Evaluación de proveedores con IA: Construir relaciones éticas y transparentes

Igor Omilaev

La presión por garantizar prácticas éticas, sostenibles y transparentes por parte de los proveedores ha llevado a muchas compañías a replantearse sus mecanismos de evaluación. Y es en este punto donde la Inteligencia Artificial (IA), como tecnología, se convierte en un aliado clave para transformar la gestión y evaluación de proveedores en un proceso más objetivo, continuo y ético.

Los sistemas tradicionales de evaluación de proveedores son, a menudo, un tanto burocráticos, lo que los lleva a no ser todo lo ágiles que podrían, requieren auditorías manuales y formularios extensos para no caer en criterios subjetivos que pongan el peligro el cumplimiento o compliance de la empresa. Estos procesos conllevan un número de recursos que “estrangulan” la fluidez de los departamentos de calidad, sostenibilidad y compras. Por no mencionar que algunas veces estos procesos de gestión están desactualizados ya que se basan en información puntual, no en datos en tiempo real.

Uno de los proyectos en los que hemos trabajado es cómo cambiar la gestión y evaluación de proveedores utilizando IA para optimizar el proceso y los recursos asignados, así como disponer de la información en tiempo real y poder detectar en qué la conformidad de los proveedores.

¿Cómo mejora la IA la gestión y evaluación de proveedores?

La aplicación de algoritmos de IA en este ámbito permite transformar el proceso en múltiples dimensiones:

1. Análisis predictivo de riesgos: La IA nos ayuda a identificar patrones de comportamiento o señales tempranas de incumplimiento (por ejemplo, cambios en la plantilla directiva, problemas financieros o litigios recientes), cruzando fuentes internas con datos públicos, entre otras. Se puede monitorizar a miles de proveedores en tiempo real con algoritmos de NLP que analizan noticias en más de 100 idiomas y el impacto de este ahorro de tiempo es significativo en las empresas.
2. Evaluación automatizada de criterios ESG: Los sistemas basados en IA nos ayudan a clasificar y puntuar a los proveedores en función de criterios éticos y sostenibles, como huella de carbono, condiciones laborales, igualdad de género o uso de materias primas conflictivas. Esto ayuda a alinear la cadena de suministro con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y marcos como el Pacto Mundial de las Naciones Unidas.
3. Transparencia y trazabilidad mediante IA: Gracias a la IA podemos verificar la autenticidad de certificados, auditorías y declaraciones de cumplimiento de sus proveedores. Esto permite auditar el comportamiento en toda la cadena sin manipulación de datos, fortaleciendo la confianza y la trazabilidad.
4. Optimización de decisiones de compra: utilizando modelos de machine learning podemos simular escenarios y predecir el impacto de trabajar con ciertos proveedores sobre KPIs financieros y de sostenibilidad. Por ejemplo, un algoritmo puede indicar qué proveedor tiene mayor probabilidad de sufrir una interrupción logística en los próximos 6 meses.

La IA aporta velocidad y precisión, pero también debemos cuidar una serie de aspectos éticos como los sesgo algorítmico (si los datos de entrenamiento están sesgados, los modelos pueden discriminar o evaluar injustamente a ciertos proveedores), la transparencia ( es importante que los proveedores entiendan cómo se les evalúa y tengan derecho a revisar o apelar una puntuación), la privacidad de datos (el uso de información personal o confidencial debe cumplir con normativas como el GDPR) entre otros.

Lo que no podemos negar, gracias a los avances que hemos comprobado de primera mano es que, gracias a la IA, la evaluación de proveedores está dejando de ser un proceso burocrático para convertirse en un sistema inteligente, ético y centrado en la colaboración a largo plazo. Ya no se trata solo de saber si un proveedor entrega a tiempo o cumple con un presupuesto. Hoy las empresas buscan relaciones a medio/ largo plazo, aliados que compartan valores, gestionen riesgos de forma proactiva y contribuyan a una cadena de suministro más resiliente y sostenible.

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María Arribas