O Procurement deve temer ou dar boas-vindas à IA e à tecnologia de aprendizado de máquina?

Sua longa carreira em compras consistiu em grande parte em ser espancado pela alta administração sobre a necessidade de cortar constantemente os custos com fornecedores. Em seguida, vem a tecnologia digital para tornar seu trabalho mais fácil - ou levá-lo embora.

Esse, pelo menos, é o medo dos profissionais de compras na era da inteligência artificial e do aprendizado de máquina. Considerando todos os fatores que influenciam a seleção e manutenção de fornecedores, não faz sentido entregar a tarefa a um sistema que pode processar mais dados do que cem humanos?

E o volume de dados continua crescendo. Os gerentes de compras de hoje devem recorrer a várias fontes de inteligência, dos próprios fornecedores, bem como dados financeiros independentes, notícias, serviços de terceiros e mídia social. Diz Sammeli Sammalkorpi, cofundador da fornecedora de software de análise de compras Sievo:“As organizações de compras ainda não aprenderam como aproveitar esses diferentes tipos de dados”.

IA e aprendizado de máquina parecem especialmente adequados para o desafio. Mas o temor de que eles assumirão o cargo inteiramente parece infundado. Quando se trata de aquisição e gerenciamento de fornecedores eficazes, o futuro previsível é de colaboração entre o homem e a máquina.

“Eu realmente acredito que o papel da IA ​​não é substituir os humanos”, diz Sammalkorpi. “O aprendizado de máquina e a IA podem propor descobertas, mas você ainda precisa se ajustar ao que é relevante e ao que não é.”

As máquinas são altamente eficazes para aplicações estreitas, envolvendo problemas bem definidos. Além do mais, eles estão sempre "ligados" e implicam em um custo mínimo de operação, quando comparados ao salário e benefícios de um trabalhador humano.

Chega a hora de agir, entretanto, e o gerente de carne e osso precisa intervir. Simplificando, os humanos ainda são melhores em fazer o julgamento final sobre os principais fornecedores. Por enquanto, pelo menos, “o aprendizado de máquina ainda não é confiável o suficiente para conduzir as decisões”, diz Sammalkorpi. (Há outra razão para manter os humanos informados, ele acrescenta:eles precisam manter a responsabilidade por fazer escolhas para que não acabem culpando a máquina pelas escolhas erradas.)

Nos estágios iniciais do aprendizado de máquina, a tecnologia pode provavelmente assumir certos elementos do contrato com o fornecedor. À medida que melhora, no entanto, os compradores se verão contando com o sistema para um número crescente de tarefas, se não para a decisão final sobre a verificação e seleção do fornecedor.

Como a IA e o aprendizado de máquina dependem fortemente de algoritmos complexos, as empresas podem presumir que precisam contratar uma equipe cara de cientistas de dados para executar o sistema e dar sentido às suas conclusões. Na opinião de Sammalkorpi, esse não é o caso do departamento de compras. Ele acredita que esse tipo de expertise é melhor obtido com um fornecedor terceirizado.

“Mesmo se eles pensassem que era um bom caso de negócios”, diz ele, “não estamos vendo muitas organizações capazes de reter esse talento internamente. Você ainda precisa de cientistas de dados, mas não acho que a organização de compras seja o lugar certo para eles. ”

Prever resultados futuros provavelmente será tão difícil para uma máquina quanto para um ser humano - em outras palavras, impossível. Mas o aprendizado de máquina é bom para revisar previsões e planos de ação em tempo real para refletir os padrões reais de compra, acredita Sammalkorpi.

Tudo isso pressupõe, é claro, que a aquisição pode incorporar sem problemas a nova tecnologia em suas operações. Mas uma nova pesquisa da Forrester Consulting, encomendada pelo fornecedor da plataforma de compras Ivalua, sugere que isso está longe de ser o caso. Empregando um “índice de maturidade digital” para avaliar o progresso das empresas na adoção de tecnologia de aquisição, a Forrester descobriu que a maioria está “superestimando significativamente” seu nível de maturidade a esse respeito.

Sessenta e cinco por cento das empresas pesquisadas se consideravam “avançadas”, mas apenas 16% tinham o nível necessário de maturidade digital em suas organizações de compras para justificar essa avaliação.

Um problema é que muitas empresas fazem escolhas iniciais ruins na seleção de tecnologia de aquisição. No estudo da Forrester, 82 por cento trocaram ou estavam considerando trocar de provedor de tecnologia, citando como razões os baixos níveis de integração de fornecedores e adoção de usuários.

Além disso, o período de adoção foi excessivamente longo. Apenas 17 por cento das organizações conseguiram integrar novos fornecedores em menos de um mês e 59 por cento estavam levando de um a três meses para cada fornecedor.

“Os líderes de compras têm a oportunidade de oferecer uma verdadeira vantagem competitiva para suas organizações”, disse David Khuat-Duy, CEO corporativo da Ivalua, em um comunicado. “A transformação digital é crítica para o sucesso, mas requer uma avaliação realista da maturidade atual, uma visão clara para cada estágio da jornada e a tecnologia certa.”

Tudo isso sugere que a tecnologia na forma de IA e aprendizado de máquina está muito longe de descartar humanos da função de compras, mesmo que prometa aprimorar as operações quando devidamente avaliada e implementada.