IA Generativa en ERP: casos de uso, oportunidades y retos

Si utilizas un sistema ERP soportado por GenAI, tu empresa se beneficiará de procesos más eficientes, vías de decisión más cortas y un importante ahorro de costes. Esto se debe a que la IA analiza los datos relevantes de la empresa y genera de forma independiente recomendaciones útiles para la acción a partir de los resultados.

Te mostraremos exactamente cómo la GenAI en ERP está revolucionando ahora la vida laboral cotidiana utilizando ejemplos prácticos concretos. Al mismo tiempo, también echaremos un vistazo a los retos que plantea el uso de la IA en ERP, para que puedas minimizar los riesgos potenciales desde el principio.

Más Whitepaper

Te mostramos las tendencias más importantes de la IA en las áreas de ventas, gestión de mercancías y servicio.

Solicitar ahora gratis

¿Qué es la GenAI? Definición y funcionamiento

La abreviatura GenAI significa »inteligencia artificial generativa». En esta subárea de la IA, la tecnología genera nuevos contenidos en lugar de limitarse a analizar la información existente. Basándose en grandes conjuntos de datos de entrenamiento y redes neuronales , aprende patrones y los utiliza para desarrollar contenidos de forma independiente.

Cuando se utiliza correctamente, la IA generativa acelera numerosos procesos creativos que antes llevaban mucho más tiempo. Esto incluye, por ejemplo, la creación de los siguientes tipos de medios:

• Textos (artículos, correos electrónicos, resúmenes, etc.)
• Imágenes y gráficos
• Audio (por ejemplo, música y voz)
• Vídeos y animaciones
• Código

La GenAI ya se utiliza en muchos ámbitos del mundo empresarial para ayudar a los empleados en su trabajo diario. En Alemania, por ejemplo, el 67% de los empleados ya utilizan regularmente la IA generativa en el lugar de trabajo. Así lo indica un estudio global de la consultora estratégica Boston Consulting Group (BCG).

El intercambio entre el sistema y el ser humano es siempre interactivo. Un ejemplo de aplicación muy extendido es la interacción escrita y verbal con un Gran Modelo Lingüístico (LLM ), como ChatGPT de OpenAI o Gemini de Google: tras una entrada de texto o voz, el modelo lingüístico subyacente procesa el contexto previo y evalúa continuamente qué unidades lingüísticas encajan mejor a continuación. La respuesta se genera paso a paso a partir de estas probabilidades, lo que da como resultado textos coherentes y contextualizados.

GenAI en ERP: ¿Cómo está cambiando la utilización la IA generativa?

Cualquiera que haya trabajado alguna vez con un sistema ERP tradicional puede decirte un par de cosas al respecto: las pantallas complejas, las interfaces sobrecargadas y la búsqueda de información pueden ser desesperantes. Muchas tareas se vuelven tan engorrosas y consumen tanto tiempo que parecen aburridas en lugar de aportar valor.

Esto cambia con GenAI en ERP:

• El software pasa de ser una herramienta a veces complicada a un socio activo que reconoce las correlaciones y está siempre a mano como asistente.
• En lugar de hacer clic laboriosamente en los menús, los usuarios simplemente interactúan con el sistema ERP en lenguaje natural.
• En el mejor de los casos, la tecnología de IA hace sugerencias útiles antes incluso de que el usuario las pida.

Los agentes de IA también vigilan toda la cadena de procesos, desde la consulta inicial hasta la entrega. Sin intervención humana, son capaces de identificar problemas en la cadena de valor e iniciar de forma independiente medidas de optimización.

Aquí es importante:

Sólo la interacción inteligente entre el hombre y la máquina aporta un verdadero valor añadido. Aunque la IA generativa proporciona más velocidad en la empresa y hace recomendaciones, el control y la autoridad para tomar decisiones siguen siendo patrimonio de los humanos. Por tanto, el objetivo no es sustituir completamente a las personas, sino crear una fuerte simbiosis entre la tecnología de IA y los empleados.

Casos de uso de IA generativa en ERP: ventas, gestión de mercancías y servicio

IA Generativa en ventas

1. apoyo en la investigación de las partes interesadas

Todos los datos de ventas se almacenan de forma centralizada en el sistema ERP, incluyendo

• Datos maestros del cliente
• Historial del cliente
• contactos anteriores
• Oportunidades abiertas

Con un sistema ERP apoyado por GenAI, este valioso tesoro de datos puede analizarse de forma específica y, por tanto, utilizarse de forma óptima para identificar contactos.

Los equipos de ventas pueden hacer al sistema preguntas sencillas como: »¿Qué clientes existentes no han pedido nada desde hace tiempo, pero encajan bien con nuestro nuevo producto?». En cuanto la IA ha buscado en la base de datos interna del CRM y ha añadido información contextual de fuentes externas, crea perfiles compactos de posibles clientes. Si se desea, la tecnología también puede generar posibles temas de conversación y gestionar automáticamente el contacto inicial.

2. calificación y priorización de clientes potenciales

Cuando entran nuevos contactos en el sistema ERP, suele empezar el laborioso proceso de selección manual. ¿Con qué contactos merece la pena quedarse y con cuáles no debe seguir el departamento de ventas?

La IA generativa puede encargarse fácilmente de la monótona preselección de clientes potenciales cálidos y fríos analizando con precisión su comportamiento, por ejemplo:

• ¿Con qué frecuencia y durante cuánto tiempo ha visitado un cliente potencial el sitio web de la empresa?
• ¿Han descargado materiales de marketing como Whitepapers o estudios de casos?
• ¿Se ha inscrito el contacto en un seminario web?

Además, GenAI compara los contactos actuales con casos similares del pasado y precisa así la evaluación de las posibilidades de éxito. Un contacto prometedor con varias interacciones y un perfil de empresa adecuado asciende automáticamente en la lista de prioridades. Los contactos menos prometedores, en cambio, se reservan inicialmente para acciones posteriores.

3. alivio de otras actividades rutinarias

Resumir notas de llamadas, sugerir correos electrónicos de seguimiento o preparar citas: muchas otras tareas recurrentes también cuestan mucho tiempo a tu equipo de ventas en su trabajo diario. Tiempo que estaría mejor invertido en la atención activa al cliente.

GenAI en el sistema ERP automatiza las tareas repetitivas, dando al personal de ventas más tiempo para conversaciones personales con los clientes y asesoramiento individualizado. Esto ayuda a construir relaciones duraderas con los clientes.

GenAI transforma el sistema ERP de un mero sistema de registro a un sistema de acción que apoya proactivamente a los empleados

Karl Maresch, Asseco Solutions

La IA generativa en la gestión de mercancías

1. optimización de las cantidades y plazos de los pedidos

El tiempo lo es todo, y esto también se aplica a la gestión de mercancías. Las empresas sólo pueden cumplir los pedidos de sus clientes a tiempo si el material necesario está siempre en stock en el momento adecuado y en la cantidad correcta. Un sistema ERP soportado por GenAI también te ayuda activamente con este reto:

• Análisis: En primer lugar, la IA analiza los datos históricos de existencias y ventas, las fluctuaciones estacionales, la situación actual de los pedidos, los datos económicos externos y mucho más.
• Reconocimiento de patrones: Reconoce patrones en los datos que indican ciertas tendencias o fluctuaciones de la demanda.
• Cálculo de cantidades: En lugar de aplicar reglas de programación rígidas, la IA calcula en última instancia de forma dinámica cuándo y en qué cantidad deben pedirse las piezas.

Si, por ejemplo, las ventas de un producto aumentan inesperadamente y los plazos de entrega de un proveedor se amplían al mismo tiempo, el sistema sugiere un ajuste de la cantidad del pedido a tiempo. En lugar de una reordenación reactiva, el sistema proporciona, por tanto, un control predictivo.

2. reducción de las existencias y del compromiso de capital

Mientras que demasiadas existencias inmovilizan el capital, demasiado pocas ponen en peligro la capacidad de entrega. Un acto de equilibrio que la mayoría de las empresas tienen que dominar de nuevo cada día. GenAI en ERP te ayuda a equilibrar esta zona de conflicto:

• Identificación del exceso de existencias: Analizando los índices de rotación, los datos de consumo y las existencias de seguridad, la IA reconoce el exceso de existencias.
• Identificación de las existencias insuficientes: Al mismo tiempo, la tecnología registra los materiales y productos que no están disponibles a tiempo o en cantidades insuficientes.
• Hacer recomendaciones: GenAI sugiere medidas específicas, como reducir o aumentar los pedidos repetidos o las campañas de ventas.

3. automatización de pedidos recurrentes

Muchos pedidos siguen siempre los mismos patrones, especialmente cuando se trata de consumibles y piezas C. GenAI reconoce estas rutinas y puede generar automáticamente propuestas de pedido en el sistema ERP o activar pedidos de forma independiente si es necesario. La IA también tiene en cuenta las necesidades actuales y las tendencias de los precios. Como resultado, la reducción de los procesos manuales de pedido reduce significativamente la carga de trabajo del departamento de compras, permitiéndole centrarse más en cuestiones estratégicas.

La IA generativa al servicio

1. tratamiento automático de las consultas de los clientes

En el servicio de atención al cliente, las consultas se reciben a menudo a través de una amplia variedad de canales, por ejemplo, por correo electrónico, formulario de contacto, chat o portal del cliente. GenAI puede analizar directamente estos mensajes entrantes y asignarlos de forma estructurada en función de su contenido:

• Creación de tickets: En función del tipo de mensaje (informe de avería, consulta sobre una factura, problema técnico con un producto, etc.), la IA crea un ticket en el sistema ERP.
• Añadir información: La tecnología también añade datos relevantes, como el número de cliente o los artículos afectados.
• Priorización y entrega: A continuación, prioriza la solicitud en función de la urgencia y reenvía el ticket directamente al departamento correspondiente.

La ventaja: el trabajo de clasificación manual ya es cosa del pasado. Igual que los tickets asignados incorrectamente y los largos tiempos de respuesta.

2. soluciones propuestas a partir de fuentes de conocimiento verificadas

Paralelamente, es posible que GenAI acceda a una base de datos de conocimiento verificado. Ésta contiene información de, por ejemplo

• casos de servicio documentados
• manuales técnicos
• guías de soluciones internas
• Instrucciones paso a paso para solucionar problemas

Basándose en el problema concreto, la IA determina propuestas de solución adecuadas y las pone a disposición de los empleados en un formato claramente organizado. Para consultas estándar comunes, el sistema puede incluso enviar la respuesta al cliente automáticamente. El resultado:

• Tiempos de procesamiento significativamente más rápidos
• Mayores tasas de primer rescate
• una experiencia de servicio excepcional
• más clientes satisfechos

GenAI en ERP: Qué requiere una estrategia de IA exitosa

Lo hemos visto: La IA Generativa aporta muchas ventajas para una amplia gama de áreas empresariales. Sin embargo, antes de decidirte por un sistema ERP basado en GenAI, también debes ser consciente de los retos. Si eres consciente de ellos, podrás prevenir posibles riesgos.

1. el sistema ERP debe comprender los procesos

Un error común es creer que la inteligencia artificial sólo necesita un gran montón de datos empresariales para automatizar tareas. Esto no es así. Para que la GenAI pueda automatizar tareas rutinarias, también necesita conocer al detalle los procesos específicos de tu empresa. De lo contrario, es muy probable que la tecnología no realice las tareas correctamente.

Por supuesto, la IA generativa sólo puede adquirir conocimiento de los procesos si el propio sistema ERP admite la funcionalidad basada en procesos. Las soluciones modernas como APplus, por ejemplo, mapean digitalmente los procesos en un lenguaje que la IA puede entender. Para ello se desarrolló el llamado Flow Mode, que se basa en un motor BPMN (Business Process Model and Notation) y guía a los usuarios paso a paso hasta su objetivo de forma orientada a los procesos.

2. la calidad y la coherencia de los datos deben ser correctas

Para que la IA generativa utilice correctamente los datos del sistema ERP para realizar análisis y recomendaciones de actuación, primero debe comprenderlos. Debe saber exactamente qué información mapea la solución ERP y según qué sistema. Sin embargo, como las tablas y columnas de las bases de datos suelen tener nombres crípticos, la IA Generativa no puede limitarse a interpretar correctamente la información.

Por tanto, se necesita un catálogo de datos moderno que sirva para gestionar datos estructurados y no estructurados y prepararlos de forma óptima para los modelos de IA. No sólo proporciona información sobre el origen y las responsabilidades de los registros de datos individuales. También garantiza que no fluyan datos obsoletos o de calidad inferior en el proceso de evaluación. Esto conduce a respuestas de alta calidad y previsiones precisas.

3. debe garantizarse la seguridad de los datos

En un sistema ERP se gestionan datos muy sensibles de la empresa, desde cifras financieras y datos de clientes hasta información personal. El uso de GenAI en ERP aumenta el riesgo de que estos datos caigan en manos equivocadas. Esto ocurre, por ejemplo, cuando

• Las empresas utilizan modelos públicos de IA que utilizan datos empresariales para el entrenamiento
• Los empleados utilizan herramientas de IA no autorizadas (la llamada IA en la sombra), lo que provoca una salida incontrolada de datos
• GenAI no está estrictamente integrado en la gestión de derechos del sistema ERP y usuarios no autorizados acceden a las evaluaciones
• Los atacantes introducen comandos maliciosos, haciendo que la IA revele información confidencial

Nuestro consejo: Utiliza centros de datos europeos para las herramientas de IA basadas en la nube. Éstos están sujetos a estrictas normas de protección de datos de la UE y garantizan que no se transfiera información sin control a terceros países.

4. los empleados necesitan conocimientos de IA

Los empleados y directivos deben saber interpretar y clasificar los resultados de la IA generativa. Al fin y al cabo, la inteligencia artificial también puede cometer errores y dar recomendaciones incorrectas. Por tanto, la formación sobre el manejo correcto de la GenAI es esencial para el uso responsable de la tecnología.

Además, están surgiendo nuevas profesiones centradas en el desarrollo y control de la inteligencia artificial. Entre ellas se encuentran los ingenieros de prontitud, así como los ingenieros de contexto y los gestores de IA. En general, las profesiones que requieren un pensamiento estratégico están ganando importancia. En cambio, los empleos que implican actividades repetitivas están perdiendo relevancia.

5. la falta de confianza puede obstaculizar el progreso

Ni siquiera la tecnología más potente tiene valor añadido si los usuarios la ven con escepticismo. La falta de confianza en la GenAI se refleja a menudo en los siguientes comportamientos:

• Los empleados eluden las funciones asistidas por IA
• Se cuestionan fundamentalmente los resultados
• Las decisiones tardan más porque cada detalle se comprueba manualmente

Hay muchas razones para ello: preocupación por la seguridad de los datos, miedo a los errores o incertidumbre sobre cómo utilizar la tecnología. Por tanto, las empresas deben centrarse en procesos transparentes y formación periódica. Ampliar los conocimientos de los empleados y comunicar los cambios abiertamente crea aceptación y, por tanto, la base para un progreso tecnológico real.

Conclusión: GenAI en ERP te da una ventaja competitiva real

La IA generativa en el sistema ERP ya está aportando tanto valor añadido en una amplia gama de áreas empresariales que representa un factor competitivo real. Si quieres seguir operando con la misma eficacia que la competencia dentro de unos años, no puedes permitirte ignorar el progreso tecnológico. El uso de GenAI en ERP es prácticamente una obligación para estar preparados para el futuro.

Pero utilizar la IA simplemente por la IA no tiene sentido. En su lugar, necesitas definir casos de uso claros que realmente hagan avanzar a tu empresa con GenAI. Además, la IA nunca debe entenderse como un único proyecto o herramienta, sino como un instrumento global para apoyar toda tu estrategia corporativa. Para gestionarla correctamente, toda tu plantilla necesita competencias integrales para tratar con la inteligencia artificial.om de proveedor de servicios administrativos a socio estratégico para la gestión de la empresa.