Cómo AI Studio agiliza las compras en Asana

En el complejo mundo de las adquisiciones corporativas, el éxito depende de algo más que comprar y vender. 

Se trata de una navegación estratégica: equilibrar las relaciones con los proveedores, la gestión financiera y el riesgo organizacional. Para el equipo de adquisiciones de Asana, esta complejidad es especialmente pronunciada.

“Nuestros acuerdos más complejos pueden involucrar hasta siete equipos interdisciplinarios, con innumerables traspasos”, explica Jennifer Liu, líder de Operaciones de Adquisiciones de Asana.

Esta complejidad también es lo que hace que las adquisiciones sean un candidato principal para la innovación en IA. Una encuesta de 2025 realizada por Icertis revela que el 90 % de los líderes sénior de adquisiciones ya están adoptando o explorando la IA para impulsar la eficiencia.

Al reconocer la oportunidad, el equipo de compras de Asana adoptó un enfoque estratégico para la integración de IA utilizando AI Studio, nuestro generador sin código. Se centraron en tres desafíos clave:

• Clasificar de manera eficiente las tareas de gran volumen

• Ayudar a las partes interesadas a encontrar rápidamente información relevante

• Descubrir análisis de datos de contratos históricos y registros de decisiones

Fundamentalmente, el equipo no buscó una transformación total. En cambio, se centraron en mejorar los flujos de trabajo existentes y eliminar los puntos de fricción, un enfoque que mejoró tanto la aceptación de las partes interesadas como el cumplimiento del control de adquisiciones.

Esta es una oportunidad para facilitar la vida de muchas personas.”

A continuación, analizamos cada desafío y las soluciones impulsadas por la IA.

Desafío n.º 1: clasificar un gran volumen de tareas 

La primera y más sencilla oportunidad para el equipo fue usar AI Studio de Asana para automatizar la asignación de tareas a los representantes apropiados. 

“En el año fiscal 2025, hubo 1137 envíos en nuestro proyecto de compras, cada uno compuesto por tres tareas separadas que deben asignarse a representantes interdisciplinarios. Esto equivale a aproximadamente 300 asignaciones por mes”. 

Al analizar la información de la región y el departamento del formulario de recepción, la IA ahora asigna automáticamente las tareas a los miembros correctos del equipo en los departamentos de Adquisiciones, Finanzas y Legal. 

Esto sucede antes de cualquier intervención manual, lo que garantiza tiempos de procesamiento más rápidos y reduce los gastos administrativos.

Desafío n.º 2: encontrar información relevante de manera eficiente

Los revisores de finanzas y presupuestos de la organización tienen que revisar largas descripciones de tareas de Asana que contienen información vital para varios equipos. Es mucho para procesar.

“Debido a que hay tantos equipos interdisciplinarios involucrados, hay muchas preguntas en el formulario de recepción”, dice Liu. Ahora, con la integración de la IA, equipos como el de Planificación y análisis financiero obtienen resúmenes que incluyen solo la información que necesitan desde una perspectiva presupuestaria.

¿El resultado? En lugar de analizar datos irrelevantes, los socios interdisciplinarios ahora pueden extraer rápidamente la información que necesitan, gracias a AI Studio.

Desafío n.º 3: analizar decisiones históricas que podrían afectar el trabajo actual

El flujo de trabajo más innovador del equipo es usar la IA más la API de Asana para buscar tareas históricas relevantes en títulos, descripciones y comentarios, incluso cuando los nombres de los proveedores aparecen en diferentes formatos. Por ejemplo, puede identificar contenido que se refiere a “Acme Corporation”, ya sea que esté escrito como “Acme”, “Acme Corp.” o “Acme.com, Inc.”. 

Así es como funciona:

La función de acciones de script en el generador de reglas nativo de Asana tiene la capacidad de llamar a la API de Asana mediante JavaScript. Con una combinación de reglas de IA y acciones de script, el equipo de adquisiciones implementa cuatro reglas que funcionan en secuencia para buscar tareas históricas relevantes.

• Paso 1: la IA genera términos de búsqueda sugeridos.

• Paso 2: las acciones de script llaman a la API de Asana para buscar coincidencias exactas con estos términos de búsqueda entre los nombres de las tareas, las descripciones y los comentarios de un proyecto determinado. La acción del script también organiza los nombres y las descripciones de las tareas coincidentes en un solo comentario.

• Paso 3: la IA revisa el comentario para confirmar que las coincidencias no son falsos positivos y agrega un breve resumen de solo aquellas tareas que parecen ser compras del mismo proveedor.

• Paso 4: las acciones de script copian este resumen de IA en la tarea original (los pasos 1 a 3 se producen en una tarea de referencia separada).

El trabajo inteligente continúa, proporcionando un resumen claro con enlaces a tareas históricas relevantes. 

Este flujo de trabajo es particularmente valioso para los revisores legales, ya que reduce el tiempo dedicado a buscar en las bases de datos de contratos. Esto por sí solo probablemente ahorrará de 5 a 10 minutos por tarea. Cuando se multiplica por 1000 tareas al año, son aproximadamente 125 horas de trabajo de abogados ahorradas.

“Esto hace que sea mucho más rápido y fácil encontrar las últimas versiones de los documentos”, dice Bianca López, asesora comercial de Adquisiciones en Asana. “Nos hace más consistentes con estas verificaciones retrospectivas”.

Resumen del impacto y los beneficios

AI Studio ya está generando un impacto significativo para el Equipo de Adquisiciones de Asana:

• Mejora de la eficiencia. Al automatizar los pasos manuales en el flujo de trabajo, los miembros del equipo pueden centrarse en tareas más estratégicas en lugar de en el enrutamiento y la búsqueda administrativa. 

• Menos fricciones. El triaje automatizado y los resúmenes específicos ayudan a agilizar el proceso tanto para los solicitantes como para los revisores, lo que aumenta la eficiencia y permite al equipo manejar un mayor volumen de solicitudes.

• Cumplimiento mejorado. La función de búsqueda de tareas históricas ayuda al equipo de adquisiciones a localizar acuerdos relevantes con facilidad. “Podemos asegurarnos de que nuestros nuevos contratos se basen en acuerdos previos”, explica Liu.

Qué sigue

Liu prevé aplicaciones aún más sofisticadas de la IA en el proceso de adquisición en el futuro, como el uso de datos históricos de tareas para rellenar previamente la información para las compras de renovación, lo que reduciría la entrada de datos redundantes y agilizaría aún más el proceso tanto para los solicitantes como para los revisores.

“La forma en que vemos las oportunidades de IA hoy en día es que la IA no se trata de reemplazar la experiencia humana, sino de ampliar nuestras capacidades”, dice Liu. “Estamos transformando las adquisiciones de una función de procesos pesados a un socio estratégico que puede moverse más rápido, pensar de forma más inteligente y ofrecer más valor a toda la organización”.