Por Nicolás Munevar, digital transformation manager de Exertus Consulting Group
CASOS DE MALOS PROVEEDORES
Si eres de los que no se toman en serio a sus proveedores, hay algunas historias casi de terror que deberían hacerte cambiar de opinión. Aquí algunas de ellas:
- Mattel. En 2007 tuvo que retirar millones de juguetes maquilados por su proveedor chino, Lida Toy, que contenían altos niveles de plomo. Las consecuencias: costos y multas millonarias.
- Toyota. En 2009, su reputación sufrió un duro revés por un grave problema de aceleración involuntaria que tenían algunos de sus vehículos, lo que ocasionó eventos trágicos y muertes de personas. Se dijo que el problema venía del proveedor de los tapetes, aunque no se sabe qué tanto tuvo que ver con errores en el diseño.
¿O qué me dices de las acusaciones de explotación laboral y de niños a las que se enfrentaron Nike y sus maquiladores?
Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) en la búsqueda de proveedores: Maximizando la inteligencia artificial en tu proceso de selección
La lección es que los proveedores son un factor clave en cualquier negocio. Cuando son confiables, garantizan una cadena de suministro estable y el abastecimiento de productos para los clientes.
Pero no siempre es fácil tener opciones si alguno de ellos falla. Bien lo saben, por ejemplo, las empresas que detuvieron operaciones ante las interrupciones en el suministro por la crisis del Covid-19.
Lo cierto es que todas las empresas tienen una serie de componentes e insumos críticos, en los cuales no es sencillo encontrar opciones de proveedores.
Pero la inteligencia artificial nos permite encontrar soluciones. Hemos explorado casos de uso para búsqueda de proveedores usando Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés), una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Su objetivo es permitir que las máquinas comprendan, interpreten y generen lenguaje humano de manera efectiva. A través del NLP, las computadoras pueden analizar grandes volúmenes de texto para extraer información valiosa y relevante.
Construimos un caso de negocio con una empresa de autopartes que a menudo enfrentaba impactos en su producción como resultado de los retrasos en las entregas y los incumplimientos en estándares de calidad en algunos de sus proveedores.
Su base de datos era muy amplia. Hablamos de unas 17,500 refacciones, por lo que seleccionamos algunas de las más críticas para una prueba piloto. Entrenamos el algoritmo con información técnica y específica de cada parte. El modelo arrojó resultados de miles de proveedores, por lo que luego hicimos una segunda depuración, basada en criterios de negocio, que nos permitió ampliar el portafolio de proveedores.
HERRAMIENTAS ADICIONALES QUE OFRECE LA IA EN LA BÚSQUEDA DE PROVEEDORES
Un aspecto muy importante de las soluciones de NLP para búsqueda de proveedores es que nos ofrecen herramientas adicionales que nos permiten evaluar a esos proveedores. Por ejemplo, es posible añadir características como análisis de sentimiento para evaluar la reputación de los candidatos, lo que arroja información sobre comentarios, reseñas y opiniones que hay sobre ellos en fuentes de información relevantes, tales como redes sociales, foros y sitios web de reseñas, las empresas pueden obtener una visión clara de la reputación de un proveedor.
Otra característica de las soluciones de NLP es que las empresas pueden extraer información para evaluar la calidad del proveedor, pues los algoritmos pueden identificar y clasificar automáticamente datos relevantes en el texto, como la calidad del producto, las certificaciones, los premios, entre otros. Esta información permite a las empresas comparar y seleccionar proveedores en función de sus capacidades y cumplimiento.
Como verás, esta herramienta nos permite simplificar los procesos de contacto, selección y evaluación que hacemos al momento de traer nuevos proveedores. Ya no tienes por qué seguir batallando con ello.
