IA em compras: Principais benefícios, casos de uso e tendências futuras

Entendendo a IA no setor de compras

A inteligência artificial é um subcampo da ciência da computação que se concentra na criação de agentes inteligentes capazes de executar tarefas que normalmente exigiriam níveis humanos de inteligência. Essas tarefas incluem resolução de problemas, reconhecimento de fala e tomada de decisões, entre outras.

No contexto de compras, a IA é considerada uma tecnologia estratégica que pode automatizar e aprimorar os processos de compras, como negociação de contratos e sourcing. Da mesma forma, a IA pode levar a importantes ganhos de eficiência, reduzindo os custos de aquisição e melhorando a tomada de decisões de negócios. Por fim, as tecnologias de IA também são essenciais para reduzir os riscos relacionados a compras e criar cadeias de suprimentos robustas.

Abaixo, você encontra uma lista de algumas das tecnologias de IA mais relevantes para compras:

Aprendizado de máquina

Um dos tópicos mais relevantes em IA é o aprendizado de máquina, um subcampo que se concentra em como os computadores podem aprender com os dados e tomar decisões sem serem explicitamente programados. Pense nisso como ensinar os computadores a aprender com a experiência, da mesma forma que os humanos fazem.  Em essência, o aprendizado de máquina é o método pelo qual a IA obtém a parte "inteligência" de seu nome. Você pode saber mais sobre o tópico em nosso curso Entendendo o aprendizado de máquina.

Aprendizagem profunda

Outro domínio importante da IA é a aprendizagem profunda. O aprendizado profundo é um tipo de aprendizado de máquina que se concentra em um tipo de aprendizado de máquina chamado redes neurais, que imita o funcionamento do nosso cérebro. As redes neurais permitem que os computadores aprendam com a experiência e entendam o mundo em termos de uma hierarquia de conceitos. Graças às redes neurais, os pesquisadores conseguiram resolver alguns dos problemas mais complexos, inclusive o processamento de imagens e vídeos. Da mesma forma, um tipo de rede neural chamado transformador é fundamental para entender o desenvolvimento e o surgimento da IA generativa.

Processamento de linguagem natural (NLP)

Um campo da IA que se concentra na interação entre computadores e humanos por meio da linguagem natural. O objetivo final da PNL é permitir que os computadores entendam, interpretem e gerem idiomas humanos de forma significativa e útil.  Para saber mais, confira nosso curso Introdução ao processamento de linguagem natural em Python.

Robótica

A IA é fundamental para o desenvolvimento da robótica. As tecnologias de IA podem ser integradas à chamada RPA (automação de processos robóticos) para aprimorar seus recursos e permitir que executem tarefas mais complexas. A IA na robótica permite que os robôs aprendam com a experiência, adaptem-se a novas situações e tomem decisões com base em dados de sensores.

IA generativa em compras

Quando falamos de IA para compras, devemos falar de IA generativa. Os sistemas de IA generativa, como o ChatGPT ou o Google Gemini, podem aumentar significativamente a produtividade e a eficiência dos processos de negócios (confira esta conversa com Bernard Marr em nosso podcast DataFramed para saber como a IA generativa está mudando os negócios e a sociedade). No contexto da aquisição, a IA pode ser usada em vários contextos, incluindo:

• Automatização da elaboração e revisão de contratos. Graças aos seus recursos de geração de texto, a IA generativa pode ser usada para criar rapidamente minutas de contratos de aquisição, bem como verificar documentos legais para garantir a exatidão e identificar possíveis riscos e problemas de não conformidade. 
• Geração de relatórios e insights sobre compras. Essas ferramentas podem analisar perfeitamente grandes quantidades de dados e resumir documentos extensos para gerar informações perspicazes na forma de relatórios, briefings ou apresentações.
• Aprimorando as negociações com fornecedores por meio de simulações de cenários. A IA generativa também pode simular uma tomada de decisão semelhante à humana, elaborando estratégias de negociação e gerando respostas que se aproximam das táticas de um negociador experiente. Por exemplo, a IA gen pode desempenhar diferentes papéis em negociações simuladas para planejar uma estratégia examinando argumentos e contra-argumentos.

Casos de uso de IA em compras

Nas seções a seguir, abordaremos alguns dos casos de uso mais promissores da IA em compras.

Negociações de compras

Quando se trata de sourcing, as negociações tradicionais de aquisição geralmente significam tarefas repetitivas e demoradas, análises pesadas de dados e interações intermináveis entre fornecedores e equipes de aquisição para obter o negócio certo.

A IA e, principalmente, a IA generativa, estão mudando rapidamente a forma como os especialistas em compras lidam com essas negociações. Ferramentas como o ChatGPT podem ser usadas para automatizar as avaliações de propostas, extrair insights importantes de grandes volumes de dados e obter informações relevantes e atualizadas na preparação para as negociações.

Se bem projetados, os assistentes com tecnologia de IA podem até mesmo conduzir negociações autônomas com fornecedores com base em dados históricos e parâmetros predefinidos. Na prática, os assistentes de IA generativa podem aprimorar os relacionamentos internos e externos, eliminando o atrito devido a diferentes fusos horários, agendas lotadas e dados sobrecarregados. Em vez disso, ele auxilia as conversas com pontos de discussão que refletem melhor as prioridades da contraparte. 

Juntos, esses aplicativos permitem negociações de aquisição mais informadas, eficientes e dinâmicas, reduzindo significativamente o esforço manual envolvido durante as negociações.

Análise e otimização de gastos

A análise de gastos é o processo de analisar dados de gastos para encontrar padrões, identificar gargalos e oportunidades de economia de custos, melhorar o desempenho e otimizar as estratégias de aquisição. A IA e o aprendizado de máquina podem ajudar a automatizar e acelerar cada etapa da análise de despesas, desde a coleta e a limpeza de dados de várias fontes até a classificação e a análise de dados para extrair insights valiosos.

Avaliação e gerenciamento de riscos do fornecedor

Um dos casos de uso mais ilustrativos da IA em compras é a avaliação dos perfis de risco dos fornecedores. Modelos de aprendizagem automática e profunda são usados para criar categorias granuladas de fornecedores e prever resultados com base em dados, como controles de segurança e privacidade, finanças, práticas de ESG, políticas corporativas, programas de resposta a incidentes, relacionamentos com terceiros e outros fatores que podem afetar a continuidade e a resiliência do fornecedor.

Previsão de demanda e gerenciamento de estoque

Outra aplicação valiosa da IA é o gerenciamento de inventário. Os modelos de aprendizado de máquina analisam dados históricos de vendas, tendências de clientes e outros fatores para prever a demanda futura e minimizar o risco de excesso de estoque. Da mesma forma, a IA pode prever as demandas dos clientes com base em registros anteriores, tendências de mercado e até mesmo informações em tempo real.

Detecção de fraudes em aquisições

A IA também está aprimorando a detecção e a prevenção de fraudes nos processos de aquisição. Ao aproveitar os registros históricos dos dados dos fornecedores, os modelos de aprendizado de máquina podem analisar milhões de transações para detectar padrões sutis que indicam qualquer fraude com mais rapidez e precisão do que os humanos. As empresas podem usar essas análises para detectar transações fraudulentas em tempo real, reduzindo as perdas por fraude.

Estudos de caso de IA em sourcing e compras

Empresas de todo o mundo estão começando a implementar soluções de IA para melhorar suas operações de aquisição. Abaixo, você pode encontrar dois casos de uso de empresas de diferentes setores:

Zara

A Zara é uma varejista internacional de moda com sede na Espanha. A empresa integrou a IA em vários aspectos de suas operações comerciais. Isso inclui não apenas o comportamento do consumidor, mas também as compras. Em particular, ela adotou uma abordagem holística, que envolve o uso de IA em todas as etapas da cadeia de suprimentos.

Provavelmente, o exemplo mais inovador dessa abordagem é o uso de microchips nas etiquetas de segurança de todos os seus itens de vestuário. Esses microchips permitem o rastreamento em tempo real de todos os produtos, desde a produção até a venda, o que permite que a Zara tenha uma ideia abrangente e precisa do estado de seu estoque. 

Como resultado, a Zara pode controlar com precisão seus níveis de estoque, reduzindo o excesso de estoque e a falta de estoque e, ao mesmo tempo, aumentando a eficiência operacional. Por exemplo, a Zara pode localizar imediatamente um item que está acabando em uma loja específica e reabastecê-lo rapidamente no depósito ou em outra loja.

Coca-Cola

Recentemente, a Coca-Cola fez uma parceria com a Microsoft para aproveitar seus recursos de nuvem e IA para otimizar suas cadeias de suprimentos. 

Ao aproveitar o Serviço Azure OpenAI da Microsoft, a Coca-Cola está se concentrando na otimização de vários processos da cadeia de suprimentos. Em particular, com essa parceria, a empresa pretende prever a demanda, aprimorar o gerenciamento de estoque e simplificar a logística de distribuição. Todas essas atualizações permitirão que a Coca-Cola reduza os custos operacionais e aumente a eficiência geral da cadeia de suprimentos.

Desafios e considerações​

Embora os benefícios da IA em compras sejam claros, a implementação de uma solução de IA bem-sucedida nem sempre é fácil, especialmente em um setor como o de seguros, em que há muitos dados confidenciais envolvidos. Vamos analisar os desafios mais importantes.

Desafios éticos e regulatórios

Apesar dos recursos exclusivos da IA, é importante considerar seus possíveis riscos e preocupações regulatórias nas aquisições. No caso da IA generativa, apesar de suas grandes promessas, essa tecnologia também introduz novos riscos, como desinformação e possíveis fraudes de aquisição. 

Além disso, a conformidade com o cenário jurídico em rápida evolução é obrigatória para que os especialistas em compras garantam a proteção de dados e o uso justo e seguro da IA. Um ótimo exemplo de como será o futuro da conformidade é a recém-aprovada Lei de IA da UE, uma regulamentação abrangente que exige que as empresas, inclusive as seguradoras, adotem medidas regulatórias rigorosas. 

Confira nossa trilha de habilidades sobre os fundamentos da Lei de IA da UE para saber mais sobre essa regra inovadora e ambiciosa e como manter a conformidade.

Integrações e escalabilidade

Como integrar as soluções de IA aos sistemas existentes e torná-las escalonáveis pode ser complexo e requer uma infraestrutura moderna, que muitas empresas não têm. Em vez disso, a maioria das empresas normalmente depende de práticas de aquisição e software legados que podem não interagir facilmente com ferramentas de IA de ponta. 

A combinação de tecnologias de aprendizado de máquina e inteligência artificial com esses processos estabelecidos requer planejamento e personalização cuidadosos para evitar interrupções. As seguradoras precisam avaliar sua infraestrutura atual, identificar possíveis desafios de integração e investir nas atualizações necessárias para garantir que ambos os sistemas funcionem harmoniosamente com as tecnologias existentes.

Se você quiser saber mais sobre como implementar ferramentas de IA em sua pilha de tecnologia, recomendamos que leia nosso guia separado sobre integração de IA.

Capacitação de equipes e pessoas

A criação de uma estratégia de IA bem-sucedida exige esforços e recursos consideráveis, mas mesmo as empresas com grandes recursos não conseguem implementar soluções de IA. Por quê? Porque eles não têm funcionários qualificados suficientes com conhecimento em IA. 

De acordo com uma pesquisa realizada pela McKinsey, as melhores empresas da categoria colocam 22% dos funcionários de compras em equipes de análise. Isso sugere que as empresas precisarão investir e aumentar o número de perfis de dados disponíveis para dimensionamento por meio da contratação externa de perfis com conhecimento de dados ou da requalificação das equipes existentes.

No entanto, recrutar e reter talentos com o conjunto de habilidades adequado pode ser um desafio, especialmente devido ao mercado competitivo para profissionais de tecnologia. Investir no aprimoramento e na requalificação da equipe existente também pode ajudar a preencher a lacuna de habilidades e garantir que a organização possa aproveitar totalmente os recursos de IA. 

Felizmente, a DataCamp está aqui para ajudar as equipes de compras. Com a nossa solução DataCamp for Business, podemos ajudar sua empresa a se familiarizar com dados e IA. Com uma solução dimensionável que pode funcionar para equipes de qualquer tamanho, juntamente com caminhos de aprendizagem personalizáveis e relatórios detalhados, o DataCamp for Business pode ajudar você a transformar sua empresa e se preparar para a IA. 

Tendências futuras em IA e compras

Ao olharmos para o futuro, a importância da IA nas compras deve crescer exponencialmente. 

De acordo com uma pesquisa da Gartner, publicada em janeiro de 2024, mais da metade das organizações de suprimentos tem planos de implementar a IA de geração no próximo ano. Essa tendência provavelmente persistirá nos próximos anos, à medida que as ferramentas atuais de IA se tornarem mais poderosas e novas soluções específicas de aquisição chegarem ao mercado.

O interesse crescente dos líderes de compras em IA não se refere apenas à eficiência operacional, mas também à sustentabilidade e às obrigações regulatórias. Com um número cada vez maior de governos dispostos a promover metas sustentáveis por meio de regulamentações de compras, a IA é considerada uma ferramenta fundamental para ajudar as empresas a avaliar os fornecedores com base em parâmetros ambientais, sociais e de governança (ESG), garantindo que os métodos de compras correspondam às metas de sustentabilidade.

No entanto, o mesmo relatório da Gardner revela que apenas 14% dos líderes de compras pesquisados confiam na capacidade de suas equipes de incorporar a IA em seus processos de compras. Já sabemos o motivo disso. Como descobrimos em nosso relatório State of Data & AI Literacy 2024, a lacuna de habilidades de alfabetização em IA é grave em todos os setores, com 62% dos líderes pesquisados acreditando que sua organização tem uma lacuna de habilidades de alfabetização em IA. 

É por isso que a alfabetização em IA desempenhará um papel fundamental no avanço e na aceleração da integração da IA nas compras. O DataCamp for Business pode ajudar sua empresa a preencher essa lacuna de habilidades de IA, com caminhos de aprendizagem personalizáveis e dimensionáveis, adequados para organizações de todos os tamanhos. Comece hoje mesmo solicitando uma demonstração.

Conclusão

A IA é um dos principais fatores de mudança no negócio de compras. A aplicação de IA e aprendizado de máquina em compras tem o potencial de automatizar muitas tarefas demoradas, reduzir custos operacionais, tornar as cadeias de suprimentos mais robustas e fortalecer as relações de compras.

À medida que esses sistemas se tornam mais inteligentes, as equipes de compras com um sólido domínio dos fundamentos da IA provavelmente terão uma vantagem significativa sobre seus concorrentes. Falaremos mais sobre a importância de ter uma cultura sólida de dados e IA em nosso próximo webinar Aumentando a maturidade de dados e IA da sua organização

Solicite uma demonstração para saber como o DataCamp pode orientar você no processo de capacitação de toda a sua equipe e na criação de uma cultura positiva de dados. Enquanto isso, confira nossos materiais dedicados sobre IA:

• Trilha de habilidades dos Fundamentos de Negócios de IA 
• Como aprender IA do zero em 2025: Um guia completo para especialistas
• Fundamentos da Lei de IA da UE
• O que é alfabetização em IA? Um guia abrangente para iniciantes
• Apresentando o relatório sobre o estado da alfabetização em dados e IA de 2024 
• O guia do líder de aprendizagem para a alfabetização em IA
• Plataforma líder para alfabetização em IA em toda a sua empresa