Redefinindo a função de procurement: IA agêntica e a criação de valor em uma nova era

O procurement está entrando em uma nova era – definida não apenas pela contenção de custos, mas por sua capacidade de moldar até as qualidades centrais de uma empresa: resiliência, sustentabilidade, entrada acelerada no mercado e inovação. No entanto, hoje as equipes de procurement têm dificuldades para acompanhar esse ritmo. Mudanças rápidas no cenário geopolítico, novas dinâmicas de mercado, choques de oferta, pressão inflacionária e um volume avassalador de dados convergem para expor os limites dos modelos operacionais tradicionais.

Os líderes de procurement nos dizem que precisam se tornar mais ágeis do que nunca – monitorando, antevendo e respondendo à volatilidade externa e interna – e, ao mesmo tempo, trabalhar para fortalecer as parcerias robustas e colaborativas com fornecedores das quais suas empresas dependem. No entanto, mesmo organizações de procurement de alto desempenho enfrentam hoje um descompasso entre ambição e execução. Equipes de categorias muitas vezes se veem soterradas por um volume imenso de tarefas administrativas, os ciclos de sourcing são lentos demais e a geração de insights permanece fragmentada em múltiplos sistemas isolados.

Ao mesmo tempo, os fornecedores também avançam rapidamente na adoção da IA para funções comerciais, o que vem transformando a dinâmica da negociação, do sourcing e da obtenção de informações sobre o mercado, criando um descompasso crescente entre o desempenho das empresas líderes digitais e o das retardatárias.

Este não é um desafio de tecnologia, mas de liderança. A relevância estratégica do procurement nesse contexto depende da sua capacidade de evoluir e atualizar o modo como trabalha. E a IA – em particular, a IA agêntica – oferece um caminho não apenas para aprimorar os processos existentes, mas também para reimaginá-los por inteiro. Nesse cenário, a IA não é mais opcional (Quadro 1): ela é o motor que impulsiona o procurement – e a empresa – para novos patamares de economia, resiliência e inovação.

Da automação à inteligência

Historicamente, a tecnologia empregada pela função de procurement esteve voltada sobretudo para a automação das transações – desde pedidos de compra e faturas até catálogos e eventos de sourcing. Ainda que esses sistemas automatizados aumentassem a eficiência, costumavam deixar a estratégia intocada. A tomada de decisões continuava sendo manual, lenta e dependente de dados retrospectivos.

A nova onda de IA muda isso. Estamos agora vivendo uma migração da IA analítica (“Mostre-me os dados”) para a IA agêntica (“Faça isso por mim”). Os agentes de IA simulam o discernimento humano, executam tarefas em várias etapas e se aprimoram continuamente por meio de ciclos de aprendizado. Em vez de apenas produzir dashboards ou relatórios estáticos, eles assimilam conjuntos de dados complexos, avaliam trade-offs – isto é, ponderam prós e contras – e geram opções e recomendações autonomamente.

Um agente de IA é como um colega digital: analisa propostas de fornecedores durante a noite, monitora índices de mercado em tempo real, sinaliza desvios de custos e prepara manuais de negociação enquanto os humanos dormem. Um agente de IA atua em qualquer fuso horário, se ajusta ao volume de dados e nunca se distrai nem se cansa.

O aspecto mais poderoso desse modelo não é a simples automação das etapas, mas a orquestração dos resultados. Os agentes de IA podem operar de ponta a ponta: desde identificar oportunidades estratégicas até selecionar fornecedores, formular estratégias comerciais e monitorar o desempenho após a adjudicação. Isso cria uma força de trabalho verdadeiramente híbrida, na qual os humanos se concentram na resolução criativa de problemas, na construção de relacionamentos e nas complexidades do discernimento, enquanto escala, velocidade e síntese ficam a cargo dos agentes.

Impacto mensurável – e rápido

Embora a visão seja ousada, o impacto é real – e está acontecendo agora. Empresas líderes que adotaram a IA em procurement já estão colhendo resultados extraordinários.

Uma empresa de tecnologia empregou uma série interligada de agentes de IA para reformular sua estratégia de contratação de serviços externos. Um agente integrou dados de gastos e de mercado para gerar insights em tempo real sobre tendências de preços e oportunidades de economia, por exemplo. Outro simulou a evolução da demanda sob vários cenários de mercado, permitindo que a empresa se protegesse contra a volatilidade. A abordagem ajudou a empresa a identificar oportunidades de economizar entre 12% e 20% em sua central de atendimento e entre 20% e 29% na terceirização de processos de negócios e serviços financeiros.

Uma empresa de produtos químicos criou um programa-piloto que utiliza agentes de IA para realizar autonomamente o sourcing de insumos consumíveis. Agentes automatizam a preparação de licitações, a identificação e pré-qualificação de fornecedores e a análise de propostas concorrentes. Outro agente encaminha, monitora e sintetiza perguntas e esclarecimentos feitos por fornecedores durante os processos de sourcing. O novo sistema aumentou a eficiência da equipe de procurement em 20% a 30% e a captura de valor em 1% a 3%.

Um outro caso é o de uma empresa de telecomunicações que está utilizando agentes de IA para negociar preços em seus gastos pulverizados [long-tail] com produtos de software especializados. Os agentes ajudam as equipes de negociação preparando previamente uma base de dados abrangente; fazendo sugestões em tempo real durante as negociações; avaliando os trade-offs entre custo, níveis de serviço e risco; e gerando automaticamente contrapropostas às propostas dos fornecedores. Já em uso, o sistema de IA reduziu em até 90% o tempo gasto pelas equipes de negociação em análises e emails. As negociações guiadas por IA geraram uma economia de 10% a 15% com fornecedores.

A IA agêntica também está gerando resultados nas atividades rotineiras de compras. Uma empresa farmacêutica, por exemplo, utiliza agentes para garantir a conformidade entre faturas e contratos. Os agentes monitoram as entregas dos fornecedores e comparam automaticamente as faturas e os pedidos de compra com os termos do contrato. Essa nova abordagem reduziu em 4% o valor perdido por descumprimento contratual. Da sua parte, um fabricante de aeronaves utiliza agentes para automatizar a execução de pedidos e os níveis de estoque com base nos dados do planejamento da produção, reduzindo assim o estoque ativo em 30% e aumentando o EBIT em cerca de $700 milhões.

O que impressiona é a rapidez com que esses resultados são alcançados. Com os alicerces certos – alguns conjuntos de dados essenciais e casos de uso bem definidos – as organizações podem avançar do protótipo ao piloto em semanas, e do piloto à escala em menos de um ano. Não se trata de tomar o lugar dos sistemas de planejamento dos recursos da empresa (ERP) ou dos programas plurianuais de TI, mas sim de intervenções pontuais, com retorno elevado do investimento, que apresentam resultados em meses, não em anos.

Reconfiguração do modelo de procurement

Para que a IA avance do piloto para o desempenho, é preciso que ela seja incorporada a um novo sistema operacional – que integre dados, decisões e entrega. Chamamos isso de “reconfiguração do modelo de procurement” (Quadro 2).

Em essência, esse modelo implica quatro mudanças principais:

• Dados como um ativo estratégico. Procurement não pode mais operar com dados fragmentados, desatualizados ou incompletos, mas estimamos que essa função hoje utiliza menos de 20% dos dados disponíveis para apoiar a tomada de decisões. Os agentes de IA podem contribuir para uma utilização maior desses dados, desde que lhes estejam acessíveis. Para tanto, é necessário um esforço sistemático para eliminar os silos de dados, inicialmente com links digitais entre as ferramentas e os dados existentes, e, mais adiante, com a criação de uma “espinha dorsal de dados” que se torne a única fonte de verdade para tudo que envolva gastos, fornecedores, contratos e benchmarks de mercado.
• Agentes como infraestrutura operacional. Os primeiros casos de uso de IA tinham alcance limitado, não sendo mais do que uma interface aprimorada para ferramentas existentes. Um modelo de procurement reconfigurado rompe essas limitações rígidas, permitindo que a organização tenha “fábricas” de agentes como sua infraestrutura operacional. Esses agentes serão desenhados para realizar tarefas específicas: importar e analisar dados de fontes não estruturadas, por exemplo, ou conversar em linguagem natural. As tarefas de procurement envolverão equipes desses agentes, formadas para atender aos requisitos de cada fluxo de trabalho e utilizando uma gama diversificada de fontes de dados.
• Parcerias humanos-agentes. Com a reconfiguração da função de procurement, humanos e agentes de IA trabalharão lado a lado. A equipe de procurement orientará e treinará seus colegas digitais, enquanto os agentes assumirão a maior parte do trabalho transacional repetitivo, liberando as pessoas para se concentrarem na tomada de decisões estratégicas, na orquestração e na supervisão. Isso exigirá novas competências humanas, incluindo engenharia de prompts, avaliação de cenários e gestão de mudanças.
• Integração de ponta a ponta. O verdadeiro poder da IA se revela quando ela é aplicada a todo o ciclo de procurement, desde o sourcing até o pagamento. Começando pelos primeiros sinais de demanda e culminando no monitoramento do desempenho dos fornecedores, um sistema integrado gera benefícios compostos – decisões mais rápidas, custos mais baixos e risco reduzido.

Juntas, essas mudanças não apenas aprimoram a função de procurement – elas a reposicionam estruturalmente como uma vantagem competitiva para a empresa (Quadro 3).

Implicações para a alta gestão

Para os executivos, essa mudança representa uma oportunidade e um desafio. A oportunidade reside em transformar a função de procurement em uma alavanca estratégica – não apenas em termos de custos, mas também de crescimento, resiliência e questões ambientais, sociais e de governança. A IA pode viabilizar decisões mais inteligentes de desenho voltado ao valor, redes de fornecedores mais ágeis e melhor alocação de capital.

Mas a captura desse valor exige liderança. Especificamente, os executivos precisam considerar o seguinte:

• Repensar os cargos da organização. À medida que os agentes assumem a execução, as equipes humanas precisam ser requalificadas para a estratégia, o gerenciamento de exceções e a interpretação de insights.
• Investir na prontidão dos dados. Dados limpos e conectados são o combustível que alimenta a IA. As organizações precisam tomar medidas ousadas para construir e manter a espinha dorsal de dados da sua função de procurement. Em um mundo onde os grandes modelos de linguagem (LLMs) são onipresentes, a vantagem competitiva vem de sinais específicos do contexto e do domínio.
• Incorporar mudanças, não apenas ferramentas. Uma transformação bem-sucedida reúne tecnologia, redesenho do modelo operacional, novos KPIs e uma liderança robusta da mudança. A IA deve ser integrada aos ritmos e rituais de como o trabalho é realizado.
• Elevar a agenda de procurement. Com a IA, o procurement se torna uma alavanca do nível do Conselho, de modo que os executivos devem alinhar as ambições do procurement com as metas da empresa – sustentabilidade, inovação, resiliência da cadeia de suprimentos – e garantir sua integração com todas as demais funções.

De economias mensuráveis ao retorno do investimento em procurement

A reconfiguração do procurement exigirá que as empresas repensem o modo como medem o impacto. O retorno do investimento em procurement é uma métrica única e faz sentido: é o valor total criado dividido pelo custo total para obter esse impacto. O valor inclui economias realizadas, perdas evitadas, benefícios relativos ao capital de giro e aos riscos, e geração de receita. A IA aumenta o valor expandindo a cobertura da gestão de categorias para além do nível atual, melhorando os resultados em todas as negociações e abrindo novos pools de valor, como a reprecificação automatizada dos gastos de baixa visibilidade [tail spend] e compliance mais rígido. O custo reflete o gasto anualizado total com pessoal (interno e externo), tecnologia, dados e gestão de mudanças. A IA modifica esse mix: mais investimentos em plataforma e dados, e uma equipe mais enxuta com habilidades diferentes. Se a sequência correta for seguida, o aumento do valor será visível em poucos meses, à medida que os agentes passam da fase piloto para a produção e o modelo operacional é aprimorado.

Um roteiro prático

Embora a tecnologia já exista, o caminho da transformação será diferente em cada organização. Dito isso, as iniciativas mais bem-sucedidas geralmente seguem uma abordagem consistente:

1. Ativar agentes afiançados [no-regret] desde já. Existem soluções prontas de IA agêntica que as empresas podem adquirir e aplicar imediatamente. Exemplos incluem copilotos de categorias, geração e análise de solicitações, otimização de contratos, conformidade de faturas e contratos, ou sistemas de reprecificação de pequenos gastos.
2. Definir a visão de longo prazo e o valor almejado. A empresa deve focar os resultados comerciais efetivos, e não apenas os casos de uso ou as ferramentas.
3. Começar com foco intenso e escalar rapidamente. A reimaginação deve começar com duas ou três categorias ou domínios de alto impacto. O sucesso dessa iniciativa deve ser utilizado para gerar momentum.
4. Formar a equipe certa. É preciso combinar expertise em procurement, dados, IA e gestão de mudanças para criar uma força-tarefa multifuncional.
5. Investir na capacitação. Ninguém deve ficar esperando passivamente a chegada da IA: é preciso requalificar as equipes a partir de hoje.
6. Definir os ciclos de feedback e aprendizado. Os sistemas de IA melhoram com o uso. Cada ciclo deve ser visto como uma oportunidade de aprendizado.

A inteligência artificial em procurement não é uma mera funcionalidade adicional; é o alicerce de uma profunda reconfiguração. Significa ancorar decisões nos retornos que o procurement gera, isto é, no valor total criado. Ao incorporar a IA, o procurement redefine o que é possível em gestão de custos, colaboração com fornecedores e agilidade nos negócios.

O caminho não é um programa-piloto isolado, mas uma receita de transformação. A empresa deve construir sua espinha dorsal de dados; utilizar, sem hesitação, os agentes de IA para sourcing, negociação e preservação do valor; e redesenhar cargos e processos para formas de trabalho tanto humanas como agênticas. Esta é, acima de tudo, uma tarefa para a liderança – questionar os sistemas legados, definir diretrizes claras e investir em capacidades que se multiplicam e se reforçam.

Para os diretores de procurement e seus colegas na alta gestão, esta é uma rara oportunidade para elevar o procurement de uma função de suporte para uma fonte de vantagem estratégica. Aqueles que souberem aproveitá-la definirão a próxima fronteira de criação de valor da empresa. Quem postergar corre o risco não só de ficar para trás dos concorrentes, mas até de ser deixado de lado pelos próprios fornecedores.