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A inteligência artificial começa a mudar o perfil dos profissionais que atuam em compliance e Procurement. Atividades como consulta a bases públicas, conferência de documentos e triagem de fornecedores, antes realizadas manualmente, passam a ser executadas por sistemas capazes de cruzar informações e aplicar regras de negócio em poucos segundos.
De acordo com o levantamento da The Hackett Group, processos de homologação baseados em revisões manuais apresentam taxa de erro ou omissão de dados críticos entre 12% e 18%. Ao mesmo tempo, profissionais de suprimentos em organizações de baixa maturidade digital podem dedicar até 60% do expediente a tarefas administrativas e transacionais, de acordo com a McKinsey.
Para Lucas Madureira, co-CEO da Gedanken, a mudança provocada pela IA não está na substituição dos profissionais, mas na transferência das atividades repetitivas para a tecnologia. "Quando o profissional deixa de gastar horas procurando informações e conferindo documentos, ele passa a trabalhar sobre o risco de fato. A IA pode identificar um apontamento, cruzar informações e aplicar regras previamente definidas. Cabe ao especialista entender o contexto, avaliar exceções e decidir o que aquilo representa para o negócio", explica o executivo.
Na prática, Madureira explica que os sistemas podem assumir etapas baseadas em critérios objetivos, como verificar se um fornecedor está ativo, possui restrições ou atende aos requisitos estabelecidos pela empresa. Já os casos que fogem do padrão são direcionados para avaliação de um profissional.
A mudança também altera o papel estratégico de Procurement. Com menos tempo dedicado a processos administrativos, as equipes podem concentrar esforços em negociação, gestão de fornecedores críticos, desenvolvimento de alternativas de abastecimento e mitigação de riscos.
"O futuro do compliance não é ter pessoas conferindo mais documentos, mas profissionais capazes de interpretar melhor os riscos que os dados revelam. A tecnologia tira o time da função de validador de certidões e o coloca em uma posição de inteligência e estratégia", diz Madureira.
O especialista pontua que para que esse modelo funcione a automação precisa estar apoiada em dados confiáveis e regras de risco bem estruturadas. "A combinação permite que a tecnologia cuide da análise inicial de grandes volumes de informação enquanto os profissionais concentram sua atuação nos casos que exigem contexto, julgamento e decisão", finaliza.
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