Transformación en cuatro pasos

Los sistemas de la industria química son complejos. Los tiempos de inactividad inesperados son caros y pueden convertirse en un riesgo para la seguridad. Por eso es importante conocer aproximadamente la vida útil restante y la probabilidad de que fallen equipos o sistemas completos. 

La IA generativa, integrada en la solución SAP Asset Performance Management basada en la nube, determina su rendimiento y fiabilidad y predice su vida útil. 

Ventaja: el mantenimiento temprano reduce los tiempos de inactividad y, por tanto, también el riesgo económico. La IA generativa también ayuda a que los procesos sean más eficientes en otras industrias y aplicaciones, ahorrando así costes y recursos. Una cosa está clara: la IA generativa es a menudo la razón por la que las empresas se deciden por los estándares en la nube. 

Éxito de Gen AI con la nube

El requisito previo para ello es una transformación bien pensada que tenga en cuenta estándares de procesos como S/4 Cloud. En esta solución SaaS pública, el estándar está prefabricado, mientras que en la
La solución privada de S/4 Cloud ofrece la posibilidad de personalizar los procesos. Ambas soluciones en la nube permiten utilizar las últimas innovaciones mediante IA generativa. El reto consiste en no perder de vista su propia ventaja competitiva. Esto es posible gracias a nuestro enfoque de transformación orientada al valor:

1. proceder estratégicamente con el MPSA 

Empezar con estándares, dejar libertad: con sus soluciones en la nube, SAP persigue el objetivo de ofrecer una arquitectura adaptable e innovadora. Sin embargo, las „SAP Best Practices“ para los sectores son a menudo „sólo“ el mínimo común denominador en el sector correspondiente. Las empresas no siempre se las arreglan únicamente con las soluciones que se les ofrecen. La idea básica de la Arquitectura Estratégica de Pilares Múltiples (MPSA) es averiguar en qué ámbitos las empresas deben confiar en los estándares basados en S/4, cuándo deben utilizar la Plataforma Tecnológica Empresarial (SAP BTP) para ampliaciones personalizadas (y las ventajas competitivas asociadas en el mercado) y en qué ámbitos deben utilizar alternativas a SAP.

También existen extensiones propias de Capgemini para algunos sectores: por ejemplo, „arquitecturas de referencia“ para sectores como la fabricación discreta, las ciencias de la vida, la energía y la automoción, o extensiones como AutoCloud.

2. herramientas para una imagen objetivo coherente 

Obtenga y priorice la transparencia de los procesos: Mientras que el MPSA representa la imagen objetivo de una empresa, la cadena de herramientas integrada ayuda a mirar dentro de los procesos. 

SAP Signavio, por ejemplo, está ahí para averiguar qué procesos pueden automatizarse bien. Las pruebas específicas ahorran tiempo y recursos. SAP Cloud ALM registra los requisitos y los prioriza o desprioriza. Una herramienta de Syniti, filial de Capgemini, limpia los datos con ayuda de IA y garantiza una buena calidad de los mismos. El objetivo de la caja de herramientas es preparar una imagen de objetivos coherente.

3. integrar la IA generativa 

Impulso de la productividad mediante estrategias adaptadas: En una encuesta mundial realizada por Capgemini, uno de cada dos ejecutivos encuestados espera que las estrategias y los modelos de negocio cambien como resultado de la IA generativa, y casi uno de cada tres (28%) espera un aumento de la productividad. 

Un ejemplo de ello es SAP Joule for Consultants, un asistente de IA integrado en SAP que ayuda a los consultores durante el proceso de transformación proporcionándoles respuestas específicas del cosmos SAP de una empresa. Puede tratarse de cifras de negocio o incluso de la generación automática de códigos de programación. Los proyectos de consultoría se aceleran una media del 14% gracias al ChatGPT específico de la empresa, los consultores ahorran una hora y media al día y el tiempo de programación se reduce un 40%. 

4. la calidad de los datos como requisito previo

La calidad de los datos es una base importante: un requisito previo importante para que los agentes de IA trabajen de forma fiable es que puedan confiar en los datos que extraen de los sistemas. La filial de Capgemini Sy-niti, entre otras, garantiza la calidad de datos necesaria. Su enfoque „primero los datos“ significa que sólo empiezan a reorganizar la arquitectura y a utilizar herramientas cuando la calidad de los datos es la adecuada. La propia Syniti utiliza IA generativa para reconocer y corregir de forma independiente duplicaciones y errores en los registros de datos.

La IA generativa tiene fama de ser la panacea para que las empresas sean más innovadoras, ágiles y eficientes. Sin embargo, también requiere una transformación para utilizar los estándares basados en la nube y, en última instancia, explotar su potencial.