesgos y análisis de gastos. Además, no requieren intervención humana constante.
Las empresas se mueven y cambian a un ritmo increíblemente rápido, y las cadenas de suministro se vuelven cada vez más complejas. Como resultado, los agentes de IA están empezando a empoderar a los equipos de compras para ser proactivos en descubrir oportunidades y evitar interrupciones.
Comparación: la siguiente tabla describe las diferencias clave entre el software tradicional de compras y los agentes de IA para compras.
Ahora que hemos explicado las diferencias entre los agentes de IA y los sistemas tradicionales de compras, veamos cómo la automatización desempeña un papel clave en la adopción de agentes de IA en compras.
Cómo los agentes de IA automatizan los flujos de trabajo en compras
Los agentes de IA hacen más que simplemente automatizar tareas para los equipos de compras. Funcionan como una herramienta poderosa que permite a los gestores de compras ir más allá de la ejecución rutinaria y enfocarse en impulsar resultados estratégicos para el negocio. Este cambio empodera a los equipos para crear un mayor valor para sus organizaciones.
En lugar de dedicar tiempo a trabajos manuales como la entrada de datos, el seguimiento a proveedores y los informes básicos, los equipos pueden concentrarse ahora en actividades de mayor valor, como la gestión de riesgos o la optimización de costos.
Los agentes de IA se encargan de la parte pesada al analizar grandes volúmenes de datos y automatizar la toma de decisiones y otras tareas. Además, pueden alertar proactivamente a los equipos sobre oportunidades o riesgos potenciales.
Aquí tienes algunos ejemplos prácticos:
- Monitoreo de riesgos de proveedores: los agentes de IA escanean continuamente datos de proveedores, reportes financieros y fuentes externas de noticias para detectar posibles inestabilidades financieras o interrupciones en la cadena de suministro, antes de que afecten las operaciones.
- Recomendaciones inteligentes de abastecimiento: los agentes de IA pueden analizar datos históricos de compras, tendencias del mercado y desempeño de proveedores para generar recomendaciones sobre mejores opciones de abastecimiento o proveedores alternativos.
- Análisis de contratos y cumplimiento: los equipos pueden aprovechar agentes de IA con capacidades de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para revisar automáticamente contratos, señalar riesgos o cláusulas omitidas, o detectar problemas de cumplimiento.
- Análisis y optimización del gasto: los agentes de IA pueden analizar continuamente los patrones de gasto, identificar gastos fuera de política (“maverick spending”) y sugerir oportunidades de consolidación para maximizar ahorros, aumentando la precisión y liberando a los equipos de tener que analizar manualmente informes estáticos.
- Comunicación automatizada con proveedores: bots impulsados por IA pueden gestionar las comunicaciones con proveedores, enviar solicitudes de cotización (RFQs) o hacer seguimientos, liberando a los empleados para discusiones más estratégicas.
Y la automatización es solo la punta del iceberg, a medida que la IA evoluciona, surgirán más aplicaciones que ayudarán a los equipos de compras a trabajar más rápido, con mayor inteligencia y eficiencia, entregando más valor con el tiempo.
Consulta nuestra guía impulsando la transformación de compras con agentes autónomos de IA para aprender más sobre cómo los agentes de IA están mejorando los procesos de compras mediante la automatización.
Principales ventajas de los agentes de IA en las compras
Además de la automatización, los agentes de IA aportan un valor significativo en todo el ciclo de vida de las compras.
Para el abastecimiento y la evaluación de proveedores, las herramientas basadas en IA aprovechan los datos históricos, la inteligencia de mercado y las métricas de rendimiento de los proveedores para identificar automáticamente a los socios más adecuados.
Según Deloitte, las organizaciones que utilizan la IA para la selección de proveedores pueden reducir los ciclos de aprovisionamiento, mientras que los modelos avanzados de puntuación refuerzan las evaluaciones de riesgo al tener en cuenta la estabilidad financiera, los riesgos geopolíticos y los registros de cumplimiento.
Los agentes de IA también impulsan la optimización de costes en tiempo real con análisis predictivos que ayudan a prever las tendencias del mercado y recomiendan decisiones de compra más inteligentes. También pueden realizar comprobaciones automatizadas del cumplimiento de los contratos y una evaluación comparativa continua de los precios, y ayudar a los equipos a negociar con mayor eficacia.
Al supervisar continuamente las transacciones en busca de anomalías, como facturas duplicadas o pedidos inflados, los agentes de IA ayudan a pasar de la detección reactiva del fraude a la prevención proactiva.
Por último, la IA acelera la toma de decisiones y acorta los ciclos de aprovisionamiento con la generación automatizada de peticiones de oferta y evaluaciones de ofertas más rápidas: los chatbots con PNL pueden negociar con los proveedores en tiempo real. McKinsey informa de que las empresas que aprovechan la IA para la automatización de las compras han reducido la duración de los ciclos de aprovisionamiento hasta en un 40%.
Para profundizar en cómo la IA Generativa está acelerando la transformación de la compra, descarga nuestro whitepaper, «Impulsando la transformación de la compra con agentes autónomos de IA.»
Entonces, con todos estos beneficios potenciales, ¿qué tipo de agente de IA necesita tu equipo? La respuesta corta es: depende. En la siguiente sección, examinamos cinco tipos diferentes de agentes para ayudarle a decidir.
5 tipos de agentes de IA en las compras
Los agentes de IA difieren en función de cómo ingieren la información y se adaptan a lo largo del tiempo. Estos son los cinco tipos principales de agentes de IA que debe tener en cuenta:
- Agentes de reflejo simple: estos agentes toman decisiones basándose únicamente en la situación o información actual. En compras, un agente reflejo simple podría aprobar automáticamente un pedido de compra si cumple unos criterios predefinidos, sin tener en cuenta el contexto más amplio.
- Agentes reflejos basados en modelos: a diferencia de los agentes reflejos simples, los agentes basados en modelos construyen una comprensión básica de su entorno mediante el seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo. En el ámbito de las compras, pueden supervisar el historial de rendimiento de los proveedores y ajustar las acciones si los niveles de servicio descienden o aumenta el riesgo.
- Agentes basados en objetivos: los agentes basados en objetivos planifican y ejecutan acciones para alcanzar objetivos específicos. Por ejemplo, un agente basado en objetivos podría dar prioridad a las decisiones de aprovisionamiento que se ajusten a los objetivos de sostenibilidad de una empresa, no sólo al ahorro de costes.
- Agentes basados en la utilidad: estos agentes consideran cómo alcanzar un objetivo de la mejor manera posible. Por ejemplo, un agente basado en la utilidad podría evaluar a varios proveedores en términos de coste, velocidad de entrega y riesgo, y luego elegir al mejor proveedor para una compra específica.
- Agentes de aprendizaje: los agentes que aprenden hacen precisamente eso: aprender de la experiencia. Con el tiempo, mejoran su capacidad de decisión y se vuelven más precisos y estratégicos analizando resultados anteriores, el comportamiento de los proveedores y las tendencias del mercado.
La elección del tipo adecuado de agente de IA depende de los objetivos de tu organización, de su complejidad y del grado de autonomía que esté dispuesto a introducir en tus procesos de adquisición. Obtenga más información sobre el agente de IA inteligente de Ivalua basado en IA generativa.
Ahora, echemos un vistazo más de cerca a las aplicaciones prácticas de la IA en las compras. Estos ejemplos del mundo real le ayudarán a identificar qué soluciones podrían aportar el mayor valor a tu organización.
Ejemplos y casos de uso de los agentes de IA en las compras
Comprender cómo funcionan los agentes de IA en el mundo real de las compras puede ayudarle a seleccionar el tipo de agente adecuado para los retos específicos de su organización.
¿Necesita automatizar la creación de pedidos? Los agentes de IA pueden generar automáticamente solicitudes de compra basadas en la previsión predictiva de la demanda y ajustar los suministros a las necesidades operativas. Reducen los errores de introducción manual y acortan los tiempos de los ciclos de compra.
Los agentes de gestión del ciclo de vida de los contratos (CLM) basados en IA pueden realizar un seguimiento en tiempo real de las obligaciones de cumplimiento, las fechas de renovación y las oportunidades de negociación. Pueden combinarse con blockchain para mejorar la seguridad de los proveedores y permitir contratos inteligentes inmutables que se ejecutan automáticamente cuando se cumplen las condiciones.
Los agentes SRM impulsados por IA analizan continuamente las métricas de rendimiento de los proveedores, el cumplimiento de los contratos y los plazos de entrega, proporcionando información en tiempo real sobre riesgos y oportunidades.
Los agentes de IA escanean las cadenas de suministro globales, las noticias y las fuentes de datos económicos para detectar tendencias emergentes -por ejemplo, como restricciones comerciales o conflictos regionales- para ayudar a los equipos a ser más proactivos y evitar las consecuencias de una interrupción. Estos son sólo algunos de los muchos casos de uso de los agentes de IA en las compras.
Consulte nuestro blog “Transformar las compras con IA generativa: un enfoque práctico» para obtener más información”.
Desafíos de la IA en las compras
Aunque la IA aporta notables ventajas a las compras, impulsando la eficiencia, el conocimiento y la innovación en todo el proceso de aprovisionamiento, también presenta desafíos que los responsables de las compras deben abordar para lograr resultados óptimos y minimizar los riesgos.
- Privacidad y seguridad de los datos: los sistemas de IA a menudo manejan información confidencial de proveedores y datos transaccionales. Garantizar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos como GDPR mientras se mantienen fuertes prácticas de ciberseguridad es crítico.
- Integración con sistemas de compra heredados: muchas plataformas antiguas carecen de la compatibilidad o la flexibilidad necesarias para funcionar sin problemas con las soluciones modernas de IA, lo que hace necesarias las actualizaciones o el desarrollo personalizado.
- La necesidad de conocimientos humanos: las compras todavía requieren especialistas cualificados para supervisar el abastecimiento estratégico, las negociaciones complejas y la gestión de las relaciones con los proveedores.
- Elevados costes de implantación inicial: el coste del software, la integración y la formación puede ser un obstáculo para la adopción de la IA, especialmente para las pequeñas y medianas empresas (pymes) que pueden carecer de presupuesto o recursos internos para implementar sistemas avanzados de compra impulsados por IA a escala.
Para superar estos retos y fomentar la adopción, los equipos deben centrarse en combinar la tecnología adecuada con una sólida gobernanza de los datos y una estrategia clara de implantación.
Prácticas recomendadas para empezar a utilizar agentes de IA en las compras
Para adoptar con éxito agentes de IA en las compras se requiere un enfoque estratégico y gradual. Estas son algunas de las mejores prácticas para preparar a tu organización para el éxito:
- Comience con objetivos claros: defina objetivos específicos, como reducir los tiempos del ciclo de compra, mejorar la gestión del riesgo de los proveedores u optimizar el gasto. Unos KPI claros ayudan a centrar las iniciativas de IA y a medir el impacto real.
- Priorizar la calidad y la gobernanza de los datos: los agentes de IA dependen de datos limpios, precisos y completos. La inversión temprana en prácticas sólidas de gestión de datos garantiza mejores resultados de IA y minimiza los riesgos relacionados con la mala calidad de los datos.
- Modernice su infraestructura de compras: los sistemas heredados a menudo limitan la eficacia de la IA. La actualización gradual de las plataformas de compra o la elección de soluciones con una sólida interoperabilidad API pueden facilitar la integración de la IA sin revisiones masivas.
- Adopte un enfoque humano: mantenga a los especialistas en compras involucrados para supervisar, refinar e interpretar las decisiones impulsadas por la IA. La supervisión humana garantiza que las recomendaciones de la IA se ajusten a la estrategia empresarial y a las normas éticas.
- Pilotar, aprender y ampliar: comience con un pequeño proyecto piloto para validar el potencial de la IA en un entorno controlado. Utilice las primeras lecciones para afinar su enfoque antes de ampliar los agentes de IA a todas las operaciones de compra.
Para profundizar en la creación de una hoja de ruta práctica y escalonada para la adopción de la IA, consulte “Acelerar la adopción de la IA generativa en las compras”.
El futuro de la IA agéntica en las compras
La IA ha llegado para quedarse y su impacto en las compras sigue creciendo. De hecho, se prevé que el mercado mundial de la IA en las compras alcance los 22.600 millones de dólares en 2033, frente a los 1.900 millones de dólares de 2023, con una tasa de crecimiento anual compuesto (TCAC) del 28,1%.
La próxima oleada de innovación en compras estará impulsada por la IA agéntica, es decir, sistemas autónomos de autoaprendizaje capaces de gestionar procesos completos de abastecimiento con escasa o nula intervención humana.
Pero los agentes de IA no se limitarán a apoyar las actividades de compra, sino que se encargarán del descubrimiento de proveedores, la negociación, la evaluación de riesgos y la gestión de contratos, al tiempo que aprenderán continuamente de los resultados para optimizar las estrategias en tiempo real. Este avance hacia la compra autónoma ayudará a las empresas a responder con mayor rapidez a los cambios del mercado y a reducir los costes operativos, lo que probablemente desbloqueará nuevos niveles de agilidad en las cadenas de suministro globales.
La IA generativa también desempeñará un papel importante, ya que el tamaño de su mercado crecerá a una CAGR de casi el 30% y alcanzará más de 500 millones en 2029. La IA generativa permitirá a los equipos hacer cosas como simular escenarios de abastecimiento y recomendar tácticas de negociación, o incluso crear planes de compra personalizados.
La figura siguiente proyecta la creciente complejidad de la innovación impulsada por la IA a lo largo del tiempo.
Para un análisis detallado de esta tendencia, vea nuestro seminario web sobre “Inteligencia artificial generativa y el futuro de las compras”.
Desbloquear una compra más inteligente con la plataforma Source-to-Pay de Ivalua impulsada por IA
Ivalua lidera el camino con herramientas impulsadas por IA para optimizar los flujos de trabajo en todo el proceso Source-to-Pay. Nuestro Asistente Virtual Inteligente (IVA) actúa como un asistente de IA en tiempo real para los equipos de compra, agilizando las tareas diarias y acelerando los flujos de trabajo en todo el ciclo de vida de origen a pago.
Basado en nuestra plataforma Source-to-Pay sin código y con código reducido, IVA también permite a los equipos diseñar e implementar sus propias funciones de compra generativas basadas en IA y desbloquear nuevos niveles de eficiencia, personalización e innovación.
Los equipos pueden utilizarla para generar automáticamente eventos de aprovisionamiento, evaluar las respuestas de los proveedores, optimizar las estrategias de negociación y supervisar los riesgos de los proveedores, al tiempo que mejoran el cumplimiento y consiguen mayores ahorros.
IVA aumenta aún más la productividad ofreciendo información en tiempo real, redactando documentos, analizando contratos y automatizando las comunicaciones con los proveedores. Ofrece una interfaz de usuario totalmente integrada a la que se puede acceder directamente desde la tecnología de compras existente.
Con IVA, los equipos de compras obtienen una herramienta práctica e integrada que simplifica las tareas complejas, reduce el esfuerzo manual y permite tomar decisiones más informadas y eficientes desde el origen hasta el pago.
Encontrar el equilibrio adecuado entre la experiencia humana y la automatización inteligente
La IA está transformando el aprovisionamiento, que ha pasado de ser un centro de costes manual y reactivo a una función proactiva y estratégica. Sin embargo, aunque la IA ofrece una potente automatización, la experiencia humana sigue siendo esencial.
Los profesionales de compras deben seguir aportando el juicio crítico, la estrategia y las habilidades de gestión de relaciones que la IA no puede replicar. Por eso, el futuro de las compras dependerá de una asociación entre la visión humana y la automatización inteligente.
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Más información
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Informe
Hoja de datos
Preguntas frecuentes sobre los agentes de IA en las compras:
¿Qué son los agentes de IA en las compras?
Los agentes de IA son sistemas inteligentes que automatizan y optimizan las tareas de compra analizando datos, tomando decisiones e interactuando con otros sistemas con una intervención humana mínima.
¿En qué se diferencian los agentes de IA de las herramientas de compra tradicionales?
A diferencia de las herramientas basadas en reglas, los agentes de IA aprenden de los datos, se adaptan a nuevas entradas y hacen recomendaciones proactivas para ayudar a los equipos a pasar de procesos manuales a flujos de trabajo más inteligentes y automatizados.
¿Qué tareas pueden gestionar los agentes de IA en la compra?
Los agentes de IA pueden gestionar la contratación de proveedores, la evaluación de riesgos, el análisis de contratos, la optimización del gasto e incluso la comunicación con los proveedores en tiempo real, liberando a los equipos para que se centren en el trabajo estratégico.
¿Cómo ayuda el asistente virtual inteligente (IVA) de Ivalua a los equipos de compras?
IVA actúa como un asistente de IA en tiempo real, ayudando a los usuarios a automatizar tareas como la creación de contenidos, la actualización de datos y el análisis de contratos. También permite a los equipos crear funciones de IA generativas personalizadas a través de la plataforma sin código/de bajo código de Ivalua.
