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<\/a><\/figure>\n\n\nLos sistemas de la industria qu\u00edmica 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 \u00fatil restante y la probabilidad de que fallen equipos o sistemas completos. <\/p>\n\n\n\n
La IA generativa, integrada en la soluci\u00f3n SAP Asset Performance Management basada en la nube, determina su rendimiento y fiabilidad y predice su vida \u00fatil. <\/p>\n\n\n\n
Ventaja: el mantenimiento temprano reduce los tiempos de inactividad y, por tanto, tambi\u00e9n el riesgo econ\u00f3mico. La IA generativa tambi\u00e9n ayuda a que los procesos sean m\u00e1s eficientes en otras industrias y aplicaciones, ahorrando as\u00ed costes y recursos. Una cosa est\u00e1 clara: la IA generativa es a menudo la raz\u00f3n por la que las empresas se deciden por los est\u00e1ndares en la nube. <\/p>\n\n\n\n
El requisito previo para ello es una transformaci\u00f3n bien pensada que tenga en cuenta est\u00e1ndares de procesos como S\/4 Cloud. En esta soluci\u00f3n SaaS p\u00fablica, el est\u00e1ndar est\u00e1 prefabricado, mientras que en la
La soluci\u00f3n privada de S\/4 Cloud ofrece la posibilidad de personalizar los procesos. Ambas soluciones en la nube permiten utilizar las \u00faltimas innovaciones mediante IA generativa. El reto consiste en no perder de vista su propia ventaja competitiva. Esto es posible gracias a nuestro enfoque de transformaci\u00f3n orientada al valor:<\/p>\n\n\n\n
Empezar con est\u00e1ndares, dejar libertad: con sus soluciones en la nube, SAP persigue el objetivo de ofrecer una arquitectura adaptable e innovadora. Sin embargo, las \u201eSAP Best Practices\u201c para los sectores son a menudo \u201es\u00f3lo\u201c el m\u00ednimo com\u00fan denominador en el sector correspondiente. Las empresas no siempre se las arreglan \u00fanicamente con las soluciones que se les ofrecen. La idea b\u00e1sica de la Arquitectura Estrat\u00e9gica de Pilares M\u00faltiples (MPSA) es averiguar en qu\u00e9 \u00e1mbitos las empresas deben confiar en los est\u00e1ndares basados en S\/4, cu\u00e1ndo deben utilizar la Plataforma Tecnol\u00f3gica Empresarial (SAP BTP) para ampliaciones personalizadas (y las ventajas competitivas asociadas en el mercado) y en qu\u00e9 \u00e1mbitos deben utilizar alternativas a SAP.<\/p>\n\n\n\n
Tambi\u00e9n existen extensiones propias de Capgemini para algunos sectores: por ejemplo, \u201earquitecturas de referencia\u201c para sectores como la fabricaci\u00f3n discreta, las ciencias de la vida, la energ\u00eda y la automoci\u00f3n, o extensiones como AutoCloud.<\/p>\n\n\n\n
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. <\/p>\n\n\n\n
SAP Signavio, por ejemplo, est\u00e1 ah\u00ed para averiguar qu\u00e9 procesos pueden automatizarse bien. Las pruebas espec\u00edficas 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.<\/p>\n\n\n\n
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. <\/p>\n\n\n\n
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 transformaci\u00f3n proporcion\u00e1ndoles respuestas espec\u00edficas del cosmos SAP de una empresa. Puede tratarse de cifras de negocio o incluso de la generaci\u00f3n autom\u00e1tica de c\u00f3digos de programaci\u00f3n. Los proyectos de consultor\u00eda se aceleran una media del 14% gracias al ChatGPT espec\u00edfico de la empresa, los consultores ahorran una hora y media al d\u00eda y el tiempo de programaci\u00f3n se reduce un 40%. <\/p>\n\n\n\n
La calidad de los datos es una base importante: un requisito previo para que los agentes de IA trabajen con fiabilidad 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 \u201eprimero los datos\u201c significa que s\u00f3lo 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.<\/p>\n\n\n\n
La IA generativa tiene fama de ser la panacea para que las empresas sean m\u00e1s innovadoras, \u00e1giles y eficientes. Sin embargo, tambi\u00e9n requiere una transformaci\u00f3n para utilizar los est\u00e1ndares basados en la nube y, en \u00faltima instancia, explotar su potencial. <\/p>\n\n\n\n<\/a><\/figure>\n\n\n