Inteligência Artificial na gestão de fornecedores: O que é e como aplicar

A Inteligência Artificial (IA) tem invadido o nosso cotidiano, com aplicações como Siri e Google Assistent em nossos smartphones. Existem, ainda, ferramentas que permitem que amigos sejam reconhecidos automaticamente em fotos e recomendações exclusivas para você em diversas plataformas, tais quais Spotify e Netlfix. Paralelo a isso, uma revolução também está em curso nas relações entre compradores e fornecedores. De acordo com uma pesquisa feita pela Deloitte, 51% dos Chief Procurement Officer (CPO) entrevistados estavam usando advanced analytics e 25% soluções de AI.

Mas o que é inteligencia artificial?

O termo Inteligência Artificial foi cunhado em 1956 pelo professor John McCarthy. Ele tem se popularizado nos últimos anos graças à quantidade de informações atualmente disponíveis, além do poder computacional sem precedentes ao qual temos acesso. Sistemas de IA são capazes de emular características humanas, como: aprendizado, tomada de decisões, percepção do ambiente, reconhecimento de voz, visão ou, de forma ampla, a própria inteligência humana.

A SalesForce destaca 3 tecnologias baseadas na IA que muitas vezes são confundidas: Machine Learning, Deep Learning e Processamento de Linguagem Natural (PLN).

Machine Learning

Também conhecido como "aprendizado de máquinas", essa técnica veio da primeira geração de sistemas, que processava dados com o intuito de descobrir padrões, sendo capaz de tomar decisões e de aprender com pouca ou nenhuma interferência humana. Uma das aplicações mais comuns de Machine Learning é a visão computacional, que consegue reconhecer textos em imagens. Existem, ainda, os sistemas de recomendações presentes em plataformas como Amazon e Netflix, a partir dos quais são oferecidas propostas de entretenimento baseadas em recomendações anteriores que foram aceitas ou rejeitadas.

Deep Learning

Também conhecido como "aprendizado profundo", o Deep Learning representa uma técnica mais moderna para implementar Machine Learning. Ele consiste na utilização de redes neurais artificiais inspiradas na biologia do nosso cérebro: é como se cada neurônio artificial atribuísse um peso do quão correta é a informação de entrada, sendo a saída final o total desses pesos. Essa tecnologia é aplicada com alguns objetivos: reconhecimento voz, interpretação de linguagem natural, possibilidade de previsão de comportamentos. Em alguns casos, ela consegue reconhecer imagens de forma mais eficiente que humanos.

Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Utilizando técnicas de Machine Learning e de Deep Learning, a PLN extrapola o simples reconhecimento do texto, sendo capaz de entender o contexto, extrair informações e desenvolver resumos.

Inteligência artificial e gestão de fornecedores

Por conta da demanda constante de redução de custos e mitigação de riscos da cadeia de fornecedores, departamentos de compras são constantemente incentivados a buscar formas inovadoras de gerar valor crescente para suas empresas. Em estudo realizado com profissionais de supply chain, procurement, foi constatado que mais de 75% das organizações estão prontas para fazer investimentos em IA, com a proposta de avaliar o possível retorno do investimento (ROI) nos próximos 2 anos.

Panorama atual

De acordo com a Gartner, a maioria das aplicações de IA em gestão de fornecedores está limitada à automação do processo de coleta, de limpeza e à classificação e análise de informações de gastos. Dentre as dificuldades de expandir a utilização de IA dentro das grandes empresas, estão a não utilização de ferramentas e processos adequados. Ainda é muito comum que a troca de informações seja feita por email, o que faz com que, quando centralizados em ferramentas de e-procurement, geralmente esses dados já estejam desatualizados.

Principais aplicações de IA em gestão de fornecedores

Existem oportunidades de aplicação de IA em todo o clico de vida do fornecedor (Source to Settle), indo das etapas de source até purchasing. Dentre elas podemos destacar:

Gestão de riscos do fornecedor

A inteligência artificial pode ser usada para monitorar e identificar riscos na cadeia de suprimento. A Linkana utiliza diversas bases de dados, algumas delas com milhões de informações, em busca de fatores que representem um risco em potencial para a cadeia, criando, desta maneira, alertas para a tomada de decisão.

Classificação de gastos e enriquecimento de dados

Empresas que utilizam IA para classificar milhares de transações únicas em categorias podem conseguir uma precisão de até 97%. Com essas informações classificadas, é possível gerar alguns benefícios: redução de custo ou identificação de produtos e serviços comprados de fornecedores com políticas mais sustentáveis.