Gestión De Operaciones Y Cadena De Suministro.
Cómo Walmart automatizó las negociaciones con los proveedores
por Remko Van Hoek,
Michael De Witt,
María Lacidad, y
Travis Johnson
08 de noviembre de 2022
MirageC/Getty Images
Resumen. Es un viejo problema en materia de adquisiciones: los compradores corporativos carecen de tiempo para negociar plenamente con todos los proveedores. Históricamente, esto ha dejado valor sin explotar sobre la mesa tanto para compradores como para proveedores. Para abordar este desafío, Walmart implementó negociaciones impulsadas por IA ...más
Walmart, como la mayoría de las organizaciones con grandes operaciones de adquisiciones, no puede llevar a cabo negociaciones enfocadas con sus más de 100.000 proveedores. Como resultado, alrededor del 20% de sus proveedores han firmado acuerdos con condiciones generales que a menudo no se negocian. No es la forma óptima de interactuar con estos "proveedores finales". Pero el costo de contratar más compradores humanos para negociar con ellos excedería cualquier valor adicional.
Walmart resolvió el problema con software impulsado por inteligencia artificial que incluye una interfaz basada en texto (o chatbot) que negocia con proveedores humanos en nombre de Walmart. Walmart Canadá puso a prueba la solución en enero de 2021 y utilizó los comentarios de los proveedores para perfeccionar el sistema. Desde entonces, Walmart ha implementado la solución en otros tres países, y las operaciones de Walmart en más países planean implementar la tecnología pronto.
Este artículo comparte cuatro lecciones sobre cómo utilizar las negociaciones de adquisiciones automatizadas de manera que beneficien tanto a los compradores como a los proveedores. Estos sistemas pueden generar ahorros, mejorar las condiciones para ambas partes y aumentar la flexibilidad y resiliencia de una cadena de suministro.
El piloto
Con avances en inteligencia artificial (IA), Walmart comenzó a explorar la posibilidad de automatizar las negociaciones de adquisiciones para proveedores finales y obtuvo la licencia de un producto de software llamado Pactum AI en 2019. La implementación se pospuso debido a Covid-19, pero uno de nosotros (Michael DeWitt) resucitó la iniciativa un año después, en enero de 2021, para su organización, Walmart International.
Dado que Walmart ya había experimentado con el software en un entorno sandbox , Walmart International pasó directamente a un pequeño piloto en el negocio canadiense de la compañía. El piloto, que duró tres meses, incluyó a una variedad de partes interesadas (89 proveedores, cinco compradores y representantes de los departamentos de finanzas, tesorería y legal de Walmart Canadá) y Pactum , la compañía que había creado la tecnología de inteligencia artificial subyacente.
Al principio, Walmart International estimó que el sistema generaría un retorno de la inversión positivo si el chatbot pudiera cerrar acuerdos con el 20% de los proveedores involucrados en el piloto. El minorista seleccionó “productos no para reventa” (categorías como servicios de flota, carritos y otros equipos utilizados en tiendas minoristas) y no productos vendidos a clientes de Walmart. Decidió centrarse en proveedores para quienes había datos precisos sobre las condiciones de pago y donde había una clara oportunidad de mejorar las condiciones de pago y asegurar descuentos adicionales.
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Walmart International tiene cronogramas de pago específicos, con la esperanza de negociar descuentos por pago anticipado o condiciones de pago extendidas sin descuentos. A cambio, Walmart ofrecería a los proveedores la opción de cambiar el derecho de Walmart a rescindir contratos inmediatamente sin causa (conocido como “rescisión por conveniencia”) a proporcionar un aviso de rescisión por escrito de 30, 60 o 90 días. Walmart también ofrecería selectivamente a los proveedores oportunidades de crecimiento en surtido y volumen de ventas a cambio de descuentos en los precios.
Los compradores internos seleccionaron a los proveedores a los que apuntar y crearon escenarios de capacitación para el algoritmo de aprendizaje automático de Pactum AI. Los escenarios se utilizaron para crear guiones estructurados para guiar a los proveedores a través de las negociaciones. Los proveedores podrían responder a los escenarios a su propio ritmo.
Walmart International invitó a alrededor de 100 proveedores finales a probar la solución. Ochenta y nueve aceptaron participar. El chatbot logró llegar a un acuerdo con el 64% de ellos (muy por encima del objetivo del 20%) y con un plazo promedio de negociación de 11 días. Walmart ganó, en promedio, un 1,5% en ahorros sobre el gasto negociado y una extensión de los plazos de pago a un promedio de 35 días.
En entrevistas posteriores al piloto con proveedores que entablaron negociaciones exitosas, el 83% de ellos describió el sistema como fácil de usar y les gustó la capacidad de hacer una contraoferta y el tiempo que el sistema les dio para pensar en la negociación a su propio ritmo. Por ejemplo, Ben Garisto, presidente de MIWE, un fabricante de equipos de panadería, dijo: “Durante las negociaciones en persona, no siempre se tienen las preguntas por adelantado y se responde en tiempo real. Otros tipos de solicitudes de propuestas automatizadas a veces parecen un poco como una plantilla con poco espacio para contar su historia”.
Sin embargo, a varios proveedores les hubiera gustado negociar cara a cara. Otros proveedores querían un guión menos detallado y más fluido en lugar de prohibirles retroceder hasta los primeros pasos de la negociación.
Luego del piloto de producción, Walmart mejoró los escenarios y guiones y extendió la solución a proveedores de Estados Unidos, Chile y Sudáfrica. Hasta el momento, el chatbot ha cerrado acuerdos con el 68% de los proveedores contactados y generó un ahorro promedio del 3%.
Otras empresas interesadas en automatizar las adquisiciones pueden aplicar estas lecciones sobre cómo desarrollar e introducir dicho sistema:
1. Pasar rápidamente a un piloto de producción.
El viaje de la IA para muchas empresas languidece en la fase de prueba de concepto: menos de la mitad llega a producción, según Gartner. Esto se debe a que las fases de prueba de concepto se centran en las capacidades técnicas en lugar de en los objetivos comerciales. Walmart decidió saltarse una fase de prueba de concepto y pasar directamente a un piloto de producción centrado en los objetivos comerciales.
Los “dueños de negocios” de Walmart (personas a cargo de los presupuestos y responsables del gasto con los proveedores (por ejemplo, operaciones de suministros para tiendas y TI para hardware y software)) ayudaron a crear casos y escenarios de uso de negociación. Los compradores de Walmart proporcionaron experiencia crucial en los escenarios de negociación necesarios para capacitar al chatbot y nominaron a los proveedores para participar en el piloto (en función de qué proveedores realizan suficientes negocios con Walmart para justificar una negociación y cuáles agradecerían una oportunidad de negociar). El equipo legal se aseguró de que el guión del chatbot y el contrato resultante cumplieran con los estándares y la política de contratación de Walmart.
2. Comience con categorías de gasto indirecto y proveedores preaprobados.
Walmart comenzó con productos que no eran para reventa (es decir, que no se vendían a sus clientes minoristas) para minimizar los riesgos para el negocio que planteaba la prueba de una nueva práctica de adquisiciones. Walmart también se centró en proveedores preaprobados para que la necesidad de validar nuevos proveedores no retrasara el inicio del piloto.
3. Decidir sobre compensaciones aceptables.
La adquisición automatizada requiere definir con precisión los límites de lo que el comprador está dispuesto a conceder a cambio de lo que quiere. Por ejemplo, el chatbot de IA necesita conocer las compensaciones específicas que el comprador está dispuesto a hacer para, por ejemplo, pasar de pagos completos en 10 días después de recibir la factura a recibir el pago 15, 20, 30, 45 o 60 días. después de recibir la factura a cambio de mejores condiciones de rescisión y oportunidades para que los proveedores expandan sus negocios con Walmart.
4. Escale ampliando geografías, categorías y casos de uso.
El lema de Walmart para este proyecto fue "clarificarlo y escalarlo". Los pilotos de producción exitosos ayudaron a Walmart a vender la solución a otras partes del negocio. Después del piloto en Canadá, Estados Unidos, Chile y Sudáfrica, los despliegues en México, Centroamérica y China son inminentes. Las categorías también se han ampliado para incluir negociaciones de tarifas de ruta para el transporte y algunos bienes para reventa. Algunos proveedores de nivel medio ahora utilizan el sistema y el chatbot es multilingüe.
El escalado ha aumentado la productividad porque el software aprende de cada negociación, lo que reduce el tiempo de configuración de nuevas categorías. Además, el chatbot puede ejecutar 2000 negociaciones simultáneamente, algo que ningún comprador humano puede hacer.
Se puede ver la trayectoria: a medida que los términos y condiciones se vuelven más algorítmicos, menos proveedores y partes de los grupos de gasto quedarán sin gestionar. Los profesionales de adquisiciones se centrarán menos en negociar acuerdos y más en relaciones estratégicas, excepciones y mejora continua.
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Remko Van Hoek es profesor de gestión de la cadena de suministro en la Facultad de Negocios Sam M. Walton de la Universidad de Arkansas. Anteriormente se desempeñó como director de adquisiciones en varias empresas.
Michael DeWitt es vicepresidente de abastecimiento estratégico de Walmart International.
Mary Lacity es catedrática David D. Glass y profesora distinguida de sistemas de información en la Facultad de Negocios Sam M. Walton de la Universidad de Arkansas.
Travis Johnson es director senior de soluciones de habilitación de adquisiciones en Walmart International.
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