Con el año 2024 a punto de terminar, la planificación para 2025 ya está en marcha en muchas organizaciones. En el ámbito de las compras, la tecnología continúa abriendo nuevas posibilidades. La inteligencia artificial (IA), especialmente los modelos generativos, está empezando a transformar la forma en que las empresas abordan los procesos y las decisiones.
Si bien aún se cree que la innovación en las contrataciones requiere una gran inversión, las herramientas disponibles hoy en día permiten una implementación práctica y rentable. A continuación, exploramos las tendencias que podrían transformar el sector el próximo año.
El papel de la inteligencia artificial en las compras: el escenario actual
La inteligencia artificial ya es una realidad en muchos sectores, y el sector de las compras no es la excepción. Los modelos de IA generativa, como ChatGPT, se popularizaron en 2024 gracias a su capacidad para realizar tareas que van desde la automatización del análisis hasta la generación de ideas estratégicas. Sin embargo, el potencial de esta tecnología aún se encuentra en sus primeras etapas.
Un estudio de Gartner reveló que el 72 % de los líderes de compras globales encuestados ya consideran la IA generativa como una prioridad estratégica. Más que una herramienta para optimizar procesos, se utiliza para ofrecer soluciones más precisas, como pronósticos de mercado, apoyo a la negociación y optimización de contratos.
Qué esperar en 2025: aplicaciones de la IA generativa
Agentes de inteligencia artificial
Los agentes de IA se están consolidando como actores clave en la automatización de tareas. A diferencia de los sistemas genéricos, estos agentes pueden configurarse para operar según demandas específicas, como:
- análisis de reclamaciones de proveedores:interpretar solicitudes de ajuste y recomendar acciones basadas en puntos de referencia.
- búsqueda de proveedores: encontrar opciones alineadas con los criterios de la empresa, como costo, calidad y sostenibilidad.
- simulación de costos:generar composiciones comerciales detalladas basadas en datos históricos y tendencias del mercado.
Estos agentes, entrenados con datos proporcionados por la propia empresa, tienen el potencial de realizar tareas complejas con mayor rapidez y precisión, liberando a los profesionales de compras para que se concentren en las estrategias.
Multimodalidad
La multimodalidad es la capacidad de un modelo de IA para procesar y correlacionar diferentes formatos de datos, como texto, hojas de cálculo, imágenes y gráficos. En el contexto de las compras, esto significa:
- realizar análisis en profundidad de hojas de cálculo de gastos en tan solo unos minutos;
- interpretar contratos o documentos técnicos, destacando cláusulas importantes y sugiriendo cambios;
- Analizar imágenes técnicas o diagramas para conocer las especificaciones del producto.
Esta integración aumenta la eficiencia, reduce errores y permite tomar decisiones basadas en una imagen completa de la información disponible.
razonamiento lógico
Los avances en el razonamiento lógico permiten que los modelos de IA consideren variables complejas y presenten soluciones optimizadas para escenarios desafiantes. Entre sus aplicaciones prácticas se incluyen:
- analizar las fluctuaciones del mercado y recomendar ajustes a la estrategia de compras;
- predecir las demandas futuras basándose en datos históricos y condiciones actuales del mercado;
- Sugerir alternativas viables en negociaciones o procesos de adquisición.
Estas capacidades fortalecen el papel de la IA como socio estratégico en la industria.
Gobernanza de datos y cultura organizacional
La adopción de tecnologías avanzadas en el ámbito de las compras conlleva desafíos que van más allá de la elección de herramientas. La gobernanza de datos, por ejemplo, es un aspecto crucial. Los modelos de IA dependen de datos de calidad, a menudo sensibles, para ofrecer resultados fiables. Para lograrlo, las organizaciones necesitan:
- Implementar políticas estrictas de seguridad y privacidad;
- garantizar el cumplimiento de las regulaciones locales e internacionales como LGPD y GDPR;
- Educar a los equipos sobre la importancia de trabajar con datos precisos y estructurados.
Además, la transición a un modelo basado en datos requiere una transformación cultural. Las empresas necesitan promover la toma de decisiones basada en información concreta, fomentando la adopción de herramientas tecnológicas a todos los niveles.
Cómo GEP COSTDRIVERS está transformando el sector de compras
GEP COSTDRIVERS es pionera en ofrecer soluciones que ayudan a las empresas a afrontar esta nueva era de compras. Nuestra plataforma combina tecnología de vanguardia y un enfoque centrado en datos para simplificar procesos, mejorar la toma de decisiones y generar valor estratégico.
Con más de 100 índices de precios globales y 4.000 modelos de desglose de costos, GEP COSTDRIVERS permite a las empresas:
- Obtenga previsiones de mercado precisas con hasta 24 meses de antelación;
- automatizar análisis complejos, como la revisión de contratos y la identificación de oportunidades de ahorro;
- integrarse con otros sistemas corporativos a través de API, garantizando una visión unificada y consistente.
Además, nuestra plataforma admite el uso de agentes de IA personalizados, lo que permite a los clientes entrenar modelos específicos para sus necesidades. Esto significa que tareas como el análisis de ajuste de precios, la simulación de costos y la búsqueda de proveedores pueden realizarse de forma autónoma, liberando al personal para actividades más estratégicas.
