Suponha comigo por um momento. Suponha que você seja o diretor de compras de um fabricante de médio porte de componentes de controle no Centro-Oeste dos EUA. Você entra em seu escritório em uma bela manhã de segunda-feira e diz ao seu assistente digital de mesa: “OK, ‘Bridget’, mostre-me o consumo de componentes passivos usados na linha de montagem 2 no último mês, e me dê uma previsão de pedidos de 90 dias para revisão, com base no consumo atual e nos envios previstos ± 10%”.

Em segundos, uma planilha aparece na tela do seu computador e seu assistente digital pergunta se você gostaria de comparar a necessidade projetada de componentes com os estoques estimados de componentes no mercado aberto, e considerar as flutuações de preço devidas aos aumentos tarifários esperados.

Essa é a promessa da inteligência artificial (IA) à medida que continua a transformar o setor de compras. A questão, porém, é: a que distância estamos desse cenário?

Desde que o termo “inteligência artificial” (IA) foi cunhado pela primeira vez em 1956 pelo cientista da computação de Stanford John McCarthy, sua definição evoluiu consideravelmente. O uso inicial se referia à IA como “sistemas de computador ou máquinas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana”.

Em 1961, o cientista e matemático britânico Alan Turing escreveu sobre a ideia de máquinas capazes de “simular humanos e fazer coisas inteligentes”. A palavra-chave na época era “simular”.

A definição do termo, como é usada hoje, no entanto, é a capacidade de um computador ou máquina não apenas de “simular”, mas de efetivamente realizar operações equivalentes ao aprendizado e à tomada de decisões humanas. A diferença está na adição da palavra “aprendizado”, que significa máquinas se adaptando a partir de experiências com, ou como parte de, seu ambiente, e ajustando suas ações em resposta.

O aprendizado de máquina realmente define a nova IA, o que torna seu uso em sistemas de compras e redes de suprimentos particularmente interessante. O aprendizado de máquina depende do consumo e da análise de toneladas de dados gerados por um processo ou sistema, para então aprender com esses dados e assessorar ou literalmente controlar outros sistemas.

As compras geram muitos e muitos dados dos quais os sistemas de IA podem aprender, e à medida que sensores sofisticados e redes de sensores, além da Internet das Coisas, se tornam uma parte mais crítica dos sistemas de controle de processos, sistemas de gerenciamento de estoque e redes de transporte e envio, os conjuntos de dados ficam cada vez mais ricos.

Em muitos departamentos de compras hoje em dia, no entanto, a análise e o big data reinam, e a qualidade e a integração dos dados ficam em segundo plano. Isso significa que ganhos relativamente pequenos na contenção de custos provenientes de preços por volume, entregas em lote ou outras eficiências de compra têm precedência sobre coisas em que a IA é boa, como identificar vieses cognitivos nas compras, o que poderia levar a eficiências muito maiores.  

Na verdade, a IA pode ter o maior impacto imediato ao alertar as empresas sobre fatores que afetam seu desempenho e que não haviam sido considerados. Ter uma compreensão do gasto total de uma organização, por meio de software de análise de gastos, pode dar sentido a volumes de dados de gastos e levar à consolidação de despesas, redução de custos, processos mais rápidos e maior eficiência geral.   

O uso da IA na função de compras, aliado ao compromisso corporativo com a coleta integrada de dados e processos inteligentes, também pode gerar oportunidades para o pensamento estratégico geral e o sourcing. O desenvolvimento de assessores cognitivos de compras (CPAs) e assistentes pessoais virtuais (VPAs) que utilizam processamento de linguagem natural, como a “Bridget” em nosso exemplo inicial, pode levar a um aumento da automação e da eficiência em toda a função de compras.

Por exemplo, os CPAs podem produzir resumos, dar conselhos e fazer recomendações que afetam as avaliações de fornecedores, o desempenho, a gestão de riscos e a conformidade. A fornecedora de software SAP Ariba já oferece um pacote orientado por IA capaz de entender as políticas e procedimentos de compra de uma empresa e implementá-los na área de faturamento e pagamentos para reduzir erros e agilizar o processamento.

Em resumo, sistemas de IA já existem, ou estão sendo desenvolvidos, prometendo capacidades que incluem, mas não se limitam a:

• Detecção de dados de gastos internos incompletos ou imprecisos
• Automação de tarefas rotineiras (negociação com fornecedores, atualização de listas de estoque, etc.)
• Comparação de dados internos com tendências externas e dados de fornecedores individuais para gerenciar melhor o risco
• Acompanhamento e relato da volatilidade da taxa de câmbio e seu efeito sobre os gastos
• Sugestões de compra automatizadas com base em tendências históricas
• Percepções sobre o desempenho da função de compras interna versus externa e padrões de gastos
• Recomendação de fornecedores compatível com necessidades específicas de produção
• Identificação de oportunidades para processos mais rápidos, custos reduzidos e maior eficiência
• Análise de tendências de demanda externa para prever padrões de preços

A disponibilidade desse poder de processamento analítico, porém, não significa que sua adoção em larga escala esteja avançando no mesmo ritmo. Na verdade, um estudo recente do Hackett Group mostrou que, embora 85% dos executivos corporativos de grandes empresas acreditem que a tecnologia digital mudará a forma como prestam serviços nos próximos 3 a 5 anos, apenas 32% deles implementaram uma estratégia digital em suas empresas.

Apesar desse vácuo geral na estratégia digital, a Forrester Research observa que 55% das empresas estarão investindo em alguma forma de IA antes do final de 2019, e uma pesquisa da Gartner Inc. afirma que quase 50% das grandes empresas globais estarão usando IA até 2023 em operações de cadeia de suprimentos.

Claramente, a realidade de algum tipo de uso de software potencializado por IA em todos os setores, e na função de compras, está começando a se equiparar à promessa. Se você trabalha em uma grande empresa global, é provável que já esteja profundamente envolvido na implementação de várias estratégias que empregam IA. Na verdade, você já pode estar implementando tecnologia robótica assistida por IA para o cumprimento de pedidos e discutindo o uso crescente de robôs orientados por IA para auxiliar os trabalhadores de armazém.

O desenvolvimento tecnológico e a adoção prática nem sempre andam de mãos dadas. Mas o desenvolvimento tecnológico no início do 21^º século, especialmente o uso da IA em sistemas inteligentes de compras, está avançando cada vez mais rápido. O trabalho transacional está se tornando automatizado. Decisões baseadas na análise de vastas métricas em breve serão comuns. Previsões baseadas nas mesmas métricas certamente virão a seguir.

Tudo isso significa que a função de compras nas organizações, grandes e pequenas, se moverá cada vez mais do operacional para o estratégico. A IA terá um grande efeito na velocidade dessa mudança. Uma coisa é certa: a IA veio para ficar.