Las empresas no han tenido que esperar mucho para que la IA dé sus frutos en Adquisiciones. A pesar de su relativa novedad, las herramientas para Adquisiciones basadas en IA lograron mejoras de hasta un 10 % en productividad, calidad y ahorro de costes en 2025. En algunos casos, esas mejoras superaron el 25 %.
Pero, ¿de verdad esto es sorprendente? Al fin y al cabo, la función de Adquisiciones está repleta de procesos empresariales: emitir órdenes de compra, revisar facturas de proveedores, recibir mercancías, resolver disputas, mantener registros, etcétera. Siempre que la IA comprenda cómo se ejecutan esos procesos, es la herramienta perfecta para hacerlos más eficientes y eficaces.
La IA basada en procesos se basa en la idea de que cuando los procesos funcionan, todo funciona. Utiliza datos de procesos y analítica para optimizar inteligentemente los flujos de trabajo y operaciones, ya sea automatizando una tarea manual repetitiva para aumentar la productividad del equipo o mejorando los resultados empresariales mediante decisiones inteligentes.
Con las cargas de trabajo de compras que se prevé aumentarán un 10 % en 2025, nunca ha habido un mejor momento para hacer que los procesos usen la IA. Independientemente de que estés buscando inspiración sobre por dónde comenzar con una implementación de IA o argumentos para incentivar la inversión en software de compras con IA, echemos un vistazo a cómo la tecnología de IA está mejorando la estrategia de compras de las empresas.
Cómo superar los desafíos de las adquisiciones con IA
Cuando se trata de cualquier desafío de Adquisiciones, ya sea reducir los riesgos de cumplimiento o fallos, mejorar la puntualidad de las entregas o negociar condiciones de pago más favorables, tus procesos son la manera más rápida para conseguir cambios. Es aquí donde pueden proliferar los cuellos de botella, el trabajo duplicado, la falta de comunicación y la desalineación en tus operaciones de adquisiciones.
Y cuando analizas cada detalle de tus procesos de compras, la IA es una compañera de confianza. Los equipos de Adquisiciones pueden utilizar copilotos de IA generativa para diagnosticar la causa raíz de los procesos de bajo rendimiento. Con el procesamiento del lenguaje natural de la IA generativa, es tan fácil como hacer al copiloto preguntas como:
- ¿Cómo puedo mejorar mi tasa de entrega a tiempo?
- ¿En qué parte de nuestro proceso de compras estamos perdiendo más tiempo?
- ¿Qué pasos de nuestro proceso de incorporación de proveedores podrían ser automatizados?
Y ni siquiera tienes que elegir las preguntas tú mismo. Las soluciones de IA como Celonis Process Copilots te recomendarán preguntas de seguimiento basadas en información sobre tus principales métricas de compras. Pero la IA no solo te ayuda a descubrir mejoras continuas de procesos, sino que también puede ejecutar procesos y tareas de manera más eficiente que los profesionales humanos de Adquisiciones.
Siete casos de uso probados para la IA en Adquisiciones:
1 - Estandarización del procesamiento de las órdenes de compra
Confiar en los procesos de seguimiento de la aceptación de órdenes de compra manuales y basados en el correo electrónico puede provocar que en Adquisiciones haya imprecisiones, retrasos y un esfuerzo innecesario en los pedidos.
La inteligencia artificial para empresas puede usar grandes modelos de lenguaje (LLM) para procesar confirmaciones de órdenes de compra recibidas por correo electrónico e introducir automáticamente los datos extraídos en los paneles de control de Adquisiciones. Automatizar el seguimiento de las aceptaciones de órdenes de compra para mejorar la productividad laboral es una ventaja inmediata. La IA puede impulsar aún más la estandarización de las órdenes de compra mediante la creación de documentación validada y con plantillas.
2 - Precisión de la planificación y salud del inventario
Los plazos de entrega incorrectos pueden deberse a actualizaciones manuales o poco frecuentes, o a que se basan en promedios históricos simples y tamaños de muestra pequeños. ¿El resultado? Costosas roturas de stock o exceso de inventario.
Para combatir este problema de adquisiciones, las empresas pueden usar IA para analizar datos históricos de compras, comparando los tiempos de reabastecimiento planificados con los reales a nivel de planta de materiales, y luego actualizar automáticamente los plazos de entrega de los datos maestros para que reflejen el comportamiento real del suministro. Esto no solo reduce drásticamente el esfuerzo manual de los equipos de compras, sino que también puede aumentar la rentabilidad. Por ejemplo, la mejora de los plazos de entrega se tradujo en beneficios trimestrales de 6 dígitos en la cuenta de resultados para un cliente farmacéutico de Celonis.
3 - Consolidación de la información sobre los datos maestros de los proveedores
Cuantos más proveedores tienen, más datos tienen que gestionar los equipos de adquisiciones. La información crucial sobre el rendimiento de los proveedores y los plazos de entrega puede quedar oculta o descubrirse tarde, cuando los KPI de adquisiciones ya se han visto afectados.
Afortunadamente, la IA es experta a la hora de recopilar y analizar datos. Los equipos de adquisiciones pueden utilizar asistentes y copilotos de IA para encontrar y elaborar informes sobre los datos de las adquisiciones de toda la empresa, como el rendimiento de los proveedores y los datos maestros, para tomar decisiones más rápidas y basadas en datos.
4 - Duplicación de proveedores
Otra consecuencia de los grandes volúmenes de proveedores y de los procesos manuales en las operaciones internacionales de Adquisiciones es el riesgo de duplicar los registros de proveedores.
La IA identifica y elimina rápidamente los duplicados de los datos maestros de tus proveedores mediante una comparación difusa, así como notificar automáticamente a los equipos si el proveedor ya existe en su sistema. Al optimizar los registros duplicados en un panel centralizado, los equipos de Adquisiciones pueden resolver los registros duplicados más fácilmente, optimizar las condiciones de pago y negociar con los proveedores de manera más eficiente.
5- Compras sin control (o Maverick Buying)
La compra sin control ocurre cuando los bienes o servicios se compran fuera del contrato, el acuerdo con el proveedor o las condiciones de la política de gastos. El problema puede aumentar a medida que una organización de Adquisiciones crece o ingresa a nuevos mercados.
Además de recomendar formas de simplificar el proceso de compra para minimizar la probabilidad de incumplimiento, la automatización con IA puede alertar a los compradores cuando su orden de compra no cumple los acuerdos y proveedores aprobados, una funcionalidad que la empresa de embalaje Smurfit Westrock introdujo en su negocio. La inteligencia artificial para la empresa puede incluso sugerir proveedores adecuados para la estrategia de Adquisiciones de los compradores.
6 - Solicitudes de texto libre
La IA puede ayudar a reducir los clásicos errores del equipo de Adquisiciones de crear solicitudes de texto libre para materiales indirectos que ya están disponibles en los catálogos. En lugar de un proceso de coincidencia manual, la IA puede identificar artículos anteriores de órdenes de compra o catálogos con una descripción de texto similar. Como consecuencia de ello, un importante minorista en línea vio duplicada la utilización del material de compras.
¿Aún mejor? La IA puede agrupar automáticamente las órdenes de compra en texto libre, para evitar que los equipos de Adquisiciones tengan que identificar manualmente los patrones de gasto a partir de todos sus datos no estructurados, lo que en última instancia mejora la gestión del gasto.
7 - Gestión de contratos
Un proceso de gestión de contratos claro y eficaz garantiza que estos documentos cruciales se procesen de forma transparente y de conformidad con los objetivos empresariales y los requisitos legales.
Dado que la IA puede repetir tareas con mayor coherencia que los equipos humanos, Gartner predice que la mitad de la gestión de contratos de adquisiciones estará basada en IA para 2027. Una organización que está a la vanguardia es B3, la Bolsa de Valores de Brasil, que está trabajando con Celonis para implementar un agente de IA para automatizar las renovaciones de contratos. La compañía tiene como objetivo renovar los contratos en diez días o menos, en lugar de 30.