Asistente de IA de compras de IBM ahorra unas 26.000 horas al año
El asistente de IA de compras de IBM, AskProcurement, reúne en segundos un informe de proveedor listo para presentar y ahorra unas 26.000 horas al año, según dijo IBM el 24 de agosto de 2026. La herramienta reemplazó horas de llamadas e investigación con una sola solicitud que toma datos de compras, riesgos, finanzas y ventas. Para las empresas, muestra dónde rinde un asistente de inteligencia artificial: en la investigación rutinaria que el personal repite en cada decisión sobre un proveedor.
Qué frenaba al personal de compras de IBM
La investigación de proveedores tomaba demasiado tiempo. IBM dice que obtener una visión completa de un proveedor implicaba pasar horas hablando con colegas de toda la empresa y más horas investigando antes de que alguien pudiera decidir algo.
Lorie Meola, directora de compras de IBM, creó un «laboratorio de compras» informal para probar nuevas herramientas en su área. Le dijo a su equipo que buscará un nuevo trabajo para cualquier persona cuyo puesto eliminen las herramientas.
«Si puedes eliminar tu puesto con estas tecnologías, te buscaré otro trabajo para que también lo vuelvas innecesario». Lorie Meola, directora de compras de IBM
Qué construyó IBM para investigar proveedores
IBM creó un asistente llamado AskProcurement que arma un informe de proveedor a pedido. Se conecta con los asistentes digitales de las áreas de compras, riesgos, finanzas y ventas, toma datos de aplicaciones internas y de fuentes externas, y produce un informe listo para presentar.
La herramienta forma parte del programa «Client Zero» de IBM, en el que la empresa usa sus propios productos de IA consigo misma. El CEO, Arvind Krishna, inició el programa a principios de 2023 con el objetivo de convertir a IBM en la empresa más productiva del mundo, bajo una regla que resumió como «eliminar, simplificar, automatizar».
Cómo funcionan a diario los asistentes de IBM
Los asistentes de IBM siguen un mismo patrón. Primero, un equipo reúne los datos de varios sistemas en una sola fuente confiable en la plataforma de gestión empresarial de la compañía en la nube híbrida; luego simplifica el trabajo, y después construye un asistente para ese ámbito.
Muchos de estos asistentes funcionan con modelos de lenguaje relativamente pequeños entrenados con datos internos. Cuando no están seguros de una respuesta sobre un tema clave, se les puede indicar que pasen la pregunta a un experto humano, lo que según IBM reduce las respuestas inventadas. IBM planea integrar muchos de sus asistentes por ámbito en un solo agente, AskIBM, y sus equipos de TI están construyendo la gestión de identidades y accesos para que cada agente de IA tenga su propia identidad.
Qué ahorró el asistente de IA de compras de IBM, según sus cuentas
IBM dice que AskProcurement produce un informe de proveedor en segundos y ahorra unas 26.000 horas al año. Según la empresa, el personal de compras dedica ahora más tiempo a los problemas del negocio y a la relación con los proveedores.
Los otros asistentes reportan resultados parecidos. IBM tenía 100 profesionales atendiendo los problemas de TI de los empleados en América, con un costo de unos 40 millones de dólares al año. Su asistente AskIT, creado en un sprint de 100 días y entrenado con el 80% de los problemas más frecuentes, ha ahorrado 18 millones de dólares en costos de soporte y mantiene el chat humano 24/7 para los casos complejos. En recursos humanos, los gerentes gestionan más de 90.000 traslados de empleados al año; el antiguo proceso en línea producía un error en uno de cada siete, y el 14,1% necesitaba ayuda de recursos humanos. El año pasado, cerca del 84% de los traslados pasó por el agente AskHR, e IBM sitúa la tasa de error actual en cero. En toda la empresa, IBM dice que la IA ahorró a sus empleados más de 3,9 millones de horas en 2024.
Qué dicen los resultados de IBM a otras empresas
Las cifras de IBM llaman la atención porque la mayoría de las empresas no las obtiene. Una encuesta global a directores ejecutivos del IBM Institute for Business Value halló que solo el 25% de las iniciativas de IA había dado el retorno esperado, y solo el 16% se había escalado a toda la empresa.
La respuesta de IBM es arreglar primero el proceso. Joanne Wright, vicepresidenta sénior de transformación y operaciones, dice que una empresa debe decidir qué dejar de hacer y rediseñar el flujo de trabajo antes de aplicar una nueva tecnología, o corre el riesgo de automatizar procesos malos. Para los equipos de compras fuera de IBM, la empresa menciona a Dun & Bradstreet, cuyos clientes podrían ver una reducción estimada de entre 10 y 20% del tiempo dedicado a tareas de compras con watsonx Orchestrate.
Preguntas y respuestas
¿Qué hace el asistente AskProcurement de IBM?
Se conecta con los asistentes de las áreas de compras, riesgos, finanzas y ventas de IBM, reúne datos internos y externos sobre un proveedor y produce en segundos un informe listo para presentar.
¿Cuántas horas le ha ahorrado la IA a IBM?
IBM dice que la IA ahorró a sus empleados más de 3,9 millones de horas en 2024. Solo AskProcurement ahorra unas 26.000 horas al año.
¿Cómo eligió IBM qué trabajo automatizar?
Un comité directivo usó referencias externas para identificar los flujos de trabajo con más probabilidades de dar un alto retorno al rediseñarse o automatizarse, y los equipos simplificaron cada flujo antes de sumar IA.
La visión de MOZGII
Cómo lo construiríamos
Un informe de proveedor parece una tarea de redacción, pero es sobre todo una tarea de datos. El asistente vale lo que valen los registros de compras, riesgos, finanzas y ventas a los que puede llegar, y lo actualizados que estén. Si construyéramos un asistente como AskProcurement, empezaríamos por listar cada fuente que un comprador revisa hoy, quién es responsable de cada una y con qué frecuencia cambia.
Le daríamos al asistente acceso de solo lectura a esas fuentes y haríamos que cite el registro detrás de cada línea del informe. Lo que no pudiera encontrar lo marcaría como faltante en lugar de llenar el hueco. Un comprador seguiría aprobando cualquier decisión sobre un proveedor, y el informe mostraría la fecha de cada dato que usa.
Fallaría cuando las fuentes no coincidan, por ejemplo cuando finanzas tiene un registro de pago y la declaración del propio proveedor dice otro. También fallaría en silencio cuando una fuente deje de actualizarse, porque el informe seguiría pareciendo completo. Las fuentes externas necesitan su propia revisión, ya que una noticia sobre un proveedor puede estar equivocada.
La cifra que vigilaríamos sería la frecuencia con que los compradores corrigen o rechazan un informe antes de usarlo. Después construiríamos alertas que avisen a un comprador cuando cambie algo importante de un proveedor con el que ya trabaja, en lugar de esperar a la siguiente solicitud.
Fuentes
De dónde salen los datos de esta nota.
- 01Will AI Make IBM the World’s Most Productive Company?SearchChevron DownChevron DownChevron DownMenusponsored.bloomberg.com
- 02Will AI Make IBM the World’s Most Productive Company?SearchChevron DownChevron DownChevron DownMenusponsored.bloomberg.com
- 03IBM Introduces Identity and Control for AI Agents, Securing Frontier Intelligence for the Enterpriseprnewswire.com