Como o AI Studio simplifica as compras na Asana

No complexo mundo das compras corporativas, o sucesso depende de mais do que apenas comprar e vender. 

Trata-se de navegação estratégica: equilibrar as relações com os fornecedores, a gestão financeira e o risco organizacional. Para a equipe de aquisições da Asana, essa complexidade é especialmente acentuada.

“Nossos acordos mais complexos podem envolver até sete equipes interdisciplinares, com inúmeras transferências”, explica Jennifer Liu, líder de operações de aquisições da Asana.

Essa complexidade também é o que faz com que as aquisições sejam um dos principais candidatos à inovação em IA. Uma pesquisa de 2025 da Icertis revela que 90 % dos líderes seniores de aquisições já estão adotando ou explorando a IA para aumentar a eficiência.

Reconhecendo a oportunidade, a equipe de aquisições da Asana adotou uma abordagem estratégica para a integração da IA usando o AI Studio, o nosso construtor sem código. Ela se concentrou em três desafios principais:

• Triagem eficiente de tarefas de alto volume

• Ajudar as partes interessadas a encontrar rapidamente informações relevantes

• Descobrir insights a partir de contratos históricos e registros de decisões

Fundamentalmente, a equipe não buscou uma transformação total. Em vez disso, concentrou-se em aprimorar os fluxos de trabalho existentes e remover os pontos de atrito — uma abordagem que melhorou a adesão das partes interessadas e a conformidade com o controle de aquisições.

Esta é uma oportunidade de facilitar a vida de muitas pessoas.”

Aqui está uma análise mais detalhada de cada desafio e das soluções baseadas em IA.

Desafio nº 1: triagem de um grande volume de tarefas 

A primeira e mais direta oportunidade para a equipe foi usar o AI Studio da Asana para automatizar a atribuição de tarefas aos representantes apropriados. 

“No ano fiscal de 2025, houve 1.137 envios no nosso projeto de compras, cada um composto por três tarefas separadas que exigem atribuição a representantes interdisciplinares. Isso equivale a aproximadamente 300 atribuições por mês.” 

Ao analisar as informações de região e departamento do formulário de recebimento, a IA agora encaminha automaticamente as tarefas para os membros da equipe corretos nos departamentos de compras, finanças e jurídico. 

Isso acontece antes de qualquer intervenção manual, garantindo tempos de processamento mais rápidos e reduzindo a sobrecarga administrativa.

Desafio nº 2: encontrar informações relevantes de forma eficiente

Os revisores de finanças e orçamento da organização precisam percorrer longas descrições de tarefas da Asana que contêm informações vitais para várias equipes. É muita coisa para processar.

“Como há tantas equipes interdisciplinares envolvidas, há muitas perguntas no formulário de recebimento”, diz Liu. Agora, com a integração da IA, equipes como a de planejamento e análise financeira recebem resumos que incluem apenas as informações necessárias do ponto de vista orçamentário.

O resultado? Em vez de vasculhar dados irrelevantes, os parceiros interdisciplinares agora podem extrair rapidamente as informações de que precisam, graças ao AI Studio.

Desafio nº 3: analisar decisões históricas que podem afetar o trabalho atual

O fluxo de trabalho mais inovador da equipe é usar a IA e a API da Asana para pesquisar tarefas históricas relevantes em títulos, descrições e comentários, mesmo quando os nomes dos fornecedores aparecem em diferentes formatos. Por exemplo, ele pode identificar conteúdo sobre a “Acme Corporation”, quer esteja escrito como “Acme”, “Acme Corp.” ou “Acme.com, Inc.”. 

Funciona assim:

O recurso “ações de script” no construtor de regras nativo da Asana pode chamar a API da Asana usando JavaScript. Usando uma combinação de regras de IA e ações de script, a equipe de compras implementa quatro regras que funcionam em sequência para procurar tarefas históricas relevantes.

• Etapa 1: a IA gera termos de busca sugeridos.

• Etapa 2: as ações de script chamam a API da Asana para procurar correspondências exatas com esses termos de busca entre nomes de tarefas, descrições e comentários em um determinado projeto. A ação de script também organiza os nomes e as descrições das tarefas correspondentes em um único comentário.

• Etapa 3: a IA analisa o comentário para confirmar que as correspondências não são falsos positivos e faz um breve resumo apenas das tarefas que parecem ser compras do mesmo fornecedor.

• Etapa 4: as ações de script copiam este resumo de IA para a tarefa original (as etapas 1 a 3 ocorrem em uma tarefa de referência separada).

O trabalho inteligente continua, fornecendo um resumo claro com links para tarefas históricas relevantes. 

Este fluxo de trabalho é particularmente valioso para revisores jurídicos, pois reduz o tempo gasto pesquisando bancos de dados de contratos. Só isso provavelmente economizará de 5 a 10 minutos por tarefa. Quando multiplicado por 1.000 tarefas por ano, isso representa cerca de 125 horas de trabalho de advogado economizadas.

“Isso torna muito mais rápido e fácil encontrar as versões mais recentes dos documentos”, diz Bianca Lopez, consultora comercial de aquisições da Asana. “Isso nos torna mais consistentes com essas verificações de ‘retrospectiva’.”

Resumo do impacto e dos benefícios

O AI Studio já está causando um impacto significativo na equipe de aquisições da Asana:

• Aumento da eficiência. Ao automatizar as etapas manuais do fluxo de trabalho, os membros da equipe podem se concentrar em tarefas mais estratégicas, em vez de em roteamento e busca administrativos. 

• Redução do atrito. A triagem automatizada e os resumos direcionados ajudam a agilizar o processo para solicitantes e revisores, aumentando a eficiência e permitindo que a equipe lide com um volume maior de solicitações.

• Conformidade aprimorada. O recurso de busca de tarefas históricas ajuda a equipe de compras a localizar acordos relevantes com facilidade. “Podemos garantir que os nossos novos contratos sejam informados por acordos anteriores”, explica Liu.

O que vem pela frente

Liu prevê aplicações ainda mais sofisticadas da IA no processo de aquisição, como o uso de dados históricos de tarefas para pré-preencher informações para compras de renovação, o que reduziria a entrada de dados redundantes e simplificaria ainda mais o processo para solicitantes e revisores.

“Hoje, vemos as oportunidades de IA não como uma substituição da experiência humana, mas como uma ampliação das nossas capacidades”, diz Liu. “Estamos transformando a área de aquisições de uma função de processos pesados em um parceiro estratégico que pode se mover mais rapidamente, pensar de forma mais inteligente e agregar mais valor a toda a organização.”