Novos papéis emergentes na compra
AI Procurement Specialist e Data Buyer
Introdução
O mundo da aquisição e suprimentos está passando por uma transformação significativa. Funções tradicionais como comprador, analista de categorias ou gestor de contratos vêm evoluindo rapidamente. A introdução de tecnologias avançadas, como inteligência artificial (IA) e analytics, tem gerado novos papéis com demandas específicas — entre eles o AI Procurement Specialist (Especialista em Aquisições com IA) e o Data Buyer (Comprador de Dados). Este artigo explora essas funções emergentes, o porquê de sua ascensão, quais competências exigem, como se encaixam na organização de compras e suprimentos e de que maneira gestores, analistas e diretores do setor podem se preparar para aproveitá-las.
Por que surgem esses novos papéis
As pressões sobre as equipes de compras estão cada vez maiores: volatilidade de mercado, cadeias de suprimentos complexas, exigências de sustentabilidade e transparência, além de custos mais altos com menos recursos disponíveis. A função de compras, segundo um estudo da McKinsey & Company, hoje faz mais com menos — gastos gerenciados por funcionário aumentaram significativamente em pouco tempo.
Simultaneamente, a adoção de IA nas actividades de compras tem se acelerado: automação de tarefas rotineiras, análise de grandes volumes de dados e maiores expectativas sobre decisões estratégicas.
Diante desse cenário, surgem papéis híbridos que unem competências tradicionais de compras com habilidades digitais e de dados. O “AI Procurement Specialist” e o “Data Buyer” são dois exemplos claros desse movimento: profissionais capazes de atuar na fronteira entre compras, tecnologia e dados, para gerar valor de forma diferente do passado.
O que faz um AI procurement specialist
O AI Procurement Specialist assume responsabilidades centradas no uso de inteligência artificial para suportar e amplificar a função de compras. Entre as suas atribuições podem estar:
-
Avaliar e selecionar ferramentas de IA aplicáveis a sourcing, análise de gastos, gestão de fornecedores e contratos.
-
Desenvolver modelos preditivos ou sugerir automações que acelerem ou aprimorem decisões de compras.
-
Colaborar com a TI, dados e unidades de negócio para integrar soluções de IA ao fluxo de compras.
-
Gerenciar o ciclo-vital dos algoritmos de IA: treino, monitoramento, governança e melhorias contínuas.
-
Garantir que os modelos de IA estejam em conformidade com políticas de risco, ética, fornecedores e sustentabilidade.
Empresas que adotam agentes de IA ou automação avançada na função de compras relatam eficiências de até 25 % a 40 % ou mais.
Para os gerentes, analistas e diretores de compras, esse papel representa uma ponte crítica entre tecnologia e execução: não se trata apenas de “usar IA”, mas de aproveitar IA para transformar como a função de compras gera valor.
O que faz um data buyer
O Data Buyer, por sua vez, atua num território estratégico de aquisição e monetização de dados que suportam decisões de compras e suprimentos. Suas responsabilidades incluem:
-
Identificar fontes de dados externas (mercado fornecedor, preços, ESG, desempenho, riscos) que podem ser adquiridas para uso em análises de compras.
-
Avaliar qualidade, custo, relevância e governança desses dados para a função de suprimentos.
-
Integrar esses dados aos sistemas de compras: analytics, dashboards, machine learning.
-
Trabalhar com categorias, fornecedores e stakeholders para traduzir insights de dados em ações de sourcing, negociação ou gestão de fornecedores.
-
Definir KPIs de dados, promover cultura orientada por dados na função de compras e assegurar que as aquisições de dados entreguem ROI.
A relevância desse papel cresce numa era em que decisões de compras exigem mais contexto externo, mais visibilidade e mais agilidade. Programas de AI e analytics na função de compras enfatizam cada vez mais dados “fora do ERP” ou “fora da cadeia tradicional” como diferencial competitivo.
Para os profissionais de compras e suprimentos, o Data Buyer representa o elo que conecta a função de compras ao ecossistema de dados corporativos e de mercado, entregando insights que vão muito além do histórico interno.
CONTINUA….
Curso compradores Estratégias de negociação e “posicionamento”
Competências requeridas para ambos os papéis
Enquanto os papéis emergentes compartilham algumas competências, cada um também exige habilidades específicas. A seguir, um panorama de competências para cada função:
Competências comuns
-
Entendimento do processo de compras (sourcing, contrato, onboarding de fornecedores)
-
Capacidade analítica – interpretar dados, gerar insights, comunicar resultados
-
Colaboração com TI, dados, negócio e stakeholders de compras
-
Abertura para tecnologia, automação e inovação
Competências específicas para AI Procurement Specialist
-
Proficiência em ferramentas de IA: machine learning, modelos preditivos, RPA, NLP, agentes autônomos
-
Conhecimento em governança de IA, ética e monitoramento de modelos
-
Habilidade em identificar casos de uso de IA em compras e projetar implementação
-
Capacidade de gerenciar mudança organizacional: adoção de IA, treinamento de equipe, redefinição de papéis
Competências específicas para Data Buyer
-
Domínio em aquisição de dados externos: mercado, fornecedores, risco, ESG
-
Conhecimento em arquitetura de dados, qualidade de dados, integração de dados
-
Visão de negócio para transformar dados em decisões de compras estratégicas
-
Familiaridade com contratos de dados, licenciamento, regulamentos de privacidade e compliance
Segundo a Economist Impact, 77% dos líderes de compras avaliados consideram a analytics de dados como essencial, enquanto habilidades tradicionais permanecem importantes.
Para diretores ou analistas de compras, investir no desenvolvimento dessas competências significa preparar sua organização para o futuro da função.
Como esses papéis se encaixam na estrutura da equipe de compras
Integrar esses novos papéis requer repensar a estrutura da função de compras e suprimentos. A seguir, como eles podem se posicionar e operar dentro da organização:
-
Localização no organograma:
O AI Procurement Specialist pode reportar ao chefe de analytics ou ao CPO (Chief Procurement Officer), atuando como “champion” de IA dentro da função de compras. Já o Data Buyer pode estar sob a área de dados corporativos ou diretamente sob a função de compras, dependendo da maturidade da organização. -
Colaboração interfunção:
Ambos os papéis exigem forte colaboração entre compras, TI, dados e finanças. O Data Buyer alimenta o AI Procurement Specialist com dados de qualidade; este último transforma esses dados e outras fontes em automações ou decisões inteligentes. -
Ciclo de valor completo:
-
O Data Buyer adquire e prepara dados relevantes.
-
O AI Procurement Specialist desenvolve modelos que utilizam esses dados para otimizar sourcing, riscos, fornecedores.
-
A equipe de compras executa a estratégia informada por esses insights.
Essa cadeia cria uma nova dinâmica para a função de compras: menos tarefas manuais, mais decisões informadas.
-
-
Mudança em papéis tradicionais:
Com a introdução de IA e dados, atividades operacionais e rotineiras da função de compras tendem a diminuir. Isso libera os analistas para atuar em categorias estratégicas, inovação e gestão de fornecedores. Estudos apontam que a função de compras pode se tornar 25% a 40% mais eficiente com IA.
Gestores de compras e suprimentos precisam pensar estrategicamente sobre como realocar talentos, redesenhar processos e preparar a transição para essas novas funções.
Desafios e riscos na adoção desses novos papéis
Embora promissores, esses papéis emergentes enfrentam desafios e riscos que merecem atenção:
-
Resistência à mudança: adquirir e usar IA ou dados externos pode gerar medo ou desconforto entre equipes tradicionais de compras. É crucial comunicar benefícios, promover cultura digital e treinar times.
-
Qualidade e governança de dados: o Data Buyer depende de fontes confiáveis, integradas e bem governadas — falhas nessa frente comprometem resultados.
-
Ética, privacidade e compliance: no uso de IA, há riscos de viés, falta de transparência ou uso inadequado de dados de fornecedores ou do mercado. Uma governança robusta é fundamental.
-
ROI e expectativa: equipes podem esperar ganhos rápidos demais ou subestimar complexidades de implementação de IA. É necessário definir casos de uso claros, métricas de sucesso e cronograma realista.
-
Equilíbrio entre humano e máquina: conforme alertado pela Economist Impact, a função de compras não se tornará apenas “máquina”. Soft-skills continuam críticas.
Para diretores e analistas, identificar esses riscos e planejar mitigação desde o início ajuda a maximizar o valor da transição para esses novos papéis.
Passos práticos para implantar esses papéis na função de compras
Aqui está um guia em etapas que gestores e especialistas de compras podem usar para introduzir os papéis de AI Procurement Specialist e Data Buyer na organização:
-
Mapear a maturidade da função de compras: avaliar onde está hoje em termos de processos, dados, tecnologia e talentos.
-
Definir objetivos estratégicos claros: por exemplo, reduzir lead-time de sourcing, melhorar visibilidade de fornecedores, antecipar risco de supply, etc.
-
Identificar os casos de uso prioritários: escolher onde IA ou dados externos podem gerar resultados concretos no curto prazo.
-
Criar os papéis ou realocar talentos: definir perfil, responsabilidades, localização no organograma e recursos para o AI Procurement Specialist e Data Buyer.
-
Garantir infraestrutura de dados e tecnologia: preparar o ambiente para suportar aquisição de dados, integração, analytics e modelos de IA.
-
Treinar a equipe de compras: elevar competências em analytics, governança de dados, interpretação de modelos, mudança de mindset.
-
Estabelecer governança e métricas: definir como será gerido o uso de dados, os modelos de IA, os KPIs de desempenho e os resultados esperados.
-
Prezenciar quick-wins e comunicar resultados: mostrar impactos concretos para ganhar apoio interno e justificar investimentos futuros.
-
Escalonar e evoluir: à medida que o piloto avança, expandir para novas categorias, fornecedores, regiões ou fontes de dados.
Esse plano auxilia profissionais de compras a transformar a função de forma controlada, com visão estratégica e execução bem-planejada.
Cenário futuro e implicações para profissionais de compras
O futuro da função de compras passa por duas trajetórias simultâneas: maior automação e maior foco estratégico. Profissionais de compras precisarão evoluir para atuar mais como facilitadores de valor agregado, gestores de fornecedores estratégicos e intérpretes de dados e tecnologia.
Em cinco a dez anos, podemos esperar que:
-
A maioria das tarefas operacionais de compras seja automatizada ou suportada por IA.
-
O pipeline de talento estará mais inclinado a perfis que combinam compras + dados + tecnologia.
-
Funções como AI Procurement Specialist e Data Buyer se consolidarão e possivelmente se tornarão padrão em organizações maduras.
-
A colaboração entre compras, TI e dados será uma norma e não exceção.
-
Sustentabilidade, ESG, risco e inovação serão ainda mais integrados aos processos de compras, e tais dimensões exigirão dados e IA para monitoramento e ação.
Para gerentes, analistas e diretores de compras, a mensagem é clara: preparar-se agora aumenta significativamente as chances de liderar a transformação com sucesso em vez de reagir a ela.
Conclusões
Os papéis emergentes de AI Procurement Specialist e Data Buyer representam uma evolução natural da função de compras e suprimentos em direção a um mundo orientado por dados, automação e valor estratégico. Adotar esses papéis exige mais do que simplesmente adicionar profissionais — requer uma visão clara, infraestrutura adequada, mudança de cultura e execução estratégica. Equipar a equipe de compras com essas novas funções contribui para transformar o setor de meramente operacional para verdadeiramente estratégico. Aqueles que agirem primeiro e de forma consciente terão vantagem competitiva significativa.
Se você é gerente, analista ou diretor de compras e suprimentos, agora é o momento de refletir: sua organização está pronta para os novos papéis? Que passos você vai dar para cultivar essas competências e integrar essas funções na estrutura de compras?
Se você quiser, posso preparar um checklist prático ou um modelo de plano de ação para implementar esses papéis em sua organização. Você gostaria disso?
Leituras complementares
💬 Agora me conta:
Comente aqui embaixo: quais são os maiores desafios de eficiência na sua rotina de compras?