Ayudantes digitales en la BTP

Los LLM amplían enormemente las posibilidades del procesamiento lingüístico asistido por IA. Los modelos de lenguajes de gran tamaño utilizan técnicas de aprendizaje profundo y se entrenan para reconocer los patrones y las relaciones entre palabras y frases, con la ayuda de miles de millones de conjuntos de datos. Esto les permite procesar, comprender y generar lenguaje humano.

Contratación automatizada

Las organizaciones de compras basadas en SAP se benefician cada vez más de las ventajas de los LLM, dado que existe una amplia gama de potentes bots basados en LLM para automatizar los procesos operativos de compra. Un ejemplo son los bots de aprovisionamiento, como el Apsolut Procurement Bot, que facilita la compra de materiales indirectos. Si, por ejemplo, se necesita un nuevo escritorio, el robot de aprovisionamiento pregunta específicamente por el acabado deseado, como el color, las dimensiones y el material. A continuación, crea automáticamente una solicitud de compra en los sistemas de compras productivos, ya sea SAP ECC, S/4 Hana o SAP Ariba. Se ejecuta un proceso similar si, por ejemplo, hay que instalar un puesto de trabajo para un nuevo empleado de marketing. El robot de compras determina qué equipamiento de oficina necesita realmente este empleado para realizar su trabajo y hace sugerencias adecuadas al solicitante basándose en los datos del catálogo.

Otro grupo de asistentes de compras digitales son los bots de negociación LLM para pedidos tail spend o compras de cola. Debido al escaso volumen individual de los pedidos de gastos a medida, la mayoría de las organizaciones de compras no consideran económicamente viable utilizar a sus propios empleados del departamento de compras para las negociaciones. Sin embargo, aunque los pedidos individuales de tail spend no cuestan mucho, el volumen total puede llegar a acumularse considerablemente.

Con los bots de negociación de LLM, el potencial de ahorro de los pedidos de gastos a medida puede hacerse realidad, ya que automatizan todo el proceso de negociación: desde la selección de los pedidos a negociar, la determinación de la estrategia de negociación y la realización de la negociación con el proveedor, hasta la ejecución del pedido.

Determinación de los grupos de productos

Un tercer ejemplo actual son los innovadores bots LLM para determinar automáticamente el grupo de material, tal y como ofrece SAP Buying 360, una nueva función de SAP Ariba Buying y S/4 Cloud, Public Edition. También en este caso, el uso de la IA alivia en gran medida la carga de los minoristas, ya que determinar los grupos de materiales es una de las tareas que más tiempo les consume en su trabajo diario. 

Los bots LLM ofrecen a los departamentos de compras una serie de ventajas clave. Además del ahorro en tail spend, la reducción de tiempo y gastos gracias a la automatización de los procesos operativos de compras, ocupa un lugar destacado. Como las máquinas se encargan de las tareas monótonas y repetitivas, los retailers pueden concentrarse en tareas estratégicas e innovadoras. Esto aumenta su motivación y ayuda al departamento de compras a centrarse más en mejorar los procesos de aprovisionamiento y la gestión de proveedores. Los requisitos normativos, y el aumento de los cuellos de botella en el suministro exigen, ahora más que nunca, una supervisión exhaustiva de la cadena de suministro y la gestión de riesgos.

Servicios personalizados

Mientras que, de otro modo, los solicitantes tendrían que depender de la asistencia manual del personal de compras, a menudo sobrecargado de trabajo, los robots de preguntas frecuentes y negociación acceden directamente a los sistemas backend y pueden atender todas las consultas y solicitudes de forma inmediata. También se optimiza la calidad de los datos de compra. Para que los robots LLM funcionen de forma fiable, los registros de datos de los sistemas SAP backend deben estar actualizados y ser completos, sin errores, coherentes e inequívocos. Esto obliga a los minoristas a mantener los datos continuamente. Los solicitantes también deben prestarle atención a estos criterios de calidad a la hora de introducir los datos para que sus solicitudes puedan recibir una respuesta satisfactoria. Una alta calidad de los datos reduce significativamente las tasas de error en los procesos operativos de compras.

La introducción de bots LLM modernos, en organizaciones de compras basadas en SAP, debe seguir un plan de acción claro. El siguiente paso consiste en utilizar métodos de ingeniería rápidos para comunicar estas preguntas al modelo generativo de IA, de forma que ofrezca resultados relevantes y de alta calidad. Dado que los modelos LLM pueden entrenarse, para reconocer inmediatamente la intención de quien pregunta y asignar la pregunta al caso de uso correspondiente, el esfuerzo de desarrollo e implementación es significativamente menor que en el caso de los chatbots convencionales. Esto se debe a que hay que construir rutas separadas para cada uso. Por lo contrario, un único bot LLM puede cubrir muchas tareas y aplicaciones diferentes dentro de una organización de compras. 

Es importante empezar con medidas de gestión del cambio al comienzo del proyecto, para aumentar la aceptación de los usuarios. Es la única forma de garantizar que los solicitantes y proveedores estén preparados para interactuar con los nuevos robots de texto cuando se lancen y se pongan en funcionamiento.