Cómo Walmart automatizó las negociaciones con proveedores
por Remko Van Hoek, Michael DeWitt, Mary Lacity, y Travis Johnson
Es un problema antiguo en las aprovisionamiento: los compradores corporativos no tienen tiempo para negociar plenamente con todos los proveedores. Históricamente, esto ha dejado un valor sin explotar sobre la mesa tanto para los compradores como para los proveedores. Para abordar este desafío, Walmart implementó un software de negociaciones con IA y una interfaz basada en texto (es decir, un chatbot) para conectar con los proveedores. Hasta ahora, el chatbot está negociando y cerrando acuerdos con el 68% de los proveedores contactados, y cada parte obtiene algo que valora. Este artículo ofrece cuatro lecciones para obtener resultados de las negociaciones de aprovisionamiento automatizadas: pasar rápidamente a un piloto de producción, empezar con categorías de gastos indirectos con proveedores previamente aprobados, decidir las compensaciones de negociación aceptables y escalar ampliando las geografías, las categorías y los casos de uso.
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Walmart, como la mayoría de las organizaciones con grandes operaciones de aprovisionamiento, no puede llevar a cabo negociaciones centradas con sus más de 100 000 proveedores. Como resultado, alrededor del 20% de sus proveedores han firmado acuerdos con condiciones muy sencillas que no se negocian a menudo. No es la forma óptima de interactuar con estos «proveedores finales». Pero el coste de contratar a más compradores humanos para negociar con ellos superaría cualquier valor adicional. Walmart resolvió el problema con un software basado en 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 tienen previsto implementar la tecnología pronto. Este artículo comparte cuatro lecciones sobre cómo utilizar las negociaciones de aprovisionamiento 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 la resiliencia de una cadena de suministro.
El piloto
Con los avances en la inteligencia artificial (IA), Walmart comenzó a explorar la posibilidad de automatizar las negociaciones de aprovisionamiento para los proveedores finales y licenció un producto de software llamado IA de Pactum en 2019. El despliegue se pospuso por la Covid-19, pero uno de nosotros (Michael DeWitt) resucitó la iniciativa un año después, en enero de 2021, para su organización, Walmart International. Como Walmart ya había experimentado con el software en un entorno de sandbox, Walmart International pasó directamente a un pequeño proyecto piloto en el negocio canadiense de la empresa. 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 empresa que había creado la tecnología de IA 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 que participaron en el piloto. El minorista seleccionó «productos no aptos para reventa» (categorías como servicios de flota, carritos y otros equipos utilizados en las tiendas minoristas) y no productos vendidos a los clientes de Walmart. Decidió centrarse en los proveedores para los que había datos precisos sobre las condiciones de pago y en los que había una clara oportunidad de mejorar las condiciones de pago y conseguir descuentos adicionales. Calendarios de pago específicos de Walmart International, con la esperanza de negociar descuentos por pago anticipado o plazos de pago ampliados sin descuentos. A cambio, Walmart ofrecería a los proveedores la opción de cambiar el derecho de Walmart a rescindir contratos inmediatamente sin causa (lo que se conoce como «rescisión por conveniencia») por la de proporcionar un aviso de rescisión por escrito de 30, 60 o 90 días. Walmart también ofrecería a los proveedores de forma selectiva oportunidades de aumentar su surtido y el volumen de ventas a cambio de descuentos en los precios. Los compradores internos seleccionaron los proveedores a los que apuntar y crearon escenarios de formación para el algoritmo de aprendizaje automático de Pactum AI. Los escenarios se utilizaron para crear guiones estructurados que guiaran a los proveedores en las negociaciones. Los proveedores podrían responder a los escenarios a su propio ritmo. Walmart International invitó a unos 100 proveedores minoristas a probar la solución. Ochenta y nueve estuvieron de acuerdo en participar. El chatbot logró llegar a un acuerdo con el 64% de ellos (muy por encima del objetivo del 20%) y con un tiempo medio de negociación de 11 días. Walmart ganó, de media, un 1,5% de ahorro en el gasto negociado y una ampliación de las condiciones de pago a una media de 35 días. En entrevistas posteriores al piloto con proveedores que participaron en negociaciones exitosas, el 83% de ellos describieron el sistema como fácil de usar y les gustó la posibilidad 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 para panaderías, dijo: «Durante las negociaciones presenciales, no siempre tiene las preguntas por adelantado y responde en tiempo real. Otros tipos de solicitudes automatizadas de propuestas a veces se parecen un poco a 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 guion menos detallado y fluido, en lugar de prohibir a los proveedores dar marcha atrás y dar marcha atrás en las primeras etapas de la negociación. Tras el piloto de producción, Walmart mejoró los escenarios y los guiones y amplió la solución a los proveedores de Estados Unidos, Chile y Sudáfrica. Hasta ahora, el chatbot ha cerrado acuerdos con el 68% de los proveedores contactados y ha generado un ahorro medio del 3%. Otras empresas interesadas en automatizar las aprovisionamiento pueden aplicar estas lecciones sobre cómo desarrollar e introducir un sistema de este tipo:
1. Pase a un programa piloto de producción rápidamente.
El viaje de la IA para muchas empresas languidece en la fase de prueba de concepto — menos de la mitad pasar a la producción, según Gartner. Esto se debe a que las fases de prueba de concepto se centran en las capacidades técnicas y no en los objetivos empresariales. Walmart decidió saltarse una fase de prueba de concepto y pasar directamente a un piloto de producción centrado en los objetivos empresariales. Los «propietarios de negocios» de Walmart, personas a cargo de los presupuestos y responsables de los gastos con los proveedores (por ejemplo, las operaciones de suministros de las tiendas y la IT del hardware y el software), ayudaron a crear casos de uso y escenarios de negociación. Los compradores de Walmart proporcionaron una experiencia crucial en la materia sobre los escenarios de negociación necesarios para capacitar al chatbot y a los proveedores nominados para que participaran en el piloto (en función de qué proveedores realizan suficientes negocios con Walmart como para justificar una negociación y cuáles agradecería tener la oportunidad de negociar). El equipo legal se aseguró de que el guion del chatbot y el contrato resultante se ajustaban a las normas y políticas de contratación de Walmart.
2. Empiece con las categorías de gastos indirectos y los proveedores preaprobados.
Walmart comenzó con productos que no se podían revender (es decir, que no se vendían a sus clientes minoristas) para minimizar los riesgos para la empresa que planteaban las pruebas de una nueva práctica de aprovisionamiento. Walmart también se centró en los proveedores preaprobados para que la necesidad de validar a los nuevos proveedores no retrasara el inicio del piloto.
3. Decida las compensaciones aceptables.
Las aprovisionamiento automatizadas requieren 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 saber las compensaciones específicas que el comprador está dispuesto a ofrecer, por ejemplo, pasar de los pagos completos 10 días después de recibir la factura a recibir el pago 15, 20, 30, 45 o 60 días después de la recepción de la factura, a cambio de mejorar las condiciones de rescisión y las oportunidades de proveedores para expandir sus negocios con Walmart.
4. Amplíe ampliando las geografías, las categorías y los casos de uso.
El lema de Walmart para este proyecto era «clavarlo y escalarlo». Los pilotos de producción exitosos ayudaron a Walmart a vender la solución a otras partes del negocio. Tras el 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 la negociación de tarifas de ruta para el transporte y algunos productos para su reventa. Algunos proveedores de nivel intermedio ahora utilizan el sistema y el chatbot es multilingüe. El escalamiento ha aumentado la productividad porque el software aprende de cada negociación y reduce el tiempo de preparación de las nuevas categorías. Además, el chatbot puede llevar a cabo 2000 negociaciones simultáneamente, algo que ningún comprador humano puede hacer. Se puede ver la trayectoria: a medida que los términos y condiciones se hagan más algorítmicos, menos proveedores y partes de los fondos de gastos quedarán sin gestionar. Los profesionales de adquisiciones se centrarán menos en la negociación de acuerdos y más en las relaciones estratégicas, las excepciones y la mejora continua. _
- Remko Van Hoek es profesor de gestión de la cadena de suministro en la Escuela de Negocios Sam M. Walton de la Universidad de Arkansas. Anteriormente fue director de compras en varias empresas.
- Michael DeWitt es vicepresidente de abastecimiento estratégico en Walmart International.
- Mary Lacity es profesora distinguida y directora del Centro de Excelencia de Blockchain en la Escuela de Negocios Sam M. Walton de la Universidad de Arkansas.
- Travis Johnson es director senior de soluciones de habilitación de compras en Walmart International.
