Cómo la IA está remodelando las negociaciones con los proveedores

La IA está empezando a desempeñar un papel importante en la forma en que las empresas negocian con los proveedores. Estos avances están impulsados por la necesidad de una mayor velocidad, escalabilidad y agilidad estratégica debido a las cadenas de suministro cada vez más complejas y a las perturbaciones causadas por factores externos como el clima y las guerras comerciales. La IA, que antes era una herramienta de ahorro para automatizar las negociaciones repetitivas y de poco valor, se utiliza ahora para tomar decisiones clave en el aprovisionamiento. Sin embargo, adoptar la IA no es sencillo. Las empresas deben sortear obstáculos como la calidad de los datos, la normativa y la adecuación de las herramientas a la situación. Basándonos en nuestros más de seis años de investigación sobre la colaboración entre humanos y la IA y el uso de la IA para llevar a cabo negociaciones autónomas con los proveedores, en este artículo esbozamos cómo pueden las empresas aprovechar todo el valor de estos avances. Nuestra investigación incluye estudios de las principales empresas a la vanguardia de la aplicación de la IA en la gestión de la cadena de suministro en diversos sectores, como el minorista, el farmacéutico, el de bienes de consumo envasados, el logístico y el de IT. Qué puede hacer la IA en las negociaciones con proveedores Las herramientas de IA están mejorando en el manejo de los matices de las negociaciones en el mundo real. Para 2027, Gartner predice que la mitad de las empresas utilizarán herramientas basadas en IA para ayudar a negociar los contratos con los proveedores. Para mantenerse a la cabeza, las empresas deben empezar a desarrollar ya las siguientes capacidades. Los casos de uso adecuados La mayoría de las empresas empiezan a pequeña escala, utilizando la IA para compras sencillas y repetibles, como envases o materias primas. Pero el valor va más allá. Cuando los productos o servicios no varían mucho de un proveedor a otro, la IA puede comparar ofertas y centrarse en términos óptimos como el precio, el plazo de entrega y la fiabilidad. Considere cómo Walmart empezó a experimentar con herramientas de negociación de IA en determinadas categorías de productos y rápidamente amplió su uso. El cambio no tenía que ver sólo con el ahorro de costes, sino también con la velocidad y la agilidad de la cadena de suministro. Conocimiento del mercado en tiempo real Las herramientas de IA pueden rastrear la oferta y la demanda, las tendencias de los precios y el comportamiento de los competidores en el momento en que se producen. Esto supone una enorme ventaja para las categorías afectadas por oscilaciones de precios o renegociaciones frecuentes. Pactum, un proveedor de IA para automatizar las negociaciones con los proveedores, ha demostrado que el uso de chatbots para las negociaciones a gran escala mejora el capital de trabajo, aumenta la resistencia de la cadena de suministro y reduce los costes. Henkel aplicó esta capacidad a los productos afectados por la volatilidad de los precios, y Maersk la utilizó para los servicios de transporte de mercancías dentro de los acuerdos existentes con proveedores y clientes o para conseguir automáticamente cotizaciones cuando no había ninguna disponible. Inteligencia contextual operativa Las empresas pueden ahora combinar datos internos (como operaciones, presupuestos y cuadros de mando de proveedores) con fuerzas externas (como cambios normativos, fluctuaciones monetarias y riesgos geopolíticos) para configurar las negociaciones de forma dinámica. Esta integración permite a la IA adaptar las negociaciones a medida que evolucionan los contextos; por ejemplo, permitiendo a las empresas detectar anuncios de aranceles en tiempo real y ajustar el abastecimiento, los precios o la logística. De forma similar, IDEXX Laboratories utilizó la IA para determinar cuáles de sus más de 70 proveedores globales eran vulnerables a las sanciones rusas, lo que le permitió ajustar los contratos de forma proactiva. Intercambios inteligentes Actualmente, la IA generativa también está evolucionando para evaluar las compensaciones de forma más precisa, equilibrando el coste, la sostenibilidad, el plazo de entrega y el riesgo financiero. En lugar de centrarse únicamente en el precio, la IA puede recomendar las mejores asociaciones con los proveedores en función de los objetivos de la empresa. Por ejemplo, la estrategia de aprovisionamiento de L'Oréal utiliza la IA para negociar acuerdos de abastecimiento que equilibren el coste y la sostenibilidad de los ingredientes cosméticos clave. Una empresa del sector sanitario que estudiamos utiliza un asesor digital para ayudar a los negociadores a equilibrar la dinámica del mercado, los modelos de fijación de precios, las estrategias de negociación, los predictores de las tasas de negociación y las condiciones de aprovisionamiento para alcanzar los objetivos estratégicos en todas las categorías. El cambio hacia la negociación autónoma Las empresas no están saltando de la noche a la mañana de los procesos manuales a que un sistema de IA cierre acuerdos en su nombre. En su lugar, están progresando paso a paso, pasando de negociaciones asistidas por IA a negociaciones semiautónomas y totalmente autónomas. La etapa asistida Las herramientas de IA actúan como copilotos pero no sustituyen a la toma de decisiones humana. Aunque pueden producirse algunas acciones autónomas, no se extienden a las partes externas. Por ejemplo, el sistema Legal-GradeAI de Luminance puede generar alertas automáticas. Una multinacional de servicios públicos utiliza esa función para identificar riesgos comerciales y oportunidades de renovación anticipada de contratos que incluyan descuentos. Sin embargo, el sistema no enviará automáticamente un contrato de renovación. En su lugar, marcará el evento internamente, redactará el contrato e incluso podrá preparar el correo electrónico de renovación. Del mismo modo, Regrello, con sede en San Francisco, que ofrece un sistema operativo de IA para la fabricación y la gestión de la cadena de suministro, utiliza agentes de IA para redactar cláusulas, señalar riesgos, comparar cláusulas, recabar aprobaciones e integrar cláusulas contractuales con otros sistemas operativos. Su sistema de IA también puede simular escenarios -por ejemplo, modelar un arancel del 15% sobre materiales clave para anticipar el impacto en los costes y prepararse para renegociaciones de precios- pero deja en manos de los humanos las negociaciones finales. Escenario semiautónomo Estos sistemas pueden aceptar cláusulas preaprobadas o ajustar los precios en los contratos dentro de unos límites establecidos, pero las decisiones críticas -como aprobar las restricciones de precios o validar los riesgos- siguen estando bajo control humano. Este modelo híbrido de IA con supervisión humana funciona bien en sectores regulados como la energía, los seguros y las telecomunicaciones. NTT Data, por ejemplo, trabajó con las funciones de negociación potenciadas por IA de Luminance para comprender las posiciones de negociación preferidas por la organización, al tiempo que personalizaba la forma en que el sistema define los contratos y las cláusulas. En Maersk, la IA se hizo más inteligente con el tiempo, ofreciendo mejores resultados de precios tras más rondas de negociación con un proveedor específico, pero el experto humano aprueba el acuerdo final. En el sector de las telecomunicaciones, Vodafone y Deutsche Telekom utilizaron sistemas de IA semiautónomos para negociar contratos de mantenimiento y operaciones. Vodafone, que cuenta con más de 300 millones de clientes, consiguió ahorros significativos al tiempo que mantenía un servicio de alta calidad, lo que demuestra cómo las negociaciones semiautónomas pueden tener un impacto empresarial real. Etapa totalmente autónoma Estos sistemas se encargan de las negociaciones de principio a fin, dentro de unos límites de seguridad. Utilizan el inventario en tiempo real, el historial de los proveedores y los datos de mercado para cerrar docenas de acuerdos a la vez. Un ejemplo es el uso que hace Walmart de la IA para negociar con los proveedores las condiciones de reabastecimiento de artículos comprados con frecuencia y de escaso margen sin la aprobación humana. Otro es el uso que hace Advanced Micro Devices de Automark-up de Luminance, una herramienta impulsada por IA que puede marcar contratos legales como los acuerdos de confidencialidad de forma autónoma. Cómo hacer el viaje Implicar a expertos humanos en la transición de negociaciones asistidas por IA a negociaciones semiautónomas o totalmente autónomas no sólo ayuda a corregir posibles fallos, sino que también fomenta un proceso de aprendizaje bidireccional, que permite tanto a los humanos como a los algoritmos perfeccionar y mejorar continuamente su rendimiento. He aquí algunas buenas prácticas: Asegúrese de que la calidad de los datos es alta. Al utilizar la IA para la negociación y la redacción de contratos, las organizaciones deben asegurarse de que los datos sobre aspectos como el rendimiento de los proveedores, los puntos de referencia y las tendencias del mercado sean precisos, oportunos y cumplan todas las leyes locales. La IA negocia con lo que conoce. Esto significa que la IA debe ser entrenada en datos legales específicos del dominio para garantizar que produce contratos claros, ejecutables y alineados con la legislación aplicable. Recuerde: en contextos jurídicos, la precisión no es negociable. Dé prioridad a mejores datos sobre más datos. Proteja la privacidad y la seguridad de los datos. Utilizar la IA para negociar implica compartir datos sensibles. Para salvaguardarlos, las empresas necesitan protecciones sólidas como la encriptación, los controles de acceso, la anonimización y las revisiones periódicas de los riesgos. No se trata sólo de su propia ciberseguridad, sino también de generar confianza con los proveedores y los reguladores. Establezca marcos claros de responsabilidad. Si una herramienta de IA comete un error -como evaluar incorrectamente a un proveedor-, la empresa, y no el software, es la responsable. Estos errores pueden acarrear graves consecuencias legales o financieras. Por lo tanto, las empresas deben establecer directrices claras de rendición de cuentas con procedimientos definidos de revisión, reparación y supervisión. Las empresas deben establecer salvaguardas como la obligación de las partes de revelar el uso de la IA, cómo funciona, cómo se utilizarán los datos de las partes y cómo se protegerá la privacidad. Esto es especialmente importante en contextos B2B, donde los requisitos normativos pueden estar menos definidos. Cumpla la normativa. En muchos lugares, normativas como el Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea y la próxima Ley de Inteligencia Artificial, que se promulgó el año pasado y que ahora está entrando gradualmente en vigor, exigen la supervisión humana en decisiones delicadas tomadas por sistemas autónomos. Estas normativas pretenden proteger la equidad, la transparencia y la responsabilidad, especialmente en lo que respecta a derechos fundamentales como el empleo, la vivienda y la asistencia sanitaria. Por ejemplo, aunque la IA puede ayudar identificando contratos pendientes de renovación o redactando contratos, no debe enviarlos a los proveedores sin la aprobación humana. Una forma eficaz de demostrar el cumplimiento es hacer un seguimiento de las fases del proceso que requieren verificación humana. Genere confianza a través de la explicabilidad. Es difícil confiar en decisiones que no se comprenden. Utilice modelos de IA que puedan explicar su razonamiento y evite desplegar sistemas de caja negra para las decisiones de alto riesgo. Esta transparencia es esencial para escalar la adopción: Tanto Dell como Walmart informaron de una mayor adopción una vez que sus herramientas mostraron cómo se tomaban las decisiones, no sólo cuáles eran. Repensar la profesión de negociador A algunos les preocupa que la automatización pueda perjudicar el desarrollo profesional en áreas como el aprovisionamiento, sobre todo para los jóvenes talentos. Pero creemos que esos temores son exagerados. Revisar docenas de contratos repetitivos no convierte necesariamente a alguien en mejor negociador. En cambio, la automatización de esas tareas libera a las personas para que dediquen más tiempo a negociaciones más estratégicas y de alto riesgo, en las que el juicio humano sigue siendo esencial. El cambio a la IA no sólo impulsará la eficiencia, sino que también liberará talento para tareas más estratégicas y de mayor valor.

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