¿Salida o requisito previo?

¿Qué casos concretos de uso de la IA en la empresa deberían perseguir las empresas hoy en día? La respuesta corta es que muchos de los casos de uso de IA más valiosos pueden y deben introducirse antes de una transformación ERP a gran escala, no después. Este artículo intenta explicar por qué.

Utilizar la IA, pero ¿cómo?

La instrucción de „utilizar la IA“ se ha hecho casi omnipresente. La mayoría de nosotros ya confiamos en ella para las tareas administrativas cotidianas, y en Lemongrass la utilizamos en operaciones, asistencia e incluso en la ejecución de proyectos. Pero somos una empresa centrada en la tecnología. Muchas grandes empresas trabajan con diversos grados de complejidad, sistemas heredados e inercia organizativa.

Debido a nuestras raíces, nos centramos naturalmente en casos de uso de IA relacionados con SAP. La visión a largo plazo, en la que la IA está omnipresente en todos los niveles de un proceso empresarial, optimizando, prediciendo y automatizando silenciosamente, es extremadamente convincente. Hacer que las cadenas de suministro sean más sólidas, mejorar la previsión de la demanda, maximizar el rendimiento de la producción y aumentar las ventas con un incremento mínimo de los costes de distribución presenta enormes oportunidades. Así que no es de extrañar que en todas las salas de juntas se hable de ello.

Lo que muchas organizaciones no hacen, sin embargo, es asumir que alcanzar este estado futuro requerirá primero una transformación integral del ERP. Sí, los entornos de ERP limpios, modernos y bien integrados facilitan el uso de la IA. Nadie lo discute. Pero hoy en día ya existen oportunidades significativas y de gran valor para la IA, sin necesidad de una migración plurianual de S/4, un reinicio desde cero o una revisión completa de los datos maestros. De hecho, muchas organizaciones ya cuentan con la „infraestructura“ básica suficiente para obtener un valor tangible impulsado por la IA. Estas iniciativas pueden aportar valor rápidamente y, lo que es más importante, ayudar a financiar y apuntalar las transformaciones más complejas que vengan a continuación. Tomemos la gestión de excepciones como ejemplo sencillo. Muchas organizaciones emplean grandes equipos para gestionar errores en las facturas, discrepancias en los pedidos de compra, infracciones de las políticas, falta de aprobaciones y subtotales incorrectos. Se trata de un caso de uso ideal para GenAI, que puede implementarse mucho más rápido de lo que la mayoría espera.

Agente GenAI en uso

Uno de nuestros clientes siguió una filosofía similar al combinar múltiples fuentes de datos de demanda de clientes con visibilidad en tiempo real de los niveles de existencias. Mediante el uso de un agente de ventas impulsado por GenAI para identificar los productos y servicios que faltaban en las facturas, fueron capaces de generar cientos de millones en ingresos adicionales. De nuevo, totalmente integrado y con actualización automática de los pedidos directamente en sus sistemas ERP en la nube. Se trata de casos de uso pragmáticos y de gran impacto que pueden implantarse rápidamente. Sin embargo, muchas organizaciones siguen convencidas de que primero deben completar amplios programas de ERP que requieren una gran inversión de capital (sustitución de sistemas heredados, limpieza de todos los datos maestros o sustitución de entornos de aplicaciones completos) antes de poder empezar a obtener valor añadido impulsado por la IA.

¿Primera transformación?

Es precisamente aquí donde la propia metodología merece una consideración crítica: una mentalidad de „transformación primero“ trata la IA como una recompensa posterior, como algo que sólo puede ganarse tras años de trastornos, costes y riesgos. Por el contrario, una mentalidad que priorice la IA la considera una herramienta de diagnóstico y creación de valor.

Aunque un enfoque basado en la „IA primero“ no está exento de riesgos, el ritmo de la innovación y la capacidad cada vez mayor de la IA para crear, retener y razonar sobre información contextual deberían, al menos, hacer reflexionar a las organizaciones antes de embarcarse en programas de transformación plurianuales. ¿Cuándo será capaz la IA de captar y recorrer los procesos empresariales en red de principio a fin? Probablemente antes de lo que muchos esperan. No porque las empresas estén perfectamente alineadas, sino porque la IA está derivando cada vez más estas conexiones del comportamiento observado, más que del diseño prescrito. Por supuesto, esto no resuelve las complejas cuestiones de la gobernanza y la alineación de toda la organización. Pero si se reduce el alcance de la transformación de la gran „T“, estas cuestiones también serán más manejables.

En un mundo perfecto, la transformación quizá sería siempre lo primero. Pero no vivimos en un mundo perfecto. Vivimos en un mundo que cambia y se acelera más rápido que nunca.

Así que la verdadera pregunta es: si la IA puede desplegarse rápidamente en los sistemas ERP y en todo el ecosistema para resolver problemas empresariales clave, crear valor cuantificable y hacer visible dónde es realmente necesaria la transformación, ¿no debería ser ahí donde empezaran nuestros métodos? (Fuente: Lemongrass)