Nuestra superación personal

La visión de la «empresa autónoma» marca un cambio de perspectiva en el ámbito del ERP. En el centro se encuentra la promesa de un nuevo software empresarial que, gracias a la interacción entre la inteligencia artificial, los agentes autónomos y los bucles de retroalimentación integrados, se autogestiona, se adapta y se optimiza por sí mismo.

He hablado con mis compañeros y compañeras habituales de la tertulia sobre nuestra autooptimización: sin embargo, desde nuestro punto de vista, una autooptimización autónoma debe someterse a un examen. Un sistema ERP funciona, en esencia, como un libro mayor determinista y una instancia contable fiable (System of Record), en la que la precisión absoluta, la seguridad ante auditorías y el cumplimiento normativo son requisitos básicos innegociables. Por el contrario, los modelos lingüísticos modernos y los enfoques de IA generativa se basan en lógicas estocásticas probabilísticas. Ahora bien, si se pretende que los agentes autónomos optimicen los procesos empresariales por su cuenta, la imprecisión matemática choca con la exactitud de las transacciones empresariales, por lo que la afirmación de una optimización autónoma del sistema sin supervisión humana sigue siendo, por el momento, una quimera teórica.

Este verano asigné a dos becarios al proyecto SAP Knowledge Graph: SAP posiciona el Knowledge Graph como la base semántica para cualquier optimización de datos y procesos. El motor Hana Graph convierte datos relacionales, API, cadenas de procesos y ampliaciones específicas para cada cliente en una ontología legible por máquina y en una red de relaciones formada por nodos y aristas. Este Knowledge Graph constituye una base fundamental para una mejora específica del sistema: proporciona a los agentes de IA y al copiloto Joule un contexto empresarial que actúa como una brújula.

Sin embargo, nuestra DSAG advierte, con razón, que la aplicación práctica de este grafo de conocimiento aún debe demostrar de forma sostenible su viabilidad en entornos de clientes altamente complejos. Nuestros becarios se encuentran en plena carrera de Informática y están familiarizados con RDF (Resource Description Framework) y OWL (Web Ontology Language). El Resource Description Framework es un enfoque sintáctico para formular enunciados lógicos sobre cualquier entidad. Originalmente, el RDF fue concebido por el World Wide Web Consortium como un estándar para la definición de metadatos.

¿Qué hace nuestro SAP Basis? El BTP, junto con el BDC, proporciona el entorno técnico de ejecución, el marco AI Core y el Governance Cockpit (como el AI Agent Hub basado en LeanIX) para desarrollar agentes de IA. Al integrar herramientas de minería de procesos, como Signavio, con el entorno de desarrollo Joule Studio, se crea un ciclo de optimización cerrado: se identifican las ineficiencias en los procesos de negocio, tras lo cual los agentes de IA generan propuestas de ajuste específicas o reorientan los flujos de trabajo.

A pesar de este potencial, nos encontramos con barreras de carácter económico, organizativo y relacionadas con las licencias que relativizan el sueño de la autooptimización autónoma. En el ámbito jurídico, la Ley de IA de la UE exige una supervisión humana continua y transparencia en los sistemas autónomos, por lo que una verdadera „autooptimización“ en el núcleo productivo del ERP sin una señal de autorización humana final («Human in the Loop») sería legalmente inadmisible.

En el ámbito comercial, SAP utiliza el modelo objetivo autónomo como palanca para imponer el uso de BTP y BDC. Si bien la incorporación de las funciones de IA en las ediciones en la nube (Rise y Grow) aumenta la presión para migrar, al utilizar el Generative AI Hub y la plataforma BDC nos vemos abocados a modelos de facturación basados en el consumo, con unidades de capacidad poco transparentes y tarifas por tokens, en los que los saldos no utilizados caducan al final del año y los picos de carga generan costes imposibles de calcular.

SAP Autonomous Enterprise ofrece herramientas para la automatización de procesos; sin embargo, solo se logrará una optimización fiable del sistema ERP si mantenemos el control sobre la soberanía de los datos, depuramos el ECC de forma sistemática («Clean Core») y gestionamos los agentes de IA bajo una estricta gobernanza humana.

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