Sistemas ERP con IA Generativa: 10 Casos de Uso y Beneficios
El software de planificación de recursos empresariales (ERP) ayuda a las empresas a integrar flujos de trabajo en finanzas y operaciones. La IA generativa, junto con tecnologías como RPA, tiene el potencial de mejorar los procesos ERP.
¿Cuáles son los casos de uso de los sistemas ERP con IA generativa?
1- Planificación financiera y automatización
El uso financiero de la IA generativa en los sistemas ERP puede abarcar la automatización de todo el ciclo de compras hasta el pago y procesos como el de cuentas a pagar.
Otro elemento importante para los sistemas ERP es la planificación financiera. Los modelos avanzados de IA generativa son capaces de generar modelos o proyecciones financieras potenciales basadas en diferentes condiciones o estrategias comerciales, lo que puede ser una buena contribución a la planificación financiera empresarial. Además, se puede utilizar para mejorar las capacidades de detección de fraudes.
2- Aumento y mejora de datos
Las herramientas de IA generativa están evolucionando rápidamente en habilidades de análisis de datos. Por ejemplo, ChatGPT tiene un nuevo complemento de Intérprete de Código para análisis y visualización de datos. Específicamente, pueden contribuir al análisis y la protección de datos ERP mediante:
- Generación de datos sintéticos: Rellenar vacíos o crear conjuntos de datos sintéticos a partir de datos comerciales y de clientes reales para mejorar el análisis, especialmente cuando los datos reales pueden ser escasos o confidenciales.
- Limpieza de datos: Predecir y corregir errores de entrada de datos basándose en patrones en los datos.
3- Previsión de la demanda
Los modelos de IA generativa pueden predecir la demanda de productos o servicios generando escenarios futuros potenciales basados en datos históricos y tendencias del mercado.
4- Mantenimiento predictivo
El uso de modelos generativos para anticipar cuándo pueden fallar piezas o equipos simulando diversas condiciones operativas puede permitir la predicción de problemas potenciales que pueden ocurrir en los procesos empresariales con antelación.
5- Planificación de escenarios y simulación
Los modelos de IA generativa son competentes para crear diferentes escenarios con el mensaje y contexto correctos. Al utilizar su potencial para la planificación y simulación de escenarios, las empresas pueden crear escenarios hipotéticos para la planificación de estrategias comerciales, de modo que puedan anticipar posibles desafíos u oportunidades.
6- Personalización y adaptación
Las herramientas de IA generativa se pueden utilizar para generar interfaces de usuario o experiencias personalizadas basadas en el comportamiento, roles o preferencias individuales de los usuarios dentro del sistema ERP.
Estas herramientas también se pueden integrar en marketing y operaciones de ventas para mejorar la experiencia del cliente, como personalizar contenido para audiencias objetivo específicas.
7- Generación automatizada de informes
Crear informes detallados, coherentes y personalizados para diferentes departamentos, partes interesadas o propósitos sin intervención humana es una contribución importante que la IA generativa puede aportar al ERP.
8- Asistencia al usuario mejorada
Al comprender las consultas en lenguaje natural de los usuarios, los chatbots de IA y los asistentes de voz son tecnologías de IA generativa especialmente prometedoras para simplificar las interacciones de los usuarios dentro de los sistemas ERP.
9- Optimización de la cadena de suministro
La IA generativa ayuda a los equipos de gestión de la cadena de suministro a probar situaciones hipotéticas, para que puedan estar preparados para cambios como retrasos, escasez o picos de demanda.
10- Diseño y desarrollo de productos
En los módulos de fabricación, la IA generativa podría ayudar a generar nuevos diseños de productos basados en criterios especificados o comentarios de los clientes.
Ejemplos reales de ERP con IA generativa
Microsoft Dynamics 365 Experiencia del Cliente
Microsoft Dynamics 365 Experiencia del Cliente está ampliando sus capacidades de IA al agregar funciones de gestión de la participación de la fuerza laboral a Dynamics 365 Contact Center y Servicio al Cliente.1
- Gestión de la participación de la fuerza laboral: Integra capacidades de WEM en los flujos de trabajo de Dynamics 365 Contact Center y Servicio al Cliente.
- Soporte de agente de IA: Agrega agentes de IA que ayudan a los supervisores con análisis, orientación en tiempo real e inteligencia operativa.
- Tableros en tiempo real: Permiten a los supervisores monitorear las métricas del centro de contacto y realizar un seguimiento de los cambios en el rendimiento del servicio.
- Agentes autónomos: Introduce agentes para Intención del Cliente, Gestión del Conocimiento, Evaluación de Calidad y Gestión de Casos.
- Asistencia al supervisor: El agente de Garantía de Calidad admite revisión en tiempo real, coaching, interacciones puntuadas, marcas de cumplimiento y empujones a los agentes.
- Integración de Microsoft 365 Copilot: Agrega funciones integradas de Copilot, un complemento de Servicio al Cliente para Copilot Cowork y el agente de servicio en Microsoft 365 Copilot.
- Operaciones unificadas de CX: Ayuda a reducir la complejidad conectando datos, agentes humanos y agentes de IA dentro de Dynamics 365.
AMD Solucionador de problemas de la cadena de suministro con GenAI
AMD desarrolló un Solucionador de problemas de la cadena de suministro impulsado por IA generativa en la plataforma SAP Business Technology Platform para ayudar a los especialistas en cadena de suministro a analizar los problemas de pedidos de ventas más rápidamente.2
- Resolución de problemas de la cadena de suministro: Ayuda a los especialistas a investigar problemas de pedidos de ventas como la asignación, el suministro, los pedidos y las comprobaciones de disponibilidad.
- Asistente de IA generativa: Permite a los usuarios hacer preguntas en lenguaje natural y recibir explicaciones rápidas, recomendaciones y próximos pasos.
- Integración con SAP BTP: Utiliza la plataforma SAP Business Technology Platform, SAP IA Core, SAP IA Launchpad y una aplicación del modelo de programación de aplicaciones en la nube de SAP.
- Conexión con SAP S/4HANA: Extrae datos de la cadena de suministro empresarial de SAP S/4HANA para respaldar un análisis y una toma de decisiones precisos.
Los resultados son:
- Reducción del esfuerzo manual: Reduce el esfuerzo de procesamiento manual de pedidos en un 90 % estimado.
- Tiempos de respuesta más rápidos: Reduce el análisis de problemas de aproximadamente 20 minutos a alrededor de 2 minutos por solicitud.
- Escala operativa: Admite el análisis de más de 10.400 pedidos por año.
- Ganancias de productividad: Se espera ahorrar aproximadamente 3.120 horas de productividad especializada al año.
SA Power Networks Gestión de Infraestructura y RR.HH. Asistida por IA
SA Power Networks utiliza SAP Business IA, SAP Business Technology Platform y SAP SuccessFactors HCM para mejorar la gestión de activos, las operaciones de campo y los procesos de RR.HH. La empresa aplica IA para ayudar a los equipos de campo a acceder a la información de infraestructura más rápido, reducir el trabajo de inspección manual y hacer que los servicios para empleados sean más fáciles de usar.3
- Operaciones de campo asistidas por IA: Brinda a los técnicos acceso rápido a manuales, diagramas, detalles del sitio e información de seguridad a través de consultas en lenguaje natural.
- Fundamento documental: Utiliza SAP BTP para proporcionar respuestas contextuales a partir de manuales cargados y documentos técnicos.
- Optimización de la inspección de activos: Aplica los datos de SAP Datasphere y modelos de IA para identificar postes con una baja probabilidad de corrosión.
- Ahorro de costes: Ahorra más de 1 millón de dólares australianos al año al reducir las inspecciones de corrosión innecesarias.
- Mayor eficiencia de inspección: Logra una tasa de éxito del 99 % en la identificación de postes que probablemente no se corroerán.
- Acceso a datos de campo: Proporciona hasta 50 años de historial de activos a los trabajadores de campo.
- Mejora de procesos de RR.HH.: Utiliza Joule y SAP SuccessFactors HCM para ayudar a los empleados a encontrar respuestas en documentos complejos de RR.HH.
- Productividad de los empleados: Reduce las consultas repetitivas de RR.HH. y ayuda a los empleados a crear y refinar los objetivos de rendimiento con IA integrada.
- Impacto en la seguridad: Apoya un trabajo de campo más seguro al brindar a los equipos un acceso más rápido a la información correcta y reducir las tareas manuales peligrosas.
DualEntry
DualEntry es una plataforma de contabilidad y ERP nativa de IA diseñada para equipos financieros. Combina funciones contables centrales con automatización impulsada por IA para reducir las tareas de contabilidad manual y proporcionar información financiera en tiempo real.4
- Automatización contable impulsada por IA: Automatiza tareas como la conciliación, la categorización de transacciones, los asientos contables y la detección de errores mediante el aprendizaje automático.
- Libro mayor y gestión financiera: Realiza un seguimiento de todas las transacciones financieras con pistas de auditoría automatizadas, publicación en tiempo real y flujos de trabajo personalizables.
- Soporte multi-entidad y multidivisa: Gestiona múltiples subsidiarias, monedas y transacciones entre empresas con consolidación e informes automatizados.
- Conciliación automatizada y detección de anomalías: Empareja transacciones bancarias automáticamente y marca posibles errores o fraudes.
- Procesamiento de documentos con IA: Utiliza OCR e IA para extraer información de documentos financieros y crear automáticamente registros contables.
- Analítica e informes en tiempo real: Genera informes financieros y paneles personalizables.
- Automatización del flujo de trabajo e integraciones: Admite flujos de trabajo financieros personalizables y se conecta con miles de sistemas bancarios y empresariales.
Flow (de LiveFlow)
Flow es una plataforma ERP nativa de IA desarrollada por LiveFlow para empresas que gestionan operaciones financieras complejas, como empresas con múltiples entidades, ubicaciones y transacciones entre empresas.5
- Contabilidad unificada y FP&A: Combina el libro mayor contable y la planificación y análisis financiero (FP&A) en un solo sistema para respaldar tanto los flujos de trabajo de informes como de previsión.
- Gestión multi-entidad: Diseñado para gestionar múltiples subsidiarias, ubicaciones y transacciones entre empresas dentro de una sola plataforma.
- Visibilidad financiera en tiempo real: Procesa la actividad financiera de forma continua para que los equipos puedan monitorear el rendimiento sin esperar a los ciclos de cierre de fin de mes.
- Consolidación e informes automatizados: Consolida los datos financieros entre entidades para mantener una vista financiera actualizada continuamente.
- Cierre y previsión más rápidos: Al reducir el retraso entre las transacciones y los informes, la plataforma ayuda a los equipos financieros a cerrar los libros más rápido y a producir previsiones más precisas.
SynProERP de Zoho
SynProERP es un sistema de gestión de fabricación construido sobre Zoho Creator que ayuda a los fabricantes a gestionar todo el ciclo de vida de producción en una sola plataforma.
El sistema admite funciones de fabricación avanzadas como listas de materiales multinivel (BOM), enrutamiento de producción, control de calidad y externalización, al mismo tiempo que permite una asignación eficiente de recursos a través de órdenes de trabajo, planificación de turnos y planificación de requisitos de materiales (MRP).
Además, SynProERP se integra con aplicaciones de Zoho y herramientas de terceros, lo que ayuda a los equipos a colaborar entre departamentos y mejora la visibilidad y eficiencia operativas.6
¿Cuáles son los beneficios de integrar la IA generativa en los sistemas ERP?
Las organizaciones que aprovechan las soluciones de IA generativa con los datos de sus aplicaciones SAP están viendo un rendimiento empresarial más sólido.7
- Analítica de datos mejorada: La IA generativa, al producir conjuntos de datos sintéticos que aumentan los datos existentes, permite mejores pruebas, modelado e información, especialmente cuando los datos reales pueden ser escasos o confidenciales.
- Toma de decisiones mejorada: Al simular varios escenarios comerciales, la IA generativa ofrece información sobre resultados potenciales, ayudando a los líderes a tomar decisiones más informadas y proactivas.
- Eficiencia operativa mejorada mediante la automatización inteligente: Tareas como la generación de contenido, la creación de informes o el análisis predictivo se pueden automatizar con IA generativa, reduciendo el esfuerzo manual y la posibilidad de errores humanos.
- Personalización: La IA generativa puede personalizar interfaces, recomendaciones o contenido para usuarios o departamentos individuales, lo que lleva a una experiencia de usuario más adaptada y eficiente en las aplicaciones empresariales.
- Mejor previsión de la demanda: Los modelos generativos, al predecir con precisión la demanda de productos o servicios generando posibles escenarios futuros basados en datos históricos y tendencias del mercado, garantizan una gestión optimizada del inventario y la asignación de recursos.
Futuro de la IA generativa en las aplicaciones empresariales
SAP, trabajando con NVIDIA para integrar la IA generativa en los sistemas ERP,8 predice que el ERP se convertirá en un asistente inteligente, ofreciendo información oportuna, aprendiendo de los usuarios y ayudando a los equipos a tomar decisiones más rápidas y mejores.9
Más interacción humana
Los sistemas ERP tradicionalmente han requerido que los usuarios se adapten a ellos. Los empleados podrán hablar con los sistemas ERP en lenguaje llano, como hacer una pregunta o dar una orden a un colega. Ya sea filtrando un informe o generando un resumen, las tareas se volverán más simples e intuitivas.
Experiencias de usuario personalizadas
La IA generativa permitirá que los sistemas ERP adapten las experiencias según el rol, el comportamiento y las preferencias del usuario.
Mejor previsión para problemas del mundo real
Con la ayuda de la IA generativa, los sistemas ERP podrán analizar vastos conjuntos de datos y detectar patrones de manera más efectiva. Los analistas de negocios tendrán acceso a herramientas poderosas que antes estaban bloqueadas detrás de la experiencia técnica.
Automatización que aprende de ti
Si bien la automatización está ayudando a reducir las tareas repetitivas, los futuros sistemas ERP irán más allá. Aprenderán de cómo trabajan los usuarios, adaptándose a las correcciones y haciendo sugerencias más inteligentes.
Un sistema en el que puedes confiar
La IA también ayudará a que los sistemas ERP sean más seguros. El monitoreo continuo detectará comportamientos extraños, marcará posibles amenazas y alertará a los usuarios. Los proveedores deberán construir la IA teniendo en cuenta la ética, la privacidad y la seguridad, para que los usuarios puedan confiar en ella sin preocupaciones.
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}Enlaces de referencia
El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.
A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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