No ambiente corporativo, onde volatilidade de preços, tensões geopolíticas e imperativos de sustentabilidade convergem, a área de procurement está na vanguarda em navegar por essas complexidades, atuando como alavanca estratégica para impulsionar negócios e consolidar a lucratividade da empresa.
Ao mesmo tempo que esse movimento traz um aspecto vantajoso, também demanda uma grande quantidade de dados que fluem internamente (relacionados a custos, especificações, padrões de demanda), como externamente (gestão de riscos de fornecedores, insights do mercado, etc), em uma rapidez expressiva.
Partindo do princípio que sem tecnologia para interpretar esses dados em uma velocidade que acompanhe as tendências do mercado, as empresas tendem a ficar para trás, ferramentas como inteligência artificial vêm sendo o grande alicerce para que gestores acompanhem tendências, tomem decisões rápidas e garantam diferencial competitivo no mercado.
De acordo com o relatório Put AI Work, desenvolvido pela IBM, 89% dos executivos entrevistados relatam que os principais investimentos em automação incluirão recursos de IA. No mesmo estudo, 9 em cada 10 executivos pesquisados informaram que pretendem automatizar seus fluxos de trabalho com IA até 2026.
No Blog Gedanken de hoje exploramos como a IA vem revolucionado a área de procurement, os principais benefícios e desafios para que a inteligência artificial seja realmente uma aliada nos processos de decisão.
Por que a IA representa uma grande disruptura para a área de Procurement?
Com a área de Procurement assumindo um papel cada vez mais estratégico no que tange à avaliação de riscos comerciais, a inteligência artificial permite que o setor deixe de ser reativo e passe a atuar de maneira proativa, atendendo tanto às necessidades operacionais quanto aos objetivos de longo prazo.
Na prática, isso representa benefícios expressivos, como:
Maior Eficiência
Ao usar a IA para automatizar tarefas manuais, como acompanhamento de pedidos, análise de dados de fornecedores e validação de documentos, a equipe possui mais tempo para focar em atividades mais estratégicas como planejamento de demandas, gestão de riscos e negociação com fornecedores, diminuindo a carga administrativa, elevando a produtividade do time de compras e reduzindo custos.
Estudos globais, como o realizado pela KPMG em 2023 com executivos de procurement , atestam que o uso de IA conseguiu reduzir em até 80% o tempo necessário para concluir tarefas básicas em compras.
A mesma pesquisa também aponta que mais de 50% da mão de obra alocada em compras pode ser automatizada trazendo mais eficiência e possibilitando a redução de custos na empresa.
Redução do ciclo de compras
Com a IA automatizando tarefas como pesquisa, análise e gerenciamento de fornecedores, os ciclos de compras consequentemente, são reduzidos. Isso resulta em uma economia expressiva de horas que a equipe pode utilizar de maneira mais inteligente, refinando os critérios de desempenho dos fornecedores ou reformulando estratégias de compras para o cumprimento de metas.
Escalabilidade
A escalabilidade é um ganho essencial para equipes que estão em transição de operações manuais para processos automatizados, especialmente ao lidar com um volume crescente de dados provenientes de diferentes fornecedores e categorias de compras.
Por exemplo, ao extrair dados sobre gastos históricos para prever demandas, a IA pode identificar padrões de consumo, antecipar necessidades futuras e oferecer ao time de compras uma visão mais clara sobre os fatores que contribuem para a redução de custos e para a obtenção de negociações mais vantajosas.
Mitigação de Riscos
Tecnologia suportada por IA é a aliada ideal para rastrear dados históricos, fatores externos, padrões de fraude e todas as ações que possam de alguma forma contribuir para mudança de nível de risco dos fornecedores, em tempo real, antes que o problema vire uma crise sem precedentes.
Por exemplo, se um fornecedor apresentar sinais de instabilidade financeira ou queda nas métricas de desempenho, a IA pode sinalizar esses problemas precocemente, permitindo que as equipes de compras tomem medidas proativas para encontrar fornecedores alternativos antes que ocorram interrupções.
Além disso, compradores podem monitorar de forma contínua e automática a conformidade com os contratos com fornecedores, garantindo que variáveis como preços, cronogramas de entrega e qualidade do produto sejam cumpridos dentro dos objetivos estabelecidos. Análises robustas nesse sentido, podem evitar penalidades contratuais, custos ocultos e outros impactos negativos na operação.
Leia também: Gestão de riscos: o que é, o que fazer e como implementar
Mapeamento de riscos: conheça os principais passos para um processo eficiente.
Melhoria Contínua
Os agentes de IA aprendem e se aprimoram ao longo do tempo por meio de algoritmos de aprendizado de máquina. Eles podem identificar padrões, tendências e anomalias, permitindo que as organizações otimizem continuamente os processos e resultados de compras.
Avaliação de KPIs de sustentabilidade
Dados centrados na sustentabilidade e ferramentas analíticas eficazes são vitais à medida que as empresas se esforçam para atingir metas exigentes de redução de carbono, prevenção da poluição e eliminação de práticas trabalhistas injustas na cadeia de suprimentos. E a IA pode cumprir um importante papel nesse sentido.
Segundo artigo da McKinsey que aborda sobre como aproveitar os dados para obter vantagem estratégica, a integração de métricas de sustentabilidade com dados de compras e análises avançadas utilizando IA pode ajudar as empresas a interagir, avaliar e monitorar o progresso da sustentabilidade de seus fornecedores.
Como resultado, as empresas conseguem atuar de forma mais efetiva na redução de emissões de sua cadeia de suprimentos, selecionando produtos ou fornecedores que se alinhem com suas metas de sustentabilidade.
Principais soluções de aplicação em Procurement
Hoje temos à disposição uma infinidade de opções que podem ser implementadas para acelerar processos e reduzir burocracias no setor de compras, entre elas:
Aprendizado de máquina (Machine Learning)
Machine Learning (ou aprendizado de máquina) em compras refere-se ao uso de algoritmos que aprendem com padrões de dados para informar decisões mais rápidas e assertivas, evoluindo à medida que processam mais dados, tornando-se uma ferramenta interessante para o cenário muitas vezes imprevisível do setor.
Com isso, pode ser aplicado em ações do dia a dia, como: :
- análise de padrões e classificação de gastos,
- análise de métricas
- tendências de mercado
- automação de contas a pagar.
- anomalias em relação aos dados de fornecedores
Processamento de linguagem natural (PLN)
Os algoritmos de PLN permitem que computadores e dispositivos digitais reconheçam, entendam e gerem texto e fala, analisando o conteúdo profundamente ou extraindo insights dos dados textuais coletados.
Na prática, a PLN é um grande facilitador para chatbots e assistentes virtuais para que os usuários interajam diretamente com o time de compras, proporcionando uma experiência mais dinâmica e rápida no que tange a resolução de problemas, para tirar dúvidas, registrar solicitações ou acompanhar o status de pedidos — tudo de forma dinâmica, rápida e automatizada.
Além disso, o PLN pode ser utilizado para interpretar e-mails de fornecedores, analisar cláusulas contratuais, extrair dados relevantes de propostas comerciais ou categorizar documentos automaticamente, otimizando tempo e reduzindo erros operacionais.
IA generativa em Procurement
Embora a IA generativa seja um tipo de IA que permite a criação de conteúdos como textos ou imagens em resposta a um comando do usuário (como ChatGPT, Gemini, etc), a ferramenta tem proporcionado impactos positivos aos negócios.
De acordo com a pesquisa da IA da Wharton– Universidade da Pensylvania, o uso de IAs Generativas saltou de 50% dos entrevistados em 2023 para 94% em 2024, confirmando a rápida disseminação no ambiente corporativo, especialmente em compras.
Na área de Procurement esse movimento também vem ocorrendo de forma expressiva.
De acordo com a Pesquisa Global de CPOs de 2025 da EY, 80% dos CPOs globais planejam implementar IA generativa em alguma função nos próximos três anos, com foco em curto prazo em análise de gastos e gestão de contratos. Atualmente, apenas 36% das organizações de compras têm implementações significativas de IA generativa.
Já é possível observar que a ferramenta tem sido utilizada para acelerar atividades, como:
- Gerar análises de gastos com base em dados históricos;
- Otimizar a gestão do fluxo de caixa com projeções automatizadas;
- Controlar e classificar despesas por categoria e centro de custo;
- Resumir contratos, políticas e documentos técnicos de forma rápida;
- Analisar e comparar preços praticados no mercado em tempo real;
- Automatizar solicitações de cotação e comparações entre fornecedores;
- Redigir contratos e termos de compra baseados em modelos pré-aprovados;
- Identificar riscos e inconsistências em processos de homologação de fornecedores.
Desafios da IA em Procurement
A IA oferece um potencial significativo para aprimorar as compras, mas sua adoção traz consigo desafios e riscos que as organizações devem enfrentar com cuidado, entre eles:
Dependência de dados
Com dados incompletos ou inconsistentes, os resultados de IA não serão confiáveis. Se um dado histórico sobre determinada categoria de compras estiver com o mínimo erro, pode levar a IA a criar um panorama impreciso de despesas, por exemplo, e ignorar completamente as principais tendências de gastos.
Além disso, os próprios processos de compras podem adicionar outra camada de complexidade. A necessidade de gerenciamento simultâneo de múltiplos fornecedores, contratos e requisitos de conformidade leva a grandes quantidades de dados que frequentemente existem em formatos dispersos ou inconsistentes.
Nesse contexto, se os dados vêm em diferentes formatos sem uma estrutura adequada e coerente, a IA também pode ter dificuldades em fornecer bons insights.
Habilidades e expertise
O uso de IA em Procurement não se trata apenas de ter a tecnologia mais recente — trata-se de garantir que sua equipe tenha o conjunto de habilidades certas para aproveitá-la ao máximo. Investir em ferramentas de IA para compras sem a expertise necessária para operá-las com eficácia pode ser como comprar um carro esportivo de luxo, mas nunca aprender a dirigir.
Assim, as empresas devem garantir estrutura necessária para que a equipe esteja em sinergia em não apenas como operar o software, mas também como interpretar os dados gerados, ajustar algoritmos conforme necessário e usar insights corretos baseados em IA para tomar decisões mais informadas.
IA a serviço da seleção estratégica de fornecedores
Diante de tantos desafios e oportunidades proporcionados pelo uso da inteligência artificial em Procurement, a Gedanken atua na vanguarda da tecnologia utilizando IA em suas soluções para transformar dados em decisões estratégicas.
Com a plataforma G-Certifica, robôs automáticos consultam mais de 400 bases de dados para analisar, consultar, validar, fornecedores de todos os portes e segmentos. O cruzamento de informações financeiras, tributárias, ambientais, integridade e reputacionais, permite a classificação do nível de criticidade do fornecedor com base na sua matriz de risco, ajudando compradores a identificar os fornecedores mais alinhados com os objetivos da empresa.
Além disso, permite que o comprador antecipe cenários, visualize tendências e tenha mais clareza na hora de negociar e tomar decisões críticas.
Em um cenário em que o tempo e a precisão são diferenciais, contar com um parceiro como a Gedanken é mais do que uma vantagem, é uma necessidade para quem quer conduzir processos de compras inteligentes, ágeis e em conformidade com as exigências do mercado atual.
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