Lista de precios e IA: optimizar las compras con la Inteligencia Artificial

Históricamente, las listas de precios mercuriales recogían los precios observados en un mercado público (en particular el de la carne o los productos agrícolas) y servían de referencia objetiva en la negociación de los presupuestos de compras. Hoy en día, una lista de precios mercurial designa un documento interno o contractual que establece el listado de referencias cuyo precio ha sido negociado. Un producto incluido en una lista de precios mercurial queda fijado durante un período determinado o sujeto a reglas de variación negociadas de antemano.

En términos ideales, una ficha de precios mercurial es una herramienta esencial para los compradores por tres razones:

1. Su formalismo simplificado permite verificar rápidamente las condiciones negociadas anuales o en función de las cantidades adquiridas
2. Permite controlar mejor los presupuestos de compra y aspirar teóricamente a una rentabilidad óptima
3. Sirve de referencia centralizada destinada a garantizar la conformidad de la política de compras en todas las filiales o usuarios

Desde el auge de la IA en la gestión asistida, las listas de precios mercuriales se han convertido en auténticas herramientas de negociación y control de costes. Pero esto exige una condición: la elección de una solución de IA eficaz diseñada específicamente para el tratamiento de datos numéricos gestionados por un departamento de compras.

IA & precios mercuriales: el arma de negociación masiva

Integrar la Inteligencia Artificial (IA) en el tratamiento de una lista de precios mercurial multiplica su potencial de cruce de datos y control de costes. La IA transforma esta herramienta estática en un palanca estratégica dinámica al servicio de su rentabilidad (ahorro de tiempo y detección de sobrefacturaciones).

Optimización de costes y palancas de negociación
– Análisis predictivo de precios: La IA analiza volúmenes masivos de datos en tiempo real, cruzándolos con los de las listas de precios mercuriales, lo que permite anticipar evoluciones futuras de los precios y, por tanto, conducir negociaciones antes de los plazos.

Oportunidades:
La IA compara los precios de su lista de precios con los presupuestos, órdenes de compra y facturas, con el fin de alertar a los compradores sobre las condiciones a renegociar. La IA puede entonces simular el impacto positivo en los márgenes operativos de las distintas oportunidades de negociación y proponer escenarios tarifarios óptimos.

Gestión de riesgos y proveedores
Detección de anomalías de precios: la IA compara las facturas recibidas con los precios negociados en la lista de precios mercurial y detecta automáticamente las incoherencias tarifarias, las desviaciones y la no aplicación de los descuentos por volumen. Una vez detectados los errores de facturación, la IA puede generar con un clic o en tiempo real mensajes de alerta a los proveedores afectados y velar por la correcta resolución del litigio.

Un sourcing actualizado:
Cruzando los datos tarifarios y las condiciones cuantitativas de la lista de precios mercurial con los objetivos del departamento de compras, la IA puede recomendar proveedores alternativos a partir de presupuestos o facturas archivadas.

Rentabilidad y productividad:
La IA procesa automáticamente los datos tarifarios de los proveedores y de las cotizaciones oficiales, para compararlos con los datos negociados en la lista de precios mercurial. En tiempo real, las desviaciones son identificadas eliminando cualquier riesgo de error de introducción manual.

Aceleración del ciclo de compras:
La toma de decisiones se acelera, ya que el departamento de compras dispone de datos actualizados y comparados. Con independencia del formalismo de los documentos de los proveedores (presupuestos, órdenes de compra, facturas), la IA estandariza los datos para un tratamiento más eficaz. El tiempo ahorrado puede dedicarse a la integración de todas las fuentes de datos comparables (datos multisitio, historial de compras, presupuestos no tramitados).

Tiempo para la estrategia:
Al automatizar las tareas relativas al tratamiento transaccional y al análisis repetitivo, la IA libera tiempo en favor de la reflexión estratégica y de una mejor gestión de la relación con los proveedores.

El tiempo es margen:
Una pyme de tamaño medio puede ganar al menos 3 puntos de margen y recuperar 4 horas de trabajo a la semana en tareas de tratamiento de datos y reclamaciones a proveedores.

Descubra Zylio.