Los ERP son quizás los activos más utilizados pero menos reconocidos en el conjunto de herramientas digitales de una empresa. Un sistema de Planificación de Recursos Empresariales (ERP) es el motor silencioso que impulsa las operaciones centrales de una organización. Dentro de una sola plataforma de software, las empresas pueden gestionar inventario, contabilidad, recursos humanos, relaciones con clientes y otros flujos de trabajo diarios. Muchos ERP se conectan a sistemas de punto de venta (POS) para sincronización de datos en tiempo real.
Los ERP son quizás los activos más utilizados pero menos reconocidos en el conjunto de herramientas digitales de una empresa. Un sistema de Planificación de Recursos Empresariales (ERP) es el motor silencioso que impulsa las operaciones centrales de una organización. Dentro de una sola plataforma de software, las empresas pueden gestionar inventario, contabilidad, recursos humanos, relaciones con clientes y otros flujos de trabajo diarios. Muchos ERP se conectan a sistemas de punto de venta (POS) para sincronización de datos en tiempo real.
A medida que las empresas enfrentan la volatilidad de la cadena de suministro, la escasez de mano de obra y el aumento de las expectativas de los clientes, los sistemas aumentados con IA ayudan a cumplir con estas demandas. Con potentes capacidades de análisis predictivo y automatización, la IA ofrece un ROI significativo.
Mientras que la adopción de ERP para la centralización de datos fue el foco tecnológico principal en las últimas dos décadas, el impulso actual es aprovechar el aprendizaje automático (ML) y la IA para capturar, optimizar y dar sentido a los datos recopilados por el ERP.
Históricamente, los sistemas ERP han desempeñado un papel tras bambalinas, especialmente críticos para finanzas y operaciones. Ahora, la IA está al frente y al centro como un activo estratégico para decisiones más rápidas e inteligentes en todas las unidades de negocio.
En lugar de usar los ERPs para registrar lo que ya ocurrió —como conteos de inventario o notas de cuentas de clientes— los ERP ahora se utilizan para predecir lo que viene (Deloitte).
Con capacidades de IA integradas en las plataformas ERP, las empresas pueden pronosticar la demanda con precisión, detectar anomalías y recomendar acciones basadas en datos verdaderamente en tiempo real para una acción rápida y decisiva.
Como señala McKinsey, los proveedores han prometido sistemas ERP mejorados con IA durante años. Ahora finalmente están cumpliendo. Las empresas utilizan pilas de ERP potenciadas con IA para mejorar la previsión de flujo de caja, el modelado de escenarios, la calificación de proveedores y más.
McKinsey estima que la IA podría aportar entre 10 y 15 billones de dólares en valor a las empresas globales, especialmente cuando se aplica a operaciones internas como finanzas, cadena de suministro y adquisiciones (McKinsey: Better together).
La presión por hacer más con menos no es nueva, pero la IA finalmente puede estar dando a los equipos con pocos recursos una oportunidad real. Las organizaciones han sido durante mucho tiempo responsables de reducir desperdicios y aumentar la productividad —a menudo con menos personal— y aquí la IA puede brillar.
Los sistemas ERP habilitados con IA ofrecen una solución escalable e integrada para eliminar tareas repetitivas y acelerar flujos de trabajo sin necesidad de renovar toda la pila tecnológica.
Según un estudio de IBM, el 42% de las empresas están utilizando o explorando seriamente la IA para mejorar la eficiencia operativa—y el ERP es la principal plataforma digital bajo análisis.
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La volatilidad de la cadena de suministro es inevitable dentro de una vasta red global de proveedores de primer nivel y subniveles. El ERP potenciado con IA ayuda a las empresas a prosperar al mejorar la visibilidad y permitir decisiones en tiempo real.
Con la capacidad de la IA para extraer patrones y señales de riesgo de los datos del ERP, las empresas pueden acortar tiempos de entrega y mitigar escasez y otras disrupciones en la cadena de suministro.
Los sistemas potenciados con IA pueden sugerir de manera proactiva proveedores alternativos y rutas de suministro, actualizar órdenes de compra o incluso ajustar horarios de planta según cambios en la demanda.
Los sistemas ERP impulsados por IA pueden automatizar el trabajo tradicional de preparación para auditorías, conciliación de transacciones y documentación de cumplimiento. La IA puede escanear anomalías, detectar posibles fraudes y ayudar a garantizar que la documentación cumpla con los requisitos regulatorios.
Thomson Reuters destaca cómo la IA está ayudando con el cumplimiento fiscal en tiempo real, permitiendo que las organizaciones se mantengan al día con reglas en constante cambio sin sobrecargar a los equipos internos. Esto es especialmente valioso en industrias como manufactura o logística, donde las implicaciones fiscales varían según el estado, país y categoría de producto.
Con IA, los pronósticos son inteligentes y se vuelven cada vez más precisos con el tiempo. Los modelos anteriores dependían de datos históricos e intuición, pero con ML en los sistemas ERP, las previsiones son más exactas en cada ciclo. La IA refina sus modelos según los resultados, haciendo predicciones sobre flujo de caja, necesidades de inventario y rotación de clientes—con creciente precisión.
Estos bucles de aprendizaje continuo permiten que los ERP ofrezcan pronósticos basados en escenarios, pruebas de estrés y opciones de planificación de contingencias (IBM: AI in ERP).
El costo de la ineficiencia suele ser invisible. La mayoría de las empresas no se da cuenta realmente de cuánto tiempo y dinero se desperdicia en trabajo manual, reprocesos y procesos obsoletos, pero las herramientas de IA iluminan lo que está ocurriendo.
La minería de procesos extrae datos de los sistemas ERP para mapear flujos de trabajo de extremo a extremo, identificar dónde ocurren desviaciones y resaltar pasos que causan retrasos o errores.
McKinsey cita a un fabricante que utilizó minería de procesos para mejorar las actividades de flujo de pedido a cobro y descubrió que podía reducir fácilmente el tiempo de flujo de trabajo hasta en un 50% y mejorar la eficiencia entre un 10% y un 15%.
La minería de tareas profundiza aún más. Examina cómo los empleados utilizan su tiempo, qué aplicaciones usan, qué pasos repiten y dónde el trabajo podría automatizarse. Una empresa aeroespacial y de defensa descubrió que más del 50% del tiempo de los empleados se dedicaba a hojas de cálculo con análisis repetitivos, lo que llevó a un plan de automatización dirigido para un ahorro significativo de tiempo.
Juntas, la minería de procesos y la minería de tareas ofrecen a las empresas una visión de 360 grados de cómo se realiza el trabajo—no solo de cómo se documenta. Un distribuidor industrial utilizó minería de tareas para analizar el comportamiento del equipo de ventas y luego aplicó minería de procesos para entender por qué se necesitaban correcciones manuales en el 65% de los pedidos. Esa información condujo a cambios que desbloquearon ahorros de 30 millones de dólares.
Cuando las herramientas de IA muestran dónde ocurren retrasos y reprocesos—y los vinculan a pasos de proceso o comportamientos del sistema—las empresas pueden mejorar operaciones, capacitar al personal o actualizar configuraciones de ERP. Los negocios ven métricas de desempeño mejoradas y los empleados pasan menos tiempo atrapados en tareas ineficientes.
Cada vez más, la IA se incorpora en los sistemas ERP existentes en lugar de añadirse como un complemento tardío. Thomson Reuters explica cómo los ERP habilitados con IA analizan tendencias históricas y datos en tiempo real para ayudar a los CFO con presupuestos, análisis de riesgos y pronósticos de desempeño—tareas que antes requerían analistas especializados (Thomson Reuters).
De manera similar, las herramientas de Epicor con IA ayudan a las empresas manufactureras a pronosticar la demanda, ajustar niveles de inventario e identificar escasez de materiales antes de que se conviertan en ralentizaciones de producción.
→ Epicor ofrece aplicaciones impulsadas por IA para la excelencia en la cadena de suministro.
Muchos procesos rutinarios de negocio son repetitivos, consumen tiempo y no requieren juicio humano. La IA en los sistemas ERP automatiza estos flujos de trabajo, señalando solo las excepciones para revisión humana.
Deloitte señala que dicha automatización puede mejorar la consistencia y reducir costos operativos. Un fabricante global utilizó IA para automatizar aprobaciones de pagos bajo cierto umbral, liberando al personal de finanzas para enfocarse en casos atípicos y cumplimiento. La empresa aumentó la precisión y productividad sin añadir personal.
La IA ayuda a las organizaciones a redirigir la atención humana hacia las áreas grises que requieren estrategia, matices o confianza. Esa es la promesa central del ERP con IA: usar datos e inteligencia para quitar del camino el “trabajo mecánico” y permitir que las personas disciernan, diseñen estrategias y lideren.
La mayoría de las organizaciones tienen miles—o incluso millones—de transacciones ERP fluyendo por sus sistemas cada año. Pero que los datos existan no significa que se estén utilizando. La IA ayuda a las empresas a convertir estos “datos oscuros” en información valiosa.
Las herramientas de minería de procesos con IA analizan registros de sistemas ERP para identificar cuellos de botella costosos, desviaciones y soluciones alternativas. La minería de tareas con IA complementa esto al enfocarse en cómo los individuos realizan su trabajo diario, capturando cómo las personas alternan entre hojas de cálculo, CRM y aplicaciones de mensajería. McKinsey informa que cuando un distribuidor industrial global combinó minería de procesos y de tareas, descubrió que el personal de ventas dedicaba un tercio de su tiempo a correcciones repetitivas de entrada de pedidos. La empresa luego reestructuró sus procesos de cotización a cobro, ahorrando millones en trabajo desperdiciado y aumentando los envíos puntuales hasta en un 15%.
Incorporar IA no es reinventar la rueda; es aprovechar al máximo los datos que ya posees. La minería de procesos y de tareas aprovecha la información que tu ERP recopila para que puedas sacar el mayor provecho de las inversiones en infraestructura existentes.
La integración de IA es especialmente útil cuando los procesos son altamente manuales o carecen de visibilidad. Con esta nueva visibilidad, las empresas pueden automatizar, estandarizar y reasignar personal a trabajos más estratégicos (McKinsey: Better together).
Los titulares son abundantes y alarmantes, pero la IA en ERP no se trata de eliminar empleos. En cambio, se centra en brindar a los trabajadores las herramientas esenciales necesarias para precisión, velocidad y automatización. Cuando las empresas integran IA de manera reflexiva, mejoran tanto la experiencia de los empleados como los resultados del negocio.
McKinsey llama a este concepto el “efecto de superagencia”. Cuando McKinsey preguntó a empleados de manufactura cómo usan la IA, muchos dijeron que les ayudaba a ver patrones en la demanda de clientes o tendencias de producción que de otro modo tardarían días en detectar (McKinsey: Superagency in the workplace).
Las organizaciones que adoptan esta asociación entre IA y humanos están viendo mejoras en retención, productividad y satisfacción. Cuando la IA automatiza las partes frustrantes y tediosas de un trabajo, los trabajadores se sienten más valiosos.
Incluso con beneficios claros, el cambio es difícil. Muchas implementaciones de ERP ya traen curvas de aprendizaje, y añadir IA a la mezcla puede amplificar la ansiedad. Por eso el éxito depende tanto de la cultura como del código.
Algunos líderes presentan la IA como algo inevitable, señalando que los empleados deben aceptarla o quedarse atrás. Un enfoque más humano, señala IBM, es brindar a la fuerza laboral la educación necesaria para comprender mejor la IA desde sus fundamentos. La adopción significativa aumenta drásticamente cuando las empresas invierten en alfabetización y capacitación en IA—no solo para equipos de datos, sino también para usuarios de línea de negocio. Esto ayuda a los empleados a pasar de temer la IA a usarla, especialmente cuando ven que cumple su promesa: reducir tareas repetitivas y mejorar resultados.
En última instancia, las organizaciones que obtienen el mayor beneficio del ERP con IA son aquellas que lideran con transparencia, co-diseñan herramientas con los usuarios y tratan la IA como un habilitador del juicio humano en lugar de un reemplazo.
Las primeras victorias de la IA en ERP, como la conciliación automatizada de facturas, pronósticos de demanda más inteligentes y chatbots, son atractivas, pero solo son el comienzo. La siguiente ola de IA tiene metas más grandes en torno a la transformación sistémica y a nivel de toda la empresa.
McKinsey pronosticó que la IA podría desbloquear hasta 15 billones de dólares en impacto empresarial global, principalmente a través de operaciones más inteligentes y toma de decisiones mejorada. Aprovechar ese valor requiere una infraestructura para visibilidad de datos en tiempo real, orquestación entre sistemas y modelos de gobernanza acordados para seguridad de datos y cumplimiento regulatorio.
Los líderes de C-suite estiman que el 4% de los trabajadores usan IA para el 30% de su trabajo diario. En realidad, las cifras son tres veces mayores, según lo informado por los propios empleados (McKinsey: Superagency in the workplace).
Ya sea que su empresa haya implementado oficialmente IA o no, está claro que muchos empleados ya la están utilizando. ¿Listo para llevar la adopción de IA al siguiente nivel?
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