En nuestras entradas anteriores (parte 1, parte 2), exploramos el potencial de los agentes de IA en las Compras, cómo pueden impulsar la eficiencia y los cambios organizativos necesarios para adoptarlos con eficacia.
Ahora nos centraremos en una pieza crucial, pero a menudo olvidada, del rompecabezas de la IA: ¿de dónde obtienen los datos estos agentes de IA y cómo se garantiza que sean precisos y conformes?
Imagine que intenta navegar por una compleja red de carreteras sin datos GPS precisos. Por muy inteligente que sea la tecnología de su vehículo, si el mapa está anticuado o fragmentado, acabará perdido. Los agentes de IA funcionan de forma muy parecida. Incluso las soluciones de IA más avanzadas tendrán dificultades o fracasarán si se basan en datos aleatorios o en silos dispersos por toda la organización. Por este motivo, una plataforma de compras unificada, que centralice y estandarice los datos a lo largo del ciclo de vida Source-to-Pay (S2P), sigue siendo indispensable y es fundamental para defender la IA agéntica en las compras.
Principales conclusiones:
- Los agentes de IA pueden trabajar en múltiples herramientas, pero el funcionamiento descoordinado a menudo conduce a ineficiencias.
- Sin una plataforma centralizada para alinear los flujos de trabajo, los datos y las normativas, los agentes independientes podrían ofrecer resultados incoherentes o contraproducentes.
- Una plataforma de compras unificada garantiza que los agentes funcionen como parte de un sistema integrado.
Los escollos de la IA agenética en las compras
A continuación, profundizamos en las razones por las que los «agentes aleatorios de IA» no pueden funcionar por sí solos, y en cómo una única fuente de verdad sustenta el éxito de la IA agenética en las compras.
Un agente de IA puede ser excepcionalmente bueno en una tarea específica -como leer un documento, investigar en Internet, acceder a datos o combinar varios agentes para evaluar una solicitud de oferta, sugerir un proveedor, analizar precios, ayudar a la incorporación de proveedores, etc…, pero sin un acceso fiable y continuo a datos precisos, opera en el vacío. He aquí algunas formas en que estos agentes pueden fallar:
- Fragmentación de datos: Si cada agente de IA extrae datos de una fuente diferente -algunos pueden basarse en un sistema ERP antiguo, otros en una herramienta financiera y otros en correos electrónicos de proveedores- no hay garantía de que la información sea coherente o esté actualizada. Esta fragmentación genera resultados contradictorios y confusión sobre qué versión de la «verdad» es la correcta.
- Desconexión de procesos: Los procesos de adquisición no se producen de forma aislada. Por ejemplo, la negociación de un contrato puede incluir datos de rendimiento del proveedor, condiciones legales, historiales de pago y evaluaciones de riesgo. Cuando los agentes de IA operan de forma independiente sin integrar estos factores, no consiguen captar el contexto completo del proceso de toma de decisiones. Este enfoque aislado puede conducir a resultados subóptimos o, peor aún, a decisiones potencialmente arriesgadas.
- Incumplimiento: Muchos sectores tienen normas estrictas sobre la gestión de datos, la privacidad y las prácticas de adquisición. Si los agentes de IA operan sin directrices estandarizadas -como quién puede acceder a qué información y cómo se registran las decisiones-, las organizaciones podrían enfrentarse a problemas de cumplimiento. Sin un sistema central que controle y gestione estas normas, el riesgo de incumplimiento aumenta.
Para obtener más información sobre la IA agéntica, lea nuestro último whitepaper: “Impulsar la transformación de las compras con agentes autónomos de IA”
La importancia de una única fuente de información
Para hacer frente a los retos de la IA agéntica enumerados anteriormente, el departamento de compras necesita una plataforma central que orqueste los datos y los procesos Source-to-Pay. Esta plataforma no es un software más, sino la base sobre la que se apoyan los agentes de IA.
- Coherencia y precisión de los datos: Una única fuente de verdad garantiza que todos los agentes de IA utilicen el mismo conjunto de datos, ya sean métricas de rendimiento de proveedores, condiciones contractuales, órdenes de compra o facturas. Dado que la plataforma aplica normas de datos (por ejemplo, convenciones de nomenclatura, formatos de datos), cada nuevo punto de datos se verifica y almacena de forma coherente. De este modo, los agentes de IA pueden acceder a información de alta fidelidad en tiempo real, lo que aumenta la fiabilidad de sus conocimientos.
- Visibilidad interfuncional: Las adquisiciones rara vez ocurren en una burbuja. Los equipos financieros, jurídicos y operativos desempeñan un papel. Una plataforma unificada proporciona una visión de 360 grados de cada transacción y contrato, lo que permite a los agentes de IA tener en cuenta las aportaciones de múltiples funciones. Este contexto multifuncional es clave para obtener recomendaciones más matizadas, como la identificación de una posible oportunidad de ahorro que también cumpla estrictos criterios de cumplimiento o sostenibilidad.
- Aplicación centralizada de políticas: Una plataforma de compras puede incluir políticas de empresa, flujos de trabajo de aprobación y restricciones normativas. Los agentes de IA heredan automáticamente estas reglas, lo que significa que sólo recomiendan acciones que se ajustan a las normas de la organización. Esta capa de cumplimiento integrada reduce drásticamente el riesgo de gastos no autorizados o actividades de compra no conformes.
- Registros de auditoría y responsabilidad: Tanto los reguladores como los directivos quieren saber por qué se ha tomado una determinada decisión. Una plataforma unificada registra cada acción, desde los datos a los que accede un agente de IA hasta el paso final de aprobación. Esta auditabilidad es esencial en sectores muy regulados, donde demostrar la cadena de toma de decisiones puede ser decisiva para el cumplimiento de la normativa.
Conexión de agentes de IA a una plataforma central
Hemos aprendido que la conexión de los agentes con los procesos y datos básicos es la base del éxito de la implantación en el ámbito de las adquisiciones. Cómo puede asegurarse de que sus agentes de IA se integran a la perfección con sus procesos y datos de aprovisionamiento?
- API e integración sólidas: Las mejores plataformas se construyen teniendo en cuenta las integraciones; ofrecen interfaces de programación de aplicaciones (API) bien documentadas que permiten a los agentes de IA extraer y enviar datos sin problemas. En lugar de crear conexiones puntuales y frágiles, las organizaciones deben establecer marcos de integración seguros y escalables.
- Sincronización de datos en tiempo real: Los agentes de IA prosperan con información actualizada y su plataforma debe admitir la sincronización en tiempo real o casi real a través de S2P. Los cambios en los datos, como las condiciones contractuales o los datos de los proveedores, son visibles inmediatamente. Si un agente recomienda un proveedor pero los datos no están actualizados, se está socavando la eficacia de la estrategia de compra.
- Modelos de datos unificados: Al definir esquemas coherentes, como convenciones de nomenclatura estándar para proveedores, productos o centros de costes, se eliminan las conjeturas de los agentes de IA. Un modelo de datos unificado significa que los agentes de IA nunca tendrán que reconciliar formatos conflictivos o adivinar qué campo de datos corresponde a qué. Las plataformas o soluciones que funcionan con varios modelos de datos afectan a la coherencia y precisión de los agentes.
Garantizar el cumplimiento de las normas y los datos
Las compras implican numerosas consideraciones regulatorias: leyes antisoborno, regulaciones de privacidad de datos como GDPR, estándares ambientales y más. Un surtido aleatorio de agentes de IA que no compartan un marco de cumplimiento puede poner en riesgo a su organización de forma inadvertida. Así es como la única fuente de verdad de Ivalua le mantiene cubierto:
- Flujos de trabajo basados en políticas: Los flujos de trabajo automatizados integrados en la plataforma garantizan que cada evento de compra o ruta de aprobación de contratos siga el camino correcto. Los agentes de IA simplemente se adhieren a estos flujos de trabajo establecidos, en lugar de crear nuevos flujos no aprobados.
- Controles de acceso: Una plataforma centralizada controla quién puede ver qué. Los datos confidenciales, como las condiciones de fijación de precios o las finanzas de los proveedores, pueden protegerse con permisos basados en funciones. Cada agente de IA es tratado como cualquier otro usuario, que necesita autorización explícita para ver o actuar sobre información sensible.
- Alineación normativa: Cuando cambian las normas de cumplimiento (por ejemplo, nuevas leyes de localización de datos), sólo es necesario actualizar la plataforma central. Todos los agentes de IA integrados heredan inmediatamente estos cambios, en lugar de requerir un mosaico de actualizaciones individuales.
Para obtener más información sobre una plataforma unificada, consulta nuestra hoja de datos sobre la plataforma de compras: ¡la columna vertebral estratégica de tu organización!
Por qué los agentes aleatorios por sí solos decepcionarán
Es tentador imaginar un futuro en el que los agentes de IA deambulen libremente por la empresa, accediendo a cualquier dato que necesiten a través de API ad hoc. Aunque esto pueda parecer ágil, a menudo conduce a integraciones dispersas y a una gestión incoherente de los datos. Considere los siguientes escollos:
- Toma de decisiones descoordinada: Sin una visión centralizada, los agentes de IA podrían enfrentarse: uno podría estar negociando un contrato sin darse cuenta de que otro agente ya está trabajando con el mismo proveedor. Estas duplicaciones hacen perder tiempo y pueden erosionar la confianza de los proveedores.
- Alto mantenimiento: Cada integración independiente puede romperse cuando se actualizan los sistemas o cambian los formatos de los datos. En una gran organización, es posible que tenga que hacer malabarismos con docenas de herramientas de IA, cada una de las cuales requiere un mantenimiento y una supervisión independientes.
- Retos de ampliación: A medida que crecen sus necesidades de compra o sus líneas de negocio, cada agente de IA necesita más datos y capacidades de toma de decisiones más complejas. Una única plataforma que se adapte a su empresa es mucho más eficaz que intentar adaptar varios agentes a funciones nuevas y ampliadas.
Reflexiones finales
El poder de los agentes de IA en las compras es innegable: pueden analizar grandes cantidades de datos, acelerar las decisiones y descubrir oportunidades de ahorro que los humanos podrían pasar por alto. Pero la base sobre la que se asientan estos agentes – la plataforma central de compras – es lo que realmente determina si cumplen su promesa o se convierten en otra pieza de tecnología desconectada.
Al consolidar los datos, codificar los procesos e integrar los marcos de cumplimiento, un sistema unificado de origen a pago garantiza que cada agente de IA funcione en armonía con los objetivos y normas de la organización. Ofrece una fuente única y fiable de la verdad que no sólo aporta información más precisa, sino que también protege contra los riesgos asociados a los datos fragmentados y la toma de decisiones en silos.
Mientras explora el potencial de los agentes de IA, recuerde este principio fundamental: sin una plataforma sólida y centralizada que ancle el viaje S2P, incluso los agentes de IA más inteligentes tendrán dificultades para producir resultados sostenibles y fiables.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un «Agente de IA»?
Un Agente de IA es un software diseñado para aprovechar la IA para lograr un objetivo específico mediante la ejecución de una serie de pasos predeterminados o generados por la IA.
¿Qué garantiza la seguridad de los datos con agentes de IA en las Compras?
La seguridad de los datos se mantiene mediante:
- Control de acceso basado en roles para gestionar los permisos y blindar los datos sensibles.
- Flujos de trabajo basados en políticas que aplican procesos seguros.
- Actualizaciones centralizadas que garantizan la alineación normativa y reducen las vulnerabilidades.
¿Qué deben tener en cuenta los equipos de compras al implantar la tecnología de IA?
Los equipos de compras deberían:
- Invertir en una plataforma S2P que centralice y organice los datos.
- Asegurarse de que los agentes de IA están estrechamente integrados con los flujos de trabajo existentes.
- Supervisar periódicamente el cumplimiento, la escalabilidad y el rendimiento para una mejora continua.
Lectura complementaria
Whitepaper:
- Impulsar la transformación de compras con agentes autónomos de IA
- Generative AI in Procurement Una guía práctica para construir su hoja de ruta
Blogs:
- Parte 1: La invasión de la inteligencia artificial en las compras: fundamentos esenciales
- Parte 2: Implementación de agentes de IA en las Compras: mejores prácticas y estrategias
- Adoptar GenAI y crear resiliencia para el futuro
- Aprovechar la IA Generativa para transformar las compras en Oriente Medio
- Acelerar la adopción de la IA Generativa en las compras
- Transformar las compras con IA generativa: un enfoque práctico
Ficha técnica
