La IA generativa revolucionará el ERP

Los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) están a punto de dar una nueva vuelta de tuerca gracias a la IA generativa. Aunque el uso de esta última tecnología dentro del ERP aún es emergente, los expertos esperan que este tándem proporcione a las compañías y sus empleados diversos beneficios, como ayudar a los trabajadores a crear funcionalidades del ERP especializadas por su cuenta a través de asistentes de código, como afirma Liz Herbert, analista de Forrester y autora principal del informe How Generative AI Will Transform ERP (Cómo la IA generativa transformará el ERP).

Ya existen organizaciones que, desde hace años, utilizan la IA tradicional con los sistemas ERP, por ejemplo, para predecir las tendencias del mercado u optimizar las cadenas de suministro. Pero las nuevas capacidades de IA generativa también liberarán a los empleados del trabajo repetitivo que conllevan los procesos empresariales básicos, según el informe.

“La IA generativa liberará a los empleados de finanzas y operaciones de tareas engorrosas como la realización de informes, el envío de correos electrónicos de cobro de clientes y la elaboración del resumen de cuentas”, escribe Herbert en una publicación. “En lugar de realizar ellos mismos estas tareas de forma monótona y manual, los empleados actuarán como revisores humanos del trabajo generado por la IA”.

Liberados de estas tareas, los empleados tendrán más tiempo para trabajar en otras, lo que conducirá a una mayor productividad, indica. Al mismo tiempo, la IA generativa acelerará y abaratará el cobro de facturas, lo que redundará en mayores beneficios, añade el informe.

Dado que el uso de la IA generativa en los sistemas ERP aún está en pañales, los responsables de TI todavía están averiguando cómo calcular el retorno de la inversión, continúa Herbert. Sin embargo, las empresas están avanzando en proyectos que implican aplicar la IA generativa al ERP –un tema protagonista en la conferencia realizada por SAP (Sapphire) a principios de junio–, y algunas de ellas están creando sus propias IA, otras trabajan con desarrolladores de IA y muchas utilizan una combinación de desarrollo interno y asistencia externa, afirma. Para la mayoría de las empresas, “es una tontería intentar hacerlo uno mismo”, afirma.

Ejemplos reales

Omar Kouhlani, CEO de Runmic, firma desarrolladora de una aplicación basada en IA para analizar reuniones y llamadas de ventas, coincide con el informe de Forrester. La empresa no sólo utiliza la IA en su plataforma de análisis de conversaciones, sino que desde hace casi un año la emplea internamente de algunas de las formas que describe el informe de Forrester.

Por ejemplo, Runmic utiliza la IA para generar informes, redactar correos electrónicos y ayudar en el desarrollo y las pruebas de código, afirma Kouhlani, que añade que algunas de estas tareas antes llevaban horas a los empleados. “Ahora se limitan a revisar el contenido de la IA y pueden volver a tareas más estratégicas”, añade. “Está ejecutando nuestras tareas mundanas, proporcionando perspectivas precisas y oportunas mientras nos centramos en la planificación estratégica y la toma de decisiones”.

Es difícil estimar el ahorro de costes en Runmic porque la empresa adoptó la IA al principio de su corta historia, dice Kouhlani. Sin embargo, estima que el ahorro de tiempo de los empleados es del 20% o más. Aun así, la IA tiene otros límites, reconoce Kouhlani. Por ejemplo, Runmic se centra mucho en la seguridad de los datos y presta atención al cambiante panorama normativo que regula el uso de la IA, afirma. Los materiales generados por IA también necesitan cierta supervisión. “Al fin y al cabo, sigue siendo necesario que ojos humanos revisen el trabajo realizado por la IA”, afirma.

Por su parte, los ejecutivos de NILG.AI, una empresa de formación y desarrollo de IA, y VAI, un desarrollador de software ERP, ven una demanda creciente de la combinación de IA con sistemas ERP. NILG.AI ha ayudado a docenas de clientes a integrar la IA con sistemas ERP y CRM, afirma Kelwin Fernandes, CEO y cofundador de la empresa. La optimización de CRM, centrada en el recorrido del cliente, es un punto de entrada común para la IA, pero Fernandes ve que la IA también se utiliza con ERP para ayudar con la previsión de la demanda, la fijación de precios, la extracción de datos no estructurados y para la programación, el enrutamiento de billetes y otras eficiencias operativas.

“Yo diría que cualquier proceso en el que se tome una decisión es un objetivo potencial para la IA”, afirma. “Dicho esto, el núcleo debería estar en aquellas decisiones que representan un cuello de botella para la empresa y en las que los datos existentes pueden respaldar un mejor resultado”.

Sin embargo, la IA no es la opción adecuada para todos los procesos, dice Fernandes. La IA debe utilizarse en procesos sin una respuesta clara y con una tasa de error aceptable. “A diferencia del desarrollo de software tradicional, no se pueden controlar ni comprender completamente los resultados de la IA”, afirma. “Debes incorporar un plan alternativo para manejar los errores incluso en esos casos”. No obstante, las empresas viven con una tolerancia a los errores en varios procesos de negocio, señala, incluida la planificación de la capacidad de producción basada en estimaciones de la demanda. “Siempre que la IA pueda proporcionar una predicción más precisa que un humano, es fácil aceptarla”, afirma.

Al igual que Runmic, VAI, un desarrollador de ERP centrado en el mercado medio, utiliza IA internamente, dice Kevin Beasley, CIO de VAI. A través de una asociación con IBM, la empresa comenzó a utilizar IA tradicional para análisis en 2016, para demostrar el poder de la IA a los clientes, dice. VAI también utiliza IA, junto con una aplicación móvil, para mejorar las operaciones de almacén de los clientes. Beasley también prevé que los clientes del mercado de la mediana empresa de VAI adopten chatbots potenciados por IA que puedan entrenarse para comprender información específica de la empresa o del sector mediante técnicas de generación aumentada por recuperación (RAG).

Lo primero: identificar un problema

Según Beasley, las pequeñas y medianas empresas están “comprando” IA, y ésta puede ser un factor de igualdad que ayude a las compañías medianas a competir con las grandes. Pero las empresas deben identificar primero un problema que la IA pueda resolver, aconseja. “Las medianas empresas no tienen recursos infinitos para experimentar con la IA”, afirma. “Necesitan lo más adecuado a su bolsillo, con soluciones que aborden desafíos específicos”. Existe la tentación de que las empresas, en esta fiebre del oro de la IA, empiecen a jugar con ella y la metan con calzador en lugares donde no encaja, añade. “Obviamente, puedes experimentar con las cosas y, a veces, puedes crear algo que no sabías que necesitabas”.

Beasley ve las mayores oportunidades para el mercado de la mediana empresa en la intersección del comercio electrónico y la IA. El comercio electrónico puede involucrar a casi todas las partes de la cadena de suministro de una empresa, incluidos los pedidos, el marketing y la entrega, dice.

Beasley y Kouhlani, de Runmic, aconsejan a las empresas que empiecen poco a poco cuando incorporen la IA a los sistemas ERP. Es esperable que experimenten también algún fracaso. “Empiece a estudiar lo que la IA generativa puede hacer por su ERP”, dice Kouhlani. “Luego, al igual que incorporaría a un becario, asigne tareas de bajo riesgo, como informes rutinarios o de entrada de datos, donde los errores tienen un impacto mínimo. Supervise de cerca la puesta en producción de la IA generativa y, si está satisfecho, amplíe gradualmente su papel en el ERP”.

Si bien el uso de la IA generativa con sistemas ERP es un fenómeno nuevo, Kouhlani observa el potencial que puede suponer disponer de sistemas ERP autónomos que se adaptan automáticamente a las condiciones cambiantes del negocio y corrigen el rumbo en tiempo real. “También veo a la IA tomando un papel más prominente en la planificación estratégica, ayudando a simular escenarios empresariales complejos a la velocidad de la luz y ayudando a evaluar los resultados potenciales”, comenta.

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