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Nuevos caminos con los asistentes digitales de IA

El análisis predictivo es una importante tendencia de Big Data. Pero las posibilidades de la IA van mucho más allá. Los asistentes digitales abren nuevas formas de controlar los procesos empresariales básicos en los sistemas SAP.
Andreas Breitrück, Gambito
David Weber, Nooxit
3 de diciembre de 2020
Columna AI
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Este texto ha sido traducido automáticamente del alemán al español.

Hoy en día, un sistema ERP de SAP ya es una auténtica máquina de automatización. Pero, ¿por qué siguen sin aprovecharse muchas posibilidades? En el área de finanzas, por ejemplo, casi todas las facturas de los proveedores de servicios pasan al menos por dos pares de manos. O en logística: un sistema genera automáticamente sólo el 30% de todas las órdenes de producción en serie a partir de órdenes planificadas.

El motivo suele ser que siguen existiendo discrepancias entre el sistema y la realidad física. Sin embargo, estas discrepancias afectan a la precisión de las sugerencias determinadas por el sistema. Los datos maestros de material heterogéneos, por ejemplo, dan lugar a sugerencias de las que desconfían los expedidores. ¿Cuál es la consecuencia? Ajustan manualmente los datos según sus propios conocimientos y experiencia.

Una solución es el uso de asistentes de inteligencia artificial. Estos asistentes no solo utilizan los datos disponibles, sino también los datos históricos. En cada sistema ERP hay millones de datos de este tipo, y estos datos representan patrones. La IA aprende de estos patrones y puede reducir así las discrepancias existentes. Por ejemplo, hay modelos de IA que determinan si un proceso similar tuvo éxito en el pasado al crear o modificar datos maestros o de transacciones.

O comprueban qué decisión tomó una persona en un contexto comparable en el pasado. Parte del conocimiento se basa en datos históricos, otra parte de los datos sólo está disponible temporalmente. En este caso, los datos deben recopilarse con distintos enfoques.

Y hay otros ámbitos de aplicación: Los asistentes de IA pueden ayudar a los usuarios en su trabajo completando automáticamente datos críticos como la información de imputación. O los asistentes pueden advertir activamente a un usuario de una situación excepcional previsible -como el pago incorrecto de una factura de un proveedor- antes de guardar un documento.

Muchas empresas conocen la IA por el campo del análisis predictivo. Hay algunas soluciones de IA que ya funcionan con éxito en este ámbito. Pero las posibles aplicaciones -como demuestran los ejemplos de asistentes de IA- son mucho mayores. Sin embargo, para que los asistentes intervengan activamente en un proceso en curso, hay que tener en cuenta aspectos importantes: en particular, los plazos, la disponibilidad de datos y la velocidad de reacción.

Esto último ya es enorme hoy en día: un asistente de IA para la validación de documentos en contabilidad financiera necesita menos de 200 milisegundos para la previsión. También hay que responder a la cuestión de la interacción con el usuario. ¿Advierte el asistente al usuario con un tono de advertencia, o incluso le sugiere valores?

Nuestros asistentes, por ejemplo, utilizan inicialmente un Modo Silencioso, en el que el asistente sólo actúa en segundo plano y registra sugerencias y predicciones. Estos definen el Modo Activo, en el que el asistente interactúa con el usuario.

¿Hacia dónde se dirige el viaje?

Por último, pero no por ello menos importante, el alto grado de individualización de los sistemas ERP requiere ajustes. Los modelos de IA tienen que aprender los patrones de los datos individuales de la empresa y deben ajustarse específicamente. Otro reto reside en la denominada ingeniería de características: al fin y al cabo, no toda la información que puede extraerse de las tablas está disponible en el momento del procesamiento de los documentos, ya que solo se genera en el proceso de actualización.

Los primeros asistentes de IA ya están disponibles para abrir nuevas posibilidades de automatización y creación de valor también en los procesos operativos. Y las soluciones S/4 Hana estandarizadas no hacen más que acelerar el desarrollo de estos sistemas de asistencia.

Las empresas deben aprovechar al máximo el potencial del motor de automatización de SAP con su ayuda ahora para seguir siendo competitivas y obtener una ventaja en la transformación digital. El tema de la inteligencia artificial está ganando impulso, y las empresas harían bien en dar el primer paso ahora.

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Andreas Breitrück, Gambito

Andreas Breitrück es Director de Innovación en Gambit.


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David Weber, Nooxit

David Weber es Consejero Delegado y cofundador de Nooxit.


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