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lunes, 16 de mayo de 2022
Tecnología
El Deep Learning conseguiría reducir el proceso de homologación de clientes un 80%
Una gran empresa necesita homologar hasta 10.000 proveedores, que deben proporcionar una media de 7 certificados, lo que implica una inversión de hasta 2.500 horas/año únicamente en validaciones.
Redacción TICPymes29/11/2021

La inteligencia artificial está entrando con fuerza también en el proceso de compras de las compañías españolas. A medida que evoluciona la tecnología, cada vez más cadenas de suministro y organizaciones invierten en automatización de procesos y gestión inteligente de suministros y riesgo empresarial. Sin embargo, según los expertos, todavía es un área que requiere mucho proceso manual por lo que la innovación y el “deep learning” tiene un gran recorrido por delante.

Incluir nuevas tecnologías en la empresa mejora la eficiencia de los procesos internos, así como la comunicación y las vías de colaboración con los proveedores, haciendo a las compañías más competitivas”, explica Antonio Fernández Ruiz, director de Tecnología de Fullstep, compañía especializada en la digitalización end-to-end del proceso de compras, aprovisionamiento y cadena de suministro. Su plataforma, permite gestionar desde la gestión de solicitudes de compra, pasando por la negociación con los proveedores, la creación de contratos y su control, los pedidos realizados y las facturas recibidas de los proveedores para su inclusión en la herramienta contable de la compañía. “Son muchos los trámites implicados en el proceso, y muy diferentes las necesidades en cada caso”.

El proceso de homologación de proveedores, uno de los que más gasto y tiempo supone a las empresas

Aunque la digitalización del proceso de compras está avanzando entre las compañías españolas, todavía hay muchos aspectos que requieren alta cantidad de trámites manuales. Una de las áreas en las que las empresas españolas dedican más horas es a la homologación de proveedores. “Este proceso de homologación consiste fundamentalmente en que los proveedores suban a la plataforma una serie de certificados, como el de la Seguridad Social, el de Hacienda, las normas ISOs que declaran su certificación en los diferentes ámbitos que pide la ley, entre muchas otras”, explica Fernández Ruiz.

Todos estos documentos son necesarios para validar la calidad del proveedor y su idoneidad para convertirse en suministrador de materiales y servicios. “Una baja calidad o una entrega retrasada pueden suponer la rotura de stock, la indemnización a clientes finales por productos en malas condiciones o graves multas administrativas por incumplimiento de normas de seguridad o similares”. Es por eso por lo que estos certificados son pormenorizadamente revisados y controlados en el tiempo.

Según los datos y experiencia de Fullstep, una gran empresa tipo cuenta con unos 10.000 proveedores y necesita homologarlos para la compra de los diferentes materiales y/o servicios. Suponiendo que cada proveedor debe proporcionar una media de 7 certificados, la compañía estima que solo para ello se requiere la inversión de hasta 2.500 horas al año. “Aunque el proceso de homologación es digital, en el sentido de que toda la información se envía digitalmente y se archiva de la misma forma, existen procedimientos de visualización, validación de documentos y extracción de datos clave que necesitan de intervención humana pesada, lo que los hace lentos y poco óptimos desde el punto de vista de tiempo invertido”.

Más IA y Machine Learning para analizar el denominado “riesgo proveedor” y mejorar la toma de decisiones 

Según la compañía, es en la gestión del riesgo que presenta el encargo de nuevos pedidos a un proveedor -el denominado “riesgo proveedor”- donde los procesos de digitalización requieren mayor gestión humana. Esta es llevada a cabo generalmente por un analista de riesgos que lo evalúa teniendo en cuenta diferentes variables, como pueden ser los materiales y/o servicios que suministra – más o menos críticos para el cliente o con más o menos tensión en el mercado-, la situación financiera del proveedor, la distribución de pedidos por parte del cliente en diferentes proveedores, la evaluación del proveedor en la plataforma de compras o la situación geográfica de entrega, entre otras. “Todo este trabajo “artesanal” y especializado tiene un procedimiento y coste que condiciona a las empresas, que solo pueden llevarlo a cabo sobre un número muy limitado de proveedores”, explica Antonio Fernández Ruiz.

Como especialistas en digitalización end-to-end, Fullstep está desarrollando actualmente herramientas basadas en Deep Learning (DL) que permitan la validación automática de certificados (y extracción de datos) para obtener una homologación inteligente de proveedores como un servicio en la nube. “De la misma forma, trabajamos en un sistema inteligente, también basado en técnicas de DL combinadas con análisis de sentimiento para la elaboración automática de perfiles de riesgo para proveedores críticos”. La compañía asegura que esto puede permitir a las empresas minimizar su riesgo de contratación con proveedores críticos con un coste asumible.

Fullstep, digitalización end-to-end del proceso de compras

Fullstep, cuenta con una plataforma API-based, dinámica, versátil y escalable, diseñada para facilitar la integración con cualquier ERP del mercado y otras herramientas del ecosistema. Con un sistema de módulos que facilita el control sobre todo el Ciclo del Gasto, se ajusta a las necesidades de cada compañía.

Esta digitalización 360 del proceso de compras y aprovisionamiento, permite a las empresas ahorrar en la gestión de compras una media del 10%, centralizar y automatizar y hacer más colaborativo el proceso, así como evitar fraudes o impagos de los proveedores al tener una mayor transparencia. En 2020 los clientes con la plataforma Fullstep implementada han gestionado con éxito más de 12.000 millones de euros en negociaciones de compras.