C\u00f3mo la IA agentiva contribuye al \u00e9xito de las empresas<\/h2>\n\n\n\n
Tras dos a\u00f1os de experimentaci\u00f3n con la inteligencia artificial (IA), las empresas han podido determinar qu\u00e9 tipo de IA ofrece realmente resultados. No se trata de los habituales asistentes de IA que responden preguntas, resumen documentos y redactan borradores \u2014\u00fatiles para el individuo, pero que no modifican en nada el desarrollo del proceso empresarial\u2014. Se trata de sistemas de IA innovadores que asumen una tarea en lugar de limitarse a responder a una pregunta. Entienden la situaci\u00f3n inicial, planifican los pasos, los ejecutan en el entorno de desarrollo de la empresa, comprueban el resultado y lo presentan listo para su aprobaci\u00f3n: de forma comprensible, repetible y en cuesti\u00f3n de horas en lugar de semanas. Lo decisivo aqu\u00ed es que un sistema de este tipo asume la tarea en todas las fases \u2014dise\u00f1o funcional, desarrollo, infraestructura y pruebas\u2014, que hasta ahora se pasaba de un especialista a otro. Dado que act\u00faa como un \u201eagente\u201c (en ingl\u00e9s: agent) que lleva a cabo una tarea hasta el final, en lugar de como un asistente que responde a una pregunta, se habla de \u00absistemas de IA de tipo agente\u00bb. La diferencia con respecto a un asistente normal, como un chatbot, es la misma que existe entre un asesor que redacta recomendaciones y un equipo bien coordinado y con experiencia que lleva a cabo \u00edntegramente las tareas asignadas, si bien hay algo que queda claro: es el ser humano quien toma las decisiones finales para la puesta en producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Desde la sala de la junta directiva<\/h2>\n\n\n\n
Una escena como la que se vive actualmente en muchas empresas:<\/strong> Reflexiones de un miembro del consejo de administraci\u00f3n la noche tras la reuni\u00f3n del comit\u00e9 directivo sobre la migraci\u00f3n a SAP: \u201eLlevamos tres a\u00f1os con lo mismo. Se est\u00e1 alargando m\u00e1s de lo previsto, cuesta otros cincuenta millones y no s\u00e9 si llegar\u00e9 a poner en marcha el nuevo sistema. Se ha pospuesto por tercera vez y se ha sustituido al segundo jefe de proyecto. Mi equipo de TI y los consultores est\u00e1n a pu\u00f1etazos, y al final ninguno de ellos es responsable, salvo yo. Ya no puedo m\u00e1s. Y mi consejo de supervisi\u00f3n tampoco\u201c.\u201c<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n Hay tres razones por las que esto hace que una empresa tenga m\u00e1s \u00e9xito: las mismas tres en las que los competidores se diferencian entre s\u00ed. En primer lugar, la rapidez con la que una empresa reacciona ante el mercado: un nuevo producto, un nuevo canal de distribuci\u00f3n, un nuevo modelo de precios\u2026 Todo debe estar reflejado en los sistemas empresariales antes de que la empresa pueda actuar en consecuencia. Quien lo consiga primero obtendr\u00e1 el mejor margen; quien llegue el \u00faltimo, competir\u00e1 en precio. En segundo lugar, los costes y el riesgo de las operaciones corrientes: cuanta m\u00e1s capacidad absorbe la operaci\u00f3n, menos queda para el cambio; y cuanto menos haya documentado y comprendido una empresa su propio c\u00f3digo en sus sistemas, mayor es el riesgo de sufrir ciberataques. En tercer lugar, el conocimiento de lo que distingue a su propio negocio de los dem\u00e1s: los procesos, las normas y las excepciones con los que una empresa se ha diferenciado de la competencia a lo largo de d\u00e9cadas. La IA agentiva aborda estos tres aspectos, ya que se aplica all\u00ed donde marca la diferencia: en los sistemas con los que la empresa lleva a cabo su actividad. Esto se aplica tanto a las grandes modernizaciones como a las empresas que desean mantener su sistema tal y como est\u00e1 y solo quieren que el funcionamiento diario sea m\u00e1s r\u00e1pido, m\u00e1s seguro y m\u00e1s econ\u00f3mico.<\/p>\n\n\n\n Dos empresas industriales l\u00edderes a nivel mundial, que se encuentran entre las primeras en utilizar la plataforma de Nova Intelligence en sus sistemas centrales y est\u00e1n dispuestas a compartir sus resultados con el p\u00fablico, han demostrado lo que esto significa en cifras: Festo, el especialista en automatizaci\u00f3n de Esslingen, y el Grupo KION de Fr\u00e1ncfort, uno de los mayores proveedores mundiales de carretillas elevadoras y tecnolog\u00eda de almacenamiento. El tiempo que transcurre desde que se formula un requisito t\u00e9cnico hasta que se implementa el cambio en el sistema se reduce de meses a semanas; el funcionamiento continuo requiere una fracci\u00f3n de la capacidad anterior y, seg\u00fan estimaciones de consultoras con amplia experiencia, los costes de la propia transformaci\u00f3n se reducen aproximadamente a la mitad. Las cifras relativas al tiempo y a la capacidad son medidas, no estimadas; todas las cifras se deducen paso a paso en este art\u00edculo. El resultado al que se llega al final de una modernizaci\u00f3n de este tipo ya tiene un nombre: Cleanfield.<\/p>\n\n\n\n En la mayor\u00eda de las empresas industriales alemanas, el sistema con el que la empresa gestiona su negocio se llama SAP. All\u00ed se encuentran los procesos, los datos maestros, los pedidos, el balance\u2026 y la l\u00f3gica empresarial que define a la empresa. All\u00ed es tambi\u00e9n donde se destinar\u00e1n los mayores presupuestos de los pr\u00f3ximos a\u00f1os, ya que los sistemas antiguos est\u00e1n quedando obsoletos y la modernizaci\u00f3n es una prioridad para cualquier miembro del consejo de administraci\u00f3n, le guste o no. Por eso, SAP es el \u00e1mbito en el que la IA agentiva tiene mayor impacto.<\/p>\n\n\n\n Hay un requisito previo que muchas empresas subestiman: la IA agentiva es tan buena como la base sobre la que funciona. Necesita los datos y la l\u00f3gica empresarial de la empresa en formato digital, completos y de calidad fiable; no en la mente de las personas, ni en hojas de Excel, ni en c\u00f3digo que ya nadie lee. Cuando falta esta base, incluso la mejor IA solo ofrece conjeturas plausibles. Por eso, cualquier implementaci\u00f3n seria comienza con la misma tarea: comprender y documentar por completo el sistema existente, para que los agentes trabajen con datos contrastados. Para las personas, esto resulta laborioso. Es el primer paso que una plataforma de agentes asume por s\u00ed misma, y la raz\u00f3n por la que los resultados posteriores son s\u00f3lidos.<\/p>\n\n\n\n Precisamente para eso se fund\u00f3 Nova Intelligence \u2014la empresa responsable de la plataforma que utilizan Festo y KION\u2014: una plataforma de IA basada en agentes para sistemas empresariales, como SAP y otros, fundada en 2024 en Silicon Valley por investigadores que desarrollan ellos mismos sistemas de IA, y por el coinventor de SAP HANA, quien, junto con el fundador de SAP, el profesor Hasso Plattner, puso en marcha el proyecto HANA y lo dirigi\u00f3 como su adjunto \u2014la \u201eNew Architecture\u201c, que se convirti\u00f3 en la base de SAP S\/4HANA\u2014. Lo que la plataforma es capaz de hacer se aprecia con mayor claridad en un caso concreto: un sistema que ya estaba optimizado y que, aun as\u00ed, volvi\u00f3 a mejorar notablemente.<\/p>\n\n\n\n En KION, un proceso log\u00edstico cr\u00edtico para el negocio se ejecutaba en una aplicaci\u00f3n que se hab\u00eda desarrollado recientemente para S\/4HANA y que ya se hab\u00eda optimizado, pero que, a pesar de ello, resultaba demasiado lenta para su uso operativo. El c\u00f3digo era conocido y el propio equipo hab\u00eda intentado acelerarlo por su cuenta. Solo una plataforma de inteligencia artificial, capaz de comprender no solo el c\u00f3digo, sino tambi\u00e9n todos los procesos subyacentes del sistema, logr\u00f3 identificar los puntos clave para la mejora. El resultado: hoy en d\u00eda, el programa funciona un 400 % m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n\n\n\n No se qued\u00f3 en ese \u00fanico caso. En todas las tareas que los expertos en SAP de KION han evaluado desde entonces, ahorran de media un 86 % de su tiempo de trabajo. El an\u00e1lisis de las causas de una aver\u00eda, que antes llevaba unas cuatro horas, dura hoy menos de 20 minutos. Los usuarios valoran la plataforma con una puntuaci\u00f3n de 9,7 sobre 10; la tasa de recomendaci\u00f3n es del 100 %.<\/p>\n\n\n\n \u201eNova Intelligence da respuesta a las dos necesidades que m\u00e1s nos importan: gestionar sistemas que cumplan realmente con el est\u00e1ndar Clean Core y alcanzar el rendimiento de desarrollo que exige nuestro entorno SAP\u201c, afirma Carsten Engelbrecht, director de sistemas de informaci\u00f3n del Grupo KION. \u201eLos resultados han sido excelentes\u201c.\u201c<\/p>\n\n\n\n Estas cifras suponen un \u00e9xito para un director de sistemas de informaci\u00f3n (CIO). Para un director general (CEO) o un director financiero (CFO), son algo m\u00e1s que eso: un indicio de que el an\u00e1lisis de la relaci\u00f3n coste-beneficio con el que los consejos de administraci\u00f3n llevan veinte a\u00f1os tomando decisiones sobre sus sistemas centrales ya no es v\u00e1lido.<\/p>\n\n\n\n Hasta ahora, la ponderaci\u00f3n entre costes y beneficios se basaba en lo siguiente: el sistema SAP es la columna vertebral del negocio, y en sus desarrollos propios, que han ido creciendo a lo largo de d\u00e9cadas, reside la l\u00f3gica de procesos que realmente distingue a la empresa de la competencia. Sin embargo, la modernizaci\u00f3n de este sistema \u2014el cambio de SAP ERP, conocido habitualmente como ECC, a la nueva l\u00ednea de productos S\/4HANA\u2014 no ha aportado, en la mayor\u00eda de los casos, ninguna ventaja competitiva a las empresas: los mismos procesos, la misma l\u00f3gica, solo que en una nueva plataforma t\u00e9cnica, por importes de cientos de millones. Por eso se invirti\u00f3 lo m\u00ednimo posible, se pospuso la gran modernizaci\u00f3n todo lo que se pudo y se trat\u00f3 como un centro de costes. Seg\u00fan una previsi\u00f3n de Gartner, a finales de 2027, casi la mitad de los clientes de ECC en todo el mundo a\u00fan no se habr\u00e1 migrado a S\/4HANA. Incluso quienes han iniciado la transici\u00f3n suelen seguir utilizando ECC en parte de sus sistemas, no por descuido, sino porque la v\u00eda cl\u00e1sica a trav\u00e9s de las consultoras resulta demasiado cara, demasiado compleja y demasiado arriesgada. Quien tenga que gastar cientos de millones en un programa que, al final, ofrece a la empresa los mismos procesos que antes, duda con raz\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Al mismo tiempo, en todas las juntas directivas hay una segunda pregunta en el orden del d\u00eda: \u00bfd\u00f3nde invertimos en IA y d\u00f3nde resulta rentable? La respuesta sincera en la mayor\u00eda de las empresas es: a\u00fan no lo sabemos. Hay muchos proyectos piloto, pero pocos modelos de negocio viables. El problema rara vez es la tecnolog\u00eda. Es el conocimiento lo que le falta a la IA: el conocimiento sobre c\u00f3mo funciona realmente la empresa: qu\u00e9 pol\u00edtica de precios se aplica a cada cliente, c\u00f3mo se planifica una fabricaci\u00f3n especial, por qu\u00e9 un proceso se desarrolla de forma diferente en la planta B que en la planta A.<\/p>\n\n\n\n Y precisamente ese conocimiento se encuentra en un solo lugar: en el c\u00f3digo propio del sistema SAP, desarrollado a lo largo del tiempo. Durante d\u00e9cadas, las empresas han plasmado all\u00ed lo que las distingue de sus competidores; por regla general, la l\u00f3gica empresarial esencial se encuentra en el propio sistema SAP.<\/p>\n\n\n\n Sin embargo, estos conocimientos suelen carecer de documentaci\u00f3n, se pierden con cada empleado que se jubila y, para cualquier IA, siguen siendo inaccesibles mientras solo existan en forma de c\u00f3digo.<\/p>\n\n\n\n De este modo, ambas cuestiones van de la mano. Una plataforma de IA agentiva que modernice un sistema SAP debe, en primer lugar, recopilar todo este conocimiento \u2014cada proceso, cada regla, cada dependencia\u2014 y conservarlo en un formato documentado y legible por m\u00e1quina. El resultado es la esencia de lo que la empresa necesita para su propia IA: un modelo de conocimiento espec\u00edfico de la empresa sobre sus procesos de negocio, que le pertenece en exclusiva, que crece con cada uso y sobre el que se podr\u00e1n construir las aplicaciones de IA de los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n Esa es la nueva perspectiva. La modernizaci\u00f3n de los sistemas centrales ya no es ese gasto que se va posponiendo. Es la v\u00eda estrat\u00e9gica mediante la cual una empresa sienta las bases de su propia plataforma de IA, y sus beneficios se reflejan desde el primer d\u00eda en resultados cuantificables.<\/p>\n\n\n\n \u00bfQu\u00e9 significa esto en cifras? Nova Intelligence ya se utiliza en un n\u00famero cada vez mayor de empresas. Dos de ellas, Festo y KION, utilizan la plataforma de forma integral en sus equipos de SAP, han hecho p\u00fablicos sus resultados y respaldan el proyecto con su nombre. En Festo, el equipo recopil\u00f3 inicialmente estos datos para su propio consejo de administraci\u00f3n, con el fin de demostrar el retorno de la inversi\u00f3n realizada en Nova.<\/p>\n\n\n\n La primera palanca:<\/strong> Productividad. Festo lleva trabajando con SAP desde la d\u00e9cada de 1970 y fue una de las treinta primeras empresas del mundo en implantar el sistema. Desde que Nova se utiliza en los equipos de SAP, su productividad se ha multiplicado por m\u00e1s de cinco en todas las tareas. En algunas tareas concretas, el aumento es mucho mayor: la documentaci\u00f3n, por ejemplo, que antes llevaba tres meses, hoy se elabora en aproximadamente un d\u00eda. El director de sistemas de informaci\u00f3n (CIO) de Festo, el Dr. J\u00f6rn Weigle, lo expresa as\u00ed: \u201eLa forma en que respondemos a las tres grandes preguntas sobre nuestro programa de SAP \u2014cu\u00e1nto tiempo lleva, cu\u00e1nto cuesta y cu\u00e1l es el riesgo\u2014 ha mejorado notablemente desde que Nova forma parte de nuestros equipos. Nuestro equipo estima que, de media y en todas las tareas, es m\u00e1s de cinco veces m\u00e1s productivo. Una ganancia de capacidad de esta magnitud cambia radicalmente las reglas del juego para nuestra organizaci\u00f3n\u201c. El valor de tal ganancia de capacidad depende del uso que le d\u00e9 la empresa.<\/p>\n\n\n\n La segunda palanca:<\/strong> Costes. El impacto en los costes se deriva de la productividad, siguiendo un orden concreto. La palanca que surte efecto m\u00e1s r\u00e1pidamente son los consultores externos: cualquier tarea que el propio equipo realice cinco veces m\u00e1s r\u00e1pido ya no es necesario subcontratarla. A continuaci\u00f3n viene la capacidad interna, luego el propio software y, por \u00faltimo, el riesgo: las interrupciones, las aver\u00edas y los incidentes de seguridad, que se vuelven menos frecuentes en cuanto una empresa conoce y ha documentado por completo su propio c\u00f3digo. Para un director financiero, hay un aspecto importante: se ha omitido deliberadamente mencionar aqu\u00ed un porcentaje global de reducci\u00f3n de costes, ya que depende de la situaci\u00f3n inicial: del volumen del c\u00f3digo propio, de la proporci\u00f3n de consultores externos y del n\u00famero de incidencias. Lo que s\u00ed se dispone son los valores de productividad medidos de Festo y KION, a partir de los cuales se puede calcular el impacto en los costes para la propia empresa.<\/p>\n\n\n\n La tercera palanca:<\/strong> Capacidad. Aqu\u00ed es donde el c\u00e1lculo cobra inter\u00e9s para la junta directiva. En una organizaci\u00f3n t\u00edpica de SAP con cien especialistas, ochenta se encargan del funcionamiento diario: mantenimiento, aver\u00edas, ajustes y tickets. Veinte trabajan en nuevos procesos y requisitos derivados del negocio. Si la productividad se quintuplica, tal y como se ha medido en Festo, diecis\u00e9is especialistas asumen la misma carga de trabajo para la que antes se necesitaban ochenta (16 \u00d7 5 = 80). Sesenta y cuatro quedan libres y se suman a los veinte: Ochenta y cuatro, en lugar de veinte, trabajan en proyectos nuevos: m\u00e1s del cu\u00e1druple, sin una sola nueva contrataci\u00f3n y sin un solo consultor adicional. Por eso Weigle habla de un cambio en las reglas del juego: ahora es posible realizar tareas que antes quedaban fuera de cualquier planificaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\nUn programa que ya se hab\u00eda optimizado anteriormente<\/h2>\n\n\n\n
La cuesti\u00f3n de la inversi\u00f3n, replanteada<\/h2>\n\n\n\n
La rentabilidad en detalle<\/h2>\n\n\n\n
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