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IA en ERP
Publicado: 8 de julio de 2024
Colaboradores: Molly Hayes, Amanda Downie
La inteligencia artificial (IA) en la planificación de recursos empresariales (ERP) se refiere a la integración de tecnologías de IA como el machine learning (ML), el procesamiento del lenguaje natural y el análisis predictivo en los sistemas ERP. Estos sistemas basados en IA pueden automatizar tareas rutinarias, proporcionar análisis avanzados de datos y previsiones, y mejorar la toma de decisiones. El objetivo de la IA en el ERP es mejorar la eficiencia operativa y agilizar los procesos empresariales.
Con IA, los sistemas ERP tradicionales pueden transformarse en plataformas inteligentes que aprenden de los datos, se adaptan a las condiciones cambiantes y optimizan la inteligencia empresarial en tiempo real, aumentando la eficiencia general y reduciendo los costos. Según un informe reciente del Institute for Business Value de IBM, las organizaciones que aplican soluciones de IA generativa a sus datos de SAP ya están experimentando una mayor rentabilidad.
Los proveedores de ERP suelen diseñar sus sistemas como una serie de aplicaciones modulares, que juntos tienen la capacidad de gestionar cada parte de un negocio, desde el departamento financiero de una organización hasta las compras y la logística de la cadena de suministro. Desde la introducción del término "ERP" en los años 90, la industria del software ERP ha crecido hasta convertirse en un mercado de 44 mil millones de dólares al año.1 Hoy en día, muchas empresas globales líderes utilizan algún tipo de solución ERP para acceder a una "única fuente fiable" en todo el negocio.
A medida que el software ERP se fue haciendo más popular y sus capacidades más sólidas, las organizaciones adoptaron estos sistemas como parte de una estrategia empresarial cohesiva. En lugar de actuar como un programa informático más, los ERP tienen el potencial de descubrir nuevas perspectivas e influir significativamente en los procesos empresariales, además de proporcionar nuevas vías para la inteligencia empresarial. Y a lo largo de la década de 2010, los sistemas ERP se volvieron cruciales para la gestión y el análisis de big data, ya que las organizaciones modernas generaban y recopilaban más información de la que un individuo podría procesar.
En la última década, los sistemas ERP habilitados para IA han automatizado tareas seleccionadas como la entrada y el análisis de datos. Pero los avances más recientes, como la IA generativa, han empezado a transformar drásticamente el panorama de los ERP. Los sistemas ERP en la nube se benefician de una mayor potencia de cálculo, lo que admite aplicaciones de IA más robustas.
Los modelos avanzados de machine learning y las capacidades de procesamiento del lenguaje natural han hecho que los sistemas ERP sean más fáciles de usar y precisos, marcando el comienzo de una nueva era de software empresarial sofisticado. La promesa de los actuales sistemas ERP basados en IA se ha visto reflejada en un grupo de acuerdos empresariales recientes. Entre ellos, la asociación de 13 000 millones de dólares de Microsoft con OpenAI y la introducción de su software ERP asistido por IA, Microsoft Dynamics 365.2 SAP, otro proveedor líder de ERP, anunció su asistente de IA generativa "Joulie" en 2023.3
El software ERP utiliza la tecnología de IA de varias formas para mejorar y gestionar las operaciones empresariales. Algunas tecnologías de IA que se integran con frecuencia en los sistemas ERP incluyen:
Análisis predictivos
El análisis predictivo utiliza datos históricos para prever las tendencias y los resultados futuros. Los sistemas ERP equipados con herramientas de IA utilizan comportamientos pasados e información específica de la organización para predecir el comportamiento del consumidor o la dinámica del mercado, lo que permite a los líderes empresariales tomar decisiones basadas en datos rápidamente.
Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) permite a un sistema ERP comprender y responder al lenguaje humano, lo que facilita mejores interacciones con los usuarios. En los últimos años, las nuevas tecnologías de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) como ChatGPT han mejorado significativamente la disciplina, lo que permite herramientas de PLN más matizadas y contextualmente relevantes dentro del software ERP.
Por ejemplo, el PLN puede procesar texto no estructurado, como correos electrónicos de clientes, para realizar análisis de sentimiento, o comprender las consultas de los usuarios de back-office en lenguaje informal, lo que hace que el software sea más intuitivo de usar.
Automatización robótica de procesos
La automatización de procesos robóticos (RPA) automatiza tareas rutinarias y repetitivas, o flujos de trabajo completos, utilizando "bots". Las aplicaciones incluyen la extracción de datos, la entrada de datos y la migración de archivos. Con RPA, un sistema ERP puede generar automáticamente informes, distribuir documentos clave de recursos humanos o proporcionar de manera automática gestión de datos para la información de clientes y empleados.
Machine learning
Los sistemas de machine learning (ML) "aprenden" de los datos a lo largo del tiempo para mejorar las predicciones y los procesos de toma de decisiones. Aplicada a las soluciones de ERP, la tecnología puede ayudar a reducir los errores operativos y a aumentar la eficiencia a medida que la IA mejora en una tarea con el tiempo. Como los sistemas ERP tienden a aprovechar grandes cantidades de datos específicos de la organización, los modelos de ML diseñados para casos de negocio específicos pueden tener un gran impacto en las funciones del ERP.
Chatbots y asistentes virtuales
Los chatbots y los asistentes virtuales aprovechan el PLN para proporcionar soporte en tiempo real, mejorar la experiencia del cliente y guiar a los empleados a través de los flujos de trabajo del software ERP. En un sistema ERP, los chatbots y los asistentes virtuales son expertos en la gestión de portales de autoservicio para empleados, como responder preguntas sobre tareas rutinarias de recursos humanos.
Reconocimiento de imágenes
El reconocimiento de imágenes o la visión artificial, utiliza la IA para identificar entradas visuales como objetos, texto o ubicaciones. Los sistemas ERP utilizan la tecnología para analizar datos visuales (como vídeos o documentos escaneados) y presentarlos en formatos editables o que se puedan buscar. La tecnología de reconocimiento de imágenes también se puede utilizar para monitorizar los materiales de fabricación para un mejor control de calidad.
En los últimos años, la IA conversacional y la IA generativa han revolucionado los procesos empresariales al imitar la inteligencia humana y añadir más funciones a los sistemas ERP.
Con el poder de la IA, las plataformas ERP pueden desarrollar informes o recomendaciones que proporcionen a las organizaciones información útil basada en la recopilación de datos en tiempo real. Algunas de estas aplicaciones incluyen:
La IA generativa puede crear automáticamente informes empresariales detallados a partir de datos sin procesar, lo que ahorra tiempo y garantiza la coherencia. Estos informes se pueden generar bajo demanda, proporcionando a las partes interesadas la información que necesitan.
La IA generativa puede redactar correos electrónicos, contenido de marketing, código o documentación técnica en función de parámetros predefinidos. Las aplicaciones incluyen la generación de mensajes personalizados para consumidores o empleados individuales o la traducción de códigos de un idioma a otro.
La IA genera diversos escenarios comerciales y evalúa resultados potenciales, lo que mejora significativamente la capacidad de planificación estratégica de los sistemas ERP anteriores. Por ejemplo, un sistema ERP habilitado con IA podría analizar regulaciones de sostenibilidad y producir una serie de recomendaciones personalizadas para reducir la huella de carbono de una organización.
Dada la cantidad de herramientas de IA disponibles para la integración con plataformas ERP, la tecnología tiene una amplia gama de aplicaciones prácticas y posibles casos de uso. Algunas implementaciones comunes de ERP de IA incluyen:
Un sistema de mantenimiento predictivo suele implicar sensores de Internet de las cosas (IoT) o gemelos digitales. Con estos sistemas, una organización puede monitorizar un equipo crucial para prever el mantenimiento rutinario o señalar problemas, evitando interrupciones innecesarias o costosas reparaciones de última hora.
Sectores como el transporte, la infraestructura civil energética y la defensa se benefician significativamente del mantenimiento predictivo inteligente, ya que puede evitar roturas o interrupciones potencialmente peligrosas. La tecnología se ha utilizado con éxito para aumentar la producción de los parques eólicos y disminuir la cantidad de energía innecesaria utilizada por las plantas de fabricación agrícola.
La previsión de la demanda en los sistemas ERP puede ser crucial en el proceso de planificación de la producción. Mediante el uso de datos internos históricos y, a veces, conjuntos de datos de terceros, una organización puede anticipar cómo podría fluctuar el mercado, lo que permite una planificación más precisa. En los sistemas ERP, la previsión de la demanda se puede fusionar con los sistemas de gestión de inventario para evitar desabastecimientos.
El machine learning también aumenta el proceso de gestión del gasto. Las herramientas de IA financiera de Oracle optimizan de manera automática los flujos de caja, mediante el uso de algoritmos para comparar las proyecciones con el rendimiento real y generando previsiones más precisas.
La IA transforma el proceso de desarrollo y migración de código mediante la automatización inteligente de la codificación, las pruebas y la gestión del ciclo de vida de las aplicaciones: varias herramientas de sistemas ERP para automatizar la traducción de código o la migración de datos.
El PLN y la RPA agilizan el procesamiento de facturas y otros trámites rutinarios, reduciendo los errores de entrada manual y acelerando los ciclos de pago. Algunos de los módulos ERP de SAP automatizan la verificación de recibos y facturas para las entregas a los centros de producción, mientras que las herramientas financieras asistidas por IA de Oracle procesan las facturas de los proveedores con reconocimiento de documentos y entrada inteligente de facturas.
Los sistemas ERP habilitados para IA mejoran drásticamente el proceso de gestión de relaciones con los clientes (CRM). Mediante el uso de tecnologías PLN y ML, un ERP puede resolver automáticamente problemas comunes, mejorar la experiencia del usuario y responder a las consultas de los consumidores en tiempo real, las 24 horas del día. Por ejemplo, el módulo de gestión de relaciones con los clientes de SAP utiliza la IA generativa para escribir correos electrónicos y preparar informes de cuentas.
Los módulos ERP diseñados para la gestión del capital humano (HCM) utilizan funcionalidades de IA para automatizar tareas rutinarias, personalizar el proceso de RR. HH. para los empleados y sacar a relucir el talento durante el proceso de contratación.
SAP SuccessFactors, por ejemplo, ofrece recomendaciones de aprendizaje personalizadas a más de 4 millones de empleados de clientes al mes y busca automáticamente candidatos que coincidan con descripciones de puestos específicas.
Los algoritmos de machine learning y las funciones de búsqueda habilitadas por la IA integradas en las plataformas de compra de empresa a consumidor (B2C) y de empresa a empresa (B2B) sacan a la superficie bienes y servicios que cumplen criterios específicos.
Por ejemplo, los motores de recomendación pueden proporcionar a los especialistas en compras ofertas que se ajusten a restricciones específicas de sostenibilidad o presupuesto, como en la red Ariba de SAP.
La minería de procesos utiliza algoritmos para analizar los flujos de trabajo de una empresa. Con los grandes volúmenes de datos organizativos históricos almacenados en un producto ERP, la IA puede recomendar procesos más racionalizados, rentables o sostenibles, así como revelar ineficiencias o puntos débiles.
La detección de anomalías fue uno de los primeros casos de uso importantes de la IA en los sistemas ERP. La tecnología señala automáticamente posibles problemas de fraude, lo que proporciona un sistema de alarma temprana para las partes interesadas y libera a los expertos en cumplimiento de la normativa para tareas más complejas.
Históricamente, la detección de anomalías ha sido útil para bancos y otras instituciones financieras, aunque en los últimos años el caso de uso se ha aplicado a parámetros más complejos como estándares KPI predefinidos.
La gestión de pedidos inteligente puede monitorizar y optimizar casi todos los aspectos del comercio electrónico y el proceso de cumplimiento. Desde dictar rutas de cumplimiento basadas en restricciones específicas hasta actualizar automáticamente a los clientes sobre la ubicación de sus mercancías. Integradas en un sistema ERP, estas herramientas de gestión de pedidos habilitadas para IA combinan múltiples conjuntos de datos para garantizar que el proceso de comercio se desarrolle sin problemas de principio a fin.
La plataforma IBM Sterling Order Management, por ejemplo, fusiona los canales de venta en un flujo de datos unificado que rastrea los niveles de inventario y organiza los pedidos de los clientes, además de gestionar las opciones de devolución y envío. El sistema también identifica posibles interrupciones, mejorando la resiliencia de la cadena de suministro.
El PNL y el ML pueden resumir informes o documentos extensos y proporcionar información clave a los trabajadores humanos. Por ejemplo, una organización podría utilizar algoritmos de IA para extraer información clave de documentos legales o de cumplimiento, o generar resúmenes de informes internos.
Los sistemas ERP habilitados con IA reducen el error humano a través de la automatización y el análisis de datos avanzado, explorando de forma rápida y precisa grandes conjuntos de datos que pueden ser imposibles de comprender para un humano.
Una empresa exitosa y ágil responde rápidamente a los cambios del mercado y a los eventos inesperados. Con los sistemas ERP habilitados para IA, las organizaciones pueden garantizar que todos los procesos empresariales funcionen al nivel más eficiente posible y responder a los desafíos rápidamente con perspectivas y análisis en tiempo real.
Los sistemas ERP con automatización de procesos realizan de forma autónoma tareas rutinarias como el procesamiento de facturas y gestión de pedidos, liberando a los empleados humanos para un trabajo más creativo y valioso.
La IA puede identificar y mitigar las amenazas o anomalías de seguridad con mayor rapidez y precisión que los empleados humanos. La IA lo consigue mediante la monitorización continua de los sistemas en busca de actividades inusuales, los sistemas ERP con IA mejoran significativamente la seguridad general de una organización.
Según un informe reciente del Institute for Business Value de IBM, el 64 % de los CEO afirman que se enfrentan a una presión significativa por parte de inversores, acreedores y prestamistas para acelerar la adopción de la IA. Pero más de la mitad de las empresas aún no tienen un enfoque consistente para la implementación. Al elegir sistemas ERP inteligentes y llevar a cabo una implementación cuidadosa, estas organizaciones pueden aprovechar los beneficios de la IA. Algunas de las mejores prácticas para la implementación incluyen:
Gobierno de los datos cuidadoso: los datos que se utilizan para entrenar y ajustar una IA exitosa y diseñada con un propósito específico son generalmente de alta calidad, no contienen errores y se almacenan de forma segura.
Infraestructura escalable: tanto si un ERP con IA se aloja en la nube o como un híbrido en local y en la nube, la inversión en una infraestructura de TI escalable ayuda a soportar las capacidades avanzadas de IA.
Monitorización continua: mediante la monitorización y actualización periódicas de los sistemas ERP habilitados para IA, o la contratación de un socio externo, las organizaciones pueden mantener el rendimiento del sistema y garantizar el éxito a largo plazo.
Estrategia de integración bien pensada: al igual que con otras prácticas de implementación de ERP e IA, una estrategia de integración clara que se alinee con los objetivos comerciales principales generalmente ayuda a las organizaciones a alcanzar sus objetivos.
Soluciones y productos relacionados
Con la IA, IBM Sterling Order Management cubre vacíos cruciales en las plataformas ERP y de comercio, mejorando la escalabilidad y el rendimiento. Nuestra plataforma flexible le permite adaptar su tecnología de gestión de pedidos a su estrategia empresarial.
Acelere la IA con confianza con IBM y SAP juntos. Como la única empresa de tecnología con una amplia experiencia en consultoría de SAP, IBM se asocia con SA para añadir valor a los clientes a través del proceso de la IA.
Optimice y acelere su viaje a Oracle Cloud con soluciones de IA generativa. Durante casi 40 años, IBM se ha asociado estratégicamente con Oracle para ayudar a los clientes a maximizar sus transformaciones empresariales en un mundo complejo.
Recursos
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Notas a pie de página
1 “Market Share Analysis: ERP Sofware, Worldwide” (enlace externo a ibm.com). Gartner. 1 de agosto de 2023.
2 “Introducing next-generation AI and Microsoft Dynamics 365 Copilot Capacity for ERP” (enlace externo a ibm.com). Microsoft. 15 de junio de 2023.
3 “SAP Announces New Generative AI Assistant Joule” (enlace externo a ibm.com). SAP. 26 de septiembre de 2023.
