IA en ERP
La inteligencia artificial (IA) en la planeación de recursos empresariales (ERP) se refiere a la integración de tecnologías de IA como el machine learning (ML), el procesamiento de lenguaje natural y el análisis predictivo en los sistemas de ERP. Estos sistemas impulsados por IA pueden automatizar tareas rutinarias, proporcionar análisis y forecasting de datos avanzados y mejorar la toma de decisiones. El objetivo de la IA en ERP es mejorar la eficiencia operativa y optimizar los procesos de negocio.
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Con la IA, los sistemas de ERP tradicionales pueden transformarse en plataformas inteligentes que aprenden de los datos, se adaptan a las condiciones cambiantes y optimizan la business intelligence en tiempo real, lo que aumenta la eficiencia general y reduce los costos. Según un informe reciente del IBM Institute for Business Value, 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. En conjunto, estas tienen la capacidad de gestionar cada parte de un negocio, desde el departamento de Finanzas el de Adquisiciones y Logística de la cadena de suministro. Desde la introducción del término “ERP” en los años 90, la industria del software de ERP creció hasta convertirse en un mercado de 44 mil millones de dólares al año.1 Hoy en día, muchas empresas globales líderes emplean algún tipo de solución de ERP para acceder a una “única fuente de información” en todo el negocio.
A medida que el software de ERP se hizo más popular, y sus capacidades más robustas, las organizaciones adoptaron estos sistemas como parte de una estrategia empresarial unificada. En lugar de actuar como una pieza más de software, los sistemas de ERP tienen el potencial de descubrir nueva información y afectar de manera considerable los procesos empresariales, así como de proporcionar nuevas vías para la inteligencia empresarial. Y a lo largo de la década de 2010, los sistemas de ERP se volvieron indispensables 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.
Durante la última década, los sistemas de ERP habilitados por IA han automatizado tareas seleccionadas, como la entrada y el análisis de datos. Pero los avances más recientes, como la IA generativa, han comenzado a transformar de manera importante el panorama de ERP. Los sistemas de ERP en la nube se benefician de una mayor potencia informática, ya que admiten aplicaciones de IA más estables.
Los modelos avanzados de aprendizaje automático y las capacidades de procesamiento de lenguaje natural han hecho que los sistemas de ERP sean más fáciles de usar y precisos, lo que marca el comienzo de una nueva era de software empresarial sofisticado. La promesa de los actuales sistemas de ERP habilitados por IA se ha reflejado en un puñado de acuerdos comerciales recientes. Esto incluye la asociación de USD 13 mil millones de Microsoft con OpenAI y la introducción de su software de 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 de ERP emplea la tecnología de IA de varias maneras para mejorar y gestionar las operaciones empresariales. Algunas tecnologías de IA que se integran con frecuencia en los sistemas de ERP incluyen:
Análisis predictivo
El análisis predictivo emplea datos históricos para predecir tendencias y resultados futuros. Los sistemas de ERP infundidos con herramientas de IA emplean comportamientos pasados y entradas específicas 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 que un sistema de ERP comprenda y responda al lenguaje humano, lo que facilita tener mejores interacciones con el usuario. En los últimos años, las tecnologías de modelos de lenguaje grandes (LLM) más nuevas, como ChatGPT, mejoraron significativamente la disciplina, lo que permite tener herramientas de PLN más matizadas y contextualmente relevantes dentro del software de ERP.
Por ejemplo, el PLN puede procesar texto no estructurado, como correos electrónicos de clientes, para realizar análisis de sentimientos o comprender las consultas de los usuarios administrativos en lenguaje informal, lo que hace que el software sea más intuitivo de usar.
Robotic Process Automation
La automatización robótica de procesos (RPA) automatiza tareas rutinarias y repetitivas, o flujos de trabajo completos, mediante “bots”. Las aplicaciones incluyen extracción de datos, entrada de datos y migración de archivos. Con la RPA, un sistema de ERP podría generar automáticamente informes, distribuir documentos clave de recursos humanos o proporcionar automáticamente gestión de datos para la información de clientes y empleados.
Aprendizaje automático
Los sistemas de aprendizaje automático (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 aumentar la eficiencia a medida que una IA mejora en una tarea con el tiempo. Dado que los sistemas de ERP tienden a aprovechar grandes cantidades de datos específicos de la organización, los modelos de ML entrenados para casos de negocio específicos pueden tener un gran impacto en las funciones de un ERP.
Chatbots y asistentes virtuales
Loschatbots y los asistentes virtuales aprovechan el PLN para brindar soporte en tiempo real, mejorar la experiencia del cliente y guiar a los empleados a través de los flujos de trabajo del software de ERP. En un sistema ERP, los chatbots y los asistentes virtuales son expertos en gestionar portales de autoservicio para empleados, como responder a preguntas sobre tareas rutinarias de recursos humanos.
Reconocimiento de imágenes
El reconocimiento de imágenes o la visión artificial, emplea IA para identificar entradas visuales como objetos, texto o ubicaciones. Los sistemas de ERP emplean la tecnología para analizar datos visuales, como videos o documentos escaneados, y presentarlos en formatos editables o de búsqueda. La tecnología de reconocimiento de imágenes también se puede emplear para monitorear los materiales de fabricación para un mejor control de calidad.
En los últimos años, la IA conversacional y la IA generativa han transformado los procesos empresariales al imitar la inteligencia humana y agregar más funciones a los sistemas de ERP.
Al usar el poder de la IA, las plataformas de ERP pueden desarrollar informes o recomendaciones, lo que proporciona a las organizaciones información procesable basada en la recopilación de datos en tiempo real. Algunas de estas aplicaciones incluyen:
Generación de informes
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, y ofrecen a los stakeholders la información que necesitan en el momento que la necesiten.
Creación de contenido
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 código de un idioma a otro.
Planeación de escenarios
La IA genera diversos escenarios comerciales y evalúa resultados potenciales, lo cual mejora significativamente la capacidad de planeación estratégica de los sistemas de ERP anteriores. Por ejemplo, un sistema de ERP habilitado por IA podría analizar las normativas de sustentabilidad 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 de ERP, la tecnología tiene una amplia gama de aplicaciones prácticas y posibles casos de uso. Algunas implementaciones comunes de IA en la ERP incluyen:
Un sistema de mantenimiento predictivo suele implicar sensores de Internet de las cosas (IoT) o gemelos digitales. Con estos sistemas, una organización puede monitorear una pieza de equipo crucial para prever el mantenimiento de rutina o señalar problemas, evitando interrupciones innecesarias o costosas reparaciones de última hora.
Industrias como el transporte, la infraestructura civil energética y la defensa se benefician significativamente del mantenimiento predictivo inteligente, ya que puede prevenir averías o interrupciones potencialmente peligrosas. La tecnología se ha empleado con éxito para incrementar la producción de parques eólicos y reducir la cantidad de energía innecesaria utilizada por las plantas de fabricación agrícola.
La previsión de la demanda en los sistemas de ERP puede ser crítica en el proceso de planeación de la producción. Al emplear datos históricos internos, y a veces conjuntos de datos externos, una organización puede anticipar cómo podría fluctuar el mercado, lo que permite una planeación más precisa. En los sistemas de ERP, la previsión de la demanda se puede fusionar con los sistemas de gestión de inventario para evitar desabastecimientos.
El machine learning también mejora el proceso de gestión de gastos. Las herramientas de IA para finanzas de Oracle optimizan automáticamente los flujos de efectivo mediante el uso de algoritmos para comparar las proyecciones con el rendimiento real y generar previsiones más precisas.
La IA transforma el proceso de desarrollo y migración de código mediante la automatización inteligente de la programación, las pruebas y la gestión del ciclo de vida de las aplicaciones: varias herramientas de los sistemas de ERP para automatizar la traducción de código o la migración de datos.
El procesamiento de lenguaje natural (PLN) y la automatización robótica de procesos (RPA) agilizan el procesamiento de facturas y otros trámites rutinarios, lo que reduce los errores de entrada manual y acelera los ciclos de pago. Algunos de los módulos ERP de SAP automatizan la verificación de recibos y facturas para las entregas a los sitios de producción, mientras que las herramientas financieras asistidas por IA de Oracle procesan las facturas de los proveedores con reconocimiento de documentos e ingreso inteligente de facturas.
Los sistemas de ERP habilitados por IA mejoran significativamente el proceso de gestión de relaciones con los clientes (CRM). Al utilizar tecnologías de PLN y machine learning (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 emplea IA generativa para redactar correos electrónicos y preparar informes de cuentas.
Los módulos de ERP diseñados para la gestión del capital humano (HCM) emplean funcionalidades de IA para automatizar tareas rutinarias, personalizar el proceso de recursos humanos para los empleados y revelar el talento durante el proceso de contratación.
SAP SuccessFactors, por ejemplo, proporciona 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 aprendizaje automático y las funciones de búsqueda habilitadas por IA integradas en las plataformas de compra de empresa a consumidor (B2C) y de empresa a empresa (B2B) muestran bienes y servicios que cumplen criterios específicos.
Por ejemplo, los motores de recomendaciones pueden proporcionar a los especialistas en adquisiciones ofertas que se ajusten a restricciones específicas de sustentabilidad o presupuesto, como en la red Ariba de SAP.
La minería de procesos emplea algoritmos para analizar los flujos de trabajo de una empresa. Con los grandes volúmenes de datos organizacionales históricos almacenados en un producto ERP, la IA puede recomendar procesos más optimizados, rentables o sustentables, así como revelar ineficiencias o puntos problemáticos.
La detección de anomalías fue uno de los primeros casos de uso importantes de la IA en los sistemas de ERP. La tecnología señala automáticamente posibles problemas de fraude, proporcionando un sistema de alarma temprana para los stakeholders y liberando a los expertos en cumplimiento para tareas más complejas.
Históricamente, la detección de anomalías ha sido útil para los bancos y otras instituciones financieras, aunque en los últimos años el caso de uso se ha aplicado a parámetros más complejos como estándares de KPI predefinidos.
La gestión de pedidos inteligente puede monitorear y optimizar casi todos los aspectos del comercio electrónico y el proceso de entrega. Desde fijar rutas de logística basadas en restricciones específicas hasta enviar actualizaciones automáticas a los clientes sobre la ubicación de sus productos. Integradas en un sistema de ERP, estas herramientas de gestión de pedidos habilitadas por 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 ventas en un flujo de datos unificado que realiza un seguimiento de los niveles de inventario y organiza los pedidos de los clientes, además de gestionar las devoluciones y las opciones de envío. El sistema también identifica posibles interrupciones, lo que mejora la resiliencia de la cadena de suministro.
El PLN y el ML pueden resumir informes o documentos extensos, proporcionando insights clave a los trabajadores humanos. Por ejemplo, una organización podría emplear algoritmos de IA para obtener conclusiones clave de documentos legales o de cumplimiento, o generar resúmenes de informes internos.
Mayor precisión
Los sistemas de ERP habilitados por IA reducen los errores humanos gracias a la automatización y a un análisis de datos avanzado, explorando de manera rápida y precisa conjuntos de datos grandes que pueden ser imposibles de comprender para un ser humano.
Optimización de procesos de negocio
Una empresa exitosa y ágil responde rápidamente a los cambios del mercado y a los eventos inesperados. Con los sistemas de ERP habilitados por IA, las organizaciones pueden garantizar que todos los procesos de negocio funcionen al nivel más eficiente posible y responder a los desafíos rápidamente con insights y analytics en tiempo real.
Productividad de los empleados
Los sistemas de ERP con automatización de procesos realizan tareas repetitivas como el procesamiento de facturas y la gestión de pedidos, lo que permite a los empleados humanos dedicarse a trabajos más creativos y valiosos.
Seguridad mejorada
La IA puede identificar y mitigar amenazas o anomalías de seguridad con mayor rapidez y precisión que los empleados humanos. La IA lo hace mediante el monitoreo continuo de los sistemas en busca de actividad inusual; los sistemas de ERP habilitados por IA mejoran significativamente la seguridad general de una organización.
Según un informe reciente del IBM Institute for Business Value, el 64 % de los directores ejecutivos (CEO) dice que están enfrentando una presión significativa por parte de inversionistas, acreedores y prestamistas para acelerar la adopción de IA. Pero más de la mitad de las empresas aún no tienen un enfoque consistente respecto a la implementación. Al elegir sistemas de ERP inteligentes y buscar una implementación meditada, estas organizaciones pueden cosechar los beneficios de la IA. Algunas de las mejores prácticas para la implementación incluyen:
Gobernanza de datos cuidadosa: Los datos empleados para entrenar y ajustar una IA exitosa de diseño específico suelen ser de alta calidad, estar libres de errores y se almacenan de forma segura.
Infraestructura escalable: Ya sea que un ERP habilitado por IA esté alojado en la nube o como un híbrido on-premises y en la nube, invertir en una infraestructura de TI escalable ayuda a respaldar las capacidades avanzadas de IA.
Supervisión continua: Al monitorear y actualizar periódicamente los sistemas de ERP con IA (o contratar a 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 y AI, una estrategia de integración clara que se alinee con los objetivos empresariales centrales suele ayudar a las organizaciones a alcanzar sus metas.
Recursos
Cree un negocio más resiliente con las soluciones impulsadas por IA para la gestión inteligente de activos y de la cadena de suministro.
IBM Blueworks Live es SaaS para elaborar modelos de procesos de negocio.
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Notas de pie de página
1 “Market Share Analysis: ERP Sofware, Worldwide”, Gartner, 1 de agosto de 2023.
2 “Introducing next-generation AI and Microsoft Dynamics 365 Copilot capabilities for ERP”, Microsoft, 15 de junio de 2023.
3 “SAP Announces New Generative AI Assistant Joule”, SAP, 26 de septiembre de 2023.