Fullstep y la Universidad de Granada desarrollan una soluciĆ³n cloud de IA

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Fullstep, compaƱƭa especializada en la digitalizaciĆ³n end-to-end del proceso de compras, aprovisionamiento y cadena de suministro, ha firmado un acuerdo con la Universidad de Granada, para el desarrollo del una soluciĆ³n cloud, basado en Inteligencia Artificial, para la gestiĆ³n integral del riesgo proveedor.

El equipo tĆ©cnico que trabaja en el proyecto estĆ” desarrollando una soluciĆ³n que supone un importante salto tecnolĆ³gico en el uso de algoritmos de aprendizaje dentro de los departamentos de compras de las empresas.

Fullstep, beneficiario de la Convocatoria de Ayudas destinadas a Proyectos de InvestigaciĆ³n y Desarrollo en Inteligencia Artificial y Otras TecnologĆ­as Digitales y su IntegraciĆ³n en las Cadenas de Valor, gestionada por el organismo RED.ES dependiente del Ministerio de Asuntos EconĆ³micos y TransformaciĆ³n Digital, ha llevado a cabo esta alianza estratĆ©gica con la Universidad de Granada por ser la tercera universidad mĆ”s importante de Europa en inteligencia artificial, y la Ćŗnica espaƱola que entra en el top 10 de la ediciĆ³n 2022/2023 del ranking Best Global Universities, publicado por la revista U.S. News & World Report de Estados Unidos.

ā€œEs muy estimulante poder trabajar con perfiles tan especializados en IA para el desarrollo de nuestra soluciĆ³n, que se convierte en un sistema Ćŗnico y pionero en el mercado. Este avance permite a las empresas realizar un mapa global de riesgos y un rating de proveedores que permita estimar el grado de exposiciĆ³n derivado de la cadena de suministro, asĆ­ como llevar a cabo la homologaciĆ³n automĆ”tica de cada proveedor. Esto es clave en un entorno regulatorio cada vez mĆ”s exigente. Este proyecto de diseƱo de algoritmos de Deep Learning es un hito en el Ć”rea de compras empresarialesā€, explica Rosario Piazza, el CEO de Fullstep.

Perfiles de riesgo y la homologaciĆ³n de proveedores

El objetivo del proyecto se centra en desarrollar una soluciĆ³n operativa en la nube, que permita reducir de forma eficiente el riesgo al que se exponen las empresas, asociado a su cadena de suministro. Para conseguirlo se apoya en dos palancas: la validaciĆ³n automĆ”tica de certificados y documentaciĆ³n para la homologaciĆ³n inteligente de proveedores, y la elaboraciĆ³n de perfiles de riesgo para cada proveedor.

En la actualidad una gran empresa cuenta con unos 10.000 proveedores de media, los cuales tienen que ser homologados para la compra de los diferentes materiales y/o servicios. Teniendo en cuenta el nĆŗmero de certificados exigibles a cada proveedor, asĆ­ como las tareas manuales que deben realizarse para la validaciĆ³n y extracciĆ³n de datos de cada certificado, cada empresa necesita invertir anualmente miles de horas para mantener actualizada y homologada su base de proveedores.

La elaboraciĆ³n de perfiles de riesgo estĆ” basada en un mapa de proveedores creado de forma autĆ³noma por un algoritmo que analiza un elevado volumen de datos de fuentes asociadas al sector de mercado particular, a parĆ”metros financieros, datos histĆ³ricos y otra informaciĆ³n relacionada con el ā€œsentimientoā€ de mercado. 

Ā ā€œEste proyecto nos permite seguir avanzando en la estrategia de Fullstep de incorporar a la plataforma de compras nuevas herramientas basadas en IA para maximizar la eficiencia en los procesos de nuestros clientes y ayudarles a gestionar mejor su riesgo con proveedores. Nuestro equipo ha desarrollado sistemas inteligentes de validaciĆ³n de certificados para homologaciĆ³n automĆ”tica y, en colaboraciĆ³n con la UGR, se estĆ” trabajando en nuevos modelos de anĆ”lisis de sentimiento del mercado sobre proveedores/marcas y su incorporaciĆ³n a sistemas de Deep Learning para obtener modelos inteligentes de evaluaciĆ³n riesgo-proveedor en tiempo real, aplicables a cualquier proveedor de cualquier sector de actividad. Y todo ello a un coste asumible para nuestros clientesā€, explica Antonio FernĆ”ndez Ruiz, CTO de Fullstep.


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