El aprendizaje automático se emplea actualmente en Amazon Alexa y en otros asistentes virtuales de consumo, pero también desempeña un importante papel para las empresas que buscan ahorrar tiempo y dinero en sus procesos de compra.
La gestión de compras es un elemento clave en la transformación y el crecimiento de las organizaciones, pero también puede ser un aspecto costoso tanto para empresas grandes como pequeñas. Compañías de todos los tamaños buscan formas de impulsar el ahorro de costes y tiempo, la eficiencia de los procesos y un mejor control y visibilidad de los equipos de compras. Para las empresas más grandes, este hecho es particularmente visible en los gastos de poca cuantía –aquellas compras no gestionadas y aparentemente insignificantes que a menudo se llevan a cabo fuera de los procesos formales de compras. Estos gastos pueden sumar y llegar a representar del 20 al 40% del volumen bruto de las compras de una empresa. Para los negocios más pequeños con presupuestos ajustados es importante encontrar las mejores ofertas: un error puede suponer un gran coste, como costoso puede ser el tiempo que conlleva encontrar los mejores productos.
El beneficio del aprendizaje automático es que permite mejorar la eficiencia y ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones en lo que respecta a los procesos de compras. Por eso más del 60% de los gerentes y directores de compras están adquiriendo conocimientos sobre inteligencia artificial y aprendizaje automático, o están implementando las últimas novedades tecnológicas – según un estudio publicado por Amazon Business y WBR Insights.
Un ejemplo puede ser una pequeña empresa artesanal que fabrica ventanas y persianas. Para el montaje de ventanas, puertas delanteras, invernaderos y techos, la compañía de veinte empleados necesita una cadena de suministro con materiales como tornillos, arandelas y otras herramientas básicas. Su gerente de compras y director de IT confirmó que estos artículos son cruciales para manejar los pedidos de los clientes y mantener “a tiempo” el ajustado cronograma de sus proyectos. Sus clientes están poniendo el listón muy alto y él también lo está adaptando al proceso de compra, ya que necesita los productos de forma rápida, con una alta calidad y a un precio razonable; sin dedicar además tiempo excesivo a la búsqueda de estos artículos para poderse enfocar en otras tareas más estratégicas.
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Cómo puede ayudar el aprendizaje automático
Aquí es donde la tecnología digital como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar. El campo de la inteligencia artificial se dedica a la resolución de cuestiones cognitivas asociadas a la inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de problemas y el reconocimiento de patrones. El aprendizaje automático es un subcampo donde los datos extraídos de experiencias pasadas permiten que el aprendizaje ocurra automáticamente.
Amazon Business está ampliando constantemente el uso del aprendizaje automático para automatizar tareas manuales de sus clientes que les consumen un tiempo excesivo. Buscar formas de predecir las tendencias de producto y aprovechar estos resultados para pronosticar mejor la cantidad requerida de un determinado producto como los tornillos, reduce el coste de almacenamiento en los centros de Amazon, agiliza los procesos logísticos y en última instancia, reduce el precio de un artículo para clientes; tanto para el consumidor como para los clientes empresariales.
Aprender y mejorar constantemente
Otro ejemplo es que los gerentes de compras pueden seleccionar sus productos preferidos y el aprendizaje automático evalúa este catálogo para identificar automáticamente en Amazon Business los mismos artículos u otros similares, proporcionando a los gerentes de compras alternativas rentables. Otro campo es la búsqueda. La búsqueda en Amazon Business es el punto de partida para la mayoría de las empresas cliente de Amazon. El aprendizaje automático aprende continuamente de los comportamientos de búsqueda y compra y la información proporcionada, se combina con los parámetros específicos de cada sector para identificar los productos que pueden ser interesantes para los clientes. Al entender una consulta de búsqueda, los algoritmos de procesamiento del lenguaje pueden sintetizar información semántica y mostrar productos idóneos para estas consultas. De esta manera, el aprendizaje automático ayuda a los buscadores a obtener resultados relevantes dentro del contexto y sugiere recomendaciones de productos y proveedores que podrían no haberse considerado anteriormente.
Este proceso asegura que los productos estén clasificados y optimizados de forma relevante, lo que ayuda al cliente a encontrar más rápido el artículo que está buscando. Si el gerente o el responsable de compras de la empresa de fabricación de ventanas busca “tornillos”, el aprendizaje automático asegura que los productos más atractivos en base a sus necesidades se muestren en la lista de resultados.
Compras seleccionadas y depuradas
Otro campo para el aprendizaje automático es la “compra depurada”. La tecnología ayuda a las empresas a impulsar la eficiencia de los procesos al priorizar automáticamente los productos que necesitan y prefieren en función de su historial de pedidos, el presupuesto del comprador, los sistemas de clasificación del sector y las directrices de compra relacionadas con la empresa proporcionadas por la empresa cliente. En el futuro, el aprendizaje automático podría establecer y aplicar directrices de compra por sí mismo, basándose en los objetivos empresariales predefinidos por una organización – y proporcionar la flexibilidad necesaria para adaptar continuamente estas directrices a fin de garantizar que se alcancen los objetivos. Además, cuando llegue el momento de reponer los productos, las compras repetidas automatizadas podrían realizarse de forma más sencilla al permitir que la demanda de inventario de un cliente pronostique y reordene automáticamente los artículos en nombre del comprador.
El aprendizaje automático también ayuda a prever las necesidades de los clientes empresariales y a sugerir soluciones o funcionalidades que ayuden a solucionarlas – por ejemplo, considerar Business Prime para ahorrar en los costes de envío, configurar la función de pago por factura para agilizar los procesos o añadir usuarios adicionales para permitir que otros departamentos compren por su propia cuenta.
En el pasado, cuando se trataba de evaluar los datos de las compras, las empresas tenían que contratar a expertos como ingenieros de inteligencia de negocio, científicos de datos y profesionales de IT que crearan complejos modelos de análisis a partir de los datos. Hoy en día, gracias al aprendizaje automático, los directores de compras no necesitan ser expertos para trabajar con datos complejos y sacar conclusiones – los compradores pueden simplemente evaluar los datos del historial de pedidos de miles de empleados para tomar decisiones de compra.
