Los 10 principales casos de uso y estudios de caso de IA en sistemas ERP.
Los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP) ayudan a las organizaciones a gestionar los procesos empresariales clave, como las finanzas, las operaciones y los recursos humanos, dentro de una única plataforma.
A medida que los procesos empresariales se vuelven más complejos y dependen más de los datos, las empresas integran cada vez más capacidades de IA, como el aprendizaje automático y la IA conversacional, en los sistemas ERP para automatizar tareas, mejorar la toma de decisiones y aumentar la eficiencia.
Descubre los 10 principales casos de uso de IA en sistemas ERP con ejemplos reales.
Casos de uso de IA en sistemas ERP
1. Finanzas y contabilidad
La IA aporta velocidad y precisión a las tareas financieras :
- Automatiza tareas rutinarias como el procesamiento de facturas y el registro de transacciones.
- Ayuda a comprobar la exactitud de los informes financieros.
- Puede reducir los errores manuales y mejorar la gestión del flujo de caja.
La mayoría de los sistemas ERP ofrecen herramientas para la gestión financiera. Sin embargo, el uso de la IA con integraciones nativas puede aumentar las capacidades de los ERP en áreas como la gestión documental y el proceso de cuentas por pagar.
2. Análisis avanzado y pronósticos
La mayoría de las actividades operativas, como la gestión de la cadena de suministro y la IA, mejoran la planificación de recursos empresariales con mejores pronósticos utilizando datos históricos y las condiciones actuales. Analiza datos pasados y presentes para ayudar a las empresas a prepararse para el futuro. Algunos ejemplos clave son:
- Producción: Evite la sobreproducción o la falta de existencias prediciendo las tendencias estacionales.
- Almacén: Prediga la demanda para gestionar mejor el inventario y reducir el desperdicio.
- Ventas: Pronostica las ventas con mayor precisión para establecer objetivos realistas y mejorar el rendimiento del equipo.
Por ejemplo, ADK Marketing Solutions reemplazó partes de su flujo de trabajo de predicción de audiencia televisiva, que llevaba mucho tiempo utilizando, con el sistema de IA automatizado de dotData para abordar la creciente variabilidad en los patrones de visualización.
El enfoque anterior se basaba en promedios a largo plazo y ajustes manuales, lo que limitaba la capacidad de respuesta a las tendencias a corto plazo. Con dotData, el equipo automatizó la generación de características, probó rápidamente múltiples configuraciones de datos y actualizó los modelos de predicción mensualmente. Los resultados incluyen:
- Reducción del 20% en los errores de predicción
- Tiempos de predicción entre un 30 % y un 40 % más rápidos.
- Mayor eficacia publicitaria, lo que permite tomar decisiones más acertadas en la compra de medios. 1
3. Recursos humanos
La IA mejora las herramientas básicas de RR. HH. con información más inteligente:
- Personaliza la formación y el desarrollo de los empleados.
- Puede filtrar currículums , clasificar a los candidatos e incluso responder automáticamente a sus preguntas.
- Ofrece apoyo para las evaluaciones de desempeño y la planificación salarial mediante información basada en datos.
Vea cómo se utiliza la IA para automatizar el reclutamiento:
4. Servicio al cliente
Los chatbots impulsados por IA, los asistentes generativos de IA y los asistentes virtuales ayudan a:
- Proporcionar un servicio de IA constante las 24 horas del día.
- Responda al instante a las preguntas básicas de los clientes.
- Permitir que los agentes humanos se centren en cuestiones complejas.
Descubre cómo Vodafone aprovecha la IA para ofrecer un servicio al cliente inteligente:
5. Informes inteligentes y gestión de documentos
Las herramientas de IA generativa pueden:
- Genere informes utilizando datos ERP en tiempo real.
- Resuma documentos extensos , como expedientes legales o de cumplimiento normativo.
- Ayuda a los empleados redactando correos electrónicos o mensajes.
Estas funciones reducen el tiempo dedicado a escribir y leer, al tiempo que mejoran la claridad y la precisión.
6. Logística de la cadena de suministro y gestión de inventarios
La IA hace que la gestión de la cadena de suministro sea más flexible y predecible:
- Predice las necesidades de existencias y reduce las interrupciones en la cadena de suministro.
- Realiza un seguimiento del procesamiento de los pedidos , lo que ayuda a evitar retrasos en la entrega.
- Detecta las interrupciones con antelación , lo que da tiempo para actuar.
Por ejemplo, el uso que hace World Market de un sistema ERP inteligente, impulsado por la visibilidad del inventario en tiempo real y el enrutamiento inteligente de pedidos, demuestra cómo las soluciones ERP basadas en IA pueden optimizar la cadena de suministro y la gestión de inventario al reducir las distancias de envío, habilitar las capacidades de envío desde tienda y recogida en tienda, y garantizar una entrega más rápida y rentable. 2
7. Automatización de procesos empresariales
La IA puede automatizar tareas rutinarias en la vida empresarial cotidiana:
- La RPA (Automatización Robótica de Procesos) se encarga de la entrada de datos y la transferencia de documentos.
- El PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural) permite a los empleados formular preguntas al sistema ERP en lenguaje sencillo.
- La IA puede ayudar con el procesamiento de facturas , la organización de archivos y la generación de informes.
8. Mantenimiento predictivo
Utilizando datos de sensores o gemelos digitales , la IA puede:
- Predice cuándo las máquinas necesitan mantenimiento.
- Evite averías inesperadas.
- Reduzca los costos de reparación y el tiempo de inactividad con análisis predictivos basados en información en tiempo real.
9. Seguridad y detección de anomalías
Los sistemas ERP impulsados por IA pueden monitorear los sistemas para:
- Reportar actividad inusual (como posible fraude).
- Avisar a los equipos de cumplimiento con antelación.
- Proteja los datos y las transacciones confidenciales.
Esto resulta especialmente útil para bancos y empresas financieras, pero ahora beneficia a todos los sectores con grandes volúmenes de datos.
10. Adquisiciones y compras guiadas
La IA ayuda a las empresas a comprar de forma más inteligente:
- Busca productos o proveedores que se ajusten a reglas preestablecidas, como el presupuesto o la sostenibilidad.
- Recomienda proveedores basándose en pedidos anteriores o en su rendimiento.
Por ejemplo, la plataforma Ariba de SAP sugiere proveedores que cumplen con estándares de abastecimiento ético o con objetivos de precios específicos. 3
Ejemplos reales de empresas de IA de ERP
SAP Cloud ERP
SAP Cloud ERP es una solución de planificación de recursos empresariales que se ofrece como software como servicio (SaaS). Se ejecuta en la infraestructura en la nube de SAP y proporciona acceso en tiempo real a datos y aplicaciones.
La plataforma admite funciones clave como finanzas, compras , ventas , fabricación y recursos humanos dentro de un sistema unificado.
Pitney Bowes con SAP
Pitney Bowes, proveedor global de tecnología para envíos y correo, migró de un sistema ERP local heredado a SAP S/4HANA Cloud.
Al integrar la solución con SAP Sales Cloud y otras aplicaciones a través de SAP Business Technology Platform, la empresa estandarizó sus procesos, simplificó su infraestructura de TI y mejoró la eficiencia operativa.
El nuevo entorno en la nube permitió automatizar los flujos de trabajo desde el pedido hasta el cobro, redujo la complejidad del sistema y respaldó la transición de la empresa, pasando de vender productos independientes a ofrecer soluciones de servicio integradas. 4
Planificación de recursos empresariales (ERP)
Oracle ERP es un conjunto de software basado en la nube que integra y automatiza los procesos comerciales centrales, como finanzas, adquisiciones y gestión de proyectos, dentro de una única plataforma.
- Gestión financiera: Administra las operaciones contables y financieras, incluyendo el libro mayor, las cuentas por pagar y por cobrar, la gestión de efectivo y la elaboración de informes financieros. Proporciona información en tiempo real sobre el desempeño financiero y facilita la elaboración de pronósticos y el cumplimiento normativo.
- Gestión de proyectos: Permite a las organizaciones planificar, ejecutar y supervisar proyectos de principio a fin. Conecta las tareas, los presupuestos y los recursos del proyecto, a la vez que proporciona visibilidad sobre el rendimiento financiero y el progreso del mismo.
- Adquisiciones: Automatiza el proceso de compra a proveedores, ayudando a las empresas a gestionar las relaciones con los proveedores y las actividades de compra, así como a controlar el gasto. Además, utiliza análisis de datos y aprendizaje automático para mejorar la selección de proveedores y el cumplimiento de las políticas de compra.
- Gestión de riesgos y cumplimiento normativo: Ayuda a las organizaciones a detectar riesgos, supervisar las actividades de los usuarios y garantizar el cumplimiento de las normativas. Los controles automatizados, las herramientas de auditoría y las funciones de seguridad contribuyen a proteger los datos financieros y a reducir el fraude y las infracciones de las políticas.
- Gestión del rendimiento empresarial (EPM): Facilita la planificación estratégica, la elaboración de presupuestos, la previsión y la consolidación financiera. Ayuda a las organizaciones a comprender la rentabilidad, alinear los planes operativos y financieros y mejorar el rendimiento empresarial a largo plazo.
- Análisis de ERP: Paneles de control, informes y visualizaciones de datos para analizar información financiera, de adquisiciones y de proyectos. Estos análisis ayudan a las empresas a realizar un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento y a controlar los costes.
Figura 1: Panel de control de gestión de proyectos de IA ERP Oracle. 5
Microsoft Dynamics 365: CRM y ERP basados en agentes
Microsoft Dynamics integra agentes de IA y capacidades de Copilot en sus sistemas CRM y ERP para automatizar decisiones comerciales, flujos de trabajo y operaciones. Las características clave incluyen:
- Agentes de IA para flujos de trabajo autónomos: Los agentes de IA supervisan los datos empresariales, analizan el contexto y realizan tareas automáticamente, como gestionar las solicitudes de los clientes, pronosticar el flujo de caja u optimizar las operaciones de la cadena de suministro.
- Plataforma unificada de CRM y ERP: Conecta las funciones de CRM de atención al cliente (ventas, marketing, servicio) con las funciones de ERP de gestión interna (finanzas, operaciones, cadena de suministro), lo que permite a los equipos trabajar con datos compartidos y colaborar entre departamentos.
- Datos y análisis en tiempo real: Proporciona paneles de control y análisis en tiempo real, lo que ayuda a las organizaciones a supervisar el rendimiento, realizar un seguimiento de los KPI y tomar decisiones basadas en datos.
- Automatización de flujos de trabajo y optimización de procesos: Automatiza procesos repetitivos o complejos como la programación, el seguimiento de gastos, los flujos de trabajo de servicio y la gestión de pedidos, reduciendo el trabajo manual y mejorando la eficiencia operativa.
- Integración con el ecosistema Microsoft: Se integra con Azure, Microsoft 365, Power Platform y Copilot, lo que permite la automatización, las interacciones en lenguaje natural y los flujos de trabajo personalizados en todos los sistemas empresariales.
Figura 2: Panel de control del agente de conciliación de cuentas de Dynamics 365 que muestra las capacidades de automatización de Copilot. 6
Elegir sistemas ERP habilitados para IA que se ajusten a sus operaciones diarias.
Las capacidades de aprendizaje automático no son el criterio más importante a la hora de seleccionar un sistema ERP. Las empresas deben elegir sistemas ERP en función de cómo les beneficiarán en sus operaciones diarias. Sin embargo, los siguientes factores son importantes para garantizar que el sistema ERP esté preparado para el futuro en lo que respecta al aprendizaje automático:
Gestión eficaz de datos
Las empresas rara vez tienen la oportunidad de modernizar sus sistemas ERP, ya que se trata de sistemas de producción críticos profundamente integrados en sus operaciones. Por lo tanto, deben asegurarse de que, al migrar a un nuevo sistema ERP, este sea lo suficientemente flexible como para almacenar y proporcionar datos de la empresa con gran detalle, de acuerdo con sus operaciones.
Siempre que el acceso a los datos sea sencillo, las empresas podrían utilizar los componentes de aprendizaje automático de su sistema ERP u otro software para crear modelos de aprendizaje automático que les permitan resolver sus problemas operativos.
Facilidad de integración
No se debe esperar que una sola empresa sea el proveedor de software de aprendizaje automático de la compañía, ya que el aprendizaje automático impacta en todos los aspectos de sus operaciones. Un software ERP ideal debería ser fácil de integrar con proveedores externos.
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