Gestión de adquisiciones, compras y controles de AI: un análisis de ACCIO.com y alternativas de mercado

Para la gerencia: la plataforma AI ofrece a las pequeñas y medianas empresas grandes potencia de compra corporativa

La importancia estratégica de la inteligencia artificial (IA) en las adquisiciones modernas aumenta rápidamente. Las tecnologías de IA transforman los procesos de compra tradicionales, permiten aumentos de eficiencia significativos, ahorros de costos y toma de decisiones basada en datos. Este informe analiza las habilidades de las herramientas basadas en IA, especialmente la plataforma ACCIO.com, para la gestión de adquisiciones, la compra y el control. ACCIO.com se posiciona como una plataforma B2B basada en AI que tiene como objetivo simplificar procesos de adquisición complejos y utilizar tecnologías como modelos de lenguaje grande (LLM) y gráficos de conocimiento. Las ventajas centrales de ACCIO.com incluyen funciones como la "coincidencia perfecta" para encontrar ideas y selección de proveedores, así como "súper comparación" para la comparación de productos, que pueden ser de gran valor, especialmente para las pequeñas y medianas empresas (PYME).

El informe ilumina los puntos de venta únicos de Accio.com en comparación con otras herramientas de IA establecidas y directorios de proveedores tradicionales. Queda claro que plataformas como Accio.com podrían avanzar en la democratización de la inteligencia de adquisiciones avanzadas. Esto abre PYME, que tradicionalmente no tenía los recursos para una extensa investigación de mercado y examen de proveedores, nuevas oportunidades y podría aumentar la competitividad dentro de sus cadenas de suministro. Sin embargo, la implementación de tales soluciones de IA también tiene desafíos, incluidas la calidad de los datos, los costos, las brechas de calificación y los aspectos éticos que deben abordarse cuidadosamente. Se espera que los roles en la compra y el control se desarrollen, lejos de la adquisición de datos manuales y las tareas de estrategia, como la validación del conocimiento generado por IA y la gestión de casos excepcionales.

El panorama cambiante de la adquisición: el avance de la inteligencia artificial

El sistema de adquisiciones está en un cambio fundamental, impulsado por el desarrollo progresivo y la implementación de la inteligencia artificial. Esta revolución tecnológica no solo cambia los pasos de proceso individuales, sino también todo el paradigma de cómo las empresas dan forma a sus compras, adquisiciones y controlar las funciones y alinearse estratégicamente.

Efectos transformadores de la IA en la adquisición, compra y control

La inteligencia artificial actúa como un catalizador que transforma la adquisición de una función principalmente táctica y centrada en el costo en un socio estratégico orientado al valor en la empresa. Un aspecto esencial es la automatización de tareas de rutina. Las actividades como la entrada de datos manuales, el procesamiento de pedidos y la comparación de facturas pueden ser adoptadas de manera eficiente por los sistemas de IA, que libera mano de obra humana para tareas estratégicas de mayor calidad.

Además, los análisis basados ​​en IA permiten un uso de datos significativamente mejorado. Las empresas se benefician de una mayor transparencia a través de sus gastos (visibilidad de donación), el potencial de optimización para reducir los costos puede identificarse con mayor precisión y reconocer los riesgos en una etapa temprana. La toma de decisiones se coloca sobre una base sólida basada en datos mediante análisis predictivos, pronósticos de demanda más precisos y la evaluación de las tendencias del mercado. Esto no solo conduce a mejores condiciones de compra, sino que también contribuye al desarrollo de cadenas de suministro más dinámicas y resistentes, ya que los sistemas de IA pueden indicar trastornos potenciales en una etapa temprana y mostrar opciones alternativas para la acción.

La implementación de IA en la compra va más allá de la mera optimización de los procesos existentes; Crea la base para modelos de adquisición completamente nuevos. Conceptos como el abastecimiento predictivo, en el que se anticipan las necesidades futuras y los cambios en el mercado, o el establecimiento de ecosistemas de proveedores dinámicos que se adaptan de manera flexible a las condiciones cambiantes solo pueden ser realizadas por IA. La capacidad de la IA para modelar dependencias complejas en las redes de entrega globales y el control proactivo, tal como se describe como una visión para los mercados controlados por IA y los agentes autónomos, indica un rediseño fundamental de la adquisición. Las empresas que no utilizan estas posibilidades tecnológicas corren el riesgo de quedarse atrás en términos de rentabilidad, agilidad y la calidad de sus relaciones estratégicas de proveedores. La ventaja competitiva estará cada vez más entre aquellas organizaciones cuyas funciones de adquisición son ampliadas y fortalecidas por la IA.

Tecnologías clave de IA en adquisiciones (NLP, ML, Genai, Graph Knowledge, agente de IA)

La transformación del sistema de adquisiciones por IA se basa en una cartera de varias tecnologías a menudo vinculadas:

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

NLP permite que los sistemas informáticos comprendan, interpreten y generen lenguaje humano. La PNL se usa en la compra para analizar datos no estructurados, como contratos, correspondencia del proveedor e informes del mercado. Impulsa chatbots para comunicación interna y externa y permite a los usuarios formular consultas en lenguaje natural, lo que mejora significativamente la usabilidad de las herramientas de adquisición. La extracción de cláusulas relevantes de los contratos o el análisis del estado de ánimo en la retroalimentación del proveedor son otros campos de aplicación.

Aprendizaje automático (ML)

Los algoritmos ML son el corazón de muchas aplicaciones de IA en adquisiciones. Se utilizan para el reconocimiento de muestras en grandes cantidades de datos, para análisis predictivos (por ejemplo, pronósticos de demanda, evaluaciones de riesgos), para la evaluación y clasificación de proveedores (puntuación de proveedores) y para la categorización automática de gastos (clasificación de gastos). Los modelos de ML aprenden de los datos históricos y pueden mejorar continuamente sus pronósticos y decisiones.

AI generativa (Genai)

Genai, especialmente a través de LLMS, tiene el potencial de revolucionar la creación de contenido en el proceso de adquisición. Las aplicaciones incluyen el diseño de consultas de oferta (RFQ), la combinación de informes de análisis, generar cláusulas contractuales o comunicación personalizada de proveedores. Genai también puede apoyar el desarrollo de estrategias de negociación, por ejemplo, sugeriendo líneas de argumentación o escenarios alternativos.

Gráficos de conocimiento (gráficos de conocimiento)

Los gráficos de conocimiento sirven a información compleja estructurada sobre proveedores, productos, mercados y sus relaciones entre ellos. Permiten una visión holística del entorno de adquisición y pueden generar ideas más profundas y relacionadas con el contexto que van más allá de los simples análisis de datos. Accio.com, por ejemplo, utiliza más de 200 gráficos de conocimiento específicos de la industria.

Agente de IA (agentes de IA)

Los agentes de IA son entidades (semi) de software autónomas que pueden asumir tareas específicas en el proceso de adquisición. Esto incluye la búsqueda automatizada de la entrega, la implementación de negociaciones (ver agentes de negociación autónomos), monitoreo de riesgos o procesamiento de consultas.

La verdadera fuerza de estas tecnologías a menudo solo se desarrolla en su interacción. Por ejemplo, NLP permite que una aplicación Gemai comprenda la solicitud de lenguaje natural de un comprador para la creación de un borrador de contrato, mientras que los modelos ML pueden ayudar a refinar y optimizar el contenido generado en función del análisis del éxito del contrato pasado. La plataforma ACCIO.com ilustra este enfoque integrador combinando LLM con PNL y gráficos de conocimiento para editar consultas complejas. Esta interacción sinérgica es crucial para el desarrollo de soluciones de IA avanzadas y allana el camino para los sistemas de "IA de agente" en los que estas tecnologías combinadas actúan con una autonomía creciente. Para las empresas, esto significa que comprender las tecnologías individuales y sus interdependencias es esencial para desarrollar estrategias de IA efectivas y seleccionar las herramientas apropiadas. Un uso aislado de componentes de IA individuales rara vez está desarrollando el mismo potencial transformador que un enfoque integrado.

Deep Insight: Adquisiciones y hallazgo de fuente basado en ACIO.com-AI

Accio.com tiene derecho a simplificar y optimizar fundamentalmente los procesos de adquisición y búsqueda de fuente, especialmente para pequeñas y medianas empresas (PYME) mediante el uso de inteligencia artificial. Una visión detallada de la plataforma, sus funciones y la tecnología subyacente es crucial para comprender su potencial y posicionamiento en el mercado.

Identidades de misión, visión y plataforma básicas

La misión central de ACCIO.com, una plataforma desarrollada por el Grupo Alibaba, es simplificar la adquisición de productos y acompañar a las empresas en camino desde la primera idea hasta la creación terminada. Inspirado en la magia que dice "Accio" (Lat. "Llamo") de la serie Harry Potter, la plataforma tiene como objetivo proporcionar a los usuarios acceso de manera rápida y eficiente a los recursos de la cadena de suministro relevantes. Este enfoque está dirigido explícitamente a compradores de PYME globales, agentes comerciales y vendedores transfronterizos.

ACCIO.com define su identidad en tres áreas centrales:

• Un motor de búsqueda B2B basado en AI.
• Un B2B-Wikipedia basado en AI.
• Una plataforma de comercio electrónico de extremo a extremo.

Esta identidad triple subraya el esfuerzo por ser mucho más que una simple herramienta de abastecimiento. Accio.com quiere crear un ecosistema integrado para el comercio B2B que combina el descubrimiento de información (motor de búsqueda), la adquisición de conocimiento (aspecto de Wikipedia, por ejemplo, a través de tendencias del mercado, detalles del producto) y procesamiento de transacciones (plataforma de comercio electrónico). La plataforma se basa en más de 25 años de experiencia en la industria de su compañía original, el Grupo Alibaba. Si ACCIO.com tiene éxito en la integración exitosa de estas tres identidades, esto podría reducir significativamente las pérdidas de fricción en el comercio internacional para las PYME al ofrecer un punto de contacto central para todo el proceso. Sin embargo, la implementación de una visión tan integral conlleva desafíos y riesgos considerables en la ejecución.

Funcionalidades clave para adquisiciones, compras y controles

Accio.com ofrece una serie de funcionalidades controladas por IA que se adaptan a las necesidades específicas de adquisiciones, compras y controles:

Hallazgo de la fuente controlada por IA e ideas de ideas de "coincidencia perfecta"

Una característica sobresaliente es la capacidad de permitir a los usuarios formular ideas comerciales o requisitos complejos en lenguaje natural. Accio.com analiza estas entradas, ya sea textos, imágenes, archivos o URL, y las traduce en pasos concretos e implementables. Esto incluye la identificación de proveedores relevantes, la provisión de cálculos de costos y detalles de envío. El proceso de "coincidencia perfecta" tiene como objetivo conceptualizar ideas comerciales y encontrar productos y proveedores adecuados y verificados. La plataforma utiliza una red de proveedores globales con más de un millón de proveedores verificados, incluidas fuentes como Alibaba.com, 1688 y Europages. Una función de "búsqueda profunda" también es compatible con requisitos complejos y la evaluación de la confiabilidad del proveedor. Este enfoque que libera a los usuarios de la búsqueda de palabras clave puras y, en cambio, trata de comprender la intención y el contexto de comprender profundamente las nuevas opciones de abastecimiento y, en particular, apoyar la fase temprana del desarrollo de productos. Para las empresas que exploran las nuevas líneas de productos o para las nuevas empresas, esto puede reducir significativamente los obstáculos de entrada, ya que el trabajo de investigación inicial es significativamente expandido por la IA.

La función de "super comparación"

Esta función permite una comparación inmediata y completa de productos seleccionados. Destaca las mejores opciones de venta y más competitiva de millones de productos y proporciona descripciones detalladas de comparación.

Enciclopedia de productos y ideas del mercado

Accio.com actúa como una especie de "B2B-Wikipedia" al mostrar especificaciones de productos dinámicamente, tensión de precios, datos de ventas y otra información multidimensional. Los usuarios reciben acceso a las tendencias de las redes sociales en tiempo real y al conocimiento minorista. La plataforma incluye más de 200 gráficos de conocimiento específicos de la industria que se actualizan continuamente. Una función de "investigación comercial" puede incluso crear planes comerciales profesionales que incluyen estimaciones de costos y recomendaciones de proveedores.

Agente de AI de Accio

La plataforma integra cuatro agentes de IA especializados para la operación del producto, la recepción inteligente, el soporte de marketing y el asesoramiento de riesgos. El "agente de recepción inteligente", por ejemplo, no solo puede editar consultas de los clientes, sino también llamar a la información logística, aclarar detalles con compradores y pedidos de diseño. El uso de tales agentes indica una tendencia hacia las tareas de adquisición autónoma, en las que la IA no solo informa sino que participa activamente en el flujo de trabajo. Esto promete ganancias de eficiencia significativas, pero al mismo tiempo plantea preguntas con respecto a la vigilancia, la responsabilidad de las acciones de los agentes de IA y la necesidad de mecanismos robustos de humanos en el circuito (HITL), especialmente en el caso de procesos críticos como liberaciones de orden o revisiones de riesgos.

Funciones relacionadas con el control

ACCIO.com admite el control de la consolidación de procesos en una sola plataforma, que facilita el control de costos y la gestión de gastos. También están disponibles herramientas integradas, como una calculadora de margen de beneficio y plantillas para pedidos (orden de compra). La plataforma también automatiza la creación de consultas de oferta (RFQ) y la selección de proveedores con el objetivo de recibir ofertas dentro de las 24 horas. La posibilidad de recibir estimaciones de costos y análisis de viabilidad en una etapa temprana es de gran valor para la planificación del presupuesto y las decisiones de inversión en el control.

La siguiente tabla resume las habilidades centrales y las funciones basadas en IA de ACCIO.com:

Habilidades de cine y funciones basadas en inteligencia artificial

ACCIO.com Skills y Funciones basadas en IA-Image: xpert.digital

ACCIO.com ofrece funciones integrales basadas en IA para adquisiciones, compras y controles. La plataforma permite ideas de idiomas naturales con tecnología de "coincidencia perfecta", que procesa ideas comerciales e identifica automáticamente a proveedores, costos y opciones de envío adecuadas. El uso de modelos de lenguaje grande, procesamiento del lenguaje natural y gráficos de conocimiento se simplifican y permite una estimación de costos temprano.

La función de "súper comparación" ofrece comparaciones de productos inmediatas e integrales y destaca los bestsellers y opciones competitivas. Con la ayuda del aprendizaje automático y el análisis de datos, los usuarios pueden tomar decisiones de productos bien fundadas e identificar las mejores opciones de precio-rendimiento.

La red global de proveedores comprende más de un millón de proveedores verificados de plataformas como Alibaba.com, 1688 y Europages. La función de "búsqueda profunda" controlada por IA permite cumplir con los requisitos complejos y expande significativamente el grupo de proveedores, mientras que al mismo tiempo se mejora la calidad y la confiabilidad.

La Enciclopedia de productos integrados ofrece datos dinámicos de productos, rangos de precios, tendencias de ventas y tendencias de redes sociales en tiempo real de más de 200 gráficos de conocimiento industrial. Esto respalda las decisiones estratégicas y ayuda a identificar nuevas tendencias del mercado y oportunidades comerciales.

El plan de negocios a través de la función de "investigación comercial" crea planes comerciales profesionales con estimaciones de costos y recomendaciones de proveedores utilizando una IA de generador. Cuatro agentes especializados de IA automatizan tareas de rutina en las áreas de operación del producto, recepción inteligente, marketing y asesoramiento de riesgos, lo que alivia al personal y mejora la interacción del cliente.

RFQ Automation acelera los procesos de oferta considerablemente, con el objetivo de recibir ofertas dentro de las 24 horas. La oferta se complementa con una calculadora de margen de ganancias para el análisis de precios y rentabilidad, así como herramientas extensas de control de costos y gestión de gastos, que permiten una mejor visión general de los gastos e identifican el potencial de ahorro.

Tecnología de IA subyacente (Qwen LLM, PNL, gráficos de conocimiento, etc.)

El rendimiento de ACCIO.com se basa en tecnologías AI avanzadas desarrolladas por el Grupo Alibaba. Un elemento central es el modelo de lenguaje grande (LLM) propietario llamado Qwen. Este modelo forma la base para la comprensión y la generación del lenguaje. En combinación con el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural (PNL), permite a la plataforma procesar consultas complejas de usuarios en lenguaje natural, filtrar información de proveedores y proporcionar soluciones precisas.

Otro bloque de construcción importante son los gráficos de conocimiento. Accio.com utiliza más de 200 gráficos de conocimiento específicos de la industria que se actualizan en tiempo real. Estos estructuran el inmenso volumen de datos comerciales B2B, crean relaciones entre entidades (por ejemplo, proveedores, productos, materiales, tendencias del mercado) y, por lo tanto, permiten un análisis más profundo y relacionado con el contexto y resultados de búsqueda más precisos. Para garantizar la confiabilidad de los datos, ACCIO.com se basa en la validación cruzada basada en IA y la inclusión de los puntajes de crédito del proveedor. La IA de la plataforma también fue capacitada sobre la base de décadas de experiencia en la industria y un extenso ecosistema de productos. En un contexto relacionado de "inteligencia artificial de OE", también se mencionan una iniciativa de IA más amplia de Alibaba, conceptos avanzados como "Marco neuronal adaptativo (comienzo)" y "modelos de enhanning cuántico". Incluso si su uso directo en ACCIO.com actualmente no está confirmado explícitamente, indican el entorno de investigación del estado de la arte del estado desde el cual se puede extraer la plataforma y en qué desarrollos futuros podrían influir.

El uso de un LLMS propiedad de la empresa, como QWen y un gráfico de conocimiento extenso y específico de dominio, le brinda a Acci.com una ventaja competitiva potencial sobre las herramientas o plataformas genéricas de IA que se basan exclusivamente en modelos disponibles públicamente. Los LLM generales pueden tener habilidades amplias, pero a menudo carecen del vocabulario específico, el contexto y las relaciones de datos que son cruciales para la compra matizada de B2B. La capacitación basada en "décadas de experiencia en la industria" y gráficos de conocimiento especializados pueden conducir a resultados significativamente más relevantes y confiables. La calidad y la actualización continua de estos modelos y gráficos de conocimiento patentados se convierten en un factor crítico para el éxito a largo plazo y la diferenciación de ACCIO.com.

Grupo objetivo y promesa de valor para las PYME

ACCIO.com está dirigido explícitamente a empresas globales y medianas (PYME), agentes comerciales y vendedores de abordadores cruzados. La plataforma tiene como objetivo ayudar a esos actores, en particular, a necesitar un acceso rápido a los recursos de la cadena de suministro de costos y costos. Se requiere una base de usuarios de más de 500,000 PYME para la plataforma más amplia, que pertenece a Accio.com o representa un mayor desarrollo.

La promesa de valor para las PYME radica en la simplificación del comercio B2B tradicionalmente complejo. Accio.com promete un proveedor eficiente y un hallazgo de productos, el apoyo de la implementación de ideas de negocios ("del concepto a la creación") y una experiencia de usuario que llega a los consejos de un "especialista en productos profesionales". Este enfoque en las PYME aborda un segmento de mercado que a menudo es descuidado por un software de adquisición de grado empresarial complejo y costoso. La simulación de un consejo experto tiene como objetivo cerrar la brecha de conocimiento con la que se enfrentan muchas PYME porque generalmente no tienen tarjetas de compras grandes y especializadas. Una herramienta de IA que los lleva a través de procesos de adquisición complejos, proporciona conocimiento del mercado e incluso ayuda con la creación de planes de negocios, ofrece un valor agregado considerable al expandir sus recursos limitados. Esto podría capacitar a las PYME para que actúen más competitivos en los mercados globales. Sin embargo, la aceptación dependerá de la amiga del usuario, la asequibilidad y el retorno de la inversión (ROI) detectable para este segmento.

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Análisis comparativo: ACCIO.com contra SAP ARIBA, Coupa y otros líderes del mercado en adquisiciones

Para evaluar exhaustivamente el valor y el posicionamiento de ACCIO.com, es esencial una comparación con otras soluciones de adquisición disponibles en el mercado. Esto incluye otras plataformas basadas en IA, así como directorios de proveedores tradicionales y herramientas genéricas de IA.

Accio.com en comparación con otras soluciones de adquisición admitidas por AI

El mercado de software de adquisición basado en IA es diverso e incluye suites integrales y proveedores de nicho especializados.

Comparación con suites integrales (por ejemplo, SAP Aiba, Coupa, GEP)

Las soluciones establecidas como SAP Aiba, Coupa y GEP a menudo ofrecen funcionalidades de origen a juego (S2P), integración profunda con sistemas ERP y un historial a largo plazo en el segmento empresarial.

• SAP ARIBA es fuerte en la automatización de procesos, la integración ERP (especialmente con los sistemas SAP), en la gestión de proveedores y ofrece acceso a una gran red global de proveedores.
• Coupa se posiciona como una plataforma integral de gestión de donaciones con funciones para la automatización S2P, compra guiada (compra guiada), flujos de trabajo controlados por IA y gestión de riesgos de proveedores.
• GP se basa en un software S2P "AI-First" que se centra en la gestión de la categoría y los riesgos y se centra en la innovación y el ROI.

En comparación, el enfoque de accio.com parece estar más en la "inteligencia de abastecimiento" inicial y la fase "de la idea del producto". Accio.com podría servir como una herramienta complementaria o como una alternativa más ágil y más amigable para las PYME a las suites empresariales a menudo complejas.

Comparación con herramientas especializadas de abastecimiento de IA (por ejemplo, Scoutbee)

Plataformas como Scoutbee se centran en las tecnologías de búsqueda y uso de proveedores basados ​​en IA como tecnología gráfica, análisis predictivos y prescriptivos para obtener información profunda de los proveedores (por ejemplo, con respecto a los criterios de ESG, los riesgos, la diversidad). Accio.com también ofrece funciones para la búsqueda de proveedores, pero las integra más en un contexto más amplio de ideas y funcionalidades de comercio electrónico.

Comparación con las herramientas de análisis de gastos de IA (ZG Suplari, Jaggaer)

Estas herramientas se especializan en la clasificación de datos de salida, la detección de anomalías y la identificación del potencial de ahorro. Accio.com tiene algunas funciones de control, como una computadora ganadora y plantillas de pedido, pero probablemente no sea tan profundo en el análisis de gastos como las plataformas dedicadas.

Características de distinción esenciales de acci.com

El enfoque de "realidad ideee-bis", el concepto del "ki-b2b-wikipedia", la potencial integración profunda con el ecosistema de comercio electrónico de Alibaba y el enfoque claro en las PYME acumulan accio.com de muchas otras soluciones.

El mercado de soluciones de adquisición de IA muestra una tendencia hacia la fragmentación en amplias suites S2P, por un lado, y soluciones especializadas de la mejor ruptura, por el otro. Accio.com parece llenar un nicho combinando adquisiciones inteligentes con ideas y un camino directo hacia la transacción, que puede ser particularmente atractivo para las PYME. Los actores establecidos como SAP Aiba y Coupa ofrecen plataformas S2P extensas, a menudo complejas, mientras que Scoutbee se especializa en inteligencia de proveedores profundos. El punto de venta único de ACCIO.com se encuentra en el soporte de búsqueda de idea aguas arriba y la conexión con una gran red de proveedores a través de Alibaba. Para las empresas, esto significa una consideración cuidadosa de sus necesidades específicas. Una gran empresa con un sistema ERP existente podría preferir una suite S2P integrada, mientras que una PYME o una empresa que se enfoca en la innovación de productos puede percibir el enfoque de ACCIO.com. La decisión discutida por BCG entre "Build vs. Comprar" para las funciones de IA es relevante aquí-accio.com ofrece una solución de inteligencia "lista para usar".

Accio.com en comparación con los directorios de proveedores tradicionales (por ejemplo, WLW.DE)

Los directorios tradicionales de proveedores, como "quién ofrece qué" (wlw.de) han sido durante mucho tiempo un punto de contacto para la búsqueda de la entrega. Sin embargo, la comparación con plataformas soportadas por IA como Accio.com revela diferencias significativas:

Funcionalidad

Los directorios tradicionales son principalmente bases de datos estáticas que se pueden buscar a través de palabras clave, nombres de empresas o categorías de productos. Ofrecen perfiles de la empresa, información de contacto y listas de productos. ACCIO.com, por otro lado, ofrece una IA interactiva orientada al diálogo que comprende las necesidades complejas, hace comparaciones, ofrece información del mercado e incluso puede apoyar la creación de planes de negocios. Los directorios tradicionales no son interactivos y proporcionan resultados de búsqueda unidireccionales.

Ai e interactividad

La diferencia fundamental radica en la inteligencia y la interactividad. Si bien WLW.DE proporciona listas basadas en términos de búsqueda explícitos, ACCI.com tiene como objetivo comprender las necesidades implícitas y generar soluciones, como el ejemplo ", construyo un área de esquí en un desierto" ilustrado.

Profundidad y validación de datos

ACCIO.com anuncia con validación cruzada de IA, puntajes de crédito de proveedores y datos en tiempo real. Los directorios tradicionales pueden tener datos menos dinámicos o validados.

Valor estratégico

ACCIO.com se posiciona como un socio estratégico desde el hallazgo de ideas hasta la implementación, mientras que las listas tradicionales sirven principalmente a la identificación fundamentalmente de proveedores.

La distancia entre las plataformas soportadas por IA como ACCIO.com y los directorios tradicionales no solo es gradualmente, sino que también representa un cambio de paradigma de la adquisición de información pura a la generación de inteligencia y resolución de problemas. Los directorios tradicionales corren en riesgo de perder importancia si no integran más funciones de IA. Para los usuarios, las plataformas de inteligencia artificial ofrecen una experiencia de abastecimiento significativamente más eficiente, más eficiente y estratégicamente más valiosa y pueden reducir la necesidad de usar varias herramientas dispares.

Accio.com en comparación con las herramientas genéricas de IA y los enfoques de software tradicionales

Además de las soluciones y directorios de adquisición especializados, las empresas también están disponibles para herramientas genéricas de inteligencia artificial y software clásico.

Software tradicional

El software clásico basado en reglas es determinista e inflexible. Los cambios para nuevos escenarios requieren ajustes manuales. Sin embargo, los procesos de adquisición a menudo incluyen datos no estructurados y decisiones complejas que no son adecuadas para sistemas puramente regulares.

Herramientas genéricas de IA (por ejemplo, LLMS general)

Herramientas como LLMS disponibles gratuitamente pueden admitir en tareas como la posición de texto o la investigación básica. Sin embargo, carecen de la capacitación específica del dominio, los datos B2B curados, los flujos de trabajo integrados y los mecanismos de validación de proveedores que son esenciales para la adquisición. Se destaca la necesidad de entrenar LLM específicamente para comprar ("ajuste fino").

Ventajas de herramientas especializadas de adquisición de IA como Accio.com

• La IA específica del dominio: trenes sobre datos de adquisiciones, comprende la jerga de la industria, las propiedades del proveedor y la dinámica del mercado. ACCIO.com establece que su IA se basa en "décadas de experiencia en la industria".
• Flujos de trabajo integrados: combina diferentes fases de adquisición (ideas, abastecimiento, comparación, RFQ) en una plataforma.
• Datos curados y verificados: acceso a redes de proveedores verificadas y datos validados.
• Funciones de período de período: las características como "Super Comparación", "Match Perfect" y los agentes de IA están especialmente adaptadas a las tareas de adquisición.

Aunque la IA genérica tiene habilidades amplias, las herramientas de IA especializadas como Accio.com ofrecen ventajas significativas en adquisiciones debido a su experiencia en el dominio, datos seleccionados y flujos de trabajo a medida. La "última milla" de la adquisición requiere un conocimiento específico de que los modelos genéricos a menudo carecen. Por lo tanto, las empresas deben tener cuidado de usar IA genérica para tareas de adquisición complejas sin esfuerzos significativos de ajuste e integración de datos. Las plataformas especializadas probablemente ofrecen un valor agregado más rápido y resultados más confiables en esta área.

La siguiente tabla ofrece una comparación estructurada de ACCIO.com con alternativas seleccionadas:

Matriz comparativa: ACCIO.com vs. Alternativa clave

Matriz comparativa: Accio.com vs. Alternativa clave - Imagen: xpert.digital

El análisis comparativo entre ACCIO.com y sus principales alternativas muestra diferencias significativas en el posicionamiento y las habilidades de las diferentes plataformas. ACCIO.com se centra en obtener inteligencia con un enfoque integral, desde encontrar ideas hasta el producto terminado y en el comercio electrónico B2B. La plataforma utiliza tecnologías AI avanzadas como Qwen LLM, procesamiento del lenguaje natural, más de 200 gráficos de conocimiento, aprendizaje automático y agentes de IA. Las funciones más importantes controladas por la IA incluyen las ideas de búsqueda de "coincidencia perfecta", "súper comparación", "búsqueda profunda", un producto integral ciclopedia y agentes especializados de IA.

En comparación, Scoutbee se especializa en inteligencia, descarga y calificación de proveedores profundos. La plataforma se basa en la tecnología gráfica, los análisis predictivos y prescriptivos, así como el aprendizaje automático y la PNL para el descubrimiento de proveedores inteligentes, la evaluación de riesgos y la detección de diversidad de ESG. Coupa, por otro lado, ofrece una suite integral basada en la fuente de juego con un enfoque en la gestión de donaciones y la automatización. La plataforma utiliza flujos de trabajo controlados por IA, aprendizaje automático para análisis de gastos, detección de fraude y PNL para el procesamiento de facturas. El directorio tradicional wlw.de se centra en la identificación básica del proveedor con funciones de IA limitadas o nulas avanzadas.

Accio.com tiene una red global con más de un millón de proveedores verificados, validación de IA y puntajes de crédito para capacidades de abastecimiento. Scoutbee ofrece una base de datos global de proveedores con perfiles detallados y procesos de validación, mientras que CoupA proporciona herramientas de gestión de proveedores, acceso a la red y calificaciones de rendimiento. El soporte de compra en ACCIO.com incluye automatización RFQ, comparaciones de ofertas, plantillas de pedido e integración potencial de comercio electrónico.

Con respecto a las funciones de control, ACCIO.com ofrece márgenes de ganancia, el cálculo de los costos como parte de la idea de ideas y una descripción general de la gestión de donaciones. Coupa obtiene aquí con análisis de donación detallado, control de presupuesto y monitoreo de cumplimiento. Los grupos objetivo también difieren: ACCIO.com está dirigido a PYME, agentes comerciales y vendedores transfronterizos, mientras que Scoutbee y Coupa abordan empresas medianas a grandes con requisitos de abastecimiento o corporaciones complejas.

En términos de facilidad de uso, ACCIO.com se centra en la simplificación con la entrada del lenguaje natural y una "experiencia de compra similar al consumidor". En validación de datos y confiabilidad, la plataforma se basa en la validación cruzada de IA, los puntajes de crédito de proveedores y las redes verificadas, que lo distingue de los otros proveedores, cada uno persigue sus propios enfoques para la verificación de datos y la evaluación de riesgos.

Ventajas de herramientas basadas en IA como Accio.com en adquisiciones y controles

La implementación de herramientas soportadas por IA como ACCIO.com en las áreas de adquisición y control ofrece a las empresas una variedad de ventajas tangibles. Estos van desde aumentos de eficiencia y optimizaciones de costos hasta mejoras estratégicas en la gestión de proveedores y la gestión de riesgos.

Mayor eficiencia y automatización tareas repetitivas

Una ventaja principal de la IA en la adquisición es el aumento masivo de la eficiencia a través de la automatización de tareas rutinarias y repetitivas. Los sistemas de IA pueden acelerar significativamente la adquisición, entrada y procesamiento de datos. ACCIO.com, por ejemplo, automatiza la creación de consultas de oferta (RFQ) y la previa selección de proveedores. Los procesos de trabajo para los requisitos de pedido, los permisos y la comparación de facturas se pueden ajustar, por lo que los agentes de IA de ACCIO.com pueden incluso crear diseños de pedidos. Esto lleva a una reducción significativa en el esfuerzo y el tiempo manuales, que debe gastarse en actividades de rutina. Esto libera recursos valiosos del personal que pueden concentrarse en tareas estratégicamente más importantes, como negociaciones complejas, el desarrollo de estrategias de adquisición innovadoras o la gestión de las relaciones críticas de los proveedores. Los estudios respaldan esta eficiencia: McKinsey informa que la IA puede reducir a la mitad el tiempo de procesamiento de las facturas, y un estudio de Deloitte muestra que las herramientas de IA pueden acortar el procesamiento de pedidos y facturas en casi un 30%. Estos aumentos en la eficiencia no solo significan que las mismas tareas se realizan más rápido, sino que fundamentalmente cambian la naturaleza del trabajo de adquisición al cambiar el enfoque de actividades transaccionales a estratégicas. Para las empresas, esto resulta en la necesidad de invertir en la capacitación adicional de sus equipos de adquisición para usar de manera óptima esta libertad recién ganada y centrarse en tareas como negociaciones complejas, promover innovaciones en la relación de proveedores y la gestión avanzada de riesgos.

Análisis de datos mejorado, transparencia de gastos y optimización de costos

Los sistemas de IA pueden analizar registros de datos enormes y complejos para descubrir patrones de gasto, anomalías y potencial de ahorro que pueden permanecer ocultos. ACCIO.com, por ejemplo, proporciona información sobre equipos de precios del producto y opciones competitivas. Esto permite la transparencia casi en tiempo real del gasto y análisis avanzados. Esto permite la llamada "compra Maverick" (compras no conformes) y posibilidades de consolidación de proveedores. Los efectos más positivos son efectos más positivos, por los cuales Accio.com ofrece herramientas como cálculos de costos y una calculadora de ganancias. Las ventajas cuantificables son significativas: McKinsey produce una reducción en los costos de adquisición en un 10% mediante el uso de IA, otro informe de McKinsey menciona una reducción de costos operativos de hasta un 20%. Los primeros usuarios de la IA en adquisiciones registraron un retorno de la inversión hasta cinco veces. Los análisis de gastos respaldados por IA van más allá del pasado pasado y proporcionan conocimiento predictivo y prescriptivo. Esto permite la gestión de costos proactivos y una planificación financiera más estratégica. Los departamentos de control pueden trabajar más estrechamente junto con las adquisiciones y usar ideas generadas por IA para pronósticos más precisos, presupuestos y revisiones de riesgos financieros. La oficina de CFO recibe un poderoso aliado al controlar los gastos de toda la empresa.

Adquisición estratégica y gestión de relaciones con proveedores (SRM)

Las herramientas de IA revolucionan la adquisición estratégica y el SRM. Permiten el hallazgo, evaluación y selección de proveedores más inteligentes basados ​​en una variedad de criterios, como costos, calidad, riesgo, conformidad de ESG (entorno, asuntos sociales y gestión corporativa) y potencial de innovación. ACCIO.com admite esto con funciones como "Match Perfect" y "Búsqueda profunda". El monitoreo del rendimiento del proveedor y la evaluación de los riesgos también mejoran por IA. Además, KI puede ayudar en negociaciones y gestión de contratos, por ejemplo, sugiriendo cláusulas relevantes o reconociendo las desviaciones de los estándares. La cooperación y la transparencia con los proveedores pueden promoverse mediante plataformas de datos comunes y ayudas de comunicación basadas en IA. McKinsey informa que AI puede acelerar la selección de proveedores en un 30%. AI transforma el SRM de un proceso reactivo, a menudo administrativamente complejo, a una función estratégica proactiva y controlada por datos. Esto puede crear un valor agregado considerable más allá del ahorro de costos puros, por ejemplo, a través de la identificación de proveedores innovadores o el aumento de la resiliencia de la cadena de suministro. Los equipos de adquisición pueden usar la IA para construir tribus de proveedores más resistentes y diversificadas y trabajar de manera más efectiva en objetivos comunes, lo cual es de crucial importancia en la economía global volátil actual.

Gestión y cumplimiento de riesgos avanzados

La capacidad de la IA para identificar y reducir de manera proactiva los riesgos en la cadena de suministro es otra ventaja significativa. Esto incluye riesgos como fallas de proveedores, trastornos geopolíticos o volatilidad de los precios. Accio.com ofrece un apetito general de riesgo especial. AI permite pruebas de cumplimiento automatizadas basadas en contratos, regulaciones y pautas internas. La detección de fraude también se mejora mediante algoritmos de IA. Un aumento de la transparencia y las rutas de prueba completas (pistas de auditoría) respaldan el cumplimiento de los requisitos reglamentarios. Los estudios indican que la IA puede mejorar las tasas de cumplimiento en Triple. La IA cambia de gestión de riesgos de un proceso de revisión manual y periódico a una vigilancia continua y automatizada y un sistema predictivo. Esto mejora la capacidad de una empresa para predecir y reaccionar ante amenazas y permite cadenas de suministro más ágiles y más resistentes. Para el control, esto significa una mejor cuantificación de posibles efectos financieros de varios riesgos y más disposiciones sólidas. En vista de la creciente complejidad de las regulaciones globales, como la Ley de AI de la UE, el monitoreo de cumplimiento basado en la IA es cada vez más importante.

Fortalecer el control a través de vistas en tiempo real y análisis predictivos

Controlar también se beneficia significativamente del uso de IA. AI ofrece controladores más rápido acceso a datos más precisos y más granulares para análisis y informes financieros. Los datos de tiempo real permiten una reacción ágil a los cambios en el mercado y fortalecen la competitividad. Los análisis predictivos conducen a pronósticos más precisos, presupuestos mejorados y una gestión de escenarios más informada. Los sistemas de IA pueden generar recomendaciones de acción basadas en datos y mejorar el monitoreo de los flujos de pago y la detección temprana de los riesgos de liquidez. La IA transforma el control de una función de informe orientada principalmente al pasado a un papel de asesoramiento estratégico orientado al futuro dentro de la organización. Los controladores que están equipados con herramientas de IA pueden proporcionar a la gerencia una información estratégica más valiosa y, por lo tanto, influir en las decisiones comerciales importantes en relación con las inversiones, la asignación de recursos y el riesgo para el riesgo. La cooperación entre adquisiciones y controles se vuelve más dinámica y basada en datos.

La siguiente tabla resume las ventajas más importantes del uso de la IA en la adquisición y el control:

Ventajas clave de KI en adquisiciones y controles

Ventajas clave de KI de IA en Adquisiciones y controles - Imagen: xpert.digital

La implementación de la inteligencia artificial en adquisiciones y controles ofrece numerosas ventajas estratégicas para las empresas. En el área de aumento de la eficiencia, AI permite tareas repetitivas de automatización, como la entrada de datos, la creación de RFQ y la comparación contable, lo que reduce el tiempo de procesamiento de la factura hasta en un 50 por ciento y el procesamiento de orden y factura puede acelerarse en casi un 30 por ciento. Soluciones como ACCIO Totalmente automatizan la creación de RFQ y la selección de proveedores.

Los ahorros significativos de costos surgen de la identificación basada en la IA del potencial de ahorro, mejoras posiciones de negociación y la reducción de la compra de Maverick. Las empresas pueden reducir sus costos de adquisición en un 10 por ciento y reducir los costos operativos en hasta un 20 por ciento, y los usuarios tempranos logran cinco veces el retorno de la inversión.

La adquisición estratégica se beneficia del hallazgo y selección de proveedores inteligentes, un mejor monitoreo del rendimiento y negociaciones basadas en la IA. La selección de proveedores puede acelerarse en un 30 por ciento, respaldada por funciones como Accios "Perfect Match" y "Deep Search".

En la gestión de riesgos, KI permite la detección proactiva de riesgos como trastornos de la cadena de suministro o fallas de proveedores, así como pruebas de cumplimiento automatizadas, lo que conduce a tres veces mejores tasas de cumplimiento. La Agencia ACCIO Riesgo Super Colon apoya el monitoreo continuo.

El control se fortalece con una provisión de datos más rápida y precisa para análisis e informes, complementado por pronósticos predictivos y recomendaciones concretas para la acción. Esto permite una reacción más rápida a los cambios en el mercado y una mejor planificación de liquidez.

Finalmente, la IA revoluciona el análisis de datos y la transparencia a través del procesamiento de grandes cantidades de datos, visibilidad de donación en tiempo real y el descubrimiento de patrones y anomalías. Herramientas como la enciclopedia del producto ACCIO con información del mercado y el generador de Insight Suplari ofrecen soporte analítico integral.

Adquisición B2B: cadenas de suministro, comercio, mercados y abastecimiento de AI con AI con accio.com-Image: xpert.digital

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Desafíos y consideraciones en la implementación de IA en adquisiciones

A pesar de las ventajas significativas, la introducción de la IA en la adquisición se asocia con desafíos que deben tener en cuenta y tener en cuenta proactivamente a las empresas. Una evaluación realista de estos obstáculos es esencial para una implementación exitosa y lograr el beneficio esperado.

Calidad de datos, disponibilidad e obstáculos de integración

Los datos son el elixir de la vida de los sistemas AI. Su calidad, disponibilidad e integración a menudo representan los mayores desafíos. Los modelos de IA necesitan grandes cantidades de datos bien estructurados de alta calidad para capacitación efectiva y operación confiable. La calidad de datos inadecuada se nombra como uno de los principales obstáculos en la introducción de KI. Muchas empresas luchan por acceder e integrar datos de diferentes sistemas internos, como las herramientas ERP y S2P, así como de fuentes externas. Los silos de datos y la falta de estandarización dificultan el uso efectivo de la IA.

Por lo tanto, el establecimiento de marcos de gobierno de datos sólidos es esencial.

La quintaesencia es que los datos también son el mayor cuello de botella capaz y más grande para la IA en adquisiciones. Sin una base de datos sólidos, las iniciativas de IA probablemente fallarán o permanecerán por debajo de las expectativas. Varias fuentes enfatizan el papel crítico de la calidad de los datos. Estudios como el Ivalua citado y el estudio de Bitkom sobre empresas alemanas, la mala gestión de datos y la falta de disponibilidad de datos enumeran explícitamente como una implementación central que los obstáculos. Por lo tanto, las empresas deben priorizar las estrategias de datos, el ajuste de datos y los esfuerzos de integración, ya sea antes o en paralelo a la introducción de herramientas de IA. El "ordenar para la IA" mencionado es un requisito básico.

Costos de implementación y producción de leyes de ROI

La introducción de IA se asocia con costos considerables. Esto incluye gastos para el desarrollo o compra del software de IA, implementación e integración en los paisajes del sistema existentes. En particular, estos altos costos son un gran desafío para las empresas alemanas. Además, existe la dificultad de cuantificar el retorno de la inversión esperado (ROI) de antemano y crear un caso comercial convincente, que puede ser un obstáculo, especialmente para las empresas más pequeñas. Los costos de ejecución de mantenimiento, actualizaciones y personal especializado tampoco deben descuidarse.

Aunque la IA promete un ROI significativo a largo plazo, las inversiones iniciales y el desafío para predecir las ventajas pueden ser un elemento disuasorio significativo, especialmente para las PYME. Los estudios muestran en detalle cómo los altos costos y dificultades para cuantificar los rendimientos representan barreras significativas para las empresas alemanas, especialmente para las PYME que se enfrentan a costos fijos para el desarrollo de IA. Por lo tanto, las empresas necesitan un enfoque de implementación gradual que comience con los casos de uso que prometen altos beneficios con menos complejidad para demostrar el éxito en una etapa temprana y crear aceptación. Las métricas claras para la búsqueda del rendimiento de la IA y el ROI son esenciales.

Brechas de calificación y gestión del cambio en organizaciones

El uso exitoso de IA no solo requiere la tecnología correcta, sino también a los empleados calificados adecuadamente y una gestión efectiva del cambio. A menudo hay una falta de conocimientos técnicos y experiencia específica de IA en los equipos de adquisición. La capacitación de los empleados y las medidas de capacitación adicionales son necesarias para permitir que la fuerza laboral trabaje de manera efectiva con las nuevas herramientas de IA. La resistencia a los cambios y el miedo a la pérdida de trabajo también puede ocurrir y debe abordarse. La importancia de las estrategias efectivas de gestión del cambio y la comunicación clara de las ventajas y objetivos de la introducción de IA no se pueden evaluar lo suficiente.

El "factor humano" es tan importante en la implementación de la IA como la tecnología misma. Las herramientas de IA son herramientas cuyo éxito depende de la aceptación y adaptabilidad humana. Varias fuentes enfatizan la necesidad de equipar a la fuerza laboral, operar la gestión del cambio y aclarar a los empleados sobre cómo la IA extiende sus roles y no reemplazados. La declaración de una encuesta de CPO es significativa aquí: "La IA no reemplazará a las personas, pero las personas que usan IA reemplazarán a las personas que no". Las empresas tienen que invertir en el desarrollo del personal y crear una cultura que promueva la cooperación entre las personas y la IA. Los roles en la compra se desarrollarán y nuevas habilidades en las áreas de interpretación de datos, la gestión de herramientas de IA y el pensamiento estratégico requerirán.

Consideraciones éticas: sesgo algorítmico y transparencia

El uso de IA también plantea preguntas éticas que deben tenerse en cuenta. Un riesgo importante es que los sistemas de IA existentes (sesgo), que están contenidos en los datos de capacitación histórica, perpetúan o incluso se intensifican o incluso se intensifican. Esto puede conducir a una selección injusta de proveedores o análisis de mercado distorsionados. El llamado "Problema de caja negra" -FiFiCTULY para comprender cómo los modelos de IA llegan a sus decisiones pueden socavar la responsabilidad y la confianza. Por lo tanto, se requiere transparencia, explicación (AI explicable, xai) y equidad en los algoritmos de IA. La supervisión humana es esencial para validar las recomendaciones de IA y reducir el sesgo.

La IA ética no es solo una cuestión de cumplimiento, sino un requisito previo fundamental para el establecimiento de la confianza y la garantía de un uso responsable de la IA en la adquisición, un área que administra importantes transacciones financieras y relaciones estratégicas. Las fuentes subrayan la transparencia, la explicación y la equidad como principios principales centrales. Las advertencias de sesgo algorítmico en el hallazgo del proveedor son explícitamente. Por lo tanto, las empresas deben implementar marcos gubernamentales de IA sólidos (ver Sección VII.C), que incluyen mecanismos para reconocer el sesgo, las pruebas de equidad y las estructuras claras de responsabilidad. La no observancia de las preocupaciones éticas puede generar daños en la reputación, problemas legales y decisiones comerciales incorrectas.

Preocupaciones de seguridad y protección de datos (incluidos los efectos de la Ley de AI de la UE sobre el software B2B)

La protección de los datos confidenciales de adquisición, como la información del proveedor, los contratos y los precios, cuando utilizan herramientas de IA, en particular soluciones basadas en la nube, es de suma importancia. Los riesgos también surgen de los componentes de IA de los proveedores de terceros y la cadena de suministro de software. El cumplimiento de las regulaciones de protección de datos, como el GDPR y la nueva legislación específica de AI, como la Ley de AI de la UE es imperativo. La Ley de AI de la UE clasifica los sistemas de IA de acuerdo con los niveles de riesgo y alivia a los operadores de sistemas de alto riesgo, que a menudo se encuentran en el software corporativo (por ejemplo, en el personal o las finanzas), estrictos deberes. Esto tiene un impacto directo en el software de adquisición B2B. Para los sistemas de alto riesgo-KI, la Ley de AI de la UE llama transparencia, supervisión humana, gobernanza de datos y monitoreo después de la puesta en marcha.

El panorama regulatorio para la IA se está desarrollando rápidamente, y el cumplimiento (especialmente con regulaciones integrales como la Ley de AI de la UE) se convierte en un factor crítico en la selección y el uso de soluciones de adquisición de IA. Las fuentes describen explícitamente los efectos de la Ley de AI de la UE sobre la tecnología B2B, incluido el software de adquisición. El enfoque basado en el riesgo significa que los proveedores y usuarios de herramientas de adquisición de IA están sujetos a diferentes obligaciones de examen y cumplimiento. El gerente de adquisiciones debe trabajar en estrecha colaboración con los departamentos legales y de TI para evaluar la conformidad de las herramientas de IA. Los proveedores de IA que aborden de manera proactiva estos requisitos regulatorios e integran funciones para la transparencia, la auditabilidad y la protección de datos tendrán una ventaja competitiva. Esto también afecta las cláusulas contractuales con los proveedores de IA.

La siguiente tabla resume los desafíos y consideraciones más importantes al implementar la IA en la adquisición:

Desafíos y consideraciones clave en la implementación de IA en adquisiciones

Desafíos y consideraciones clave en la implementación de IA en la compra-imagen: xpert.digital

La implementación de IA en adquisiciones trae varios desafíos clave que requieren estrategias de solución bien pensadas. En el área de datos, la falta de calidad de datos, disponibilidad e integración, así como los silos de datos existentes representan problemas centrales que pueden abordarse priorizando una estrategia integral de datos, ajuste sistemático de datos, inversiones en soluciones de integración y el establecimiento de una sólida gobernanza de datos.

Los desafíos relacionados con los costos incluyen altos costos de implementación y desarrollo, así como la cuantificación difícil del retorno de la inversión. Esto se recomienda aquí en la implementación de fases, comenzando con el uso con alto valor y baja complejidad, la definición de KPI claros para la medición del ROI y el examen cuidadoso de la decisión "Comprar frente a la construcción".

En el campo de las habilidades y el personal, los conocimientos técnicos y la experiencia de IA a menudo carecen de resistencia a los cambios. Los enfoques de solución incluyen inversiones en capacitación y educación superior, gestión efectiva del cambio, comunicación clara de las ventajas y la promoción de una cultura de colaboración humana-ki.

Las consideraciones éticas se refieren al sesgo algorítmico y la falta de transparencia debido a los sistemas de "caja negra". La implementación de marcos de gobernanza de IA, controles regulares de equidad, el uso de la IA explicable y la garantía de la supervisión humana son medidas centrales aquí.

Finalmente, los aspectos de seguridad y de derecha, como la protección de datos de acuerdo con GDPR, la seguridad de los datos para el uso de la nube, los riesgos por parte de KI de terceros y el cumplimiento de la Ley de AI de la UE deben tenerse en cuenta. Una estrecha cooperación con los departamentos legales y de TI, la selección cuidadosa de los proveedores, la inclusión de cláusulas de cumplimiento en los contratos y las sólidas medidas de seguridad CYER son esenciales para esto.

Recomendaciones estratégicas para la introducción de IA en adquisiciones

La integración exitosa de la inteligencia artificial en los procesos de adquisición y control requiere un enfoque estratégico bien pensado. Las empresas que desean usar la IA para aumentar su eficiencia, reducir los costos y lograr ventajas estratégicas deben tener en cuenta las siguientes recomendaciones.

Desarrollo de una estrategia introductoria de IA para adquisiciones

La implementación ad-hoc de herramientas de IA rara vez conduce al éxito. En cambio, se requiere una estrategia integral:

Calificación de nivel de madurez digital

En primer lugar, un inventario honesto de la madurez digital de la empresa y, en particular, del departamento de adquisiciones debería tener lugar. Esto ayuda a identificar debilidades y establecer objetivos realistas.

Definir objetivos comerciales claros y KPI

Debe definirse claramente qué objetivos comerciales específicos deben lograrse con el uso de IA (por ejemplo, reducción de costos en x%, reducción del tiempo de rendimiento para Y en Z Days). Los indicadores de rendimiento clave medibles (KPI) son esenciales para tener éxito.

Coordinación con la estrategia digital de toda la empresa

La estrategia de IA para la adquisición no debe considerarse de forma aislada, sino que debe insertarse en la agenda de transformación digital general de la empresa.

Identificación de aplicaciones con grandes beneficios

En lugar de tratar de transformar todo a la vez, se deben identificar aplicaciones específicas en las que la IA puede ofrecer el mayor valor agregado con complejidad relativamente baja. Esto crea éxitos tempranos y promueve la aceptación.

Decisiones fundadas de "comprar versus construcción"

Las empresas deben decidir si desean comprar software estándar de IA o quieren desarrollar soluciones a medida. Esta decisión depende de factores como la necesidad de ventajas competitivas a través de la adaptación, el conocimiento existente y el presupuesto.

En fases, implementación

Un enfoque de paso por paso reduce los riesgos y permite a la organización aprender de las experiencias iniciales y adaptar la estrategia si es necesario.

Una introducción exitosa de IA en la adquisición es menos una cuestión de rechazo de tecnología pura, así como la orientación estratégica hacia los objetivos comerciales y una comprensión clara de dónde KI puede resolver problemas específicos o crear un nuevo valor. El marco propuesto por BCG está comenzando correctamente con una evaluación de la madurez digital y la comprensión de las debilidades. Las recomendaciones de McKinsey enfatizan el enfoque en los casos de uso de alta calidad y advierten contra el esfuerzo por una transformación completa de inmediato. Las empresas que desarrollan un horario claro y estratégico para la introducción de KI, que se adapta a su contexto y madurez específicos, tienen una mayor probabilidad de lograr los resultados deseados y evitar errores costosos.

Creación de un caso de negocios y medición del ROI

Cada inversión en nuevas tecnologías requiere un caso comercial sólido que cuantifica el beneficio esperado.

Definición de la contribución de valor de la IA

Debe definirse claramente qué contribución debe hacer la IA en la adquisición, ya sea una mejora incremental de los procesos existentes o un rediseño fundamental de los modelos de adquisición.

Identificación de ventajas medibles

Las ventajas potenciales, como los ahorros de costos, los aumentos de eficiencia, la reducción de riesgos, el cumplimiento mejorado y los tiempos de rendimiento más rápidos deben nombrarse en términos concretos y, cuando sea posible, cuantificados.

Estimación de los costos

La implementación y los costos operativos deben evaluarse de manera realista.

Seguimiento de efectos

Después de la implementación, los efectos financieros y la eficiencia operativa deben ser monitoreados y medidos continuamente. Los ejemplos de ROI son hasta cinco veces el ROI para los primeros usuarios, una reducción en los costos operativos en un 10-20% y una selección de proveedores más rápida del 30%.

Un caso comercial robusto para la IA en la adquisición debe ir más allá de la promesa vaga de eficiencia y contener objetivos específicos, medibles, alcanzables, relevantes y relacionados con el tiempo (inteligentes) y KPI. La necesidad enfatizada de definir la "contribución del valor de IA" y perseguir los efectos financieros y la eficiencia operativa es central aquí. La dificultad de cuantificar las ventajas de antemano hace que un caso comercial sólido y basado en la evidencia sea aún más importante. Asegurar el apoyo de la gerencia y el presupuesto para las iniciativas de IA depende en gran medida de un caso comercial convincente que explique claramente el ROI esperado y el valor estratégico.

Abordar la gobernanza de datos y las condiciones del marco ético

El manejo responsable de los datos y el cumplimiento de los principios éticos son de importancia crucial en la introducción de KI.

Establecimiento de fuertes prácticas de gobierno de datos

Esto incluye garantizar la calidad de los datos, la integridad, la seguridad y la protección de datos.

Implementación de marcos de gobierno de IA

Estos deberían definir principios claros como la responsabilidad, la transparencia, la equidad y la gestión de riesgos.

Formación de consejos de ética de IA o comités de gobierno

Estos organismos deben incluir representantes de adquisiciones, TI, gestión de derecho y riesgos y determinar las pautas y verificar las iniciativas de IA más grandes.

Definición de roles y responsabilidades claras

Se deben determinar las claras responsabilidades y las rutas de escalada para las decisiones relacionadas con la IA.

Implementación de revisiones de riesgos

Las nuevas herramientas de IA deben evaluarse en términos de precisión, sesgo, brechas de seguridad e implicaciones legales.

Garantizar la supervisión humana

Las herramientas de IA deben permitir mecanismos para la revisión e intervención humana.

Un gobierno proactivo de IA no solo es esencial para el cumplimiento de las regulaciones y la reducción del riesgo, sino también para el desarrollo de la confianza en los sistemas de IA entre empleados, proveedores y otras partes interesadas. La fuente enfatiza que menos de un tercio de las grandes empresas permiten el uso de IA sin restricciones debido a las preocupaciones de seguridad y cumplimiento, lo que hace que la gobernanza sea una prioridad. También enfatiza la responsabilidad y garantiza que los gerentes humanos sean responsables de las decisiones. Las empresas que integran consideraciones éticas y una gobernanza sólida en su estrategia de IA desde el principio están mejor posicionadas para usar las ventajas de IA de manera responsable y de manera sostenible y para evitar posibles dificultades en relación con el sesgo, la falta de transparencia o el abuso de datos.

Promoción de la colaboración humana-ki para obtener resultados óptimos

La IA no debe considerarse como un reemplazo para el trabajo humano, sino como una herramienta que se expande y mejora las habilidades humanas.

Reconocimiento de AI como herramienta de apoyo:

AI sirve para afirmar las habilidades humanas, no para reemplazarlas por completo.

Diseño de flujos de trabajo colaborativos:

Los procesos de trabajo deben diseñarse de tal manera que usen de manera óptima las fortalezas de las personas (pensamiento crítico, empatía, juicios éticos complejos) y IA (procesamiento de datos, reconocimiento de muestra, velocidad).

Implementación de sistemas "Human-in-the-Loop" (HITL):

Estos permiten a las personas dirigir las decisiones de IA, validar y, si es necesario, superponerse.

Inversión en capacitación y gestión del cambio:

Los empleados deben estar capacitados y preparados para los nuevos roles y los métodos de trabajo con IA.

Las implementaciones de IA más efectivas en adquisiciones serán aquellas que promuevan una relación simbiótica entre los humanos y la IA y crean una "fuerza laboral extendida". Las fuentes proporcionan explicaciones detalladas de HITL y enfatizan la cooperación. Se cita a Gartner: "Las empresas que no combinan la IA con la experiencia humana, el riesgo, se respaldan". También se enfatiza la necesidad de reconsiderar cómo los equipos de adquisición interactúan con los sistemas controlados por IA. Esto requiere un cambio cultural hacia la aceptación de la IA como socio. El nivel de gestión debe avanzar en este modelo de colaboración e invertir en el desarrollo de "competencia de IA" en toda la función de adquisición. El futuro no está en IA o humanos, sino en IA con el hombre.

El futuro de la adquisición: sistemas autónomos y desarrollar IA

La influencia de la inteligencia artificial en la adquisición es solo al principio. Los desarrollos futuros indican cambios aún más profundos, con el potencial de sistemas autónomos y la integración de nuevas tecnologías innovadoras.

El camino a la adquisición autónoma y los agentes de IA

El desarrollo en el área de IA indica una ruta que conduce desde la IA ayudada a AI a los procesos de adquisición potencialmente autónomos. Se espera que los agentes de IA, como los destinados, por ejemplo, se las arreglen con una gama creciente de tareas con una independencia creciente, por ejemplo. Esto incluye la agregación de datos, la implementación de negociaciones, la evaluación de riesgos y el monitoreo de la conformidad de ESG. Las visiones de las cadenas de suministro de "autoalteo", que pueden adaptarse de forma autónoma a los trastornos, obtienen contorno. En tal escenario, los roles de los equipos de adquisición podrían cambiar a los de "arquitectos de valor" que diseñan las estrategias generales, que luego son implementadas por un núcleo de IA digital.

Sin embargo, este desarrollo hacia los sistemas autónomos está asociado con desafíos considerables. Esto incluye los aspectos ya discutidos de la calidad de los datos y la gestión del cambio, pero también cuestiones éticas específicas para tratar la IA autónoma, aspectos de seguridad cibernética y cuestiones legales complejas sobre la responsabilidad de las acciones de los agentes autónomos. La adquisición autónoma, aunque sigue siendo un concepto emergente, representa el potencial a largo plazo de la IA para gestionar los ciclos de adquisición completos para ciertas categorías o tareas con una intervención humana mínima. Esto plantea preguntas profundas sobre la obligación de responsabilidad, el marco legal para la capacidad de la IA y las habilidades futuras requeridas de expertos en adquisiciones que pueden convertirse en diseñadores y supervisores de estos sistemas autónomos. La Ley de AI de la UE también tendrá un impacto significativo en el uso de tales sistemas autónomos de alto riesgo.

El papel de las ontologías y los estándares de datos (por ejemplo, la ontología Eprocurement, GS1)

Para que los sistemas de IA desarrollen su máximo potencial, especialmente en entornos en red, los formatos de datos estandarizados y los semiestables son esenciales. Las ontologías y estándares de datos juegan un papel clave en la interoperabilidad y la efectividad de la IA.

• La Ontología Eprocurement (EPO), desarrollada por la Oficina de Publicaciones de la UE, tiene como objetivo crear una base formal y semántica para los datos en la contratación pública. Garantiza términos, definiciones y relaciones consistentes y está destinado a cubrir todo el proceso de adquisición desde el anuncio hasta el pago.
• Los estándares más amplios, como las ontologías de Core Common (CCO) y la ontología formal básica (BFO) ofrecen un marco para la representación del conocimiento y la operabilidad interior de datos en varios dominios.
• Los estándares GS1 ofrecen un sistema universal para identificar productos (por ejemplo, GTINS, códigos de barras), para garantizar la precisión de los datos, la trazabilidad y el intercambio perfecto de información en las cadenas de suministro. Admiten aplicaciones de IA al proporcionar datos de productos estructurados y verificables y habilitando tecnologías como gemelos digitales o integraciones de blockchain.

Estos estándares pueden mejorar la calidad de los datos para los sistemas de IA, facilitar el intercambio de datos entre diferentes sistemas y organizaciones y, por lo tanto, apoyar análisis y automatización más exigentes. Con la creciente propagación de la IA, la necesidad de ontologías y estándares de datos robustos es cada vez más importante para garantizar que los sistemas de IA puedan comunicarse de manera efectiva, interpretar los datos de manera consistente y operar a través de diversas plataformas y organizaciones. La ontología EPROCURIMENTA aborda directamente la brecha de interoperabilidad. Los estándares GS1 proporcionan la "base de referencia común" y los "bloques de construcción" para las operaciones de IA en las cadenas de suministro. Sin tales estándares, los sistemas de IA corren el riesgo de operar en silos de datos o interpretar datos incorrectamente. La suposición de estos estándares será decisiva para explotar todo el potencial de la IA al crear ecosistemas de adquisición realmente en red e inteligentes. Esto puede requerir la cooperación e inversiones en toda la industria en iniciativas de estandarización de datos.

Tecnologías emergentes (descripción general: computación cuántica, DAOS)

Además de las tecnologías de IA ya establecidas, otros desarrollos disruptivos están surgiendo en el horizonte que podría afectar el sistema de adquisiciones a largo plazo:

Computación cuántica

Esta tecnología alberga el potencial de resolver problemas de optimización extremadamente complejos que son inalcanzables para las computadoras clásicas. En el área de logística y adquisición, esto podría revolucionar la optimización de rutas, el pronóstico de la demanda y la gestión del almacén mediante el análisis de grandes cantidades de datos y variables al mismo tiempo. Aunque la computación cuántica todavía se encuentra en una etapa temprana de desarrollo, las empresas deben comenzar a preparar "listas para la cantidad" y observar los desarrollos.

Organizaciones autónomas descentralizadas (DAO)

Los DAO son comunidades guiadas por miembros administrados por programas informáticos descentralizados y tecnología de blockchain. Potencialmente podrían usarse para la creación de sistemas transparentes, automatizados y controlados conjuntamente de administración de la cadena de suministro. Sin embargo, el estado legal y la implementación práctica para la adquisición siguen siendo extremadamente experimentales y están asociadas con obstáculos considerables.

Aunque la computación cuántica y los DAO siguen siendo utilizados adicionales para la aplicación amplia en la adquisición, representan fuerzas disruptivas que podrían cambiar fundamentalmente las habilidades de optimización a largo plazo y los modelos organizacionales. La capacidad de la computación cuántica para resolver problemas complejos mucho más allá de la capacidad de las computadoras clásicas podría permitir aumentos de eficiencia sin precedentes. Los DAO ofrecen un modelo de gobierno radical que teóricamente podría aplicarse a los consorcios de adquisiciones descentralizados o al financiamiento de cadenas de suministro. La previsión estratégica requiere que los gerentes de adquisición sean conscientes de estas tecnologías, incluso si una introducción inmediata no es factible. La observación de su desarrollo y posibles aplicaciones puede informar los esfuerzos de planificación e innovación a largo plazo.

Adquisición 4.0: Cuando la inteligencia artificial hace que las compras sean un controlador de valor estratégico

La integración de la inteligencia artificial transforma la gestión de adquisiciones, la compra y el control fundamentalmente y cambia estas funciones de las necesidades operativas a los impulsores de valor estratégico en la empresa. Las herramientas respaldadas por la IA ofrecen el potencial de aumentar la eficiencia, optimizar los costos, administrar mejor los riesgos y tomar decisiones más bien fundadas basadas en datos.

El análisis de ACCIO.com ha demostrado que la plataforma con su enfoque basado en IA, en particular a través de funciones como "Match Perfect" y "Súper Comparación", así como el uso de tecnologías como LLM y gráficos de conocimiento, está rompiendo formas innovadoras para encontrar fuentes y gestión de proveedores. Especialmente para pequeñas y medianas empresas (PYME), ACCIO.com puede ser un recurso valioso para navegar por la complejidad de los mercados de adquisiciones globales y recibir acceso a una red de proveedores amplio. La plataforma se posiciona como una herramienta que no solo busca, sino que también conceptualiza y allana el camino desde la idea para la realización.

En comparación con las suites empresariales establecidas como SAP Aiba o Coupa, que a menudo cubren procesos integrales de extremo a extremo, y herramientas especializadas como Scoutbee para el análisis de proveedores profundos, ACCI.com parece ocupar un nicho, el abastecimiento inteligente funciona con un fuerte énfasis en la fase de formación de ideas y una integración potencial de comercio electrónico conectado. En comparación con los directorios de proveedores tradicionales como WLW.DE, ACCIO.com ofrece un valor agregado significativo a través de la interactividad, el análisis de datos más profundo y el apoyo estratégico.

Sin embargo, el uso de IA en la adquisición no es un éxito seguro. Los desafíos con respecto a la calidad y la disponibilidad de datos, los costos de implementación, los ajustes de calificación necesarios en los empleados, así como las consideraciones éticas con respecto al sesgo algorítmico y la transparencia, deben abordarse de manera proactiva. Los aspectos de seguridad y protección de datos, especialmente a la luz de nuevas regulaciones, como la Ley de AI de la UE, son de importancia crucial.

El futuro de la adquisición inevitablemente será más controlado por datos, inteligente y colaborativo, tanto entre sistemas como entre humanos y máquina. Se prescribe el camino hacia los procesos de adquisición autónomos o incluso autónomos parciales, respaldados por agentes de IA y análisis avanzados. La estandarización de datos por ontologías como la Ontología Eprocuración o los estándares GS1 desempeñará un papel importante para garantizar la interoperabilidad y la calidad de los datos.

El viaje de la IA en la adquisición es un desarrollo continuo, no una implementación única. El aprendizaje continuo, la adaptación a las nuevas opciones tecnológicas y un enfoque en la innovación responsable son clave para el éxito sostenible. Las empresas que promueven una cultura de agilidad y una mejora continua en sus funciones de adquisición se posicionarán mejor para navegar y utilizar de manera efectiva el panorama de IA en desarrollo. La decisión no es si la IA debería ser introducida, sino cómo esto puede suceder de manera estratégica y responsable para lograr una ventaja competitiva real. Herramientas como ACCIO.com pueden, si se implementan cuidadosamente como parte de una estrategia clara, apoyan a las organizaciones en la construcción de operaciones de adquisición más eficientes, más resistentes y de mayor valor.

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Konrad Wolfenstein

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