Hoja de ruta para la implantación de la IA en SAP

A pesar de las evidentes ventajas, muchas empresas se enfrentan a desafíos: Calidad de los datos, falta de estrategia e incertidumbres sobre su aplicación. A menudo, la IA sólo se considera una optimización a posteriori, en lugar de plantearse estratégicamente desde el principio. Una y otra vez, nuestros empleados nos informan de proyectos en los que las empresas abordan la IA demasiado tarde y, como consecuencia, ya han perdido valiosas ventajas competitivas. Sin embargo, ahora sería el mejor momento para integrar los nuevos sistemas y sus procesos de IA. Al fin y al cabo, los sistemas SAP actuales dejarán de mantenerse a partir de 2027. Aunque puede conseguirse una prórroga hasta 2030 como máximo con un desembolso financiero adicional, la actualización completa sigue siendo inevitable.

De hecho, en lugar de dar el salto adecuado, en algunos casos sólo se llevan a cabo las actualizaciones absolutamente necesarias. Falta previsión empresarial para adquirir directamente una solución preparada para el futuro con un soporte competente. De hecho, la integración de la IA en los sistemas SAP puede implementarse normalmente sin problemas con una hoja de ruta bien estructurada e incorporarse a casi todos los procesos.

Análisis del statu quo

El éxito de la implantación de la IA en los sistemas SAP comienza con una determinación exhaustiva de la situación inicial. Las empresas suelen encontrarse en una de las tres fases siguientes, en función del grado de avance de su transformación digital:

Fase de planificación: Se trata de la preparación estratégica y de la cuestión de si la IA debe implantarse y cómo.

Fase de transformaciónLa implantación real y la personalización de los procesos: la empresa ya está llevando a cabo un intento de transformación para implantar la IA.

Fase de recuperaciónEl intento de transformación de la IA ha fracasado y es necesario reiniciar el proyecto.

Para empezar, es necesario identificar los procesos empresariales que más se beneficiarán de la IA tras la integración. La logística, las compras y las finanzas suelen ser especialmente adecuadas, ya que se basan en gran medida en los datos y pueden optimizarse mediante análisis y previsiones automatizados. Este punto también incluye la producción. Al fin y al cabo, con la integración adecuada se pueden evitar errores, aumentar la calidad de los datos y reconocer el mantenimiento oportuno de las máquinas. En la actualidad, la mayoría de las empresas siguen teniendo lo que se conoce como sobrecarga de recursos. Con la automatización adecuada, se puede ahorrar incluso en ventas.

Regularmente surgen resistencias, sobre todo durante este paso inicial, razón por la cual la integración de la IA aún no ha tenido lugar. La preocupación por la protección de datos, las directrices de seguridad, la falta de casos de uso y el miedo a ser superfluo son las principales razones para posponer el proceso. Sin embargo, vemos una y otra vez en los proyectos que las empresas que superan estos obstáculos desde el principio siguen siendo más ágiles y competitivas a largo plazo.

Las fases de adopción de la IA de SAP

La primera fase implica el anclaje estratégico de la IA en los procesos de la empresa. Esto incluye la definición de objetivos específicos, la selección de herramientas de IA adecuadas, la consideración de los requisitos de cumplimiento y la definición de casos de uso.
Incluso en esta fase inicial, es crucial que los departamentos de TI y de especialistas colaboren estrechamente. Solo si todas las partes interesadas se implican desde el principio es posible que las aplicaciones de IA se integren de forma eficiente y sin problemas en los sistemas SAP existentes.

Prueba de concepto y pilotaje

A la planificación estratégica le sigue la puesta en marcha de un proyecto piloto inicial. Esto implica seleccionar un caso empresarial claramente definido que establezca expectativas realistas sobre los beneficios y la viabilidad de la IA. El proyecto piloto sirve de base para una mayor integración en una fase posterior.

Las pruebas iterativas ayudan a reconocer y adaptar los errores en una fase temprana. Al mismo tiempo, se imparten cursos de formación para familiarizar a los trabajadores con la nueva tecnología. Un especialista en IA de nuestro equipo lo describe así: "La IA no es sólo una cuestión tecnológica, sino también cultural. Sin la mentalidad adecuada, será difícil aprovechar todo su potencial".

Las principales cuestiones a tener en cuenta son los prejuicios contra la inteligencia artificial, pero también la supuesta amenaza que supone. En la mayoría de los casos, la IA asusta a los usuarios porque "se apodera de los procesos" o porque simplemente carecen de confianza. Por eso es tan importante hacer frente a estas objeciones y demostrar que la IA es un buen asistente que ofrece normalización, estabilidad del sistema y eficiencia, pero no sustituye ni limita a nadie en su tarea.

Ampliación e integración

Una vez concluida con éxito la fase piloto, se procederá a la ampliación. Esto implica extender los casos de uso probados a otras áreas de la empresa hasta el nivel central.
Un factor clave para el éxito es la adaptación de la arquitectura informática. Las empresas que ya utilizan tecnologías en la nube pueden integrar las herramientas de IA con mayor rapidez y eficacia. Si aún no existe, debe crearse la estructura de nube correspondiente. A lo largo de todo el proceso de adaptación de la arquitectura se realiza un seguimiento constante para garantizar que las aplicaciones de IA aportan los beneficios deseados a largo plazo. Hay una serie de recomendaciones de eficacia probada que deben tenerse en cuenta durante el proceso de adopción para garantizar que el proceso sea lo más favorable posible.

La IA no es una implantación puntual, sino un proceso de innovación continua. Por ello, las empresas deben optar por métodos ágiles para adaptar y seguir desarrollando periódicamente su estrategia de IA.

Mensurabilidad mediante indicadores clave de rendimiento claros

El éxito de la IA debe poder medirse en todo momento. Por lo tanto, es esencial definir unos KPI claros que evalúen los beneficios y la eficiencia de las aplicaciones de IA. Esto permite a las empresas optimizar continuamente y obtener el máximo valor añadido de sus inversiones.

Un aspecto a menudo subestimado de la adopción de la IA es la gestión del cambio, básicamente la preparación de la empresa en su conjunto para el cambio previsto. La resistencia de los trabajadores sólo puede superarse mediante estrategias de comunicación y formación específicas. El éxito de la gestión del cambio garantiza que los empleados no sólo trabajen con la nueva tecnología, sino que la utilicen conscientemente y la desarrollen activamente.

El éxito de la transformación

La integración de la IA en los sistemas SAP hace tiempo que dejó de ser un tema para el futuro. Se trata más bien de un reto actual que hay que abordar. Las empresas que confíen en la IA en una fase temprana se beneficiarán de procesos más eficientes, decisiones mejor informadas y una mayor competitividad.

Uno de nuestros empleados resume a qué se enfrenta a diario: "El futuro de SAP está en la nube y en la interconexión de procesos estandarizados con IA. Las empresas tienen que adaptarse a esto ahora para seguir siendo competitivas a largo plazo."

Para que la transformación sea un éxito, las empresas deben actuar con prontitud y dar prioridad a las siguientes medidas:

Planificación estratégicaDesarrolle una estrategia clara de IA en una fase temprana y evalúe los casos de uso relevantes para su empresa.

Desarrollo de competenciasCrear experiencia interna creando un equipo especializado en IA o trabajando con socios experimentados.

Ejecutar proyectos piloto: Ponga en marcha sus primeras iniciativas de IA para adquirir conocimientos y desarrollar soluciones prácticas de uso generalizado en su empresa.

Si sigue estos pasos de forma coherente, sentará las bases para una integración sostenible y satisfactoria de la IA en sus propios sistemas SAP.